Che cos'è l'Industry 4.0?

L'Industria 4.0 è un insieme di cambiamenti tecnologici per creare un quadro coerente da introdurre nel processo di produzione. Naturalmente, l'essenza dell'Industria 4.0 riguarda il modo in cui i prodotti sono fatti, il fenomeno interesserà molto probabilmente ogni parte del nostro mondo e ha implicazioni in tutti i tipi di attività. Una definizione semplicistica di Industria 4.0 è "l'applicazione dell'IoT, del cloud computing, dei sistemi ciberfisici (CPS) e del cognitive computing nell'ambiente della produzione e dei servizi". L'automazione e la connettività nel mondo della produzione non è una novità. I passaggi da fisico a digitale (prendere azioni fisiche e convertirle in documenti digitali) e da digitale a digitale (condividere informazioni utilizzando l'IA) fanno parte della produzione ormai da anni. Tuttavia, con l'introduzione dei facilitatori di cui sopra, insieme alla robotica, la produzione può ora procedere a un livello completamente connesso e flessibile per promuovere un valore maggiore sia all'interno della fabbrica stessa sia attraverso l'intera catena di fornitura. È essenzialmente il passaggio dal digitale al fisico (applicare algoritmi per tradurre le decisioni del mondo digitale per effettuare cambiamenti nel mondo fisico) la parte più importante dell'Industria 4.0.

È classificata come Industria 4.0 perché segue la terza rivoluzione industriale dell'era dei computer, compie un ulteriore passo in avanti e fa riferimento a computer autogestiti alimentati da dati e apprendimento automatico. Man mano che le fabbriche diventano più intelligenti, imparando da un afflusso di dati proveniente da tutti i suoi sistemi, diventeranno più produttive e meno dispendiose. "Industrie 4.0" è stato inizialmente coniato nel 2013 dal governo tedesco e fa parte della sua strategia high tech con l'intenzione di mantenere ed evitare di perdere vantaggi industriali contro altri paesi.

L'industria 4.0 è molto più che semplice rilevamento e apprendimento: è la fornitura di flussi di lavoro globali automatizzati e interconnessi che automatizzano i processi per migliorare la qualità e aumentare la disponibilità dei macchinari. È la combinazione di mondi fisici e digitali che consentono una collaborazione tra reparti, partner e persone. È l'evoluzione delle fabbriche verso ecosistemi autoguarenti e autogestiti che utilizzano l'automazione, la virtualizzazione dei dati, la connettività wireless e i sensori IoT. Con l'Industria 4.0, il processo di produzione è più veloce e più efficiente che in passato, grazie all'analisi di un'enorme quantità di dati di produzione e all'applicazione dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale.

La disponibilità di sensori a basso costo che possono essere adattati ai vecchi macchinari, l'archiviazione dei dati, la big data analytics, i dispositivi intelligenti e la tecnologia cloud consentono ora ai produttori di avere in tempo reale una visione dettagliata delle operazioni di produzione relativamente ad apparecchiature, persone, fornitori, linee di lavorazione e siti produttivi. Senza analizzare un'enorme quantità di dati e agire in tempo reale quando si verificano condizioni critiche, c'è poco spazio per migliorare il prodotto.

Molti esperti del settore concordano sul fatto che solo il 5% circa di tutte le fonti di dati disponibili in una fabbrica viene attualmente sfruttato. La maggior parte delle aziende si limita a raccogliere dati di processo e normalmente li usa solo per scopi di registrazione piuttosto che come base per migliorare le operazioni. Sono molte le sfide che i produttori devono affrontare oggi e che richiedono un cambiamento. In primo luogo, c'è una proliferazione di prodotti. Ci sono più opzioni per i consumatori che rendono difficile per i produttori differenziarsi. I cicli di vita più brevi dei prodotti richiedono che i processi di produzione siano in costante evoluzione e aggiornamento. I prodotti che vanno sul mercato stanno diventando più complicati e richiedono che più ambiti dell'azienda lavorino insieme per avere successo. Oggi è oggettivamente più difficile portare un prodotto competitivo sul mercato. Ora i prodotti arrivano sul mercato molto più rapidamente, il mercato ha più concorrenza e ci sono più opzioni che mai.

Un'altra tendenza è la richiesta dei clienti di prodotti altamente personalizzati. C'è uno spostamento dalle produzioni di massa verso la personalizzazione di massa. Produttori di occhiali, scarpe e molti altri consentono ai clienti di personalizzare completamente il prodotto e selezionare tra più scelte direttamente sui loro siti web. Una volta fatta la personalizzazione, viene generato un nuovo ordine di produzione solo per quel singolo articolo.

Facilitatori della tecnologia per l'Industria 4.0

Le caratteristiche principali delle linee guida consigliate per le nuove strategie high tech sono:

Interoperabilità: sistemi ciberfisici (software incorporato nell'hardware come sensori, processori e tecnologie di comunicazione) che permettono agli esseri umani e alle industrie di connettersi e comunicare tra loro.

Virtualizzazione: la creazione di una copia virtuale della fabbrica collegando i dati dei sensori con modelli di impianti virtuali e modelli di simulazione; nota come Gemello Digitale della fabbrica.

Decentramento: capacità dei sistemi ciberfisici di prendere decisioni autonomamente e di produrre localmente grazie a tecnologie come la stampa 3d.

Capacità in tempo reale: la capacità di raccogliere e analizzare i dati e fornire immediatamente le informazioni utili derivate.

Orientamento al servizio: i servizi sono disponibili su Internet of Services (IoS) e possono essere utilizzati da altri partecipanti. Per IoS intendiamo API per scambiare informazioni tra B2C e B2B.

Modularizzazione: adattamento flessibile delle fabbriche ai requisiti mutevoli sostituendo o espandendo i singoli moduli.

Per avere successo, le informazioni immagazzinate create in passato devono essere scomposte. Connettersi a più fonti di dati diverse, unificare i dati fondamentali ed evitare informazioni ridondanti permette ai produttori di interconnettere più reparti e attività per operare su dati a livello industriale.

L'IT sta diventando sempre più parte integrante del processo di produzione. In passato, aveva il ruolo di sostenere il processo di produzione, ora questo è cambiato. L'IT non è solo di supporto, ma ha un ruolo primario e pervasivo nell'intero processo di produzione.

I principali casi d'uso dell'Industria 4.0

Analisi predittiva

Lo studio McKinsey conferma la promessa: "Un approccio big data analytics o advanced analytics può portare a un aumento del 20-25 per cento del volume di produzione e a una riduzione fino al 45 per cento dei tempi morti". I tempi morti sono costosi e abbassano il tuo KPI OEE. Passare da un approccio reattivo a uno proattivo sarà la chiave per competere in modo energico.

Machine Learning

I progressi nell'apprendimento automatico hanno portato alla crescente adozione di pratiche di produzione snella e Sei Sigma. Le tecniche di apprendimento automatico impiegano una classe emergente di algoritmi che effettivamente apprendono dai dati presentati e costruiscono automaticamente il miglior modello possibile per ogni serie di dati. Ciò permette agli analisti che hanno poca esperienza in statistica e modellazione di risolvere problemi complessi altrimenti fuori dalla loro portata. Questi sviluppi si sono tradotti direttamente in miglioramenti della qualità dei prodotti e in una riduzione degli sprechi o della rilavorazione dei prodotti. L'applicazione dell'analisi dei dati su una moltitudine di parametri di produzione aiuta a capire la migliore configurazione dei macchinari per un ordine specifico o a evitare le impostazioni dei macchinari che in realtà possono produrre una cattiva qualità e portare a sprechi.

Interoperabilità e intelligenza artificiale

La maturità dei sistemi ciberfisici permette agli esseri umani, al prodotto stesso e alle macchine della smart-factory di connettersi e comunicare tra loro ricavando informazioni in tempo reale. Non solo è presente un'interazione uomo-macchina, ma con i sistemi ciberfisici decentralizzati le macchine possono prendere decisioni autonomamente. Un ottimo esempio di interazione uomo-macchina viene dall'industria automobilistica. Gli operai altamente specializzati indossano braccialetti in grado di tracciare il loro spostamento e avvisarli quando avviene un movimento in una direzione sbagliata o durante l'assemblaggio quando la coppia di serraggio applicata è sufficiente. Questo non solo migliora la sicurezza, ma evita anche il ripetersi di movimenti errati che potrebbero provocare incidenti sul lavoro e peggiorare nel tempo.

Le aree chiave di applicazione dei principi dell'Industria 4.0 sono:

• Attività di produzione
• OEE & produttività della fabbrica
• MANUTENZIONE PREDITTIVA
• Attrezzature e monitoraggio dei processi in tempo reale
• Ottimizzazione del processo
• Monitoraggio della qualità in tempo reale
• Rendimento del prodotto e analisi delle cause primarie
• Affidabilità e garanzia

Introducendo la data analytics, l'apprendimento automatico e le capacità di IA, una fabbrica abilitata all'Industria 4.0 è spesso definita una Smart Factory o indicata come Intelligent Manufacturing. In una fabbrica intelligente, le apparecchiature "imparano" a prevedere le anomalie e a prendere decisioni decentralizzate in tempo reale per rispondere agli eventi. Molti produttori stanno già utilizzando componenti di una fabbrica intelligente come la realtà aumentata per aiutare a riparare le macchine, ma una vera fabbrica intelligente è l'espressione di un approccio olistico.

Utilizzando un sistema Smart Factory, tutti i dati rilevanti vengono aggregati, analizzati e seguiti. All'interno delle fabbriche intelligenti strutturate in maniera modulare, i sistemi ciberfisici monitorano i processi fisici, creano una copia virtuale del mondo fisico e prendono decisioni decentralizzate. Attraverso l'Internet of Things, i sistemi ciberfisici comunicano tra loro e con gli esseri umani in tempo reale e tramite l'Internet of Services. Sensori, dispositivi, persone e processi sono parte di un ecosistema connesso con i seguenti obiettivi:

• Ridurre i tempi di inattività
• Contenere al minimo eccedenze e difetti
• Deep insights
• Eseguire analisi più approfondite, ottenere una visibilità end-to-end in tempo reale.
• Implementazione di un gemello digitale della fabbrica

I produttori che sono in grado di monitorare continuamente i processi, le apparecchiature, le persone, i fornitori e di prendere decisioni predittive automatizzate miglioreranno la produttività e otterranno un vantaggio competitivo rispetto a quelli che adottano un approccio isolato. La necessità di macchine "intelligenti" continuerà a crescere e le organizzazioni hanno bisogno di attuare una soluzione che incorpori data analytics a supporto delle operazioni, analisi predittiva o preventiva, integrazione di big data con fonti di big data, analytics e azioni in tempo reale e l'integrazione in tempo reale dell'IoT.

Gli obiettivi dello Smart Manufacturing, le risorse produttive (macchine, apparecchiature, persone e fabbriche) e i processi che queste svolgono sono migliori quando sono automatizzati, integrati, monitorati e continuamente valutati per consentire alle persone di lavorare in modo più intelligente, prendere decisioni tempestive e informate ed eseguire operazioni più efficienti.

Il prossimo passo arriverà con l'introduzione della tecnologia cellulare 5G. Ciò permetterà ai produttori di spostarsi sempre più verso tecnologie incentrate sul cloud grazie alla sua maggiore velocità e alla minore latenza. Una diminuzione della latenza significa una capacità di dati molto più elevata per consentire alle macchine e ai sistemi di reagire prontamente in tempo reale. La rete 5G garantisce l'affidabilità della connessione. Gli operatori possono lavorare con i controlli delle macchine in qualsiasi punto dell'officina con la sicurezza che le connessioni non verranno perse. Per la prima volta, il 5G offre una velocità di trasmissione dati e un'affidabilità paragonabile alla comunicazione via cavo.

Il passaggio dai modi tradizionali e lineari di ricevere informazioni all'analytics e all'intelligenza in tempo reale potrebbe cambiare completamente la maniera in cui i prodotti vengono fabbricati. L'industria 4.0 semplicemente travalica tutte le tecnologie elencate sopra. Si tratta principalmente delle modalità in cui le organizzazioni possono sfruttarle, unirle e migliorare le operazioni e la crescita. Le organizzazioni devono capire come utilizzare al meglio queste nuove tecnologie per rimanere competitive.

L'industria 4.0 è molto più che semplice rilevamento e apprendimento: è la fornitura di flussi di lavoro globali automatizzati e interconnessi che automatizzano i processi per migliorare la qualità e aumentare la disponibilità dei macchinari. È la combinazione di mondi fisici e digitali che consentono una collaborazione tra reparti, partner e persone. È l'evoluzione delle fabbriche verso ecosistemi autoguarenti e autogestiti che utilizzano l'automazione, la virtualizzazione dei dati, la connettività wireless e i sensori IoT. Con l'Industria 4.0, il processo di produzione è più veloce e più efficiente che in passato, grazie all'analisi di un'enorme quantità di dati di produzione e all'applicazione dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale.

La disponibilità di sensori a basso costo che possono essere adattati ai vecchi macchinari, l'archiviazione dei dati, la big data analytics, i dispositivi intelligenti e la tecnologia cloud consentono ora ai produttori di avere in tempo reale una visione dettagliata delle operazioni di produzione relativamente ad apparecchiature, persone, fornitori, linee di lavorazione e siti produttivi. Senza analizzare un'enorme quantità di dati e agire in tempo reale quando si verificano condizioni critiche, le possibilità di migliorare il prodotto si riducono.

Molti esperti del settore concordano sul fatto che solo il 5% circa di tutte le fonti di dati disponibili in una fabbrica viene attualmente sfruttato. La maggior parte delle aziende si limita a raccogliere dati di processo e normalmente li usa solo per scopi di registrazione piuttosto che come base per migliorare le operazioni. Sono molte le sfide che i produttori devono affrontare oggi e che richiedono un cambiamento. In primo luogo, c'è una proliferazione di prodotti. Ci sono più opzioni per i consumatori che rendono difficile per i produttori differenziarsi. I cicli di vita più brevi dei prodotti richiedono che i processi di produzione siano in costante evoluzione e aggiornamento. I prodotti che vanno sul mercato stanno diventando più complicati e richiedono che più aspetti dell'azienda lavorino insieme per avere successo. Ed è più difficile portare un prodotto competitivo sul mercato di questi tempi. I prodotti arrivano sul mercato molto più rapidamente ora, il mercato ha più concorrenza e ci sono più opzioni che mai.

Un'altra tendenza è la richiesta dei clienti di prodotti altamente personalizzati. C'è uno spostamento dalle produzioni di massa verso la personalizzazione di massa. Produttori di occhiali, scarpe e molti altri consentono ai clienti di personalizzare completamente il prodotto e selezionare tra più scelte direttamente sui loro siti web. Una volta fatta la personalizzazione, viene generato un nuovo ordine di produzione solo per quel singolo articolo.

Facilitatori della tecnologia Industria 4.0

Le caratteristiche principali delle linee guida suggerite per le nuove strategie high tech sono:

Interoperabilità: sistemi ciberfisici (software incorporato nell'hardware come sensori, processori e tecnologie di comunicazione) che permettono agli esseri umani e alle industrie di connettersi e comunicare tra loro.

Virtualizzazione: creazione di una copia virtuale della fabbrica collegando i dati dei sensori con modelli di impianti virtuali e modelli di simulazione; nota come Gemello Digitale della fabbrica.

Decentramento: capacità dei sistemi ciberfisici di prendere decisioni autonomamente e di produrre localmente grazie a tecnologie come la stampa 3d.

Capacità in tempo reale: la capacità di raccogliere e analizzare i dati e fornire immediatamente le informazioni utili derivate.

Orientamento al servizio: i servizi sono disponibili su Internet of Services (IoS) e possono essere utilizzati da altri partecipanti. Per IoS intendiamo API per scambiare informazioni tra B2C e B2B.

Modularizzazione: adattamento flessibile delle fabbriche ai requisiti mutevoli sostituendo o espandendo i singoli moduli.

Per avere successo, le informazioni immagazzinate create in passato devono essere scomposte. Connettersi a più fonti di dati diverse, unificare i dati fondamentali ed evitare informazioni ridondanti permette ai produttori di interconnettere più reparti e attività per operare su dati a livello industriale.

L'IT sta diventando sempre più parte integrante del processo di produzione. In passato, aveva il ruolo di sostenere il processo di produzione, ora questo è cambiato. L'IT non è solo di supporto, ma ha un ruolo primario e pervasivo nell'intero processo di produzione.

I principali casi d'uso dell'Industria 4.0

Analisi predittiva

Lo studio McKinsey conferma la promessa: "Un approccio big data analytics o analytics avanzata può portare a un aumento del 20-25 per cento del volume di produzione e a una riduzione fino al 45 per cento dei tempi morti". I tempi morti sono costosi e abbassano il tuo KPI OEE. Passare da un approccio reattivo a uno proattivo sarà la chiave per competere in modo energico.

Machine Learning

I progressi nell'apprendimento automatico hanno portato alla crescente adozione di pratiche di produzione snella e Sei Sigma. Le tecniche di apprendimento automatico impiegano una classe emergente di algoritmi che effettivamente apprendono dai dati presentati e costruiscono automaticamente il miglior modello possibile per ogni serie di dati. Ciò permette agli analisti che hanno poca esperienza in statistica e modellazione di risolvere problemi complessi altrimenti fuori dalla loro portata. Questi sviluppi si sono tradotti direttamente in miglioramenti della qualità dei prodotti e in una riduzione degli sprechi o della rilavorazione dei prodotti. L'applicazione dell'analisi dei dati su una moltitudine di parametri di produzione aiuta a capire la migliore configurazione dei macchinari per un ordine specifico o a evitare le impostazioni dei macchinari che in realtà possono produrre una cattiva qualità e portare a sprechi.

Interoperabilità e intelligenza artificiale

La maturità dei sistemi ciberfisici permette agli esseri umani, al prodotto stesso e alle macchine della smart-factory di connettersi e comunicare tra loro ricavando informazioni in tempo reale. Non solo è presente un'interazione uomo-macchina, ma con i sistemi ciberfisici decentralizzati le macchine possono prendere decisioni autonomamente. Un ottimo esempio di interazione uomo-macchina viene dall'industria automobilistica. Gli operai altamente specializzati indossano braccialetti in grado di tracciare il loro spostamento e avvisarli quando avviene un movimento in una direzione sbagliata o durante l'assemblaggio quando la coppia di serraggio applicata è sufficiente. Questo non solo migliora la sicurezza, ma evita anche il ripetersi di movimenti errati che potrebbero provocare incidenti sul lavoro e peggiorare nel tempo.

Le aree chiave di applicazione dei principi dell'Industria 4.0 sono:

• Attività di produzione
• OEE & produttività della fabbrica
• MANUTENZIONE PREDITTIVA
• Attrezzature e monitoraggio dei processi in tempo reale
• Ottimizzazione del processo
• Monitoraggio della qualità in tempo reale
• Rendimento del prodotto e analisi delle cause primarie
• Affidabilità e garanzia

Introducendo la data analytics, l'apprendimento automatico e le capacità di IA, una fabbrica abilitata all'Industria 4.0 è spesso definita una Smart Factory o indicata come Intelligent Manufacturing. In una fabbrica intelligente, le apparecchiature "imparano" a prevedere le anomalie e a prendere decisioni decentralizzate in tempo reale per rispondere agli eventi. Molti produttori stanno già utilizzando componenti di una fabbrica intelligente come la realtà aumentata per aiutare a riparare le macchine, ma una vera fabbrica intelligente è l'espressione di un approccio olistico.

Utilizzando un sistema Smart Factory, tutti i dati rilevanti vengono aggregati, analizzati e seguiti. All'interno delle fabbriche intelligenti strutturate in maniera modulare, i sistemi ciberfisici monitorano i processi fisici, creano una copia virtuale del mondo fisico e prendono decisioni decentralizzate. Attraverso l'Internet of Things, i sistemi ciberfisici comunicano tra loro e con gli esseri umani in tempo reale e tramite l'Internet of Services. Sensori, dispositivi, persone e processi sono parte di un ecosistema connesso con i seguenti obiettivi:

• Ridurre i tempi di inattività
• Contenere al minimo eccedenze e difetti
• Deep insights
• Eseguire analisi più approfondite, ottenere una visibilità end-to-end in tempo reale.
• Implementazione di un gemello digitale della fabbrica

I produttori che sono in grado di monitorare continuamente i processi, le apparecchiature, le persone, i fornitori e di prendere decisioni predittive automatizzate miglioreranno la produttività e otterranno un vantaggio competitivo rispetto a quelli che adottano un approccio isolato. La necessità di macchine "intelligenti" continuerà a crescere e le organizzazioni hanno bisogno di attuare una soluzione che incorpori data analytics a supporto delle operazioni, analisi predittiva o preventiva, integrazione di big data con fonti di big data, analytics e azioni in tempo reale e l'integrazione in tempo reale dell'IoT.

Gli obiettivi dello Smart Manufacturing, le risorse produttive (macchine, apparecchiature, persone e fabbriche) e i processi che queste svolgono sono migliori quando sono automatizzati, integrati, monitorati e continuamente valutati per consentire alle persone di lavorare in modo più intelligente, prendere decisioni tempestive e informate ed eseguire operazioni più efficienti.

Il prossimo passo arriverà con l'introduzione della tecnologia cellulare 5G. Ciò permetterà ai produttori di spostarsi sempre più verso tecnologie incentrate sul cloud grazie alla sua maggiore velocità e alla minore latenza. Una diminuzione della latenza significa una capacità di dati molto più elevata per consentire alle macchine e ai sistemi di reagire prontamente in tempo reale. La rete 5G garantisce l'affidabilità della connessione. Gli operatori possono lavorare con i controlli delle macchine in qualsiasi punto dell'officina con la sicurezza che le connessioni non verranno perse. Per la prima volta, il 5G offre una velocità di trasmissione dati e un'affidabilità paragonabile alla comunicazione via cavo.

Il passaggio dai modi tradizionali e lineari di ricevere informazioni all'analytics e all'intelligenza in tempo reale potrebbe cambiare completamente la maniera in cui i prodotti vengono fabbricati. L'industria 4.0 semplicemente travalica tutte le tecnologie elencate sopra. Si tratta principalmente delle modalità in cui le organizzazioni possono sfruttarle, unirle e migliorare le operazioni e la crescita. Le organizzazioni devono capire come utilizzare al meglio queste nuove tecnologie per rimanere competitive.