Il paradigma tecnologico di Industria 4.0 si basa sullo scambio dati tra macchine e sistemi informativi aziendali per aumentare l’efficienza dei processi produttivi, ma oggi, grazie alla maturazione di tecnologie come AI e Machine Learning, IoT, Digital Twin, computer vision, NLP ed Edge Computing, la fabbrica diventa un ambiente proattivo, predittivo, capace di simulare alternative e supportare decisioni complesse in tempo reale, nonché in grado di apprendere dagli eventi trascorsi. La Cognitive Factory è uno dei cinque trend tecnologici del prossimo futuro mappati dal CEFRIEL del Politecnico di Milano nel suo report “Innovation trend 2026”.
Teoricamente non esistono preclusioni alla trasformazione di una Smart Factory 4.0 in una Cognitive Factory, in termini pratici occorre tuttavia possedere i seguenti requisiti essenziali:
Innanzitutto, per valutare i vantaggi dell’evoluzione di una Smart Factory in una Cognitive Factory occorre adottare un’idonea metodologia in grado di misurare l’impatto economico complessivo (TEI – Total Economic Impact) derivante dall’introduzione delle tecnologie già citate all’interno del ciclo produttivo. In buona sostanza, si tratta di costruire un modello economico completo che quantifichi l’impatto netto del progetto di investimento.
La metodologia messa a punto dai nostri tecnici prevede i seguenti step:
Prendendo in esame un business case nel settore della produzione di sacchi in carta, nel quale oltre all’introduzione di una nuova macchina da stampa 4.0, interconnessa al MES aziendale, si intende aggiungere un sistema di scheduling cognitivo Make-to-Order (MTO) con simulazioni “what-if”, in grado di pianificare e ripianificare in pochi minuti centinaia di micro‑commesse, simulando alternative (sequenze, cambio colori/materiali, vincoli macchina/manutenzioni), nonché un sistema di qualità predittiva e controllo visivo, capace di prevedere difetti (registro, banding, delaminazioni, sigillature) e correggere i set‑point (tensione, viscosità, T°, pressioni, velocità nastro) prima che lo scarto si materializzi, l’impatto economico complessivo derivante dalla realizzazione di una linea di produzione “predittiva” (dal costo di € 5.100.000 CAPEX e € 230.000 OPEX annui, rispetto ad un controfattuale di produzione “reattiva” dal costo di € 4.000.000 CAPEX e € 105.000 OPEX annui, nell’arco temporale di 7 anni (2026-2032) mostra un NPV > 0 (Positivo). In particolare, il progetto integrato con tecnologie predittive (leasing + iper-ammortamento + macchina 4.0 + tecnologie AI) presenta una creazione di valore superiore (NPV +€ 595k) e un ritorno più rapido (~5 mesi di payback in meno) rispetto al progetto reattivo 4.0 (leasing + iper-ammortamento + macchina 4.0). In definitiva, a parità di macchina 4.0, aggiungere AI e una struttura finanziaria efficiente fa aumentare la creazione di valore e accorciare i tempi di rientro.
Nel caso pratico analizzato il progetto integrato è solido e prevale sulla semplice automazione 4.0. In sostanza, l’AI migliora i driver operativi, la finanza (leasing + iper) migliora i flussi: insieme massimizzano NPV e riducono il payback. Tuttavia, occorre porre attenzione al fatto che gli indicatori di progetto sono significativamente influenzati anche dall’architettura finanziaria dell’operazione e, in particolare, dalla possibilità di fruire del nuovo iper-ammortamento, pertanto, durante la fruizione del beneficio fiscale, risulterà essenziale monitorare i requisiti tecnici previsti dalla disciplina agevolativa, così da mantenere inalterati i flussi di cassa per tutto il periodo di riferimento.
