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Cos'è l'Industria 4.0?
L'industria 4.0, sinonimo di produzione intelligente, è la realizzazione della trasformazione digitale del settore, che garantisce processi decisionali in tempo reale, maggiore produttività, flessibilità e agilità per rivoluzionare il modo in cui le aziende producono, migliorano e distribuiscono i propri prodotti.
In che modo le tecnologie di Industria 4.0 stanno cambiando la produzione
I produttori stanno integrando nuove tecnologie, tra cui Internet of Things (IoT), cloud computing e analytics, AI e apprendimento automatico nelle loro strutture di produzione e in tutte le loro operazioni.
Le fabbriche intelligenti sono dotate di sensori avanzati, software integrato e robotica che raccolgono e analizzano i dati e consentono un processo decisionale migliore. Si crea un valore ancora maggiore 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 livelli completamente nuovi di visibilità e insight da informazioni precedentemente isolate.
Queste tecnologie digitali portano a una maggiore automazione, manutenzione predittiva, ottimizzazione automatica dei miglioramenti dei processi e, soprattutto, a un nuovo livello di efficienza e reattività nei confronti dei clienti prima impossibile.
Lo sviluppo di fabbriche intelligenti offre un'incredibile opportunità per l'industria manifatturiera di entrare nella quarta rivoluzione industriale. L'analisi delle grandi quantità di big data raccolte dai sensori in fabbrica 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 inattività delle apparecchiature.
L'utilizzo di dispositivi IoT ad alta tecnologia nelle smart factory porta a una maggiore produttività e a una migliore qualità. La sostituzione dei modelli aziendali di ispezione manuale con visual insight basati sull'AI riduce gli errori di produzione e fa risparmiare tempo e denaro. Con un investimento minimo, il personale addetto al controllo qualità può configurare uno smartphone connesso al cloud per monitorare i processi di produzione da qualsiasi luogo. Applicando gli algoritmi di machine learning, i produttori possono rilevare gli errori immediatamente, anziché in fasi successive, quando gli interventi di riparazione sono più costosi.
I concetti e le tecnologie dell'industria 4.0 possono essere applicati a tutti i tipi di aziende industriali, compresa la produzione discreta e di processo, nonché il settore petrolifero e del gas, l'estrazione mineraria e altri segmenti industriali.
Scopri come i dispositivi di rilevamento di nuova generazione spostano i servizi di gestione degli asset da regimi di manutenzione ordinaria a processi predittivi basati sull’AI.
Dal vapore al sensore: il contesto storico dell'industria 4.0
Prima rivoluzione industriale
A partire dalla fine del XVIII secolo in Gran Bretagna, la prima rivoluzione industriale ha contribuito a consentire la produzione di massa utilizzando l'energia idrica e del vapore al posto della sola forza umana e animale. I prodotti finiti venivano costruiti con le macchine anziché prodotti scrupolosamente a mano.
Seconda rivoluzione industriale
Un secolo più tardi, la seconda rivoluzione industriale introdusse le catene di montaggio e l'uso di petrolio, gas ed energia elettrica. Queste nuove fonti di energia, insieme a comunicazioni più avanzate tramite telefono e telegrafo, portarono la produzione di massa e un primo livello di automazione nei processi di produzione.
Terza rivoluzione industriale
La terza rivoluzione industriale, iniziata a metà del XX secolo, ha aggiunto ai processi di produzione computer, telecomunicazioni avanzate e analisi dei dati. La digitalizzazione delle fabbriche è iniziata con l'integrazione di controllori logici programmabili (PLC) nei macchinari per automatizzare alcuni processi e raccogliere e condividere dati.
Quarta rivoluzione industriale
Siamo ora nella quarta rivoluzione industriale, nota anche come industria 4.0. Caratterizzati da una crescente automazione e dall'impiego di macchine e fabbriche intelligenti, i dati informati aiutano a produrre beni in modo più efficiente e produttivo lungo la catena del valore. La flessibilità è migliorata in modo che i produttori possano soddisfare meglio le richieste dei clienti utilizzando la personalizzazione di massa, cercando in ultima analisi di raggiungere l'efficienza spesso con un lotto singolo. Raccogliendo più dati dalla fabbrica e combinandoli con altri dati operativi aziendali, una fabbrica intelligente può ottenere la trasparenza delle informazioni e prendere decisioni migliori.
Quali tecnologie stanno trainando l'industria 4.0?
L'IoT è una componente fondamentale delle fabbriche intelligenti. Le macchine in fabbrica sono dotate di sensori con un indirizzo IP che consente alle macchine di connettersi con altri dispositivi abilitati per il web. Questa meccanizzazione e la connettività rendono possibile la raccolta, l'analisi e lo scambio di grandi quantità di dati preziosi.
Il cloud computing è un pilastro di qualsiasi strategia di Industria 4.0. La piena realizzazione della produzione intelligente richiede connettività e integrazione di ingegneria, supply chain, produzione, vendita, distribuzione e assistenza. Il cloud aiuta a rendere tutto questo possibile. Inoltre, il cloud consente di elaborare in modo più efficiente ed economico la quantità di dati generalmente elevata che viene archiviata e analizzata. Il cloud computing può anche ridurre i costi di avvio dell'attività per le piccole e medie imprese manifatturiere, che possono dimensionare correttamente le loro esigenze e scalare man mano che la loro attività cresce.
L'AI e l'apprendimento automatico consentono alle aziende manifatturiere di sfruttare appieno il volume di informazioni generate non solo in fabbrica, ma anche nelle loro unità di business e persino da partner e fonti di terze parti. L'AI e l'apprendimento automatico possono creare informazioni che forniscono visibilità, prevedibilità e automazione delle operazioni e dei processi aziendali. Ad esempio, le macchine industriali sono soggette a guasti durante il processo di produzione. L'utilizzo dei dati raccolti da questi asset può aiutare le aziende a eseguire la manutenzione predittiva basata su algoritmi di apprendimento automatico, con conseguenti tempi di attività aumentati e maggiore efficienza.
Le esigenze delle operazioni di produzione in tempo reale significano che alcune analisi dei dati devono essere eseguite "in locale", cioè dove vengono creati i dati. In questo modo si riduce al minimo il tempo di latenza tra il momento in cui vengono prodotti i dati e quello in cui è richiesta una risposta. Ad esempio, il rilevamento di un problema di sicurezza o di qualità potrebbe richiedere un'azione quasi in tempo reale con l'attrezzatura. Il tempo necessario per inviare i dati al cloud aziendale e poi riportarli in fabbrica potrebbe essere troppo lungo e dipende dall'affidabilità della rete. L'utilizzo dell'edge computing significa anche che i dati rimangono vicini alla fonte, riducendo i rischi per la sicurezza.
Le aziende manifatturiere non hanno sempre considerato l'importanza della cybersecurity o dei sistemi cyber-fisici. Tuttavia, la stessa connettività delle apparecchiature operative in fabbrica o sul campo (OT), che consente processi di produzione più efficienti, espone anche nuove vie d'accesso ad attacchi dannosi e malware. Quando si sceglie di attuare una trasformazione digitale verso l'Industria 4.0, è essenziale prendere in considerazione un approccio alla cybersecurity che comprenda apparecchiature IT e OT.
La trasformazione digitale offerta dall'Industria 4.0 ha permesso ai produttori di creare gemelli digitali che sono repliche virtuali di processi, linee di produzione, fabbriche e supply chain. Un gemello digitale viene creato estraendo dati da sensori, dispositivi, PLC e altri oggetti IoT connessi a internet. I produttori possono utilizzare i gemelli digitali per aumentare la produttività, migliorare i workflow 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 inattività o migliorare la capacità.
Analisi dei dati per processi decisionali ottimali
Sensori integrati e macchinari interconnessi producono una quantità significativa di big data per le aziende manifatturiere. La data analytics può aiutare i produttori a indagare sulle tendenze storiche, identificare i modelli e prendere decisioni migliori. Le smart factory possono anche utilizzare i dati provenienti da altre parti dell'organizzazione e dal loro ecosistema esteso di fornitori e distributori per creare insight più dettagliati. Esaminando i dati delle risorse umane, delle vendite o del magazzino, i produttori possono prendere decisioni di produzione in base ai margini di vendita e al personale. Una rappresentazione digitale completa delle operazioni può essere creata come "gemello digitale".
Integrazione IT-OT
L'architettura di rete della smart factory dipende dall'interconnettività. I dati in tempo reale raccolti dai sensori, dai dispositivi e dalle macchine in fabbrica possono essere consumati e utilizzati immediatamente da altri asset della fabbrica, oltre che condivisi con altri componenti dello stack software aziendale, tra cui enterprise resource planning (ERP) e altri software di gestione aziendale.
Produzione personalizzata
Le fabbriche intelligenti possono produrre beni personalizzati che soddisfano le esigenze dei singoli clienti in modo più conveniente. Infatti, in molti segmenti industriali, i produttori aspirano a raggiungere "lotti singoli" in modo economico. Utilizzando applicazioni software di simulazione avanzate, nuovi materiali e tecnologie come la stampa 3D, i produttori possono creare facilmente piccoli lotti di articoli specifici per determinati clienti. Mentre la prima rivoluzione industriale riguardava la produzione di massa, l'industria 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 solida strategia dell'industria 4.0. Questo trasforma il modo in cui i produttori si procurano le materie prime e consegnano i prodotti finiti. Condividendo alcuni dati di produzione con i fornitori, i produttori possono pianificare meglio le consegne. Ad esempio, se una linea di assemblaggio subisce un'interruzione, le consegne possono essere dirottate o ritardate per ridurre sprechi di tempo o costi. Inoltre, studiando i dati meteorologici, dei partner di trasporto e dei rivenditori, le aziende possono utilizzare la spedizione predittiva per inviare i prodotti finiti al momento giusto per soddisfare la domanda dei consumatori. La blockchain sta emergendo come tecnologia chiave per consentire la trasparenza nelle supply chain.
Industria 4.0 e architettura IT di multicloud ibrido
La creazione di un'infrastruttura IT di multicloud ibrido è una componente chiave della trasformazione digitale per le aziende manifatturiere che desiderano trarre vantaggio dall'Industria 4.0. Il multicloud ibrido si ha quando un'azienda dispone di due o più cloud pubblici e privati per gestire i propri workload di elaborazione. Ciò consente di ottimizzare i workload su tutti i cloud, perché alcuni ambienti sono più adatti o più convenienti per determinati workload. I produttori che puntano alla trasformazione digitale e a un ambiente sicuro e aperto possono spostare i workload esistenti dalla sede on-premise al miglior ambiente cloud possibile.
Industria 4.0 e IBM
L’integrazione delle ispezioni manuali e dell’assistenza tecnica con ispezioni automatizzate basate sull’AI riduce i difetti dei prodotti, migliorando l’efficienza e riducendo al minimo i falsi positivi. In genere, il modello di deep learning può essere rapidamente addestrato con immagini e video esistenti. Dopo averlo collegato alla fotocamera dello smartphone, il modello di ispezione automatizzata è pronto per essere aggiunto alla linea di produzione.
La trasformazione digitale verso l’Industria 4.0 inizia con la raccolta dei dati, quindi aggiunge l’AI per dare un senso a tali dati. Le smart factory impiegano dispositivi IoT che connettono macchine e computer per ottenere un quadro chiaro della struttura di produzione con dati in tempo reale. Quindi, l’AI e il machine learning vengono utilizzati per estrarre insight fruibili dalle grandi quantità di dati.
L’Industria 4.0 sta portando alla convergenza dei sistemi di tecnologia dell’informazione (IT) e tecnologia operativa (OT), creando interconnettività tra apparecchiature di produzione autonome e sistemi informatici più ampi. I dati OT provenienti da sensori, PLC e sistemi SCADA vengono integrati con i dati IT provenienti da sistemi MES ed ERP. Potenziata dal machine learning, questa integrazione ha un impatto sull’intera azienda, dalla progettazione alle operazioni, alle vendite e alla qualità.
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L'Enterprise Asset Management (EAM) è essenziale per mantenere attive le operazioni. I produttori che implementano le tecnologie dell'industria 4.0 possono facilmente raggiungere molte migliaia di dispositivi connessi all'IoT nelle loro fabbriche intelligenti. Per soddisfare le esigenze dell'industria 4.0, ognuno deve avere il massimo tempo di attività per garantire l'efficienza. L'enterprise asset management favorisce la resilienza e l'agilità operativa consentendo il monitoraggio remoto delle apparecchiature, offrendo funzionalità per estendere i cicli di vita degli asset e fornendo analytics per la manutenzione predittiva.
Risorse
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Il 36% dei dirigenti ritiene che la protezione delle proprie piattaforme IoT sia una delle sfide principali per le proprie organizzazioni.
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