La tecnologia di produzione intelligente sta trasformando la produzione di massa

La produzione intelligente (SM), l'uso di tecnologie avanzate e altamente integrate nei processi produttivi, sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano. Le tecnologie in evoluzione e un marketplace sempre più globalizzato e digitalizzato hanno spinto i produttori ad adottare tecnologie di produzione intelligente per mantenere competitività e redditività.

I sistemi SM rappresentano un'innovativa applicazione dell'Industrial Internet of Things (IIoT), impiegando sensori all'avanguardia per monitorare le prestazioni e lo stato di salute degli asset critici di un'organizzazione.

La produzione intelligente, come parte della trasformazione digitale dell'Industria 4.0, distribuisce una combinazione di tecnologie emergenti e strumenti diagnostici (ad esempio, applicazioni di intelligenza artificiale (AI), Internet of Things (IoT), robotica e realtà aumentata, tra gli altri) per ottimizzare la pianificazione delle risorse aziendali (ERP), rendendo le aziende più agili e adattabili. 

Questo articolo esplora le tecnologie chiave associate ai sistemi della produzione intelligente, i benefici dell'adozione dei processi SM e i modi in cui l'SM sta trasformando il settore manifatturiero.

La produzione intelligente (SM) è un processo sofisticato, dipendente da una rete di nuove tecnologie che lavorano in collaborazione per ottimizzare l'intero ecosistema produttivo.

Gli strumenti principali di SM includono quanto segue:

Industrial Internet of Things (IIoT)

L'IIoT è una rete di macchinari, strumenti e sensori interconnessi che comunicano tra loro e con il cloud per raccogliere e condividere dati. Gli asset connessi all'IIoT aiutano le strutture di produzione industriale a gestire e mantenere l'attrezzatura utilizzando il cloud computing e facilitando la comunicazione tra macchinari abilitati. Queste caratteristiche utilizzano dati provenienti da più macchine contemporaneamente, automatizzano i processi e forniscono ai produttori analisi più sofisticate.

Nelle fabbriche intelligenti, i dispositivi IIoT vengono utilizzati per migliorare la visione artificiale, monitorare i livelli di inventario e analizzare i dati per ottimizzare il processo di produzione di massa. 

L'IIoT non solo consente agli asset intelligenti connessi a Internet di comunicare e condividere dati diagnostici, abilitando confronti istantanei tra sistemi e asset, ma aiuta anche i produttori a prendere decisioni più informate sull'intera operazione di produzione di massa.

Intelligenza artificiale (IA)

Uno dei benefici più significativi della tecnologia AI nella produzione intelligente è la sua capacità di condurre analisi dei dati in tempo reale in modo efficiente. Con dispositivi IoT e sensori che raccolgono dati da macchine, attrezzatura e linee di assemblaggio, gli algoritmi basati su AI possono processare e analizzare rapidamente gli input per identificare schemi e tendenze, aiutando i produttori a comprendere come funzionano i processi produttivi.

Le aziende possono anche utilizzare sistemi di AI per identificare anomalie e difetti di attrezzatura. Gli algoritmi di machine learning e reti neurali, ad esempio, possono aiutare a identificare i pattern di dati e prendere decisioni basate su tali pattern, permettendo ai produttori di individuare precocemente i problemi di controllo qualità nelle fasi precoci del processo produttivo.

Inoltre, utilizzare soluzioni AI come parte dei programmi di manutenzione intelligenti può aiutare i produttori a:

• Implementare la manutenzione predittiva
• Semplificare la gestione della supply chain
• Identificare i rischi per la sicurezza sul posto di lavoro

Robotica

La Robotic Process Automation (RPA) è stata una forza trainante nella produzione intelligente, con i robot che si occupano di compiti ripetitivi e/o pericolosi come assemblaggio, saldatura e gestione dei materiali. La tecnologia robotica può eseguire compiti ripetitivi più rapidamente e con un grado di precisione e accuratezza molto più elevato rispetto ai lavoratori umani, migliorando la qualità del prodotto e riducendo i difetti. 

La robotica è anche estremamente versatile e può essere programmata per svolgere una vasta gamma di compiti, rendendola ideale per processi produttivi che richiedono grande flessibilità e adattabilità. Ad esempio, in uno stabilimento Phillips nei Paesi Bassi, i robot stanno producendo i rasoi elettrici del marchio. E uno stabilimento giapponese della Fanuc utilizza robot industriali per produrre robot industriali, riducendo il fabbisogno di personale a soli quattro supervisori per turno.

Forse l'aspetto più significativo è che i produttori interessati a un approccio SM possono integrare la robotica con sensori IIoT e analytics per creare un ambiente di produzione più flessibile e reattivo.

Cloud ed edge computing 

Il cloud computing e l'edge computing svolgono un ruolo significativo nel funzionamento degli impianti di produzione intelligenti. Il cloud computing aiuta le organizzazioni a gestire la raccolta e lo storage dei dati da remoto, eliminando la necessità di software e hardware on-premise e aumentando la visibilità dei dati nella supply chain. Con soluzioni cloud, i produttori possono utilizzare le applicazioni IIoT e altre tecnologie innovative (come edge computing) per monitorare i dati dell'attrezzatura in tempo reale e scalare le operazioni in modo più semplice.

L'edge computing, invece, è un paradigma di calcolo distribuito che avvicina il calcolo e il data storage alle operazioni di produzione, invece di conservarli in un data center centralizzato nel cloud. Nel contesto della produzione intelligente, l'edge computing distribuisce risorse di calcolo e data storage all'edge della rete (più vicino ai dispositivi e alle macchine che generano i dati) permettendo un'elaborazione più rapida con volumi maggiori di dati di attrezzatura.

L'edge computing nella produzione intelligente aiuta i produttori a fare quanto segue:

• Ridurre i requisiti di larghezza di banda di rete, i problemi di latenza e i costi associati alla trasmissione di big data a lunga distanza.
• Assicurarsi che i dati sensibili rimangano all'interno della propria rete, migliorando la sicurezza e la conformità.
• Migliorare l'affidabilità e la resilienza operativa, mantenendo in funzione i sistemi critici durante i tempi di inattività del data center centrale e/o le interruzioni di rete.
• Ottimizzare i workflow analizzando dati provenienti da più fonti (ad esempio, livelli di inventario, prestazioni e domanda dei clienti) per individuare aree di miglioramento e aumentare l'interoperabilità degli asset.

Insieme, edge computing e cloud computing permettono alle organizzazioni di utilizzare il software as a service (SaaS), ampliando l'accessibilità della tecnologia a una gamma più ampia di operazioni.

Negli ambienti manifatturieri, dove i ritardi nel processo decisionale possono avere impatti significativi sui risultati produttivi, il cloud computing e l'edge computing aiutano le aziende manifatturiere a identificare e rispondere rapidamente a guasti di attrezzatura, difetti di qualità, colli di bottiglia sulla linea di produzione, ecc.

Blockchain

La blockchain è un registro condiviso che aiuta le aziende a registrare le transazioni, tracciare gli asset e migliorare la cybersecurity all'interno di una rete aziendale. In un sistema di esecuzione della produzione intelligente (MES), la blockchain crea una registrazione immutabile di ogni fase della supply chain, dalle materie prime al prodotto finito. Utilizzando la blockchain per tracciare il movimento di beni e materiali, i produttori possono garantire che ogni fase del processo produttivo sia trasparente e sicura, riducendo il rischio di frode e migliorando la responsabilità.

La blockchain può anche essere utilizzata per migliorare l'efficienza della supply chain automatizzando molti dei processi coinvolti nel tracciamento e nella verifica delle transazioni. Ad esempio, un'organizzazione può utilizzare contratti intelligenti (contratti auto-eseguibili con i termini dell'accordo scritti direttamente nelle righe di codice) per verificare l'autenticità dei prodotti, tracciare le spedizioni e effettuare pagamenti. Questo può aiutare a ridurre il tempo e i costi associati ai processi manuali, migliorando al contempo la precisione e il rischio di errori.

I produttori possono anche utilizzare le tecnologie blockchain per proteggere la proprietà intellettuale creando un registro di proprietà e migliorare le pratiche di sostenibilità monitorando l'impatto ambientale dei processi produttivi.

Gemelli digitali

I gemelli digitali sono diventati un concetto sempre più diffuso nel mondo della produzione intelligente. Un gemello digitale è una replica virtuale di un oggetto o sistema fisico dotato di sensori e connesso a Internet, permettendo di raccogliere dati e fornire insight sulle prestazioni in tempo reale. I gemelli digitali sono utilizzati per monitorare e ottimizzare le prestazioni dei processi produttivi, delle macchine e delle attrezzature. 

Raccogliendo dati dei sensori dall'attrezzatura, i gemelli digitali possono rilevare anomalie, identificare potenziali problemi e fornire insight su come ottimizzare i processi produttivi. I produttori possono anche utilizzare i gemelli digitali per simulare scenari e testare configurazioni prima di implementarle e per facilitare la manutenzione e il supporto a distanza.

Stampa 3D

La stampa 3D, nota anche come produzione additiva, è una tecnologia in rapida crescita che ha cambiato il modo in cui le aziende progettano, prototipano e producono i prodotti. Le fabbriche intelligenti utilizzano principalmente la stampa 3D per produrre parti e componenti complessi in modo rapido e preciso.

I processi di produzione tradizionali come lo stampaggio a iniezione possono essere limitati dalla complessità della geometria del pezzo di un prototipo e possono richiedere molteplici fasi e operazioni per essere realizzati. Con la stampa 3D, i produttori possono produrre geometrie complesse in un solo passaggio, riducendo i tempi e i costi di produzione.

La stampa 3D può anche aiutare le aziende a:

• Sviluppare prodotti e componenti personalizzati utilizzando file di progettazione digitali.
• Costruire e testare i prototipi direttamente in reparto.
• Abilitare la produzione on-demand per semplificare i processi di gestione dell'inventario.

Analytics predittiva 

La produzione intelligente si basa fortemente sugli analytics dei dati per raccogliere, processare e analizzare dati provenienti da varie fonti, inclusi sensori IIoT, sistemi di produzione e sistemi di supply chain. Utilizzando tecniche avanzate di analisi dei dati, l'analytics predittiva può aiutare a identificare in modo proattivo inefficienze, colli di bottiglia e problemi di qualità.

Il beneficio principale dell'analytics predittiva nel settore manifatturiero è la sua capacità di migliorare il rilevamento dei difetti, permettendo ai produttori di adottare misure preventive per prevenire tempo di inattività e guasti alle attrezzature. L'analisi predittiva consente inoltre alle organizzazioni di ottimizzare i programmi di manutenzione per determinare il momento migliore per la manutenzione e le riparazioni.

Le soluzioni di produzione intelligente, come IBM Maximo Application Suite, offrono numerosi benefici rispetto agli approcci di produzione più tradizionali, tra cui i seguenti:

• Maggiore efficienza: la produzione intelligente può migliorare l'efficienza organizzativa ottimizzando i processi produttivi e facilitando le iniziative di convergenza dei dati. Sfruttando le nuove tecnologie, i produttori possono minimizzare gli errori di produzione, ridurre gli sprechi, abbassare i costi e migliorare l'efficacia complessiva dell'attrezzatura.
• Miglioramento della qualità del prodotto: la produzione intelligente aiuta le aziende a realizzare prodotti di qualità superiore migliorando il controllo dei processi e i test sui prodotti. Utilizzando sensori IIoT e analytics dei dati, i produttori possono monitorare e controllare le capacità produttive in tempo reale, identificando e correggendo problemi prima che influenzino la qualità del prodotto.
• Aumento di flessibilità: la produzione intelligente migliora la flessibilità produttiva permettendo ai produttori di adattarsi rapidamente alle esigenze di mercato in evoluzione e massimizzando i benefici della previsione della domanda. Implementando robotica e strumenti di AI, i produttori possono riconfigurare rapidamente le linee di produzione durante tutto il ciclo di vita per adattarsi ai cambiamenti nel design del prodotto o nel volume di produzione, ottimizzando efficacemente la catena del valore.

IBM Maximo Application Suite è un sistema completo di gestione degli asset aziendali che aiuta le organizzazioni a ottimizzare le prestazioni degli asset, prolungare la durata della vita degli asset e ridurre i tempi di inattività non pianificati. IBM Maximo offre agli utenti una piattaforma integrata basata su cloud e basata su AI, con funzionalità CMMS complete che producono analytics avanzati e aiutano i responsabili della manutenzione a prendere decisioni più intelligenti e basate sui dati.