Cos'è Industry 4.0?

Sinonimo di produzione intelligente, Industria 4.0 è la realizzazione della trasformazione digitale del settore, offrendo processi decisionali in tempo reale, maggiore produttività, flessibilità e agilità

Female engineers using technologies in automobile industry. Colleagues are discussing while standing in car plant. Confident professionals are working together.

In che modo le tecnologie Industry 4.0 stanno cambiando la produzione

Industry 4.0 sta rivoluzionando il modo in cui le aziende producono, migliorano e distribuiscono i propri prodotti. I produttori stanno integrando nuove tecnologie, tra cui IoT (Internet of Things), il cloud computing e l'analytics, l'AI e il machine learning nei loro impianti di produzione e durante tutte le loro operazioni.

Queste smart factory sono dotate di sensori avanzati, software integrato e componenti di robotica che raccolgono e analizzano i dati e consentono di migliorare il processo decisionale. Viene creato un valore ancora più elevato quando i dati provenienti dalle operazioni di produzione vengono combinati con i dati operativi di ERP, supply chain, servizi di assistenza ai clienti e altri sistemi aziendali per livelli completamente nuovi di visibilità ed insight da informazioni precedentemente archiviate.

Queste tecnologie digitali determinano una maggiore automazione, la manutenzione predittiva, l'ottimizzazione automatica dei miglioramenti di processo e, soprattutto, un nuovo livello di efficienza e di capacità di risposta ai clienti precedentemente non possibili.

Lo sviluppo di smart factory rappresenta un'opportunità incredibile di entrare nella quarta rivoluzione industriale per il settore manifatturiero. L'analisi delle grandi quantità di big data raccolti dai sensori del reparto di produzione garantisce la visibilità in tempo reale degli asset di produzione e può fornire strumenti per l'esecuzione della manutenzione predittiva al fine di ridurre al minimo i tempi di inattività delle apparecchiature. 

L'utilizzo di dispositivi IoT altamente tecnologici nelle smart factory determina una maggiore produttività e un miglioramento della qualità. La sostituzione dei modelli di business di ispezione manuale con insight visivi basati sull'AI riduce gli errori di produzione e consente di risparmiare tempo e denaro. Con un investimento minimo, il personale addetto al controllo qualità può configurare uno smartphone collegato al cloud per monitorare i processi di produzione praticamente da qualsiasi posizione. Applicando algoritmi di machine learning, i produttori possono rilevare gli errori immediatamente, piuttosto che in fasi successive, quando il lavoro di riparazione è più costoso.

I concetti e le tecnologie di Industry 4.0 possono essere applicati a tutti i tipi di aziende industriali, tra cui le aziende di produzione discreta e di processo, nonché ai segmenti del settore petrolifero, dell'estrazione mineraria e altri segmenti industriali. 


Dal vapore al sensore: contesto storico per Industry 4.0

Prima rivoluzione industriale

In Gran Bretagna, a partire dalla fine del 18° secolo, la prima rivoluzione industriale ha contribuito allo sviluppo della produzione di massa, utilizzando la potenza generata da acqua e vapore invece di quella prodotta da uomini e animali. I prodotti finiti venivano creati con l'ausilio di macchine piuttosto che a mano.

Seconda rivoluzione industriale

Un secolo dopo, la seconda rivoluzione industriale ha introdotto le catene di montaggio e l'utilizzo di petrolio, gas e energia elettrica. Queste nuove fonti di energia, insieme alle comunicazioni più avanzate tramite telefono e telegrafo, hanno introdotto la produzione di massa e un certo livello di automazione nei processi di produzione industriale.

Terza rivoluzione industriale

La terza rivoluzione industriale, iniziata a metà del 20° secolo, ha integrato i computer, le telecomunicazioni avanzate e l'analisi dei dati nei processi della produzione industriale. La digitalizzazione delle factory è iniziata integrando i PLC (programmable logic controller) nei macchinari per aiutare a rendere automatici alcuni processi e raccogliere e condividere i dati.

Quarta rivoluzione industriale

Siamo ora nella quarta rivoluzione industriale, denominata anche Industry 4.0. Caratterizzati dall'aumento dell'automazione e dall'utilizzo di macchine e fabbriche intelligenti, i dati informati aiutano a produrre merce in modo più efficiente e produttivo attraverso la catena del valore. La flessibilità è stata migliorata, in modo che i produttori possano soddisfare al meglio le richieste dei clienti utilizzando la personalizzazione di massa, cercando, in definitiva, di raggiungere l'efficienza con l'impiego, in molti casi, di una sola persona. Raccogliendo più dati dal reparto di produzione e combinandoli con altri dati operativi dell'azienda, una fabbrica intelligente può ottenere trasparenza delle informazioni e decisioni migliori.


Quali tecnologie sono impiegate nell'Industry 4.0?

Internet of Things (IoT)

IoT (Internet of Things) è un componente fondamentale delle smart factory. Le macchine del reparto di produzione sono dotate di sensori che assegnano un indirizzo IP che consente alle macchine di connettersi con altri dispositivi abilitati per il web. Tali connettività e meccanizzazione consentono di raccogliere, analizzare e scambiare grandi quantità di dati di valore.

Cloud computing

Il cloud computing è un elemento fondamentale di qualsiasi strategia dell'Industry 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 possibile tutto questo. Inoltre, con il cloud, la quantità generalmente elevata di dati memorizzati e analizzati può essere elaborata in modo più efficiente ed economicamente conveniente. Il cloud computing può inoltre ridurre i costi iniziali per i produttori di piccole e medie dimensioni che possono dimensionare le proprie esigenze e adattarle in base alla crescita della propria attività.

AI e machine learning

L'AI e il machine learning consentono alle aziende di produzione di sfruttare completamente le informazioni generate non solo nel reparto di produzione, ma in tutte le unità di business, oltre che dai partner e dalle origini di terze parti. L'AI e il machine learning possono creare insight fornendo visibilità, prevedibilità e automazione delle operazioni e dei processi di business. Ad esempio: le macchine industriali tendono a rompersi durante il processo produttivo. L'utilizzo dei dati raccolti da questi asset può aiutare le aziende ad eseguire una manutenzione predittiva basata su algoritmi di machine learning, con conseguente maggiore tempo di attività (uptime) e più elevata efficienza.

Edge computing

Le richieste delle operazioni di produzione in tempo reale indicano che alcune analisi dei dati devono essere effettuate al "limite" - cioè dove vengono creati i dati. Questo riduce al minimo il tempo di latenza dal momento in cui i dati vengono prodotti al momento in cui è richiesta una risposta. Ad esempio, il rilevamento di un problema relativo alla sicurezza o alla qualità può richiedere un'azione sulle apparecchiature in tempo quasi reale. Il tempo necessario per inviare i dati al cloud aziendale e restituirli al reparto di produzione potrebbe essere troppo lungo e dipende dall'affidabilità della rete. L'utilizzo dell'edge computing consente anche di mantenere i dati vicini alla propria origine, riducendo i rischi di sicurezza.

Sicurezza informatica

Non sempre le aziende manifatturiere hanno considerato l' importanza della sicurezza informatica o dei sistemi cyber-fisici. Tuttavia, la stessa connettività delle apparecchiature operative nella factory o sul campo (OT) che consente processi produttivi più efficienti espone anche nuovi percorsi di ingresso ad attacchi e malware dannosi. Quando si esegue una trasformazione digitale verso Industry 4.0, è fondamentale considerare un approccio alla sicurezza informatica che comprenda le apparecchiature IT e OT.

Digital twin

La trasformazione digitale offerta da Industry 4.0 ha consentito ai produttori di creare gemelli digitali (Digital Twins) che sono repliche virtuali di processi, linee di produzione, factory e supply chain. Un gemello digitale viene creato estraendo i dati da sensori IoT, dispositivi, PLC e altri oggetti connessi a internet. I produttori possono utilizzare i gemelli digitali per aiutare ad aumentare la produttività, migliorare i flussi di lavoro e progettare nuovi prodotti. Simulando un processo di produzione, ad esempio, i produttori possono testare le modifiche al processo per trovare modi per ridurre al minimo i tempi di fermo (downtime) o migliorare la capacità.


Caratteristiche di una smart factory

Analisi dei dati per un processo decisionale ottimale

I sensori integrati e le macchine interconnesse producono una quantità significativa di big data per le aziende di produzione. I data analytics possono aiutare i produttori ad analizzare i trend cronologici, identificare gli schemi e prendere decisioni migliori. Le smart factory possono anche utilizzare i dati provenienti da altre parti dell'organizzazione e il loro esteso ecosistema di fornitori e distributori per creare insight più approfonditi. Analizzando i dati provenienti dalle risorse umane, dai reparti di vendita o dai magazzini, i produttori possono prendere decisioni sulla produzione in base ai margini di vendita e al personale. Una rappresentazione digitale completa delle operazioni può essere creata come un "gemello digitale".

Integrazione IT-OT

L'architettura di rete della smart factory dipende dall'interconnettività. I dati in tempo reale raccolti da sensori, dispositivi e macchine presenti nel reparto di produzione possono essere utilizzati immediatamente da altri asset della factory, nonché condivisi con altri componenti dello stack del software aziendale, tra cui ERP (Enterprise Resource Planning) ed altri software di gestione aziendale.

Produzione personalizzata

Le smart factory possono produrre beni personalizzati che soddisfano le esigenze dei singoli clienti in modo più conveniente dal punto di vista economico. Infatti, in molti segmenti di industria, i produttori aspirano a ottenere una "dimensione lotto uguale a uno" in modo economico. Utilizzando applicazioni software di simulazione avanzata, nuovi materiali e tecnologie come la stampa 3-D, i produttori possono creare facilmente piccoli lotti di articoli specializzati per particolari clienti. Mentre la prima rivoluzione industriale riguardava la produzione di massa, Industry 4.0 riguarda la personalizzazione di massa.

Supply chain

Le operazioni industriali dipendono da una supply chain trasparente ed efficiente, che deve essere integrata con le operazioni di produzione nell'ambito di una robusta strategia di Industry 4.0. Questo trasforma il modo in cui i produttori utilizzano le materie prime e consegnano i loro prodotti finiti. Condividendo alcuni dati di produzione con i fornitori, i produttori possono ottimizzare la pianificazione delle consegne. Se, ad esempio, si verifica un'interruzione in una linea di montaggio, è possibile reinstradare o ritardare le consegne al fine di ridurre il tempo o i costi in eccesso. Inoltre, studiando i dati meteo, dei partner di trasporto e dei rivenditori, le aziende possono utilizzare la spedizione predittiva per inviare i prodotti finiti al momento giusto per soddisfare le richieste dei consumatori. La blockchain si sta imponendo come una tecnologia fondamentale per consentire la trasparenza nelle supply chain.


Industry 4.0 e architettura IT multicloud ibrida

La creazione di un'infrastruttura IT multicloud ibrida è una componente fondamentale nella trasformazione digitale per i produttori che cercano di sfruttare l'Industry 4.0. Il multicloud ibrido è un'implementazione di due o più cloud pubblici e privati utilizzati da un'azienda per gestire i propri carichi di lavoro di calcolo. In questo modo, è possibile ottimizzare i carichi di lavoro su tutti i cloud, in quanto alcuni ambienti sono più adatti o economicamente convenienti per determinati carichi di lavoro. I produttori alla ricerca della trasformazione digitale e di un ambiente aperto e sicuro possono spostare i propri carichi di lavoro esistenti dalle sedi locali al miglior ambiente cloud possibile. 


Industry 4.0 e IBM


Soluzioni correlate

Servizi di consulenza operativa

Affidati agli specialisti IBM per modellare e distribuire la tua visione di operazioni connesse abilitate per IoT, in modo da raggiungere nuovi livelli di agilità e flessibilità.


IBM Maximo® Visual Inspection - potenzia l'ispezione visiva con l'AI

Distribuisci le tecnologie di visione artificiale dell'AI e di IoT nel tuo ambiente operativo per monitorare i tuoi asset e rilevare più rapidamente i problemi di produzione.


Modernizza le applicazioni aziendali con le applicazioni SAP

I professionisti IBM possono aiutarti a sfruttare al massimo i tuoi dati SAP e le transazioni migliorando la produzione e aumentando la visibilità della supply chain e il tempo di attività degli asset.


Migliora la gestione della supply chain di produzione e la logistica

Le Soluzioni IBM possono aiutarti a creare una supply chain migliore e a ridurre la complessità mediante l'impiego dell'automazione attraverso l'AI e la distribuzione di IIoT (Industrial Internet of Things).


Soluzioni IBM per 5G ed edge computing

Automatizza le operazioni, migliora le esperienze e potenzia le misure di sicurezza ovunque.


Gestione intelligente degli asset e manutenzione

La gestione degli asset aziendali (enterprise asset management, EAM) è essenziale per mantenere le operazioni in esecuzione. I produttori che implementano le tecnologie dell'Industry 4,0 possono facilmente avere molte migliaia di dispositivi connessi a IoT nelle proprie smart factory. Per soddisfare le richieste dell'Industy 4.0, ognuno deve avere il massimo tempo di attività per garantire efficienza. EAM guida la resilienza operativa e l'agilità consentendo il monitoraggio delle apparecchiature in remoto, offrendo funzionalità per l'estensione del ciclo di vita degli asset e fornendo strumenti di analisi per la manutenzione predittiva.



Risorse