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.
