L'Industria 4.0 sta rivoluzionando il modo in cui le aziende producono, migliorano e distribuiscono i loro prodotti. I produttori stanno integrando nuove tecnologie, incluso Internet of Things (IoT), cloud computing, analytics, AI e Machine Learning negli impianti produttivi e durante tutte le loro operazioni.
Queste smart factory sono equipaggiate con sensori avanzati, software integrato e componenti di robotica che raccolgono e analizzano i dati e consentono di migliorare il processo decisionale. Un valore ancora maggiore si ottiene quando i dati delle operazioni di produzione vengono combinati con i dati operativi di ERP, supply chain, servizio clienti e altri sistemi aziendali per creare nuovi livelli di visibilità e insight dalle informazioni prima a bassa integrazione.
Queste tecnologie digitali portano a maggiore automazione, manutenzione predittiva, auto-ottimizzazione dei miglioramenti dei processi e, soprattutto, a un nuovo livello di efficienza e reattività, prima impossibile, verso i clienti.
Sviluppare fabbriche intelligenti fornisce l'incredibile opportunità al settore industriale di entrare nella quarta rivoluzione industriale. L'analisi della grande quantità di big data raccolti dai sensori in un reparto aziendale garantisce la visibilità in tempo reale degli asset di produzione e può fornire strumenti per eseguire la manutenzione predittiva al fine di ridurre al minimo i tempi di fermo macchina.
Usare dispositivi IoT high-tech nelle fabbriche intelligenti porta a una maggiore produttività e a una migliore qualità. La sostituzione dei modelli aziendali di ispezione manuale con informazioni visive basate sull'AI riduce gli errori di produzione e consente di risparmiare tempo e denaro. Con un investimento minimo, il personale per il controllo qualità può impostare uno smartphone connesso al cloud per monitorare i processi manifatturieri, da qualsiasi luogo si trovi. Applicando gli algoritmi per l'apprendimento automatico, i produttori possono rilevare immediatamente gli errori, piuttosto che a uno stadio avanzato, quando una riparazione sarebbe più costosa.
Le tecnologie e i concetti dell'Industria 4.0 possono essere applicati a tutti i tipi di aziende, inclusi manifattura discreta e di processo, quella di petrolio e gas, quella mineraria e quella di molti altri segmenti industriali.
Prima rivoluzione industriale
Cominciata in Gran Bretagna nel tardo XVIII° secolo, la prima rivoluzione industriale aiutò la produzione di massa, usando acqua e vapore al posto della forza lavoro puramente umana o animale. I beni finiti venivano realizzati con le macchine e non più faticosamente a mano.
Seconda rivoluzione industriale
Un secolo più tardi, la seconda rivoluzione industriale ha introdotto le catene di montaggio e l'utilizzo di petrolio, gas ed energia elettrica. Queste nuove fonti di energia, insieme a una comunicazione avanzata via telefono e telegrafo, portarono alla produzione di massa e a un certo grado di automazione nei processi di produzione.
Terza rivoluzione industriale
La terza rivoluzione industriale, che iniziò a metà del XX° secolo, aggiunse computer, telecomunicazioni avanzate e analisi dei dati ai processi manifatturieri. La digitalizzazione delle fabbriche iniziò incorporando i PLC (programmable logic controller) nei macchinari per aiutare ad automatizzare alcuni processi e a raccogliere e condividere dati.
Quarta rivoluzione industriale
Oggi ci troviamo nella quarta rivoluzione industriale, conosciuta anche come Industria 4.0. Caratterizzati da una crescente automazione e dall'impiego di macchine intelligenti e smart factory, i dati informati aiutano a produrre beni in modo più efficiente in tutta la catena del valore. La flessibilità è migliorata in modo tale che i produttori possano soddisfare meglio le richieste dei clienti utilizzando la personalizzazione di massa - in ultima analisi, cercando di raggiungere l'efficienza, in molti casi, con la dimensione del lotto uno Raccogliendo più dati da un reparto della fabbrica e combinandoli con i dati di altre operazioni aziendali, una fabbrica intelligente può raggiungere la trasparenza delle informazioni e decisioni migliori.
L'Internet of Things (IoT) è una componente chiave nelle fabbriche intelligenti. Le macchine nei reparti delle fabbriche sono equipaggiate da sensori che presentano un indirizzo IP che permette loro di connettersi con altri dispositivi abilitati alla connessione web. La meccanizzazione e la connettività rendono possibile raccogliere, analizzare e scambiare un ampio volume di dati di valore.
Il cloud computing è la pietra angolare nella strategia di Industria 4.0. La piena realizzazione della produzione industriale intelligente richiede connettività e integrazione di ingegneria, supply chain, produzione, vendita e distribuzione, e servizi. Il cloud aiuta a rendere tutto questo possibile. Inoltre, con il cloud, la quantità generalmente elevata di dati memorizzati e analizzati può essere processata in modo più efficiente ed economicamente conveniente. Il cloud computing può inoltre ridurre i costi iniziali per le piccole e medie imprese che possono, così, dimensionare correttamente le loro esigenze e adattarle alla crescita del business.
AI e machine learning permettono alle aziende di avvantaggiarsi appieno del volume di informazioni generate non solo dai reparti della fabbrica, ma anche attraverso le divisioni aziendali e persino dai partner e da terze parti. AI e machine learning possono offrire insight per la visibilità, la prevedibilità e l'automazione di operazioni e processi aziendali. Ad esempio: le macchine industriali sono soggette a rotture durante il processo produttivo. Usare i dati raccolti da questi asset può aiutare le aziende a svolgere una manutenzione preventiva basata sugli algoritmi dell'apprendimento automatico, con un maggiore tempo di attività e una migliore efficienza.
Richiedere operazioni produttive in tempo reale significa che alcune analisi dei dati devono essere fatte all'"edge", cioè laddove i dati vengono creati. Questo minimizza il tempo di latenza tra il momento in cui i dati vengono prodotti e il momento in cui è richiesta una risposta. Per esempio, la rilevazione di un problema di sicurezza o di qualità può richiedere un'azione in tempo quasi reale sulle apparecchiature. Il tempo impiegato a inviare dati al cloud aziendale e poi di nuovo al reparto della fabbrica può essere troppo lungo e dipendere dall'affidabilità della rete. Usare l'edge computing significa anche mantenere i dati vicino alla loro sorgente, riducendo i rischi per la sicurezza.
Le aziende non hanno sempre tenuto in considerazione l'importanza della sicurezza informatica (cybersecurity) o dei sistemi cyber-fisici. Tuttavia, la stessa connettività delle apparecchiature operative della fabbrica o sul campo (OT), che abilitano processi produttivi più efficienti, espongono anche nuovi percorsi di ingresso ad attacchi e malware dannosi. Nella trasformazione digitale verso l'Industria 4.0 è fondamentale considerare l'approccio alla sicurezza informatica che comprende le apparecchiature IT e OT.
La trasformazione digitale offerta dall'Industria 4.0 ha permesso ai produttori di creare dei gemelli digitali (digital twin) che sono repliche virtuali di processi, linee produttive, factory e supply chain. Per creare un gemello digitale occorre estrarre i dati da sensori IoT, dispositivi, PLC e altri oggetti connessi a Internet. I produttori possono usare gemelli digitali per aumentare la produttività, migliorare il flusso di lavoro e progettare nuovi prodotti. Simulando un processo produttivo, per esempio, i produttori possono testare cambiamenti nel procedimento per trovare modi di minimizzare il tempo di indisponibilità o migliorare la capacità.
I sensori integrati e i macchinari interconnessi producono un volume significativo di big data per le aziende. Data analytics può aiutare i produttori a vagliare i trend cronologici, identificare gli schemi e prendere decisioni migliori. Le smart factory possono inoltre utilizzare i dati provenienti da altre parti dell'organizzazione e il loro ecosistema esteso di fornitori e distributori per creare degli insight più approfonditi. Analizzando i dati provenienti dalle risorse umane, dai reparti di vendita o dai magazzini, i produttori possono prendere decisioni basate sui margini di vendita e sul personale. Un "digital twin può essere realizzato come una rappresentazione digitale completa delle operazioni."
L'architettura di rete della smart factory dipende dall'interconnettività. I dati in tempo reale, raccolti da sensori, dispositivi e macchine del reparto della fabbrica possono essere utilizzati immediatamente dagli altri asset della fabbrica, ma anche condivisi con altre componenti nello stack di software aziendale, inclusi ERP (enterprise resource planning) e altri software per la gestione aziendale.
Le smart factory possono produrre beni personalizzati che soddisfano i bisogni dei singoli clienti in maniera più economica. Infatti, in molti segmenti industriali, i produttori aspirano a raggiungere la "dimensione del lotto uno" in modo economico. Utilizzando un software per la simulazione avanzata, nuovi materiali e tecnologie come la stampa 3D, i produttori possono realizzare facilmente piccoli lotti di articoli specializzati per clienti particolari. Se la prima rivoluzione industriale ha riguardato la produzione di massa, l'Industria 4.0 riguarda la personalizzazione di massa.
Le operazioni aziendali dipendono da una supply chain trasparente ed efficiente, che deve essere integrata con le operazioni di produzione come parte di una robusta strategia di Industria 4.0. Tutto questo trasforma il modo in cui i produttori utilizzano le loro materie prime e consegnano i prodotti finiti. Condividendo alcuni dati di produzione con i fornitori, i produttori possono pianificare meglio le consegne. Se, per esempio, si verifica un'interruzione in una linea di assemblaggio, le consegne possono essere reindirizzate o ritardate per ridurre il tempo perso o i costi in eccesso. Inoltre, studiando le condizioni meteorologiche, i partner per il trasporto e i dati dei rivenditori, le compagnie possono utilizzare una spedizione predittiva per inviare beni finiti al momento giusto, rispondendo così alla richiesta dei consumatori. La blockchain sta diventando una tecnologia chiave per la trasparenza nella supply chain.
Costruire un'infrastruttura IT multicloud ibrida è fondamentale nella trasformazione digitale per quei produttori che cercano di sfruttare l'Industria 4.0. Il multicloud ibrido è l'unione di due o più cloud pubblici o privati con cui una compagnia gestisce i carichi di lavoro computazionali. In questo modo, è possibile ottimizzare i carichi di lavoro attraverso i cloud, dal momento che alcuni ambienti sono più adatti ed economicamente convenienti per determinati carichi di lavoro. I produttori che vogliono la trasformazione digitale e un ambiente aperto e sicuro, possono spostare i loro carichi di lavoro dalle sedi on-premise al migliore ambiente cloud possibile.
L'incremento delle ispezioni manuali e dell'assistenza tecnica con controlli automatizzati basati sull'AI riduce i difetti di prodotto, migliora l'efficienza e minimizza i falsi positivi. In generale, il modello di apprendimento può essere istruito velocemente con immagini e video già esistenti. Dopo averlo connesso alla fotocamera di uno smartphone, il modello per l'ispezione manuale è pronto per essere aggiunto alla linea di produzione.
La trasformazione digitale verso l'Industria 4.0 inizia con la raccolta dati, ai quali l'intelligenza artificiale attribuisce un senso. Le smart factory utilizzano i dispositivi IoT che connettono macchine e computer per ottenere una fotografia nitida della struttura produttiva con dati in tempo reale. Poi, si applicano AI e apprendimento automatico per estrarre insight attivabili dal grande volume di dati.
L'Industria 4.0 sta determinando la convergenza dei sistemi IT (information technology) e OT (operational technology), creando un'interconnettività tra attrezzature di produzione autonome e sistemi computerizzati più estesi. I dati OT ottenuti da sensori, PLC e sistemi SCADA vengono integrati con i dati IT dai sistemi MES e ERP. Tale integrazione, aumentata dall'apprendimento automatico, ha impatto sull'intera azienda, dall'ingegneria fino alle operazioni, alle vendite e alla qualità.
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L'EAM (Enterprise Asset Management) è essenziale per mantenere l'esecuzione delle operazioni. I produttori che implementano le tecnologie dell'Industria 4.0 possono facilmente avere, nelle loro smart factory, migliaia di dispositivi connessi a IoT. Per soddisfare le richieste dell'Industria 4.0, tutti devono avere il tempo di attività massimo per assicurare efficienza. L'EAM guida la resilienza operativa e l'agilità consentendo il monitoraggio delle apparecchiature in remoto, offrendo funzionalità per estendere il ciclo di vita degli asset e fornendo analytics per la manutenzione predittiva.
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