Uno stabilimento di trasformazione del pesce in Norvegia dove le macchine valutano la qualità del salmone, lo pesano, classificano e lo distribuiscono alle unità di produzione; un impianto di produzione in Germania in cui le macchine producono milioni di controlli logici programmabili (PLC) che automatizzano macchinari come navi, automobili, attrezzature agricole, fino ad arrivare a interi centri di produzione in tutto il mondo, realizzando prodotti personalizzati privi di difetti nel 99,99988% dei casi. Ecco due esempi virtuosi di fabbrica intelligente data driven. In entrambi i casi l’automazione è alimentata da informazioni, che consentono l’esecuzione di processi aziendali e forniscono output programmati con un intervento umano minimo. Un ambiente cyber-fisico come quello descritto, fondato sull’Internet delle Cose Industriale (IIoT), è la base della Quarta Rivoluzione industriale che sta portando “intelligenza” nel mondo manifatturiero.
Lean Manufacturing
L’industria 4.0 trasforma la fabbrica creando un ambiente in grado di favorire processi di produzione Just-In-Time (JIT), gestione degli ordini e spedizione. Non solo collega diversi sottosistemi di un impianto di produzione, ma stabilisce anche collegamenti digitali tra la catena di montaggio o l’unità di elaborazione e l’ufficio di progettazione del prodotto, i servizi logistici, la catena di fornitura e tutti gli attori del processo.
Un impianto connesso permette di produrre prodotti di alta qualità in cicli di produzione più brevi, rispondere alle variazioni di domanda dei clienti, ridurre al minimo gli sprechi. L’interazione tra sensori, dati e analisi è il catalizzatore di questa rivoluzione.
Sensori
Le fabbriche connesse tracciano la posizione di forza lavoro, materiali, macchine e beni mobili in tempo reale. L’IIoT digitalizza l’ambiente di produzione integrando il sistema di esecuzione della produzione e il sistema di pianificazione delle risorse aziendali con dispositivi integrati e strumenti di processo per la comunicazione in tempo reale. Ad esempio, gli smart tag possono essere integrati in modo da trasformare un contenitore di pezzi di ricambio presso un impianto di produzione in un contenitore autonomo, che registra digitalmente posizione e contenuto e comunica quando deve essere rifornito. I veicoli a guida autonoma, i sistemi di geo-fencing per il trasporto e la movimentazione dei materiali, le soluzioni di monitoraggio dei rischi per la sicurezza industriale e gli strumenti di controllo della qualità a distanza per gestire l’aria, l’acqua e la qualità dei prodotti dipendono dai sensori e dalla tecnologia di comunicazione. La rete di componenti, sensori e controllori collegati fornisce una grande quantità di dati utili in una varietà di forme e formati.
Le soluzioni di monitoraggio dei rischi per la sicurezza industriale e gli strumenti di controllo della qualità a distanza per gestire l’aria, l’acqua e la qualità dei prodotti dipendono dai sensori e dalla tecnologia di comunicazione.
Dati
Il flusso di dati senza soluzione di continuità tra macchine e sistemi aziendali unifica l’intero processo di produzione. Gli strumenti per i big data sfruttano dati che risiedono ovunque, talvolta addirittura nell’ambiente esterno all’impianto di produzione, e in formati strutturati, non strutturati e semi-strutturati, per fornire visibilità all’ambiente di produzione. Questo facilita il potenziamento delle operazioni di produzione dinamiche. Le apparecchiature intelligenti e la tecnologia dell’industria 4.0 consentono ai produttori di sfidare le economie di scala e assemblare prodotti personalizzati o gestire in modo redditizio cicli di produzione di piccoli lotti.
Operazioni flessibili e dati in tempo reale raccolti da operatori umani e da sistemi migliorano la qualità e l’affidabilità attraverso interventi tempestivi prima e durante la produzione.
L’IIoT sfrutta i dati per guidare linee di produzione auto-organizzanti. Riprendendo l’esempio sopracitato del contenitore autonomo, quando i sensori innescano una richiesta di rifornimento, i dati nel sistema di produzione degli ordini rispondono a tale richiesta. Ciò che consente l’arrivo dei materiali just in time nel contenitore è la sincronizzazione dei programmi di produzione unita alle attività della catena di fornitura in tempo reale basate sui dati provenienti da dispositivi IoT.
Il cloud computing consente alle fabbriche intelligenti di generare, elaborare ed archiviare in modo conveniente set di dati di grandi dimensioni. L’architettura scalabile e sicura del cloud soddisfa i requisiti degli ecosistemi connessi. Tuttavia, i dati grezzi offrono vantaggi limitati. Sono necessari modelli analitici sofisticati per monetizzare i big data e prevedere i requisiti.
Strumenti di analisi
Il valore dell’IIoT trascende la misurazione automatizzata, il rilevamento e il controllo delle operazioni. Strumenti analitici avanzati e modelli cognitivi sfruttano in modo intelligente i big data per creare un ambiente reattivo e autorigenerante. Gli strumenti analitici predittivi sfruttano l’intelligenza proveniente da clienti, fornitori, attrezzature e dai dati di produzione, per prendere decisioni.
L’analisi predittiva riduce al minimo i tempi di fermo per la riconversione delle attrezzature e la manutenzione delle risorse. La simulazione impedisce il fallimento di nuovi prodotti.
L’analisi aiuta significativamente gli OEM ad incrementare le entrate derivanti dai servizi post-vendita, permettendo di prevedere in modo accurato la durata e i requisiti di manutenzione dei prodotti finiti.
La manutenzione automatizzata, l’ordine, la ricezione, l’assemblaggio, la spedizione e i servizi post-vendita garantiscono agilità, mentre gli strumenti di analisi favoriscono l’auto-ottimizzazione. Tornando ancora una volta all’esempio del contenitore autonomo, mentre le informazioni dei sensori e la gestione automatizzata dei dati degli ordini consentono una strategia di inventario Just In Time, i framework di riferimento possono identificare le aree dove è possibile aumentare l’efficienza o ridurre i costi. Questo avviene attraverso la riorganizzazione della sequenza nella linea di produzione, riconfigurando il prodotto che utilizza la parte o sostituendolo con un componente più economico.
L’industria 4.0 aiuta l’ecosistema di produzione a percepire autonomamente il contesto, ad adattarsi ai vincoli e a reagire/organizzare azioni preventive per raggiungere gli obiettivi aziendali. L’applicazione industriale di IoT e l’analisi dei dati porteranno a un processo decisionale basato sui fatti che, a sua volta, sarà eseguito come una serie di routine dagli automi.
Nonostante la presenza di un monitoraggio digitale dei processi fisici attraverso tecnologie basate su sensori, gli individui guideranno comunque il futuro della produzione. Le persone infatti, una volta liberate dai compiti routinari grazie alla tecnologia, troveranno il modo di indirizzare la loro produttività verso attività che possono essere eseguite solo con l’immaginazione e l’intelligenza umana.
