La trasformazione digitale nell'Industria 4.0: Dall'entusiasmo al ROI
All'alba della quarta rivoluzione industriale (Industria 4.0), le aziende hanno posto la trasformazione digitale in cima alla loro agenda strategica. L'Industria 4.0 riguarda l'interconnessione dei sistemi cibernetici e fisici (CPS) in un ambiente industriale. Il CPS crea un ponte tra il mondo fisico e quello digitale e facilita la raccolta di dati digitali dai dispositivi e dai processi fisici (ad esempio, i dati di manutenzione delle apparecchiature e i dati sulla qualità delle linee di produzione), nonché l'utilizzo di questi dati per l'automazione e l'ottimizzazione. A tal fine, le tecnologie dell'Industrial Internet of Things (IIoT) vengono utilizzate per raccogliere ed elaborare grandi volumi di dati ad alta velocità, automatizzando allo stesso tempo le operazioni sul campo e i processi della filiera.
La trasformazione digitale nell'era dell'Industria 4.0 migliorerà la competitività delle aziende, aumentando al contempo la loro capacità di prendere decisioni efficaci. Nonostante il clamore che circonda i nuovi concetti di processi aziendali, l'IIoT e l'Industria 4.0 hanno alcuni casi d'uso concreti con un ROI comprovato. Questi casi d'uso stanno accelerando l'adozione dell'IIoT nell'industria, motivo per cui si prevede che contribuirà alla maggior parte del valore potenziale dell'IoT, mentre l'IoT dei privati rimarrà indietro. Secondo il recente rapporto di mercato di Accenture “Winning with the Industrial Internet of Things” l'IIoT potrebbe aggiungere fino a 14,2 trilioni di dollari all'economia globale entro il 2030. Per questo motivo, comprendere i casi d'uso dell'IIoT che generano ROI è un passo fondamentale per dare forma a una strategia di trasformazione digitale di successo.
Casi d'uso IIoT con ROI comprovato
Esistono molti casi di successo di implementazioni IIoT. Eccone alcuni:
Flessibilità dei controllori logici programmabili per l'automazione industriale
L'automazione industriale si basa sull'Operational Technology (OT), che utilizzano controllori a logica programmabile (PLC), il controllo di supervisione e l'acquisizione dati (SCADA) e i sistemi di controllo distribuiti (DCS). Questi sistemi sono generalmente poco flessibili e non consentono modifiche semplici alla loro configurazione. Si tratta di un serio ostacolo all'implementazione di nuove tecnologie di automazione in un impianto (ad esempio, l'implementazione di una stampante 3D come parte di un processo di produzione), ma anche alla modifica della configurazione dei processi industriali (ad esempio, la personalizzazione dei risultati di una linea di produzione verso la personalizzazione in serie). L'IIoT facilita la convergenza dell'OT con l'IT e consente di riconfigurare i processi di automazione industriale sulla base di strumenti digitali e in tempi più brevi (ad esempio, in poche ore invece che in settimane). Invece di riconfigurare complessi sistemi OT, le configurazioni di macchine e strumenti avvengono a livello digitale del sistema IIoT. Di conseguenza, le implementazioni IIoT sono ampiamente utilizzate per supportare modelli di produzione personalizzati di massa in modo più rapido ed economico.
Manutenzione predittiva
La maggior parte delle aziende industriali effettua la manutenzione delle proprie attrezzature basandosi su approcci preventivi, che prevedono l'ispezione e la manutenzione delle attrezzature a intervalli regolari. Tuttavia, gli approcci preventivi eseguono la manutenzione delle apparecchiature prima di quanto effettivamente necessario, il che porta a un'efficienza complessiva delle apparecchiature (OEE) non ottimale. Per ottimizzare l'OEE, le aziende stanno passando alla manutenzione predittiva, che rappresenta l'ultima visione della manutenzione industriale. Nella manutenzione predittiva, le macchine sono in grado di prevedere e anticipare i loro guasti, grazie al calcolo accurato di parametri quali la fine della vita utile (EoL) e il tempo medio di guasto (MTTF). Le tecnologie IIoT raccolgono e consolidano insiemi di dati sulle condizioni delle apparecchiature, come dati di vibrazione, dati acustici, dati ultrasonici, dati di immagini termiche, dati di analisi dell'olio e altro ancora. Le tecnologie di analisi dei BigData consentono quindi di estrarre informazioni predittive sul funzionamento delle apparecchiature, compresi i modelli di deterioramento più significativi. Migliorando l'OEE di un'apparecchiatura costosa, le aziende industriali possono vedere un ROI diretto e tangibile sui loro investimenti IIoT.
Controllo della qualità
Le tecnologie IIoT e Big Data consentono di raccogliere una grande quantità di dati sui processi industriali, che permettono di individuare con precisione i problemi di qualità in tempi diversi. Ad esempio, i dati digitali relativi a una linea di produzione possono essere raccolti e utilizzati per identificare problemi e inefficienze, consigliando azioni correttive. Ciò consente di applicare regole di gestione della qualità come il Total Quality Management (TQM) e lo ZDM (Zero Defect Produzione). Sebbene il TQM e lo ZDM esistano da più di vent'anni, è l'avvento dell'Industria 4.0 che ne consente un'implementazione credibile ed economicamente vantaggiosa.
Impianti connessi e ottimizzazione della catena di fornitura
L'IIoT consente di ottimizzare la catena di fornitura che prima dell'avvento dell'Industria 4.0 era difficilmente realizzabile. Queste ottimizzazioni si basano sulla condivisione di informazioni tempestive e accurate sui processi della catena di fornitura. Le tecnologie IIoT interconnettono i dispositivi, i sistemi CPS e i sistemi informativi aziendali (ad esempio, i sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) e PLM (Product Lifecycle Management)) di tutti gli attori della catena di fornitura, consentendo allo stesso tempo un flusso continuo di informazioni tra gli impianti, le imprese di logistica, i clienti e altro ancora. Con l'IIoT gli stabilimenti diventano interconnessi e informati tempestivamente su tutti gli eventi importanti della catena di fornitura, come l'inserimento di ordini critici, i ritardi nella consegna dei materiali, i guasti alle attrezzature che causano interruzioni della produzione, la disponibilità dei prodotti finiti, le informazioni sui livelli delle scorte e altro ancora. Queste informazioni vengono sintetizzate e utilizzate per ottimizzare i programmi di produzione, le previsioni della domanda e i tempi di consegna, con conseguenti vantaggi come la minimizzazione delle scorte, la produzione just-in-time e la riduzione degli sprechi.
Fattori abilitanti IT/Networking
Le implementazioni IIoT si basano su tecnologie digitali all'avanguardia, tra cui:
Edge Computing
Le infrastrutture di edge computing sono un elemento integrante della maggior parte delle infrastrutture IIoT, in quanto consentono operazioni a basso costo e ad alte prestazioni vicino al campo, comprese le operazioni di automazione e di analisi. Le infrastrutture di edge computing sono complementari alle infrastrutture di archiviazione ed elaborazione in cloud, in quanto facilitano l'elaborazione in tempo reale e fungono da strato di filtraggio per risparmiare sulla larghezza di banda della rete e sui costi di archiviazione in cloud.Tecnologie di rete ad alta velocità
La maggior parte dei casi d'uso dell'IIoT prevede operazioni che richiedono reti ad alta velocità, sia wireless che cablate. Attualmente la maggior parte del traffico IIoT è trasportato da infrastrutture Wi-Fi, Ethernet e LTE, ma stiamo assistendo anche alla diffusione di tecnologie WAN (Wide Area Network) a basso consumo.Cybersecurity e sicurezza fisica
Le aziende industriali sono molto preoccupate per l'introduzione di nuovi dispositivi IT e CPS nei loro impianti. Di conseguenza, c'è bisogno di meccanismi intelligenti di Cybersecurity, che garantiscano l'affidabilità dei blocchi informatici nell'impianto, proteggendo allo stesso tempo i dati in linea con i requisiti aziendali e normativi (ad esempio, il regolamento GDRP dell'UE e le normative sulla protezione dei dati su scala globale). Inoltre, la diffusione delle infrastrutture IT negli ambienti industriali sta gradualmente portando a una convergenza tra sicurezza fisica e Cybersecurity, nell'ambito di un approccio integrato alla sicurezza.AI e Big Data Analytics
I casi d'uso dell'IIoT prevedono operazioni di analisi dei dati come mezzo per estrarre le conoscenze che guidano l'ottimizzazione dei processi. Alcune di queste operazioni richiedono analisi avanzate che rientrano nel campo del deep learning e dell'intelligenza artificiale. È il caso del rilevamento delle modalità di guasto nella manutenzione predittiva, che si basa sul rilevamento di modelli complessi basati su reti neurali profonde.
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