La trasformazione digitale non è più un’opzione per le piccole e medie imprese italiane: è una necessità. In particolare, per le PMI attive in ambito manifatturiero, logistico e produttivo, la digitalizzazione dei processi rappresenta il primo, fondamentale passo per aumentare efficienza, qualità e competitività. Ma da dove iniziare?  

I sistemi informativi di un’impresa produttiva si suddividono tradizionalmente in tre livelli gerarchici, ciascuno con finalità, tecnologie e utenti distinti: 

A. Livello Superiore – Sistemi Direzionali e Gestionali

A questo livello troviamo i sistemi informativi strategici utilizzati dall’Alta Direzione, dai dirigenti e dalle funzioni di staff. Comprende applicativi come: 

• ERP (Enterprise Resource Planning), per la pianificazione integrata delle risorse aziendali;
• CRM (Customer Relationship Management), per la gestione dei rapporti con i clienti;
• BI (Business Intelligence) e controllo di gestione, per l’analisi dei dati e il supporto decisionale.

Questi strumenti forniscono una visione globale e integrata dell’impresa, supportano la pianificazione a medio-lungo termine e facilitano il monitoraggio dei KPI aziendali. 

B. Livello Intermedio – Sistemi Operativi e Funzionali

È il livello degli applicativi operativi di area, utilizzati dal personale intermedio e dagli addetti alle funzioni produttive, logistiche e amministrative. Esempi: 

• WMS (Warehouse Management System) per la gestione avanzata del magazzino (integrazione con barcode, RFID, terminali portatili, mappe di stoccaggio);
• MES (Manufacturing Execution System) per la gestione e il monitoraggio della produzione in tempo reale;
• Sistemi per la gestione della manutenzione impianti (CMMS), della qualità, del personale operativo o della sicurezza.

Questi sistemi si interfacciano sia verso l’alto (con ERP e direzione), sia verso il basso (con l’automazione), garantendo tracciabilità, coerenza dei dati e controllo operativo.

C. Livello Inferiore – Automazione e Controllo di Processo

È il livello più vicino al campo, dove si trovano l’hardware e il software embedded che governano macchine, attrezzature, impianti e linee di produzione. Comprende: 

• PLC (Programmable Logic Controllers) e SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition);
• HMI (Human-Machine Interface) per l’interazione con gli operatori;
• Sensori, attuatori, robot e dispositivi IoT industriali per il monitoraggio e il controllo in tempo reale.

Questo livello è responsabile dell’esecuzione fisica delle operazioni e della raccolta dei dati dal campo, spesso in tempo reale, da inviare ai livelli superiori. 

L’integrazione verticale tra questi tre livelli è fondamentale per garantire continuità informativa, efficienza operativa e reattività strategica. L’adozione di architetture moderne (come quelle basate su Industrial IoT, Edge Computing, cloud ibrido e architetture API-first) permette oggi alle imprese di superare i silos informativi e realizzare un modello realmente integrato e flessibile, coerente con i paradigmi dell’Industria 4.0. 

Widecons suggerisce un approccio pratico e modulare alla digitalizzazione, che parte dal livello dell’automazione e del controllo di processo ed è basato su tre fasi strategiche: censire e raccogliere i dati dal campo già esistenti, generare i dati laddove non siano ancora disponibili, e infine strutturarli in un sistema centralizzato (Database, Data Warehouse o Data Lake), per poi analizzarli tramite dashboard intelligenti, applicare l’analisi predittiva, etc.

In questa prima parte dell’articolo presenteremo le tre fasi strategiche, nella seconda e ultima parte le applicazioni (dashboard, analisi predittiva, etc.). 

Il punto di partenza: censire e raccogliere i dati dal campo esistenti 

Molte piccole e medie imprese si trovano in una situazione di digitalizzazione parziale: il processo produttivo è attivo e funzionante, ma non viene tracciato in modo integrato e centralizzato. I dati di produzione, quando disponibili, risultano spesso sparsi e disorganici, conservati in file Excel non connessi tra loro, documenti cartacei, oppure visualizzati localmente sui display di macchine, impianti o apparecchiature di collaudo. 

Questa frammentazione rappresenta un limite significativo: senza una visione d’insieme dei processi, l’azienda non è in grado di individuare dove si generano le perdite di produttività o le inefficienze operative. 

Il primo passo per superare questa situazione è censire tutte le fonti informative esistenti e avviare una raccolta dati strutturata e centralizzata. Laddove siano già presenti dispositivi intelligenti o PLC (Programmable Logic Controller) in grado di generare dati, è fondamentale connetterli a un sistema informativo più ampio, in grado di elaborare, analizzare e valorizzare queste informazioni all’interno di una strategia di trasformazione digitale realmente efficace.

Generare i dati dove non sono disponibili 

Quando i macchinari non sono dotati di componenti digitali, Widecons propone soluzioni customizzate, progettate su misura in ottica Industrial Internet of Things (IIoT). In pratica, vengono installati sensori e dispositivi hardware nei pressi delle macchine per monitorarne in tempo reale le prestazioni operative. 

Il processo si articola in quattro fasi: 

• Analisi del tipo di macchina e delle sue caratteristiche operative;
• Identificazione del protocollo di comunicazione disponibile, come Modbus, OPC-UA o altri standard industriali;
• Installazione di un firmware dedicato per la raccolta, il controllo e l’invio dei dati;
• Configurazione del sistema per consentire l’acquisizione remota e continua delle informazioni.

Sebbene questa fase possa apparire complessa, rappresenta un investimento strategico e a elevato ritorno per l’impresa. I dati raccolti diventano uno strumento prezioso per: 

• Confrontare prestazioni tra macchine, lotti o cicli produttivi;
• Individuare variazioni anomale, segnali precoci di deterioramento o inefficienze;
• Prevenire guasti, attivando interventi di manutenzione predittiva.

Grazie a questa integrazione digitale, anche impianti tradizionali diventano parte di un sistema produttivo intelligente e interconnesso. 

Memorizzazione dei dati: DB, DW, Data Lake 

Una volta raccolti i dati, è fondamentale organizzarli correttamente, così da poterli utilizzare per prendere decisioni data-driven. Le principali architetture a disposizione sono: 

• Database (DB): ottimale per la gestione di dati dal campo in tempo reale. Ideale per il monitoraggio quotidiano della produzione, della logistica o della qualità.
• Data Warehouse (DW): un sistema strutturato per l’analisi storica e l’integrazione di dati provenienti da fonti eterogenee. È lo strumento di riferimento per l’elaborazione di KPI, analisi prestazionali e modelli predittivi.
• Data Lake: una piattaforma flessibile progettata per gestire grandi volumi di dati non strutturati, come log macchina, file audio/video, documentazione tecnica e altre fonti eterogenee.

Widecons progetta e implementa soluzioni scalabili su misura, pensate per le esigenze specifiche delle PMI. Le architetture sviluppate sono generali e adattabili facilmente, garantendo tempi rapidi di implementazione e costi ottimizzati.