Nel manifatturiero il dato è passato da “sottoprodotto dei processi” ad asset strategico: nel paradigma del data-driven manufacturing è, a tutti gli effetti, il quarto fattore produttivo accanto a materie prime,lavoro e capitale, come sottolinea il professor Marco Taisch, Professore Ordinario al Politecnico di Milano, dove insegna Sustainable Manufacturing, Digital Manufacturing e Operations Management.
Il data-driven manufacturing è un modello di fabbrica in cui le decisioni operative e strategiche vengono guidate da dati continui e affidabili lungo l’intero ciclo produttivo: dalla pianificazione alla logistica, dalla manutenzione alla qualità. Non si tratta solo di “avere sensori”, ma di trasformare dati eterogenei (macchine, supply chain, clienti) in insight azionabili che migliorano produttività, redditività e resilienza.
In questo scenario, il professor Marco Taisch propone di riconoscere il dato come quarto fattore produttivo: senza informazione utilizzabile, i tre fattori classici non esprimono più il loro pieno potenziale in un contesto globale complesso. La vera competizione non è più solo su chi ha più impianti, ma su chi sa estrarre più valore dai dati che attraversano fabbrica e filiera.
Per decenni l’industria manifatturiera ha retto su intuito, esperienza e decisioni “di pancia” degli imprenditori, in mercati relativamente stabili e poco turbolenti. Oggi, con catene di fornitura globali, domanda volatile e pressione sui prezzi, questo modello non è più sufficiente: serve un salto verso un approccio data-driven, sistematico e misurabile.
Il decision maker industriale non può più basarsi solo sull’esperienza: ha bisogno di indicatori aggiornati su macchine, qualità, energia, forniture e ordini per decidere in fretta e con meno rischio.
La teoria economica classica individua tre fattori produttivi: materie prime, lavoro e capitale fisico. Nello scenario del data-driven manufacturing, il professor Marco Taisch propone di elevarne uno nuovo: il dato come quarto fattore produttivo, al pari degli altri tre.
Questo si traduce in tre implicazioni concrete:
Studi recenti mostrano che le aziende manifatturiere che adottano un approccio data-driven registrano aumenti significativi di produttività e competitività, soprattutto nei settori medium e high-tech.
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Tre forze esterne rendono il data-driven manufacturing una scelta quasi obbligata.
Una nuova generazione di consumatori “nativi sostenibili”chiede trasparenza su impatti ambientali, ciclo di vita dei prodotti e modalità di produzione. Per rispondere, la fabbrica deve misurare in modo granulare indicatori come consumi energetici per lotto, emissioni legate ai diversi step produttivi, origine delle materie prime, utilizzo di fonti rinnovabili.
In quest’ottica il dato non è solo compliance normativa, ma abilitatore di business: consente di costruire certificazioni, etichette e storytelling verificabile che influenzano le scelte d’acquisto. Nel data-driven manufacturing, sostenibilità e dato diventano così driver economici al pari di costo e qualità.
La domanda si sposta verso prodotti sempre più personalizzati: configurazioni su misura, varianti continue, micro-lotti con caratteristiche specifiche. Per rendere sostenibile questa iper-personalizzazione, la fabbrica deve essere in grado di tracciare ordini, componenti, ricette di processo e controlli qualità a livello di singolo pezzo o lotto.
Il data-driven manufacturing abilita:
Senza un’architettura dati solida, la complessità esplode e i costi di gestione della varietà mangiano i margini.
Porti congestinati, tensioni geopolitiche e forniture instabili rendono la supply chain il vero collo di bottiglia competitivo. Il data-driven manufacturing integra dati di produzione con informazioni su fornitori, lead time, livelli di stock e spedizioni per anticipare criticità e simulare scenari alternativi.
In pratica, questo significa:
In un mondo in cui il tempo è la risorsa più scarsa, il dato diventa l’unico modo per “comprare tempo” in anticipo.
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Nel data-driven manufacturing non basta raccogliere dati: conta salire di livello analitico.
Un caso frequente nel data-driven manufacturing è la manutenzione predittiva: l’analisi delle serie temporali dei sensori permette di individuare pattern anomali e programmare interventi prima del guasto, riducendo downtime e costi.
Un timore diffuso è che più dati, automazione e AI equivalgano a meno lavoro per le persone. In realtà, i Paesi con il più alto tasso di robot industriali per addetto, come Germania e Corea del Sud, mostrano alcuni dei tassi di disoccupazione più bassi, indicando che tecnologia e occupazione possono crescere insieme.
Nel data-driven manufacturing, l’aumento di produttività legato al dato consente di ridurre costi unitari, diventare più competitivi, espandere mercati e, di conseguenza, creare nuova domanda di lavoro, soprattutto qualificato. Il vero vincolo non è la tecnologia, ma la disponibilità di ruoli in grado di leggere dashboard, usare piattaforme dati, collaborare con sistemi di AI e robotica: data engineer, data analyst di produzione, manutentori digitali, planner di supply chain data-driven.
In quest’ottica, l’investimento in formazione continua, change management e cultura dei dati è il complemento indispensabile agli investimenti in tecnologie 4.0. Senza persone capaci di interpretare e utilizzare il dato, il quarto fattore produttivo resta potenziale inespresso.
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È un modello di produzione in cui dati provenienti da macchine, processi, supply chain e clienti guidano le decisioni operative e strategiche, con obiettivi di efficienza, qualità e resilienza maggiori.
Perché, nel contesto del data-driven manufacturing, il dato abilita e potenzia l’uso di materie prime, lavoro e capitale, diventando una leva produttiva autonoma da gestire e valorizzare.
I primi passi tipici sono mappare i dati già disponibili, definire pochi KPI chiari (es. OEE, scarti, consumo energia), costruire dashboard operative esperimentare casi d’uso mirati come manutenzione predittiva o ottimizzazione energetica.
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