Qual è il futuro di Industries eXcellence?
Il viaggio che ci aspetta...
C’è ancora molta strada da fare per le aziende che cercano di realizzare la Digital Enterprise come viene definita oggi. Nonostante il concetto end-to-end del Digital Thread sia ormai consolidato e la maggior parte dei produttori lungimiranti abbia capito che la digitalizzazione rappresenta un aspetto inevitabile e cruciale della loro strategia di mercato per il futuro, il percorso verso l'Industria 4.0 è e continuerà ad essere un lungo viaggio ricco di sfide. Al tempo stesso, alcune tecnologie abilitanti acquisteranno più importanza in questo ambito negli anni a venire.
Il regno del Digital Twin
Nonostante se ne parli ormai molto in diversi settori, il concetto di Digital Twin ha avuto origine nell’ambito della produzione. Non c’è da stupirsi quindi che proprio nel contesto manifatturiero verrà adottato più facilmente nei prossimi anni. Il Digital Twin è una copia virtuale di tutto il flusso del processo aziendale di una società, che copre tutti i processi di produzione, i prodotti, le macchine, le risorse e l’intero ecosistema IT esistente (nonché il modo in cui i sistemi al suo interno interagiscono).
Essenzialmente il Digital Twin fornisce un ambiente privo di rischi che permette ai produttori di studiare i processi, testare i cambiamenti e valutare l’impatto che alcune decisioni avrebbero sulle attività operative e sul business. In futuro, il Digital Twin sarà un elemento fondamentale per ogni azienda. Tutto nella produzione sarà testato e simulato prima di attuare qualsiasi modifica fisica nell’impianto o nel processo. Le decisioni relative all’assunzione di nuove risorse, stabilire se un nuovo progetto per un modello di auto debba essere introdotto o meno, eseguire analisi dei costi e della catena di fornitura per determinare il rapporto costi-efficacia, tutto ciò avverrà prima in ambiente simulato al fine di garantire un processo decisionale intelligente, ottimizzare i processi e promuovere miglioramenti continui in tutta l’azienda.
Il problema e la manutenzione 4.0 dei (big) dati
Un vantaggio competitivo sarà raggiunto dai produttori che sapranno come investire nella risorsa che vanta un grandissimo potenziale: i dati. Diversamente da molte risorse preziose, i dati non sono limitati e sono già disponibili, in attesa di essere analizzati e sfruttati per il bene comune dell’azienda. Ma i volumi crescenti e la varietà di dati disponibili non si traducono necessariamente in valore per il business. I produttori devono capire di quali dati hanno bisogno, quali dati sono rilevanti per loro e quali dati possono essere utilizzati per generare miglioramenti reali. Pertanto, la capacità di trasformare i dati in intelligence e di usare questa intelligence per prendere decisioni tempestive diventerà un vantaggio competitivo primario.
Ma anche questo non è comunque abbastanza se non utilizziamo tecnologie in grado di gestire alti volumi di dati per ottenere una panoramica sistemica, che domina la complessità intrinseca dei moderni processi di produzione e assistenza alla produzione. Solo in questo modo sarà possibile collegare le prestazioni dei singoli asset al valore generato per l’azienda durante il loro ciclo di vita. La manutenzione 4.0, di cui la manutenzione predittiva e l’analitica sono componenti centrali, definisce la versione digitale assistita dalla macchina di tutto ciò facciamo da quarant’anni a questa parte come esseri umani per garantire che i nostri asset forniscano valore alla nostra organizzazione. La manutenzione 4.0 include una visione olistica delle fonti dei dati, modalità di collegamento, raccolta e analisi e provvedimenti consigliati da intraprendere per assicurare che il funzionamento degli asset (affidabilità) e il valore (gestione degli asset) siano supportati a livello digitale. La manutenzione 4.0 significherà quindi una valutazione e una previsione dell’impatto delle singole politiche di manutenzione non solo sul singolo asset ma sui margini aziendali complessivi, tenendo conto di tutti i fattori coinvolti e della complessità dell’ecosistema nel suo insieme.
Robot collaborativi e Smart Manufacturing
La produzione “a luci spente" promuove l’idea che, con l’automazione e la robotica avanzate, presto avremo fabbriche che funzionano da sé con interventi minimi o senza alcun intervento umano. Ma questo sembra, e molto probabilmente è, più in linea con il mondo futuristico dei film di fantascienza che con la realtà. Sì, i principi dell’Industria 4.0 - interoperabilità, trasparenza delle informazioni, assistenza tecnica e fabbriche auto-organizzate - dipingono un quadro di sistemi smart che aggregano e analizzano i dati per prendere poi in autonomia decisioni informate, risolvere problemi, perfino svolgere compiti in precedenza eseguiti da operatori umani. Ma l’obiettivo dello Smart Manufacturing non è eliminare le risorse o gli esseri umani dal processo. Piuttosto l’obiettivo è l’assegnazione e l’utilizzo di risorse nel modo corretto.
Il futuro dello Smart Manufacturing quindi è l’automazione di compiti monotoni, ripetitivi, pericolosi, con un alto carico di dati e di precisione e la riassegnazione degli esseri umani ad attività più a valore aggiunto e trainanti per il business. Questo è il vero obiettivo finale del paradigma dell’Industria 4.0, reti intelligenti che collegano e consentono la comunicazione tra persone, cose, macchine e sistemi per aiutare i produttori a diventare più intelligenti, più efficienti e più redditizi.
Intelligenza artificiale e apprendimento automatico
Con la tendenza verso la digitalizzazione ben avviata nel settore manifatturiero, stiamo sfruttando e raccogliendo più dati che mai dall’area produttiva. Funzioni di calcolo avanzate e strumenti analitici ci consentono di riunire tali dati per esporre tendenze, problemi e opportunità per migliorare le attività operative. Ma cosa ancora più importante, i dati ci permettono di far progredire il modo in cui le macchine operano, programmando il potere decisionale all'interno delle macchine stesse.
Un modello di apprendimento automatico è un’applicazione software pensata per imitare il modo in cui gli esseri umani pensano ed elaborano le informazioni. I modelli di apprendimento profondo sono più flessibili rispetto ai loro corrispettivi sviluppati tradizionalmente. Immaginate che le vostre macchine di produzione siano in grado di determinare quando si potrebbe verificare un difetto. Immaginate se queste, prima di tale eventualità, fossero capaci di intraprendere automaticamente un’azione correttiva, impedendo quindi al difetto di verificarsi. Che cosa succederebbe se le macchine sapessero riflettere sulle loro prestazioni e determinare automaticamente quando hanno bisogno di manutenzione? Con l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (AI), questo diventa una possibilità concreta.
Una nota finale (su Engineering)
La nostra mission in Engineering è sempre stata fornire soluzioni tecnologiche e servizi che permettono di far progredire il modo in cui funziona il mondo della produzione. Il nostro team analizza ogni opportunità per condividere esperienze e un continuo miglioramento con i nostri clienti, partner e con la comunità. Siamo orgogliosi di unirci a loro negli sforzi per sviluppare nuovi sistemi che promuovono l’innovazione e aiutano a migliorare la qualità dei loro prodotti. Progettando e fornendo il Digital Thread, il nostro gruppo globale Industries eXcellence aiuta i produttori di tutti i settori e in tutte le parti del mondo a realizzare l'impresa del futuro.
