La quarta rivoluzione industriale è caratterizzata dall’avvento dell’ecosistema digitale: i concetti di Internet of Things (IoT) e Internet of Services (IoS) nella produzione e “nell’inventory management”
Tutto ciò permette alle fabbriche di diventare “intelligenti”, con sistemi di produzione integrati verticalmente e orizzontalmente.
Il driver principale è la tecnologia, poiché Industria 4.0 è un termine collettivo per indicare proprio le tecnologie e i concetti di organizzazione della catena del valore.
L’ecosistema digitale e le piattaforme di produzione connesse e integrate svolgono un ruolo importante nell’affrontare le pressioni competitive e nello sviluppo di nuove applicazioni e servizi. In questo articolo analizziamo che cosa significa integrare un ecosistema digitale in impresa e qual è il ruolo dell’Internet of Things e dei “dati” di cui sentiamo sempre più parlare.
Ecosistema digitale: dal monitoraggio remoto al condition monitoring
Nelle prime fasi della digitalizzazione del settore industriale si parlava principalmente di sistemi di monitoraggio remoto delle macchine (RMMS): tipicamente prodotti software che, abbinati agli strumenti, consentivano di monitorare le attrezzature e i dispositivi in impianto.
L’avvento dell’Internet of Things nel settore industriale ha spinto l’adozione della raccolta di informazioni basata su sensori, per affrontare i problemi legati principalmente ai tempi di fermo macchina e ai ritardi nella produzione. In questo modo, il monitoraggio della macchina si evolve verso il monitoraggio delle condizioni (condition monitoring), che è la pratica di monitorare i dispositivi, solitamente con sensori esterni, al fine di raccogliere i dati necessari per la diagnosi sullo stato di salute. Per raggiungere questo obiettivo, vengono utilizzati sistemi di acquisizione dati per monitorare tutti i tipi di apparecchiature e dispositivi industriali.
Oggi, oltre al monitoraggio delle condizioni, si stanno sviluppando altri tipi di servizi per rispondere a necessità come la manutenzione preventiva, la misurazione dell’autonomia e dell’operatività dei sistemi, il monitoraggio dell’energia o delle prestazioni dell’impianto; di conseguenza, i responsabili dei processi hanno necessità di una maggior digitalizzazione per ricevere e interpretare tutti i dati necessari.
Ecosistema digitale: il ruolo dell’Internet of Things
La digitalizzazione della produzione collega, tramite il cosiddetto internet delle cose (IoT) persone, dispositivi di processo, macchinari e impianti. Come abbiamo già accennato, un ecosistema digitale consente una maggior disponibilità di dati legati alla produzione: la loro raccolta, archiviazione ed elaborazione fa sì che essi descrivano con precisione il contesto in cui il prodotto viene fabbricato, il processo di fabbricazione, lo stato di salute degli asset di produzione e l’intera rete del valore. L’ecosistema digitale svolge quindi un ruolo cruciale nel consentire una miglior visione dello scenario, finalizzata all’ottimizzazione della produzione da diverse prospettive quali efficienza, disponibilità, qualità del prodotto finale, prestazioni degli asset e così via.
È chiaro, quindi, come l’Internet of Things industriale influenzi ampie porzioni del processo di produzione, e in modo significativo.
La spinta verso un ecosistema produttivo digitale include però la necessità di modelli condivisi, accordi su interfacce e protocolli di comunicazione industriale, e interoperabilità dei dati.
Sensori di numerose tipologie sono già ampiamente utilizzati nell’ambiente di produzione, ma mentre il loro uso diventerà più diffuso, la capacità di connettere e trasmettere dati più velocemente e con una migliore integrità sarà il vero fattore abilitante dell’IIoT.
Ecosistema digitale: il ruolo dei dati e della loro trasmissione
I dati alimentano l’Industria 4.0 e gli ecosistemi digitali. L’analisi dei dati è il prerequisito base per l’implementazione delle applicazioni digitali in impresa.
Man mano che gli ecosistemi digitali si espandono, aumenta anche l’importanza di stabilire forti livelli di sicurezza, supportati da processi trasparenti e integrità dell’origine dei dati. Sistemi di gestione dati che garantiscano la loro integrità possono aiutare le aziende a evitare violazioni e a gestire meglio le interruzioni delle operazioni: questa è la prima preoccupazione legata alla sicurezza dei dati, secondo una ricerca di pwc.
I protocolli e i framework di connettività consentono ai responsabili d’impianto di raccogliere e trasferire dati in modo più rapido e accurato, dai sensori fino al cloud, per l’aggregazione e l’analisi. Gli esempi includono:
- il protocollo IO-Link, introdotto dai fornitori di sensori;
- il protocollo OPC UA, che supporta una maggiore interoperabilità e una trasmissione più sicura delle informazioni al cloud.
Ecosistema digitale in impresa: i driver dell’adozione
Di seguito sono riportati i fattori chiave per rendere gli ecosistemi digitali in impresa una realtà sempre più presente e strategica.
1. Connettività e tecnologia
I settori industriali possono generare enormi quantità di dati. La tecnologia per la loro acquisizione e analisi apre a nuove opportunità di ottimizzazione e monetizzazione.
2. Standardizzazione e sicurezza
L’industria ha bisogno di standard comuni per consentire a prodotti, macchine e apparecchiature intelligenti di diversi produttori di interagire senza problemi. Con l’uso industriale del cloud, la sicurezza rimane la principale preoccupazione da superare.
3. Produzione e competitività
L’adozione dell’internet delle cose a livello industriale può accelerare i tassi di produttività in fabbrica, riducendo i tempi di inattività non pianificati e aumentando la disponibilità degli impianti.
In conclusione, l’adozione dell’IoT industriale e degli ecosistemi digitali in impresa ha subito un’accelerazione con l’ingresso delle nuove tecnologie e lo sprint a cui l’emergenza sanitaria ha costretto l’intero settore produttivo.
Secondo un report di IHS Markit, entro il 2030 i dispositivi IoT installati supereranno i 125 miliardi. Gli ecosistemi digitali saranno sempre più fondamentali per l’interpretazione dei dati e un miglior sviluppo degli impianti industriali, nonché delle performance e della competitività aziendale.
