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• Industria 5.0 Industria 4.0 PMI

Nel contesto economico attuale, caratterizzato da instabilità geopolitica, crescente pressione competitiva, trasformazione digitale e urgenza legata alla transizione ecologica, le imprese sono chiamate a ripensare profondamente i propri modelli produttivi.
In tale scenario si collocano i paradigmi di Industria 4.0 e Industria 5.0 che identificano, rispettivamente, la digitalizzazione dei processi industriali attraverso l’adozione di tecnologie avanzate e la successiva evoluzione verso un modello basato su tre pilastri: la sostenibilità, la resilienza e la centralità dell’uomo.
Dopo un breve excursus storico, all’interno dell’elaborato viene presentato il paradigma Industria 4.0, approfondendo le tecnologie abilitanti che costituiscono l’infrastruttura tecnica della trasformazione digitale dei processi industriali.
L’analisi prosegue esaminando le politiche nazionali realizzate a sostegno dell’implementazione del Modello 4.0, passando a rassegna il Piano Industria 4.0, il Piano Impresa 4.0, sino a giungere al Piano Transizione 4.0.
Nel secondo capitolo l’esame è inserito nel più ampio quadro della twin transition, che fa emergere le criticità del Modello 4.0 ed è fautrice del progressivo consolidamento del paradigma 5.0.
Analizzati gli strumenti agevolativi contenuti nel Piano Transizione 5.0, l’elaborato si concentra sull’analisi delle principali criticità che il tessuto imprenditoriale italiano, caratterizzato dalla significativa presenza di PMI, incontra nell’implementazione dei Modelli 4.0 e 5.0.
Dopo l’analisi della letteratura disponibile, l’ultimo capitolo si conclude con la parte empirica della ricerca, che presenta un’indagine quantitativa condotta tramite questionario anonimo rivolto ad un campione di PMI.
Le risposte raccolte consentono di misurare il livello di adozione delle tecnologie 4.0, il ricorso agli incentivi pubblici, il grado di maturità digitale e ambientale, nonché le principali barriere percepite, con particolare riferimento al deficit di competenze.
L’analisi dei dati consente infine di valutare la coerenza tra le evidenze empiriche e le dinamiche individuate dalla letteratura, offrendo indicazioni utili per l’orientamento delle future politiche industriali.