Il legame tra smart manufacturing e Industry 4.0 ormai è assodato. Anche i provvedimenti che in Italia si sono succeduti a partire dal 2016, con il primo Piano Industria 4.0 volto a supportare le imprese nel loro percorso di trasformazione digitale, oggi tendono a focalizzarsi sul sostengo alla produzione “intelligente”.
Il ministro dello Sviluppo economico Stefano Patuanelli, durante la sua audizione in Senato dell’ottobre scorso incentrata sul Recovery Plan, ha affermato che “il rafforzamento del pacchetto smart manufacturing è fondamentale nella nostra politica di sviluppo economico”.
Il riconoscimento anche delle istituzioni dell’importanza dello smart manufacturing quale esito principale della quarta rivoluzione industriale è suffragato dai molti studi condotti sull’argomento. Fra i più interessanti si possono citare quelli dell’Osservatorio Industria 4.0 del Politecnico di Milano che, attraverso le sue ricerche, ha identificato le leve più significative in grado di rendere smart tutti i processi: dalla produzione alla logistica, dalla manutenzione alla sicurezza, fino alla qualità.
Smart manufacturing: tecnologie IT/OT e l’importanza dei dati
Ciò che emerge dalle indagini dell’Osservatorio è anzitutto una crescita robusta, tra il periodo 2015-2018 e il biennio 2018-2019, nella scelta di alcune tecnologie abilitanti suddivise tra Information Technology (IT) e Operational Technology (OT). Appartengono alle prime Industrial IoT, Industrial Analytics e Cloud. Fanno parte invece delle OT l’Advanced HMI, l’Advanced Automation e l’Additive Manufacturing.
Nell’ambito dello smart manufacturing, o più in generale della smart factory, IoT e Analytics manifestano una tendenza all’adozione particolarmente accentuata. Questo trend si spiega con la centralità che i dati assumono nell’ottimizzazione di tutte le fasi della produzione. Con riferimento alla smart maintenance, per esempio, in una delle ultime ricerche dell’Osservatorio si legge: “L’implementazione di tecnologie di sensoristica embedded e connessa, l’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale abilitati da big data, l’utilizzo di virtual e augmented reality, strumenti di simulazione in cloud e wearable device, consentono l’ottimizzazione delle attività di manutenzione, nonché approcci di manutenzione predittiva su macchine e impianti”.
Se da una parte i Big Data Analytics garantiscono una corretta gestione del dato, dall’altra cybersecurity e Blockchain consentono una data management sicura e robusta in tutti gli step del data lifecycle.
La Predictive Analytics che rende davvero smart la produzione
La predittività, cioè l’attitudine ad anticipare un fenomeno prima che si verifichi in virtù dell’analisi statistica su una mole enorme di dati pregressi, non è solo tipica della Predictive Maintenance. Infatti, gli Industrial Analytics consentono di pianificare con maggiore precisione il flusso della produzione e di intervenire tempestivamente laddove si riscontrino anomalie, ritardi o colli di bottiglia.
Il manifatturiero, e non solo, solitamente adotta degli indicatori KPI per monitorare gli standard di conformità da vari punti di vista (tempistiche di lavorazione, qualità del prodotto, evasione di un ordine ecc.). Basti pensare ai classici parametri OEE (Overall Equipment Effectiveness) con i quali viene calcolata l’efficacia complessiva di un impianto. Con la differenza che se in passato l’OEE metteva a confronto valori teorici di produzione con dati che non era sempre facile raccogliere a bordo macchina, oggi la qualità e la quantità dei dati raccolti si presta non solo al confronto real time, ma anche alla Predictive Analytics.
Servitization, un altro modo per rendere smart il manufacturing
Il paradigma di Industry 4.0 sta modificando anche i modelli consueti di business, oltre che le dinamiche proprie dell’ambito produttivo. Lo smart manufacturing, infatti, è sempre più spesso collegato al concetto di servitization. Dal punto di vista metodologico, la cosiddetta servitizzazione prevede un’offerta, da parte delle aziende specializzate nella produzione di beni, anche di servizi aggiuntivi proposti nella fase successiva alla vendita del bene.
Il carattere innovativo, e quindi “smart”, di questo meccanismo deriva dalla possibilità di attingere ai dati di utilizzo del bene venduto, di analizzarli in anticipo e in modo sicuro grazie alle moderne tecnologie d’avanguardia Big Data, Cybersecurity e Blockchain. In questo modo, attraverso l’implementazione delle Digital Enabler Technologies, si scardinano i processi tradizionali che, per esempio, nella manutenzione si limitano a un servizio reattivo o a una pianificazione di interventi periodici standardizzati. È lo stesso produttore che, nell’ottica della servitizzazione, adotta strategie di condition monitoring con cui conoscere continuamente le condizioni del macchinario o del sistema, arrivando perfino ad intervenire in chiave di Predictive Maintenance qualora fosse necessario anche attraverso oculos di AR/VR che permettono all’operatore di poter monitorare costantemente sistemi e processi e poter intervenire in real time in caso di malfunzionamenti.
Lo smart manufacturing, in definitiva, è tale anche per questa offerta combinata di prodotto e servizio che non ha precedenti nella storia.
La svolta innovativa nell’Industry4.0 sarà rappresentata dall’implementazione delle moderne tecnologie Digital Enabler, quali IoT, Big Data, Artificial Intelligence, Machine Learning, Cybersecurity, Blockchain che consentiranno non solo di ottimizzare tutte le fasi della production lifecycle ma anche e soprattutto garantire la cosiddetta, smart maintenance, ovvero sistemi altamente innovativi di Manutenzione Predittiva su macchinari e impianti. Risultati che è possibile ottenere e misurare con l’implementazione della soluzione Relatech ReFab4.0, AIoT Predictive Maintenance Solution, dedicata specificamente alla tematica della Industria4.0 per l’analisi di dati e monitoraggio predittivo applicato a sistemi e processi produttivi.
