Emerging technologies in industry 4.0: impact, cost and risk management

Puropose: The rapid technological advancements in Industry 4.0 have created new challenges for businesses, particularly in adopting and managing emerging technologies. The increasing need for customized production and real-time market adaptability has prompted organizations to seek better strategies for optimizing operational efficiency and sustainability. Design/methodology/approach: The research utilizes a hybrid methodology, combining a systematic literature review and companies’ analysis to develop the proposed decision-making model. This model integrates both quantitative and qualitative variables to guide companies in selecting and implementing emerging technologies. Data was gathered from literature reviews to create the model and from experts’ interviews to refine and validate the model. Findings: The study identified four primary decision variables—economic, performance, sustainability, and risk avoidance—that are critical for technological adoption in manufacturing. The model evaluates also other key factors such as costs structures and implementation path. The model demonstrated the ability to help companies prioritize technologies based on their specific needs and strategic objectives. Research limitations/implications: The model's validation was limited to a select number of experts, and additional research is required to apply it in a wider range of sectors. Future research could also explore integrating real-time data to further improve decision-making accuracy and scale the number of strategies, technologies and variables involved. Originality/value: This thesis provides an innovative approach to managing the adoption of Industry 4.0 technologies, offering businesses a structured framework to align technological choices with their goals in a simple way, considering also managers' willingness to innovate. 2024, Politecnico di Milano

Scopo: i rapidi progressi tecnologici nell’Industria 4.0 hanno posto nuove sfide per le imprese, in particolare nell’adozione e nella gestione delle tecnologie emergenti. La crescente necessità di una produzione personalizzata e di flessibilità richiesta dal mercato ha spinto le aziende verso l’ottimizzazione di efficienza e sostenibilità. Metodologia e approccio: la ricerca utilizza una metodologia ibrida, combinando una revisione sistematica della letteratura e il questionario compilato dalle singole aziende per sviluppare il modello decisionale proposto. Questo modello integra variabili sia quantitative che qualitative per guidare le aziende nella selezione e nell’implementazione delle tecnologie emergenti. I dati sono stati raccolti dalla letteratura per creare il modello e dalle interviste agli esperti per il perfezionamento e la convalida dello stesso. Risultati: lo studio ha identificato quattro variabili decisionali primarie, impatto economico, performance, sostenibilità ed avversione al rischio, che sono fondamentali per l’adozione delle tecnologie emergenti nel settore manifatturiero. Il modello valuta anche altri fattori chiave come la struttura dei costi e il percorso di implementazione. Il modello ha dimostrato la capacità di aiutare le organizzazioni a dare priorità alle tecnologie in base alle loro esigenze specifiche e obiettivi strategici. Limitazioni della ricerca: la validazione del modello è stata limitata a un numero selezionato di esperti e sono necessarie ulteriori ricerche per l’applicazione ad una gamma più ampia di settori. In futuro, la ricerca potrebbe anche aprirsi verso l’integrazione di dati in tempo reale per migliorare ulteriormente l’accuratezza del modello e aumentare il numero di strategie, tecnologie e variabili coinvolte. Originalità/valore: questa tesi fornisce un approccio innovativo riguardante l'adozione delle tecnologie rivolte all’industria 4.0, offrendo alle aziende un quadro strutturato per allineare le scelte tecnologiche ai propri obiettivi in modo diretto, considerando anche la volontà dei manager di innovare. 2024, Politecnico di Milano