Verso la legge di bilancio
Si inizia a ragionare sugli incentivi alle imprese. Il cantiere della legge di bilancio dovrà consid...
ApprofondisciLe aziende manifatturiere possono trovare nelle tecnologie un valido alleato che le aiuti a governare la transizione. Investire in innovazione richiede tuttavia uno sforzo finanziario importante, oltre che una crescita sul piano strategico e un adeguato sviluppo delle competenze. Per questo il Governo italiano ha messo a punto sin dal 2017 un insieme di incentivi.
Il termine Transizione 4.0 indica la trasformazione digitale che le imprese sono chiamate a compiere nel segno del paradigma dell’Industria 4.0. L’espressione, tuttavia, è utilizzata soprattutto per indicare il piano messo a punto dal Governo italiano per sostenere le aziende in questo percorso di trasformazione.
Il piano nazionale Transizione 4.0 prevede una serie di incentivi a supporto della trasformazione digitale delle imprese. Il piano nasce prevedendo crediti d’imposta che incentivano:
A differenza dei precedenti piani Industria 4.0 e Impresa 4.0, che facevano leva sul meccanismo della maggiorazione degli ammortamenti, il piano Transizione 4.0 fa leva sul meccanismo dei crediti d’imposta che permette anche ad aziende che non hanno un utile e alle imprese agricole di beneficiare dell’incentivo.
Inoltre, i crediti d’imposta previsti dal Piano Transizione 4.0 consentono di recuperare l’incentivo in meno tempo rispetto al sistema degli ammortamenti.
Nato nel 2020, il piano Transizione 4.0 è stato fortemente potenziato nel periodo 2021-2022 grazie a 13,4 miliardi previsti dal PNRR e a ulteriori 5 miliardi stanziati nel fondo complementare.
Esauriti questi fondi, per il periodo 2023-2025 il piano Transizione 4.0 è stato rinnovato con aliquote meno vantaggiose. Inoltre non sono stati rinnovati né l’incentivo per l’acquisto di beni strumentali materiali e immateriali semplici (ex superammortamento) né il credito d’imposta per la formazione 4.0.
Al momento il piano Transizione 4.0 prevede i seguenti incentivi.
Per l’acquisto di beni strumentali materiali 4.0 (ex iperammortamento) effettuati dal gennaio 2023 fino a tutto il dicembre 2025, con consegna allungata fino al giugno 2026, è previsto un credito d’imposta pari al
Per i beni immateriali 4.0 l’aliquota è pari al
Per il credito d’imposta per le attività̀ di ricerca, sviluppo, innovazione e design l’incentivo vale invece fino al 2031 per le attività di ricerca e sviluppo; fino al 2025 per le attività di innovazione e design. Ecco le aliquote:
Le aliquote appena mostrate rappresentano un sostanziale dimezzamento dell’incentivo che era disponibile fino al 2022. Per questa ragione le imprese stanno chiedendo a gran voce il ripristino dello schema delle aliquote dello scorso anno. Il Governo si è impegnato a esaminare la questione e a trovare nuove risorse per Transizione 4.0 nell’ambito di un’operazione di revisione del PNRR e di altri fondi europei che andrà concordata con la Commissione Europea.
Come dicevamo, l’espressione Transizione 4.0 non indica soltanto il piano di incentivi, ma anche il percorso di trasformazione digitale che le imprese sono chiamate a compiere nel segno del paradigma dell’Industria 4.0.
Investire in innovazione per rendere la propria azienda “4.0” offre diversi vantaggi sia in termini di costi che di ricavi.
Le tecnologie abilitanti del paradigma dell’Industria 4.0 – e quindi della Transizione 4.0 – sono raggruppate in queste nove categorie:
Il termine Intelligenza Artificiale (AI o IA) riguarda tutte le macchine computazionali in grado di eseguire compiti caratteristici dell’intelligenza umana. Fanno parte del dominio dell’AI l’apprendimento automatico o machine learning e il deep learning.
L’intelligenza artificiale è considerata una delle tecnologie di frontiera e rientra a pieno titolo tra le tecnologie abilitanti la transizione 4.0, grazie al suo impatto sull’area Big Data & Analytics.
L’AI trova applicazione sia nell’analisi della domanda sia nell’analisi dei dati di produzione (per esempio per prevedere possibili guasti) sia nei sistemi di visione artificiale a fini di riconoscimento oggetti, guida robot e controllo di qualità.
Tra le nove categorie in cui sono divise le tecnologie abilitanti figura anche il Cloud Computing per la gestione di elevate quantità di dati su sistemi aperti. Il Cloud nell’ambito del paradigma 4.0 non è semplicemente un’alternativa alle installazioni on premise per la conservazione dei dati, ma va considerato un vero e proprio approccio strategico per gestire ed elaborare i dati per trasformarli in informazioni fruibili tramite interfacce web o app a tutti i livelli aziendali.
Grazie al Cloud è inoltre possibile implementare collaborazioni con i fornitori e i clienti, condividendo informazioni e potendo così fruire di servizi basati sui dati.
Un esempio sono le piattaforme IoT per la gestione dei macchinari che numerosi OEM mettono a disposizione degli utilizzatori. Si tratta di un meccanismo che sfrutta una convergenza di interessi tra fornitori e clienti: il fornitore ha interesse a far funzionare le macchine al meglio, riducendo gli interventi e non incorrendo in penali; il cliente ha interesse a sfruttare al massimo i macchinari.
In questa logica rientrano anche le azioni di monitoraggio della performance rese possibili dalle tecnologie abilitanti. La base di partenza è la sensorizzazione delle macchine, in base all’assunto secondo il quale “misurare” è il prerequisito per “conoscere”, che a sua volta è il prerequisito per “prendere decisioni” informate.
Disporre di macchine sensorizzate però non è sufficiente. Occorre infatti che i sensori siano in grado di trasmettere i dati in un formato aperto e standardizzato o ai controllori o anche direttamente ai sistemi gestionali. Serve quindi un sistema di raccolta e analisi dei dati per poter analizzare le performance dei macchinari. Infine occorre predisporre una soluzione che consenta di distribuire le informazioni generate dal monitoraggio e dall’analisi dei macchinari alle persone chiamate a prendere decisioni.
Disporre di un sistema per il monitoraggio delle performance di macchina è fondamentale per capire che cosa sta succedendo nello shopfloor, riconoscere in anticipo segnali di possibili anomalie, individuare eventuali colli di bottiglia, assegnare le produzioni alle macchine più “in forma”, conoscerne le performance energetiche e, più in generale, aumentare la competitività dell’impresa.
(fonte: innovationpost)
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