Intelligenza artificiale e Smart Laundry

Quando si definisce “smart” una lavanderia industriale, si fa riferimento non ad un upgrade tecnologico fine a se stesso, ma ad un vero e proprio conglomerato tecnologico, integrato in un ecosistema, dove ogni elemento, dai sensori intelligenti IoT ai sistemi di gestione dei dati, dai software di analisi predittiva alle interfacce utente, lavora in sinergia per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e aumentare la sostenibilità. Facciamo un esempio, per fare chiarezza e pensiamo ai benefici derivabili dai sensori avanzati che possono monitorare vari parametri come la temperatura, l’umidità e i livelli di saponi e detergenti, la quantità e la qualità dell’acqua, fino all’ottimizzazione dei percorsi di trasporto interni e della gestione del magazzino, inviando dati in tempo reale a un sistema di gestione centralizzato. Qui, in questo “cervello centrale” algoritmi di IA e modelli di Machine Learning analizzano i dati raccolti, per fare previsioni precise sulle esigenze di operatività e manutenzione, al fine di ottimizzare l’uso di risorse e persino adattare i processi in tempo reale a circostanze impreviste. A questo si aggiunge l’uso strategico del data analytics, che può fornire intuizioni preziose sul comportamento dei clienti, sulle tendenze del mercato e sulle performance operative, coadiuvando la direzione nella scelta di piani strategici da intraprendere e sui tempi necessari per allineare gli obiettivi.

IL RUOLO DELL’IA

Uno dei contributi più rivoluzionari e importanti dell’IA nel contesto delle lavanderie industriali è nella manutenzione predittiva. Tradizionalmente la manutenzione degli apparecchi industriali è sempre stata effettuata seguendo programmi fissi o in risposta a guasti generati sul momento. L’applicazione di modelli mutuati dall’IA, tuttavia, permette un approccio molto più proattivo, grazie all’esame di dati storici e di valori numerici “in real time” è possibile prevedere, con accuratezza, quando un macchinario possa andare in avaria o richiedere comunque un intervento tecnico, evitando in questa maniera il blocco della linea produttiva.

ROADMAP PER LA TRASFORMAZIONE

Se abbiamo visto sino a qui l’importanza della trasformazione digitale e delle crescenti aspettative del settore delle lavanderie industriali, è altrettanto importante capire come, nel concreto, sia possibile tracciare una roadmap per la trasformazione, quella pianificazione accurata che consenta di stabilire esattamente quale implementazione tecnologica affrontare e come per assicurare che gli obiettivi siano raggiunti in modo efficace. Vediamo, quindi, come tracciare una roadmap per una trasformazione digitale suddivisa in tre fasi fondamentali: pianificazione, implementazione e monitoraggio.

La fase della pianificazione

Il primo passo da compiere in qualsiasi processo di pianificazione è svolgere una accurata analisi approfondita del contesto aziendale, cosa che implica la valutazione delle competenze interne, delle infrastrutture esistenti e del posizionamento di mercato. Esaminando questi aspetti è infatti molto probabile poter rintracciare le aree critiche che necessitano di innovazione tecnologica. Occorre dunque definire gli obiettivi che devono essere specifici, misurabili, raggiungibili, rilevanti e temporizzati, collegati ai driver di business per la redditività, il miglioramento dell’efficienza operativa o l’espansione in nuovi mercati.

La fase della implementazione

Una volta completata la fase della pianificazione, si passa alla fase successiva, quella cioè che porta all’implementazione delle tecnologie più adatte. Scegliere la giusta pila tecnologica è vitale e deve essere allineata non solo con gli obiettivi aziendali, ma anche con le competenze del personale. Che si tratti di soluzioni cloud-based per l’elaborazione dati o di piattaforme IA per l’analisi avanzata, la scelta deve essere fatta con un occhio alla scalabilità e alla compatibilità con gli asset esistenti. Importante è che anche il team possa venire “allineato” alla tecnologia usata, anche attraverso una formazione mirata e un training adeguato a rendere la trasformazione naturale ed efficace.

La fase del monitoraggio

Non basta implementare nuove soluzioni e sperare che funzionino: è fondamentale disporre di metriche e KPI chiari e misurabili, per valutare l’efficacia delle iniziative. Questo va oltre la semplice analisi del ROI; si estende a metriche più sofisticate come il Tempo di Ritorno dell’Investimento (TROI), la Customer Lifetime Value (CLV) o il Net Promoter Score (NPS). Ma in un settore in continua evoluzione, quale per l’appunto quello tecnologico, è fondamentale anche monitorare un “feedback loop” di aggiornamento continuo: la roadmap per la trasformazione non potrà mai essere un percorso lineare e definito una volta per sempre, ma un ciclo continuo di miglioramento e adattamento.