Sostenibilità, Meacci (Omnisyst): “Necessarie consapevolezza data-driven e passaporto digitale”

Milano, 9 ott. (Adnkronos) – Per avere successo “non esiste un’unica ricetta valida per tutte le aziende”. È possibile “identificare tre step di maturità verso la circolarità per le aziende e associare a ciascuna di esse un dominio tecnologico di riferimento”. Lo ha detto oggi all’Adnkronos Enrico Meacci, ceo di Omnisyst, a margine del convegno “Creare valore economico sostenibile attraverso la gestione circolare dei residui industriali” presso Sda Bocconi School of Management, in collaborazione con Omnisyst.Il primo step è “la consapevolezza data-driven, quindi data analytics”. Il secondo “è il coinvolgimento della filiera, quindi passaporto digitale”. Il terzo step “è l’implementazione e l’iterazione di modelli circolari più complessi, quindi intelligenza artificiale e machine learning”.La tecnologia “mette a disposizione delle aziende la capacità di pianificare in maniera migliore quelli che sono i flussi dei materiali, senza dover implementare degli sprechi di materia” ha rimarcato Meacci. “Permette di tracciare questi flussi e di identificare con più facilità dove sono i lotti di materia, in qualche modo anche riducendo i costi di approvvigionamento e permette poi uno scambio sistematico dei dati, incrementando il trust dei vari attori coinvolti e permettendo una maggiore efficacia di tutto il sistema”.“Sono tre le sfide per le aziende che vogliono intraprendere un percorso di economia circolare. La prima è una visione chiara da un punto di vista strategico. In particolare il digitale offre delle importanti opportunità di semplificazione verso il percorso di circolarità, ma non sempre trasformazione digitale e strategia circolare vengono associati”. La seconda sfida riguarda “la capacità di essere efficaci nell’implementare progetti multidisciplinari”. “Trasformare un modello lineare e un modello circolare richiede diverse professionalità sedute attorno al tavolo – ha spiegato. E la terza sfida è la condivisione dei dati lungo la filiera, perché i modelli circolari richiedono più informazioni dei predecessori lineari, soprattutto su catene del valore globalizzate”.

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