Industrial Internet of Things, i big data, gli advanced analytics, l’intelligenza artificiale, la produzione con tecniche additive e la robotica promettono di trasformare i processi produttivi aumentandone la qualità, attivando nuovi livelli di flessibilità e aumentando la produttività fino ad un 20 percento. Qualche tempo fa ho fatto parte di un gruppo di lavoro che per un intero pomeriggio si è dedicato al tema delle risorse umane e delle relative esperienze nell’Industry 4.0. Ho avuto l’opportunità di capire come le aziende vedono il loro futuro digitale.

Nella maggior parte delle aziende la rivoluzione muove ancora i primi passi. Ma i nuovi approcci al tema e le nuove tecnologie stanno generando già i primi risultati indipendentemente dal settore e attraverso tutta la catena del valore aggiunto. E’ immediato considerare la smart manufacturing come una rivoluzione puramente tecnologica ma è un grave errore. Nella nostra esperienza i processi e le persone fanno la differenza ogni volta che le aziende si trasformano.

Il paradigma della produzione intelligente richiederà ai lavoratori delle competenze completamente nuove. Ma le aziende stanno esitando nell’individuare i nuovi skills.  Sul piano pratico: le Operation 4.0 necessiteranno competenze specialistiche in particolar modo in aree come:

  • sviluppi di applicazioni
  • ingegneria di processo
  • analisi dei dati e
  • intelligenza artificiale

Tutto ciò avrà inoltre un impatto molto importante sul resto dei ruoli aziendali e porterà il machine learning e l’intelligenza artificiale in ogni ruolo (avvocati d’azienda e manager, compresi).

Del resto ogni processo di digitalizzazione ha bisogno:

  • di nuovi modi di pensare
  • di consolidate abitudini al lavoro di gruppo
  • di capacità evolute di relazione e
  • di una notevole predisposizione al cambiamento

Caratteristiche determinanti per il successo dello sforzo verso la digitalizzazione.

Queste competenze tecniche e umanistiche (spesso definite hard and soft skills) sono necessarie in produzione (e nei processi intorno alla produzione):

  • per gestire il setup delle nuove macchine, per adattarle alle necessità, per analizzarne il comportamento, per prevenirne ed eventualmente risolverne i guasti
  • per raccogliere e analizzare i dati che alimentano i processi di machine learning , le analisi sui big data e l’intelligenza artificiale
  • per garantire la sicurezza e la resilienza delle connessioni perché se vivete in un mondo sempre connesso, connessioni lente e fluttuanti vi faranno vivere in un incubo.

La via certa per le aziende sembra essere quella di assumere nuove risorse. Si piazzano quindi alle porte di uscita delle università lamentandosi che mancano tecnici qualificati.

L’incertezza regna sovrana quando si parla di processi di apprendimento per le risorse già “a bordo”.

Definire chiaramente strumenti innovativi di uso quotidiano, applicazioni e piattaforme software evolute è invece un modo per coinvolgere e far crescere i dipendenti più esperti e generare nuove competenze. Si tratta di realizzare un processo di apprendimento integrato per migliorare le competenze e evitare l’incubo del rifiuto al cambiamento. Persone che imparano a utilizzare nuovi strumenti, utilizzando applicazioni aggiornate saranno più coinvolte nel cambiamento e orientate a trovare soluzioni invece che problemi. Persone costrette ad utilizzare vecchi software reagiranno male perché considereranno tempo perso il tempo dedicato ad adottarlo considerando conseguentemente l’azienda una realtà obsoleta. Lavorereste voi per un tale società?