In che modo le tecnologie Industry 4,0 stanno cambiando la produzione industriale

Industry 4.0 sta rivoluzionando il modo in cui le aziende producono, migliorano e distribuiscono i propri prodotti. I produttori stanno integrando le tecnologie di abilitazione, 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. Questa tecnologia determina una maggiore automazione, la manutenzione predittiva, l'ottimizzazione automatica dei miglioramenti di processo e, soprattutto, un nuovo livello di efficienza e della capacità di risposta ai clienti precedentemente non possibili.

Lo sviluppo di smart factory rappresenta un'opportunità incredibile per i produttori che entrano nella quarta rivoluzione industriale. L'analisi delle grandi quantità di dati 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 nelle smart factory determina una maggiore produttività e un miglioramento della qualità. La sostituzione dell'ispezione manuale con insight visivi con tecnologia di 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 l'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 portato 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

Ora siamo nella quarta rivoluzione industriale, indicata anche come Industry 4.0, caratterizzata da una crescente automazione e dall'impiego di smart factory gestite mediante dati per consentire la produzioni di beni in modo più efficiente e produttivo. 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 una maggiore quantità di dati dal reparto di produzione e combinando tali dati con altri dati operativi dell'azienda, una smart factory consente di migliorare il processo decisionale.

Quali tecnologie sono impiegate nell'Industry 4.0?

icona che rappresenta una macchina

IoT (Internet of Things)

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. Questa connettività consente di raccogliere, analizzare e scambiare grandi quantità di dati di valore.

icona che rappresenta un upload

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 rende 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.

icona che rappresenta l'intelligenza artificiale

AI e machine learning

L'AI e il machine learning consentono alle aziende di sfruttare completamente il volume di informazioni generate non solo dal reparto di produzione, ma attraverso le loro unità di business, e anche da partner e fonti 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.

icona che rappresenta l'analisi dei dati

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.

icona che rappresenta la sicurezza dei dati

Sicurezza informatica

Non sempre le aziende di produzione hanno considerato l'importanza della sicurezza informatica. 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.

icona che rappresenta un gemello digitale

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

Uomo che lavora al computer

Analisi dei dati per un processo decisionale ottimale

I sensori integrati e le macchine interconnesse producono una quantità significativa di dati 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".

Operaio della factory che regola una macchina

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.

Uomo che lavora all'automazione della factory

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. 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.

Grande struttura di stoccaggio

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 che cercano la trasformazione digitale e un ambiente aperto e sicuro possono spostare i carichi di lavoro esistenti dalla loro posizione on-premise al miglior ambiente cloud possibile. 

Industry 4.0 e IBM

Gli insight visivi dell'AI determinano una maggiore produttività

L'incremento delle ispezioni manuali con ispezioni automatizzate con tecnologia di AI riduce il numero di difetti del prodotto, migliorando l'efficienza e riducendo al minimo i falsi positivi. Generalmete, il modello di deep learning può essere rapidamente istruito con immagini e video esistenti. Una volta connesso alla fotocamera di uno persmartphone, il modello di ispezione automatizzato è pronto per essere aggiunto alla linea di produzione.

Produzione industriale con tecnologia di AI

La trasformazione digitale verso l'Industry 4.0 inizia con la raccolta dei dati, quindi aggiunge l'intelligenza artificiale per dare loro un senso. Le smart factory impiegano dispositivi IoT che connettono macchine e computer per avere un quadro chiaro della struttura di produzione con dati in tempo reale. Successivamente, vengono utilizzati l'AI e il machine learning per estrarre insight utili dalle grandi quantità di dati.

Gestione intelligente degli asset e manutenzione

La gestione degli asset aziendali (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. La gestione degli asset aziendali 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.

La convergenza di IT e OT è un elemento fondamentale dell'Industry 4.0

L'Industry 4.0 sta determinando la convergenza dei sistemi IT (information technology) e OT (operational technology), creando interconnettività tra attrezzature di produzione autonome e sistemi informatici più estesi. I dati OT provenienti da sensori, PLC e sistemi SCADA vengono integrati con i dati IT dei sistemi MES e ERP. Ampliata dal machine learning, questa integrazione influisce su tutta l'azienda, dall'ingegneria alle operazioni, alle vendite e alla qualità.

Risorse

Il lato produttivo della trasformazione digitale: smart factory

Mantieni la promessa dell'Industry 4.0 - trasforma le tue tecnologie di produzione legacy collegando i dispositivi IoT, raccogliendo e analizzando i dati in tempo reale e ottimizzando il tuo processo di produzione.

Protezione di IoT (Internet of Things)

Il trentasei per cento dei dirigenti ritiene che la protezione delle proprie piattaforme IoT rappresenti una sfida fondamentale per le proprie organizzazioni.

Perché un'azienda crede che questo workbench sia la chiave di una smart factory

Il produttore di componenti aerospaziali Meggitt con sede nel Regno Unito abbraccia le potenzialità dell'Industry 4,0 per garantire consegna senza errori e zero difetti.

In che modo la produzione industriale intelligente può ottimizzare le tue factory per la nuova era

Combina i dati raccolti attraverso IIoT (Industrial Internet of Things) per sviluppare capacità di manutenzione predittiva e gestire la collaborazione tra il personale chiave della produzione industriale.

Gli insight visivi dell'AI guidano i guadagni di efficienza della produzione

Migliora in modo significativo l'efficienza dei processi e la qualità del prodotto impiegando le ispezioni visive degli ambienti operativi basate sull'AI.

Post del blog sull'Industry 4.0

Leggi i post del blog che riguardano diversi argomenti relativi all'Industry 4.0, tra cui la produzione industriale con tecnologia di AI, l'ispezione visiva intelligente e IIoT (Industrial Internet of Things).

Soluzioni

Servizi di consulenza IoT

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.

Cosa è la gestione degli asset aziendali (EAM)?

Consenti agli esperti IBM di aiutarti a gestire i tuoi asset fisici e le apparecchiature sfruttando sensori e dispositivi abilitati per IoT per potenziare l'efficienza e massimizzare gli investimenti delle risorse.

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).

IoT (Internet of Things) su IBM Cloud

Distribuendo i dispositivi IoT su IBM Cloud, è possibile raccogliere e elaborare i dati facilmente ed utili insight basati sull'AI per migliorare la propria attività.