Pensare in digitale vuol dire porsi degli obiettivi che possano assicurare una maggiore resilienza dell’ambiente di produzione. Avere la capacità di risolvere imprevisti in modo da non compromettere l’operatività di macchine e impianti. In buona sostanza significa mettere in atto tutte quelle misure che servono a raggiungere una disponibilità uptime teoricamente infinita di tutte le risorse coinvolte nel ciclo di produzione.
L’IoT e l’edge computing, corroborati da algoritmi di intelligenza artificiale e in combinazione con il cloud, entrano di prepotenza nella dimensione di fabbrica, permettendo di definire un ambiente ad alta digitalizzazione in grado di acquisire dati sul campo, processarli a un primo livello, di macchina o di prossimità, e interagire con il cloud per l’elaborazione big data. Gli investimenti che sostengono progetti Industrial IoT dovrebbero mirare a migliorare l’OEE (Overall Equipment Effectiveness), assicurando una maggiore disponibilità dell’impianto, della singola macchina o area di lavoro con una conseguente ottimizzazione dei parametri MTBF (Mean Time Between Failures) – che indica l’intervallo di tempo tra una situazione critica (failure) e la successiva – ed MTTR (Mean Time To Repair) vale a dire l’intervallo di tempo necessario per riprendere il normale svolgimento delle operazioni in seguito a un evento critico.
Tecnologie abilitanti
L’IIoT è la tecnica a basso costo per rendere disponibili localmente -e in remoto – quantità importanti di dati in tempo reale o quasi. I dati provengono, potenzialmente, da tutti i macchinari, anche non nuovissimi, che in questo modo acquistano intelligenza “potenziale”. Ossia mettendo in relazione questi dati con quelli di altri macchinari e dispositivi che lavorano in serie o a supporto, si possono scoprire cause radice di problemi, si possono prevenire eventi e di conseguenza evitarli o gestirli. Per far questo al meglio, l’IIoT deve potere contare su tecnologie abilitanti a livello di campo ed edge, accompagnate da risorse di Cloud computing e cyber security.
Miglioramento continuo
Grazie all’IIoT è possibile monitorare il funzionamento di qualsiasi tipo di macchinario o dispositivo. Ciò rende possibile comprendere relazioni causa/effetto multi-variabili che difficilmente senza questo tipo di strumenti si riuscirebbe a comprendere. Quasi tutti gli output nei processi industriali sono funzione di molti input, dalle decine alle centinaia, a volte migliaia: caratteristiche della materia prima, a volte variabili da fornitore a fornitore, condizioni ambientali, esprimibili secondo molti diversi parametri, esperienza e competenza, o anche livello di stanchezza dell’operatore e gradi di libertà che l’operatore ha per controllare un certo processo.
Per quanto tutti vorrebbero avere chiaro come la variazione di un input ha effetto sull’output, in queste situazioni così complesse questo era spesso un obiettivo impossibile da porsi. E invece con l’IIoT si aprono nuovi scenari e diventa tutto più chiaro. Da qui la grande opportunità di miglioramenti ulteriori di processi che si pensavano già ottimizzati.
Il primo passo è misurare
Con l’IIoT è piuttosto semplice, anche senza un MES, ottenere in tempo reale un report dettagliato dell’OEE, con le cause delle perdite di produttività, e anche le sue variazioni che sono spesso l’informazione più importante. Come? Le tecnologie IIoT prelevano dati con una frequenza anche altissima, ma in ogni caso adeguata al processo che si vuole monitorare. I dati prelevati vengono scelti tra quelli disponibili e che, in modo diretto o indiretto, sono in grado di dare informazioni importanti sulla produzione, sulle eventuali perdite di efficienza, rallentamenti, produzione non conforme, tempi di setup e fermi macchina. Nella selezione delle informazioni rilevanti sta il cuore di un’implementazione IIoT: come scegliere i dati rilevanti, la frequenza del loro campionamento, rispetto al processo e agli obiettivi che ci si prefigge, è frutto della collaborazione tra l’esperto del processo e l’esperto di digitalizzazione. Se ben implementato, il progetto porterà in dote tantissimi spunti di miglioramento: sarà molto chiaro comprendere gli eventi, le loro cause e di conseguenza come rimuoverle o mitigarne gli effetti negativi.
I benefici che possono derivare da soluzioni IoT
Quel che succede, qualche tempo a valle delle prime misurazioni, è che si ha accesso diretto e immediato alle cause radice, mentre senza questa analisi e misura non sarebbero state facilmente disponibili. Formando adeguatamente le persone che leggono questi nuovi dati, saranno proprio queste a portare vari tipi di miglioramento. Eccone alcuni.
Risoluzione rapida dei problemi – Avere tutti i dettagli di una determinata situazione mette in condizione di trovare rapidamente la soluzione a un problema nel momento in cui si presenta.
L’aspetto critico è proprio quello di dare il giusto set di dati, tra i tanti disponibili con l’IIoT, a chi è preposto a risolvere il problema.
Riduzione tempi fermi – Che siano per setup, cambio prodotto, o riparazione, avere maggiori informazioni relativamente a quali sono le situazioni a maggior rischio, le combinazioni di parametri migliori, o quelle da evitare, aiuta a svolgere più rapidamente le operazioni che costringono a tenere ferma la macchina. Dopo un po’ di tempo, se si sviluppano modelli predittivi, si riesce anche a ridurre o pianificare per momenti ideali gli interventi manutentivi.
Riduzione costi di manutenzione – Il tempo è denaro, quindi minori tempi di manutenzione equivalgono a minori costi. A volte anche perché anticipando il problema, la sua soluzione può essere programmata e non gestita in emergenza, situazione che tipicamente fa aumentare i costi.
Grandi risparmi, in generale – Digitalizzare un impianto industriale esistente con i bassi costi dell’IIoT è una soluzione estremamente “cost efficient” rispetto a quella di rinnovare un impianto di produzione.
Un percorso Industry 4.0
Intraprendere un percorso di successo verso l’Industria 4.0 significa sperimentare l’effetto di nuove metodologie su processi produttivi e transazionali, nei quali le macchine diventano protagoniste: si parte con l’interconnessione e si arriva a qualche forma di intelligenza più o meno avanzata.
In questo mondo, abilitato già da tempo da internet e più di recente dal cloud computing, dobbiamo sfruttare tutto il potenziale che connettere sistemi fisici e digitali può abilitare, e nel quale il ruolo chiave è giocato dai dati e dalla loro analisi, in quantitativi enormi, in tempo reale.
I dati sono il valore, sono la lingua comune che unisce in un processo di comunicazione continua la fabbrica e le linee di business. E tutti, davvero tutti, ne beneficiano: dagli impiegati ai tecnici di linea, dai progettisti ai manager. O almeno tutti quelli che stanno imparando ad usarli in modo arricchito ed “aumentato”, scoprendo che farlo non è poi così difficile, ma è solo un modo nuovo e diverso. Abbracciare un percorso verso l’Industria 4.0 significa aprire nuove strade e opportunità per lo sviluppo di nuovi prodotti e la produzione degli stessi. Tale percorso porterà alla nascita di nuovi servizi, all’introduzione di nuovi livelli di personalizzazione sia per questi ultimi che per i prodotti, e a nuove forme di flessibilità. Significherà, a tendere, avere una visione sempre più integrata della produzione, che includerà l’intera catena del valore, l’intera filiera produttiva e l’intero ciclo di vita di un prodotto.
IIoT e le tecnologie abilitanti Industria 4.0
- Soluzioni per la Manifattura avanzata:si superano i livelli già alti di automazione degli anni 2000, introducendo la robotica collaborativa, interconnessa e dotata di intelligenza.
- Manifattura additiva: la tecnologia della stampa 3D è nata in questi anni e sta progredendo molto velocemente, offrendo così modi totalmente nuovi di progettare, realizzare prototipi e pre-serie, fino a produrre secondo logiche nuove e molto diverse da quelle della manifattura per asportazione di materiale.
- Realtà aumentata e virtuale: fornire qualsiasi informazione possa essere utile, migliorare garantire la sicurezza nello svolgere un lavoro è oggi possibile in modo user friendly e in tempi brevi. La realtà virtuale serve invece a ricreare ambienti immersivi utili a un numero sempre maggiore di scopi.
- Simulazione: utilizzare i dati provenienti dalle macchine interconnesse per ottimizzare i processi simulando vari scenari e potendone apprezzare e comparare i risultati senza dover alterare i processi reali.
- Integrazione verticale e orizzontale:integrare tutti i dati disponibili a replicare la catena del valore, uscendo dall’azienda verso i processi di fornitori, Clienti ed altri stakeholders.
- Internet of Things Industriale (IIoT): fare comunicare “oggetti” tra loro con tecnologie “industrial grade”, ovvero robuste e affidabili come è d’obbligo per un processo produttivo che non può correre rischi di discontinuità.
- Cloud Computing: gestire quantità molto grandi e altamente variabili di dati e di processi di elaborazione degli stessi su piattaforme a capacità virtualmente infinita, senza barriere di investimenti iniziali, ma pagando solamente per il consumo effettivo.
- Cyber security: proteggere e garantire le operazioni che transitano sulla rete in modo da evitare qualsiasi tipo di intrusione, furto di competenze, e atti criminali di ogni tipo.
- Big data & Analytics: Analizzare grandi quantitativi di dati anche in tempo reale, per gli scopi più vari e utili al miglioramento dei processi e della qualità dei prodotti e servizi.
