MACHINE AUTOMATION I NUOVI SCENARI DELLA - Sew Eurodrive
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I NUOVI SCENARI DELLA MACHINE AUTOMATION
Indice
Premessa 3
Capitolo 1: scenario di mercato 4
Capitolo 2: le tecnologie del paradigma 9
Industry 4.0
Capitolo 3: come cambia il ruolo 13
dell’uomo
Capitolo 4: l’impatto sul business 14
Glossario: i nuovi termini dell’Industry 4.0 15
2
Premessa
Lo scopo di questo eBook rivolto agli OEM è di esporre l’impatto che i temi
dell’Industry 4.0 avranno sull’automazione industriale. Si è utilizzato volutamente
un approccio che fornisse una prospettiva concreta dello scenario, ma senza
andare troppo in profondità sulle tecnologie coinvolte, con lo scopo di sensibilizzare
il lettore sui benefici della quarta rivoluzione industriale e di stimolarlo a un ulteriore
approfondimento. Se, infatti, molte aziende hanno già abbracciato il paradigma
dell’Industry 4.0, altrettante dimostrano ancora una preoccupante distanza,
rischiando di pagarne il prezzo sull’altare della competitività internazionale.
La quarta rivoluzione industriale non solo introduce concetti totalmente nuovi,
ma fornisce anche nuove definizioni per elementi già presenti nelle precedenti
rivoluzioni. Per esempio, la connettività al tempo dell’Industry 4.0 non significa solo
collegare in rete un macchinario affinché invii passivamente delle informazioni a
un server, ma lo rende partecipe di un sistema collaborativo molto più articolato
che, in una parola, lo rende intelligente. Attraverso la rete, infatti, le macchine oggi
condividono informazioni, apprendono e modificano dinamicamente le proprie
attività, scambiando esperienze nel loro ecosistema.
L’eBook che vi presentiamo introduce nel primo capitolo lo scenario di mercato,
per poi soffermarsi sulle tecnologie portanti dell’Industry 4.0. Ancora, aiuterà
a focalizzare i nuovi termini come Big Data, sistema ciberfisico e Predictive
Maintenance, a riflettere sul nuovo ruolo dell’uomo all’interno di un processo di
produzione fortemente influenzato dall’introduzione dell’IoT e, infine, a illustrare
l’impatto sul business di aziende clienti e fornitori.
3
Capitolo 1: Scenario di mercato
Continued Evolution of Automation
($ in billions)
PHASE 1 PHASE 2 PHASE 3
2000-2010 2010-2020 2020-2034
TRADITIONAL NEXTGEN PROCESS DISRUPTIVE INTELLIGENT
AUTOMATION AUTOMATION AUTOMATION
$800 Standard Factory Automation, Flexible Robotics, Machine Vision, Artificial Intelligence,
TECHNOLOGIES
Process Automation, Machine Tools Internet of Manufacturing Big Data Analytics
GROWTH RATES
6.5% CAGR 10-15% CAGR 5-10% CAGR
REPRESENTATIVE
APPLICATIONS Automotive, Medical, Consumer, Food Proces- Continual Market
General Manufacturing sing, Packaging, Semiconductor Expansion
$600
AUTOMATION SPEND
2012 2018P
$400
$200
$0
2000 2004 2008 2012 2016 2020 2024 2028 2032
Source: International Federation of Robotics, Wall Street Research
Saranno 31 miliardi i device connessi nel mondo previsti per la fine del 2018,
secondo l’IoT Trend Watch Report 2018 di IHS Markit, uno degli analisti di riferimento
nell’ambito della Machine Automation. E circa la metà del totale dei device connessi
da qui al 2030 graviterà intorno ai comparti dell’automazione nell’industria, nelle
costruzioni e nell’illuminazione.
“Dei 31 miliardi di device connessi previsti nel mondo per la
fine del 2018, la metà sarà utilizzata all’interno dei comparti
dell’automazione nell’industria”
4ESTIMATED COMMERCIAL VALUE FROM AUTOMATION
OVER NEXT DECADE
Greater Labor
Efficiencies and Reduce Time
Increased $675B+ to Market $810B+
Productivity
Increased Asset
Eliminating Waste $729B+ Utilization $675B+
Source: Harris Williams & Co.
La cifra di 31 miliardi di oggetti IoT, dunque, connessi a una rete, seppur impressionante,
forse non dà la misura del reale impatto di questa rivoluzione sulla produzione e
sull’industria in generale. Per avere un’idea più concreta, riportiamo i dati contenuti
in un whitepaper sull’evoluzione del mercato mondiale dell’automazione pubblicato
da Harris Williams & Co.
Nel documento, che indica sempre valori mondiali, si stima che, grazie all’adozione di
nuovi modelli di automazione, si possa avere un incremento annuale del potenziale
produttivo compreso tra lo 0,8% e l’1,4% per i prossimi 50 anni. Incremento altresì
quantificabile in 2mila miliardi di dollari in ottimizzazione di processi a seguito di una
maggiore efficienza lavorativa, miglior utilizzo dei macchinari e minori sprechi. Come
sempre, avere una misura dell’impatto sull’economia può risvegliare l’interesse più
di ogni altra previsione.
“I nuovi modelli di automazione determineranno 2mila miliardi
di dollari di risparmio grazie all’ottimizzazione dei processi”
5UN FUTURO DIFFICILE DA IMMAGINARE
Ma, anche leggendo questi numeri, può risultare comunque complicato avere una
visione profonda di come cambierà la produzione industriale da qui a cinque anni,
anche perché attualmente non siamo ancora totalmente consapevoli di dove ci
porterà la tecnologia, nel bene e nel male. Entrambi gli attori - macchine e uomini -
saranno sempre maggiormente investiti, più o meno progressivamente, dal vento di
rivoluzione dell’Industria 4.0, che già è fra noi e che è bene che prosegua nella sua
diffusione, pena il rischio, per i clienti e i fornitori poco inclini al cambiamento, di
perdere quote di mercato. E che la questione sia sulla scrivania dei manager di tutti
i settori industriali come nei pensieri degli operai nelle fabbriche lo si evince anche
da un altro dato. Il rapporto citato in precedenza, infatti, segnala un incremento del
140% della spesa annuale globale in sistemi di automazione, passata da 65 a 155
miliardi di dollari dal 2000 al 2016 e destinata a raddoppiare nell’arco di appena
4 anni. Ovvero, il raddoppio registrato in circa 15 anni ora lo si avrà in appena un
quarto del tempo. Dunque, l’impellenza c’è, ma è importante non perdersi in scelte
affrettate.
“Nei prossimi 4 anni la spesa annuale globale in nuovi sistemi
di automazione raddoppierà”
INDUSTRIAL SOFTWARE AND NEW TRENDS LIKE 3D PRINTING,
ARTIFICIAL INTELLIGENCE OR DRONES DRIVE INDUSTRY GROWTH
Automation market
Market size: USD 156.2bn 2016E
USD 209.3bn 2020E
Average growth rate 7.6% p.a.
Factory (discrete) New markets
Process automation Industrial software
automation 3D printing
Market size: USD 43bn 2016E Market size: USD 28.3bn 2016E
Market size: USD 70bn 2016E Artificial Intelligence
Market size: USD 50.3bn 2020E Market size: USD 40.0bn 2020E
Market size: USD 80.3bn 2020E Drones
Low to mid-single digit annual rate of growth 8-10% annual rate of growth
3D printing Artificial Intelligence Drones
Market size: USD 7.3bn 2016E Market size: USD 6bn 2016E Market size: USD 1.6bn 2016E
Market size: USD 21.2bn 2020E Market size: USD 12.5bn 2020E Market size: USD 5bn 2020E
Double-digit annual rate of growth
6È un’evoluzione da affrontare con molta attenzione, in cui stabilire tempi e modi per
aggiornare le macchine e, a volte (ma non sempre) sostituirle. Per implementare
e proteggere le nuove reti di comunicazione tra le macchine stesse (il paradigma
chiamato machine-to-machine), per utilizzare nuove interfacce di gestione tra
l’uomo e la macchina sempre più “Artificial Intelligence oriented”, per introdurre una
nuova cultura della produzione all’interno delle aziende e, quindi, formare il personale
adeguato e, infine, per sfruttare tutte le opportunità fornite dai nuovi software di
gestione orientati all’acquisizione dei dati e al Machine Learning. Una bella sfida che
gli OEM non dovranno affatto sottovalutare ma, anzi, trasformare in un’opportunità
visto il loro rapporto privilegiato con i clienti. Chi un tempo era considerato solo un
assemblatore e un fornitore di componenti, oggi può consolidare questo rapporto
sviluppando ulteriormente la componente di servizio, supporto e manutenzione.
A patto che sia disposto ad accettare e favorire l’inevitabile convergenza IT/OT
(Information Technology/Operation Technology) e il nuovo, preponderante, ruolo
del software.
“L’Industry 4.0 fornisce l’opportunità unica agli OEM di
consolidare il proprio rapporto con i clienti grazie a nuovi
servizi da inserire nell’offerta”
EXHIBIT 6
Automation by Market Application
($ in billions)
2012 2018
Denotes non-industrial applications
Source: J.P. Morgan Global Equity Research
7L’IMPATTO SU MERCATI E COMPARTI
Il compimento della quarta rivoluzione industriale, come detto, richiede i suoi
tempi. Tempi diversi a seconda dei settori verticali o dei comparti all’interno della
stessa azienda. Alcuni, spesso per mere questioni di opportunità economica,
hanno compreso fin da subito la portata di questa rivoluzione, altri ci arriveranno
più lentamente. I comparti trasversali a ogni settore verticale in cui l’automazione
industriale “connessa e intelligente” avrà un impatto fondamentale, saranno la
produzione di oggetti e macchinari di grandi dimensioni, la logistica e i trasporti.
Considerando i comparti industriali si può prevedere che i settori del Food&Beverage,
soprattutto nei processi di gestione dei pacchetti e di immagazzinamento, ne
trarranno i maggiori benefici, insieme all’Automotive, che già vanta diversi casi studio
interessanti, e ai settori dei Trasporti (compreso quello aeroportuale) e della Logistica.
La semplificazione di processi complicati e di alto livello attraverso l’introduzione
di una nuova intelligenza, infine, porterà beneficio a settori di produzione ad alta
specializzazione, come il Farmaceutico e il campo medico-scientifico, per esempio,
l’Aerospaziale e il Tecnologico. In questo caso l’apporto di macchine e metodi propri
dell’Industry 4.0 non solo contribuirà a ottimizzare i processi, ma fornirà un supporto
mai avuto prima, nei casi in cui si richieda una forte capacità computazionale e
di memorizzazione delle informazioni nei processi di produzione. Infine, ulteriori
vantaggi anche nei casi in cui si richieda altissima qualità e precisione e l’aderenza
a regolamentazioni e standard di ispezione molto stringenti.
Ciò che è importante sottolineare a monte di tutte le tecnologie introdotte nel corso
degli anni e che ancora vedremo introdurre nei prossimi, riguarda la protezione
dell’investimento in macchinari. Sarebbe stato troppo dispendioso introdurre delle
innovazioni che richiedessero la totale sostituzione delle macchine industriali.
Invece, il vantaggio principale della cosiddetta “rivoluzione” dell’Industry 4.0 è che
si tratta piuttosto di una “evoluzione” e non di un mutamento radicale e immediato,
pertanto è possibile intervenire sulle macchine preesistenti aggiornandole alle
nuove tecnologie. Con questo non si esclude la necessità di prevedere un rinnovo
del parco macchine, ma, quantomeno, si rende il rinnovo stesso meno stringente e
più diluibile nel tempo a fronte di un vantaggio produttivo percepibile fin da subito.
Ogni sistema di produzione automatizzato che abbia aderito ai dettami dell’Industry
3.0, dunque, può essere predisposto per la successiva evoluzione senza un impatto
troppo sconvolgente sull’economia dell’industria, in maniera modulare e progressiva.
“Le novità tecnologiche introdotte dal paradigma Industry 4.0 non
richiedono un completo rinnovo delle macchine, ma permettono
un loro aggiornamento proteggendo gli investimenti”
8Capitolo 2: Le tecnologie del
paradigma Industry 4.0
Industry 1.0 Industry 2.0 Industry 3.0 Industry 4.0
Mechanical production. Mass production Automated production Intelligent production
Equipment powered by assembly lines requiring using electronics and IT incorporated with IoT,
steam and water labor and electrical cloud technology and
energy big data
Ma, alla fine, cosa si intende quando parliamo di Machine Automation all’alba del
2020? Lo scenario tecnologico rientra, come detto, nel paradigma dell’Industry 4.0,
termine che racchiude diversi aspetti di una rivoluzione epocale, esattamente come
le versioni precedenti. Come sappiamo, l’era dell’Industry 3.0 si è caratterizzata
per l’introduzione dell’automazione computerizzata. Due mondi che fino a quel
momento sembravano lontani trovano un terreno di crescita comune grazie alla
diffusione dei processori all’interno delle macchine. Dopo i processori è venuto il
momento dei sensori e dei chip di connettività che hanno introdotto il concetto di
IoT. Esattamente le stesse componenti alla base dell’Industry di ultima generazione.
Introdurre i sensori all’interno di una macchina di produzione ha significato, significa
e significherà dare a un robot un’intelligenza sempre più elevata anche dei sensi,
in modo che le sue azioni siano determinate non solo da istruzioni predefinite e
immutabili senza l’intervento umano, ma anche da scelte in tempo reale per reagire
a ciò che succede nell’ambiente circostante o alle macchine collegate, e per agire
in modo proattivo per prevenire situazioni rischiose o pericolose. E, allo stesso
modo, anche il ruolo del chip di trasmissione dati è cambiato. In principio era un
dialogo a senso unico uomo-macchina; poi, proprio grazie ai chip di trasmissione, si
è sviluppato un dialogo tra macchine connesse, ovvero uno scambio di informazioni
eterogeneo e bidirezionale che oggi sta diventando sempre più evoluto.
“I sensori permettono alle macchine intelligenti di agire e reagire
in funzione degli stimoli dall’ambiente circostante e di modificare
la propria attività in tempo reale”
9DAL VIRTUALE AL REALE
L’impatto delle nuove tecnologie applicate all’Industry 4.0 coinvolge anche la fabbrica,
o la macchina, che ancora non esiste. I software che sfruttano la Realtà Virtuale,
infatti, permettono di progettare virtualmente un impianto e di sperimentarlo ancora
prima che sia reale. Attraverso delle lenti per la realtà virtuale e un software apposito,
è possibile simularne il funzionamento completo, emulando tutte le singole fasi di
progetto. In questo modo è possibile individuare tutte le criticità dell’impianto, ancora
prima che sia effettivamente realizzato. Questo tipo di soluzioni software, inoltre,
si adattano a una specifica personalizzazione in modo da realizzare esattamente
l’impianto di cui ha bisogno il cliente.
LA LINEA DIVENTA UN RETICOLO
Il collegamento in rete tra le macchine, che in diversi momenti contribuiscono alla
produzione industriale, ha comportato anche una trasformazione nella topologia di
un layout di una fabbrica. La classica linea di produzione monodimensionale si è
trasformata in un reticolo bidimensionale in cui macchine e uomini interagiscono,
cooperano e condividono informazioni e attività secondo una sequenza logica che
non è più lineare, ma molto più vicina alla struttura di un algoritmo con innumerevoli
if-then-else.
“La linea di produzione si è trasformata in un reticolo in cui
macchine e uomini interagiscono, cooperano e condividono
informazioni e attività secondo una sequenza logica che non è
più lineare”
Inoltre, grazie al cloud, le stesse informazioni hanno libero sbocco anche all’esterno
del recinto della fabbrica, ampliando di fatto il campo d’azione e interazione con la
Smart Factory a clienti e fornitori.
La sfera di cui si parla è l’ecosistema complessivo che coinvolge i clienti e i fornitori.
All’interno di questo ecosistema, il dato è l’elemento primario che viene trasmesso,
condiviso, elaborato, da tutti gli attori coinvolti – clienti, diversi fornitori e OEM – con
l’evidente obiettivo di migliorare, anche in tempo reale, l’utilizzo delle macchine e,
quindi, l’intero processo, non solo produttivo ma anche progettuale.
10IL CLOUD PER LO SVILUPPO DI BEST PRACTICES
Analisi di diversi fornitori IT coinvolti nel mercato dell’industria, hanno evidenziato
quanto l’utilizzo delle architetture cloud per la raccolta e l’archiviazione dei dati sia
prerogativa fondamentale per l’adozione del paradigma Industry 4.0. L’archiviazione
dei dati in cloud, infatti, oltre a garantire spazio pressoché illimitato e maggiore
sicurezza, delegando totalmente la questione al fornitore dei servizi, scatena nuovi
scenari interessanti. In primo luogo, l’azienda cliente, gli OEM e i partner di fornitura
possono contare su soluzioni software sempre aggiornate alle richieste del mercato
e su infrastrutture hardware molto performanti senza la necessità di investimenti su
strutture proprietarie. Ma, soprattutto, il cloud contribuisce alla generazione di un
nuovo ecosistema collaborativo in cui i dati e i software per le loro analisi, si pongono
al servizio di clienti, partner e fornitori. Ciò non significa, è meglio specificarlo, che
i dati generati da una piattaforma IoT di un’azienda saranno disponibili a tutti, ma
che potranno concorrere alla realizzazione di modelli replicabili (best practices) e
migliorativi dei processi di automazione. Per esempio, in maniera del tutto anonima,
i dati generati da un processo produttivo potranno servire per migliorare il processo
stesso all’interno dell’azienda, ma anche processi simili all’interno di altre aziende e,
perché no, di altri comparti e mercati. E tutto ciò è possibile grazie a una componente
primaria, il software, l’unico elemento di innovazione che ha realmente sparigliato
le carte.
ALLA RICERCA DI UNA LINGUA UNIVERSALE
In uno scenario Industry 4.0 la comunicazione è fondamentale. E, come detto, è un
dialogo, uno scambio di dati e informazioni che si estende a confini molto più ampi
della fabbrica nella sua fisicità.
Clienti e fornitori, o meglio i software che gestiscono macchine e computer, dialogano
tra loro scambiandosi e costruendo una libreria di informazioni attorno a un semplice
ordine di realizzazione di un determinato prodotto. Le specifiche dell’ordine possono
essere assimilate in modo autonomo dalle macchine in produzione e poi dai sistemi
di logistica, senza soluzione di continuità. Inoltre, l’ordine manifesta un’anima
dinamica: può essere modificato, aggiornato fino a un istante prima della consegna,
perché i clienti stessi hanno piena visibilità sullo stato di avanzamento del progetto
e possono influenzarne il processo produttivo in tempo reale.
“La Smart Factory estende i suoi confini all’esterno del proprio
limite fisico, permettendo un dialogo costante e continuo tra
clienti e fornitori”
11In un ambiente fortemente eterogeneo composto da clienti, fornitori di componenti,
assemblatori e strutture di logistica è fondamentale parlare la stessa lingua. Ovvero,
utilizzare standard software universalmente riconosciuti all’interno della piattaforma
smart. Su questo aspetto, specialmente in ambito Machine Automation, è stato
fatto ancora ben poco. Sono diversi i consorzi di impresa impegnati a sponsorizzare
la propria idea di modello di architettura di riferimento per la produzione. Sia che
si parli di RAMI 4.0 o di IIRA, ma anche di problematiche operative di livello più
basso, le basi assiomatiche da cui partire implicano linguaggi di programmazione
e standard di interscambio dati aperti e condivisibili e il più delle volte basati su una
filosofia open source di condivisione e collaborazione.
IL RUOLO DEI PARTNER DI FORNITURA
In un mondo ideale, insomma, si potrebbe immaginare un linguaggio unico per il
mondo dell’automazione industriale, come OPC UA, un protocollo di comunicazione
machine-to-machine, sviluppato da OPC Foundation per l’automazione industriale.
Ma non siamo ancora a questo punto: linguaggi e architetture sono ancora
distanti. In questo contesto diventa fondamentale il ruolo dell’OEM, o comunque
del partner di fornitura tecnologica in generale, che può giocare da protagonista
nella risoluzione delle criticità legate all’incomunicabilità tra i sistemi coinvolti. Per
questo, però, è fondamentale essere disponibili a mettersi in gioco investendo in
nuove professionalità informatiche competenti nell’analisi dei flussi di dati e delle
informazioni e capaci di risolverne le criticità. Degli ingegneri del software, in
definitiva.
“Il fornitore di tecnologia che avrà saputo accogliere le istanze
del software per risolvere le problematiche di incompatibilità
tra protocolli sarà l’interlocutore giusto per l’OEM 4.0”
In conclusione, l’Industry 4.0 ci sta portando verso una trasformazione della linea
di produzione a una rete di punti di connessione che supera i confini dell’azienda
e si estende a clienti e fornitori. In questo contesto, i vantaggi di un approccio
“conservativo” rispetto all’installato preesistente, di una riduzione effettiva del
time-to-market e di una personalizzazione spinta del prodotto in tempo reale fino
all’ultimo step di produzione impattano con i problemi di incomunicabilità che, a
causa dell’evoluzione della Factory in Smart Factory, si amplificano notevolmente.
12Capitolo 3: come cambia il ruolo
dell’uomo
Il ciclone dell’Industry 4.0 ridisegnerà totalmente il ruolo umano all’interno della
fabbrica, ma non nei termini allarmistici che spesso leggiamo. I robot potranno
svolgere meglio e più in fretta degli uomini alcune mansioni, esattamente come hanno
fatto le macchine negli anni della rivoluzione industriale e i calcolatori elettronici, ma
non dovremmo pensare a un futuro in cui nelle fabbriche non riecheggi nessuna
voce umana.
“Il nuovo livello di automazione introdotto dall’Industry 4.0, più
che comportare una riduzione dell’apporto umano, richiederà
un incremento delle competenze”
Proprio come è successo in precedenza, ciò che deve cambiare è il ruolo dell’apporto
umano. Di fronte a tanta tecnologia, a tanta sofisticazione, a tanto software, per
l’uomo si configura un ruolo di tecnico altamente specializzato nella gestione delle
macchine e delle interfacce con un’utile esperienza in ambito Operation Technology
assolutamente aperto alle moderne potenzialità dell’Information Technology. Si
avrà bisogno, insomma, di “architetti della creazione del valore” che hanno in mano
la sensibilità per adeguare i sistemi ciberfisici ai cambiamenti nel minor tempo
possibile e la creatività di incidere sulla produzione della Smart Factory in modo più
efficace, in tempo reale e anche più rapido, per aggiungere valore all’intero processo
produttivo e differenziare ulteriormente la propria azienda dalla concorrenza.
È evidente che in questo contesto, come già sottolineato, il partner di fornitura
tecnologica e l’OEM si debbano riconfigurare come figure strategiche forti di
un’adeguata offerta di servizi a corredo, in grado di indirizzare prontamente le scelte
dei clienti verso il paradigma Industry 4.0.
13Capitolo 4: l’impatto sul business
Nell’introduzione di questo eBook abbiamo segnalato i dati di Harris Williams &
Co.: incremento del potenziale produttivo compreso tra lo 0,8% e l’1,4% all’anno
per i prossimi 50 anni, presumibilmente quantificabile in 2mila miliardi di dollari in
ottimizzazione di processi. Che si confermino o meno i dati che misurano l’impatto
sul business, è evidente che il ciclone Industry 4.0 stravolgerà la produzione
industriale e i modelli di business, che lo si voglia o meno. Se anche si volesse
rimanere sulle proprie posizioni, per impossibilità nell’investire o per qualsiasi
reminiscenza di stampo vagamente “luddistico”, si è destinati a soccombere, prima
o poi. In uno scenario globale e fortemente concorrenziale, in cui la capacità di
rispondere tempestivamente alle richieste di mercato è in cima alla lista, l’apertura
a una nuova forma di intelligenza in fabbrica è indiscutibile.
All’interno della Smart Factory ideale sono diverse le declinazioni che impattano
(positivamente) sul business: l’ottimizzazione dei processi grazie a una maggiore
efficienza lavorativa, un più intelligente utilizzo dei macchinari in ottica di
manutenzione predittiva, i minori sprechi e i tempi di reazione accelerati sono la
parte evidente della questione.
Più precisamente, in una Smart Factory, anche la manutenzione diventa “smart”.
Gli strumenti per la Smart Maintenance, ancora una volta si tratta di software di
alto livello, non sostituiscono il lavoro dell’uomo ma lo agevolano nell’ottica già
definita di Predictive Maintenance. In questo scenario, l’operatore ha a disposizione
uno strumento che segnala gli interventi di manutenzione in base all’effettivo
comportamento di usura e che lo aiuti in una migliore comprensione delle dinamiche
di funzionamento di una macchina. Di più: i sistemi di assistenza mobile e i robot
collaborativi – capaci di dialogare tra di loro - rappresenteranno nel prossimo futuro
la nuova frontiera della manutenzione all’interno del paradigma Industry 4.0, sempre
nell’ottica di supportare o di sollevare la risorsa umana da attività ripetitive ma
comunque dispendiose in termini di tempo e denaro. Cosa c’è di meglio, dunque,
che possa impattare così positivamente sui costi di manutenzione, e quindi sul
business, di un software progettato per l’ottimizzazione e il supporto agli interventi
o di una squadra di robot progettata per compiere lavori intellettualmente poco
impegnativi?
Infine, merita un’ultima riflessione lo scenario del Marketing 4.0. Grazie all’Industry
4.0, per la prima volta è possibile ottenere economie di scala anche per piccole
quantità. Modellando l’offerta in tempo reale oppure partendo da basi modulari
comuni, si ampliano le potenzialità di personalizzazione. Di questa estrema versatilità
ne godranno le proposizioni commerciali e di marketing, molto più dinamiche,
aggiornate e competitive.
14“Industry 4.0 is more than just a flashy catchphrase. A confluence of trends and
technologies promises to reshape the way things are made”. Lo dicono Cornelius
Baur e Dominik Wee di McKinsey & Company. In fondo “reshape the way things are
made”, rimodellare il modo in cui sono fatte le cose è l’obiettivo di chiunque abbia
avviato un impianto di produzione di qualsiasi tipo ed ora è possibile raggiungerlo
grazie all’Industry 4.0.
“Industry 4.0 è più di un termine a effetto. È una convergenza di
trend e tecnologie che promettono di rimodellare il modo in cui
gli oggetti vengono creati”
Glossario: i nuovi termini dell’Industry 4.0
In principio fu il machine-to-machine, poi il network di filiera fino al Machine Learning,
al Predictive Maintenance e all’Adaptive Machine. Insomma, un sistema ciberfisico
in grado di generare miliardi di informazioni, i Big Data. Abbiamo volutamente
riassunto in questa iperbole dialettica tutti i termini che abbiamo imparato almeno
a riconoscere negli ultimi anni, magari senza inquadrarne il reale potenziale.
Vediamone il significato e il singolo apporto all’Industry 4.0.
SISTEMA
CIBERFISICO
Si tratta di un nuovo termine che, in pratica, definisce qualcosa di ben noto
già ai tempi dell’Industria 3.0. Un sistema ciberfisico (CPS, Cyber Physical
System) è un sistema informatico capace di interagire con il sistema
fisico in cui opera ed è costituito da elementi meccanici, elettronici ed
elettromeccanici, da sensori, da un sistema di controllo automatico e da
capacità di calcolo e comunicazione.
15MACHINE-TO
MACHINE
È l’espressione dell’interscambio di informazioni tra le macchine grazie
alla rete e alle componenti di connessione, per mezzo di connessioni
fisiche o wireless. Quando questo dialogo esce dal perimetro della
singola fabbrica, è possibile immaginare un network di filiera: una rete di
interscambio di informazioni tra tutti gli operatori di filiera.
BIG
DATA
L’enorme mole di dati che ogni singola macchina può generare, che
transita in ogni sistema composto da macchine, elaboratori, software e
uomo. Grazie ai numerosi sensori che possono essere integrati all’interno
di sistemi di automazione industriale, la quantità dei dati generabili è
diventata immensa. Si tratta di informazioni relative al funzionamento,
quindi allo stato della singola macchina nell’ecosistema generale.
Per interpretarli e gestirli è necessaria una nuova generazione di
piattaforme software che assolvono, essenzialmente, a una serie
di funzioni quali: acquisizione, filtro, elaborazione, visualizzazione,
reportistica. L’intelligenza dei software permette all’uomo di scegliere le
fonti di acquisizione, di filtrare i dati realmente necessari, di visualizzarli
attraverso console di gestione e di fornire le reportistiche utili a una
corretta interpretazione e verifica dei dati. Per la Governance dei dati è
fondamentale stabilire delle metriche legate agli obiettivi di business che
si vogliono raggiungere (maggiore produttività, ottimizzazione, controllo
della qualità, compliance) e per questo è fondamentale l’apporto di
un’entità consulenziale fortemente competente in quest’ambito. I Big
Data rappresentano una grande opportunità per il fornitore, che può
inserire questa componente di servizio alla propria offerta, a patto che ne
sia pienamente padrone.
“La difficoltà di gestione dei Big Data introduce una nuova
opportunità per gli OEM che possono lavorare sullo stesso
progetto insieme a software partner specializzati”
16MACHINE
LEARNING
Il termine è sufficientemente esaustivo. I dati raccolti concorrono
a costruire una memoria razionale non solo all’interno delle singole
macchine, ma anche di tutta l’architettura. Grazie a questa memoria, la
macchina impara dagli errori e si auto-configura per evitare di ripeterli.
ADAPTIVE
MACHINE
La stessa memoria razionale concorre, attraverso specifici algoritmi, a
rendere la macchina capace di adattarsi autonomamente al contesto
ovvero a sviluppare una caratteristica di resilienza mai avuta prima. La
macchina è in grado di adeguare le proprie mansioni a seconda delle
condizioni ambientali, definite dai dati che raccoglie grazie a sensori, cavi
ibridi o altri sistemi di connessione wireless. In questo modo è possibile,
per esempio, far sì che i tempi di produzione si adeguino alle circostanze.
PREDICTIVE
MAINTENANCE
Un ulteriore esempio del contributo che i Big Data e gli algoritmi di Machine
Learning possono fornire all’automazione industriale è la Predictive
Maintenance. Ovvero la capacità della macchina, in un futuro non troppo
lontano, di prevedere situazioni critiche, agire per evitarle o addirittura
manutenersi completamente da sola, ancora una volta grazie a sensori
che ne controllano in tempo reale il funzionamento e all’elaborazione
razionale dei dati raccolti sullo stato della macchina, del cobot o del cloud.
17SEW-EURODRIVE s.a.s Via Gian Lorenzo Bernini, 12, 20020 Solaro (MI) Attribuzione - Non commerciale - Non opere derivate CC BY-NC-ND
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