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Automazione e Strumentazione n Giugno - Luglio 2024 Approfondimenti 51 FOCUS lenza Bain & Company . Nell’analisi di Bain, via via che le soluzioni digitali proliferano, creano ‘spostamenti sismici’ nei, cosiddetti, pool di pro- fitto di macchinari e attrezzature e nelle dinami- che di mercato. Da qui al 2030 l’evoluzione tec- nologica sposterà in modo significativo i pool di profitto del settore verso il software e le soluzioni digitali: il peso del software ERP e delle applica- zioni industriali passerà dal 30% al 35%, mentre le soluzioni Industrial IoT-enabled diventeranno un’importante fonte di profitto, passando dal 20% al 25%. Inoltre, aggiunge Bain, un indicatore chiave di quanto il cambiamento stia accelerando è il fatto che ora il settore industriale risulta essere il maggior consumatore di semiconduttori, chip e tecnologia IoT rispetto ad ogni altro ambito. Un ulteriore importante aspetto evidenziato nel rapporto è che le aziende di punta nel mondo dei macchinari stanno ridefinendo i propri comparti: invece di fabbricare prodotti standard per un mer- cato globale, molte di loro stanno sviluppando soluzioni su misura per i clienti in settori indu- striali specifici. Nell’attuale scenario di profonda trasforma- zione del manufacturing, emerge con forza la AI: secondo la ricerca Bain, il 75% delle aziende manifatturiere evolute dichiara che adottare tec- nologie come l’intelligenza artificiale è la loro massima priorità ingegneristica e di ricerca e svi- luppo. La AI può aiutare ad affrontare le principali sfide che i responsabili di macchinari e attrezzature devono affrontare. Prima, queste aziende identifi- cano le sfide chiave di business, e poi analizzano come la AI può aiutarle a migliorare i processi e le performance complessive. Le organizzazioni valutano anche come specifiche tipologie di intel- ligenza artificiale, come machine learning ed AI generativa, sono in grado di utilizzare i dati per creare valore. Tra queste organizzazioni, le prime a muoversi stanno utilizzando la AI per risolvere problemi nei processi di approvvigionamento, nell’assemblaggio, nella manutenzione, nel con- trollo qualità e nella logistica di magazzino. Stanno inoltre integrando le soluzioni di AI nei processi e nei sistemi di back-end. n