Industria 4.0

Cos'è e come funziona

L'Industria 4.0 – la quarta rivoluzione industriale – mette insieme mondo digitale e fisico attraverso sensori, Industrial Internet of Things (IIoT) e tecnologie come intelligenza artificiale e machine learning. Queste tecnologie sono integrate nella Ricerca e Sviluppo, nella Produzione, nella Supply Chain, nella Logistica e in altre aree aziendali, per acquisire e analizzare i dati in tempo reale e trasformare le modalità di lavorazione, stoccaggio, impiego e manutenzione di parti e prodotti.

Storia dell'Industria 4.0

L'Industria 4.0 si muove verso una nuova realtà digitale, che sta modificando radicalmente le regole della produzione, delle attività operative e del lavoro. Nella prima rivoluzione industriale, l'acqua e il vapore hanno meccanizzato il lavoro manuale. Nella seconda, l'elettricità e le catene di montaggio hanno consentito di abbattere i costi. Nella terza, abbiamo sfruttato i computer e l'automazione su larga scala per fare tutto in modo più veloce, efficiente e intelligente. La quarta rivoluzione industriale parte dal lavoro precedente per rendere i sistemi di produzione – e i processi utilizzati – intelligenti, autonomi, istantanei e connessi, nelle catene di approvvigionamento e in interi ecosistemi.

Le origini dell'Industria 4.0 risalgono al 2010 quando in Germania il Ministero Federale dell'Istruzione e della Ricerca iniziò a esplorare le tendenze emergenti nell'high-tech e i potenziali vantaggi per la società, come consentire alle persone – e alle aziende – di fare di più con meno risorse. Il termine Industria 4.0 fu usato ufficialmente per la prima volta l'anno successivo, quando le aziende di tutto il mondo iniziarono a parlare seriamente del suo potenziale.

A quel punto il fenomeno ebbe una rapida diffusione, poiché tutti compresero che Internet poteva essere utilizzato per semplificare la raccolta dei dati, trasmettere i dati digitali e abilitare l'Internet of Things (IoT), che stava già prendendo piede in altri Paesi. Da allora in poi, i Paesi hanno lavorato insieme per migliorare l'interoperabilità, consentire la raccolta di dati digitali e l'analisi dei dati in tempo reale con una virtualizzazione completa e sfruttare l'IoT.

Oggi, l'Industria 4.0 è una realtà, non solo un concetto, e può essere pienamente realizzata nell'ambito di grandi e piccole iniziative di trasformazione digitale e di smart factory, o fabbrica intelligente. In tutti i settori, le aziende sono impegnate nella trasformazione digitale dei loro processi di produzione, delle catene di montaggio e delle attività ad alta intensità di risorse. Tutte stanno utilizzando le tecnologie dell'Industria 4.0.

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L'Industria 4.0 oggi

Sfruttando l'accesso ai dati in tempo reale grazie alle tecnologie dell'Industria 4.0, le aziende stanno trasformando radicalmente il modo in cui gestiscono le operations e il business.

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Chi utilizza le tecnologie dell'Industria 4.0?

Le tecnologie dell'Industria 4.0 saranno sempre più presenti nei processi produttivi di tutte le aziende di successo, e quelle che investono oggi in macchine e impianti intelligenti saranno presto leader di mercato. Scopri in che modo le attività industriali di tutto il mondo stanno utilizzando le tecnologie dell'Industria 4.0 per raggiungere la trasformazione digitale e gli obiettivi aziendali strategici.

Produttori di acciaio

I produttori di acciaio utilizzano le tecnologie dell'Industria 4.0 per creare catene di approvvigionamento più resilienti e migliorare la raccolta dei dati e i dati di analisi sulla domanda in tutta l'azienda.

Alimenti, bevande e beni di consumo

Le aziende di processo adottano con entusiasmo le tecnologie dell'Industria 4.0 per migliorare i complessi processi di produzione e le catene di approvvigionamento e creare così un vantaggio competitivo. I modelli di machine learning, ad esempio, vengono utilizzati per prevedere e ottimizzare la resa nei processi di produzione.

Industrie chimiche

Gli impianti chimici stanno diventando fabbriche intelligenti e utilizzano le tecnologie dell'Industria 4.0 per analizzare i dati dei sensori, scoprire nuovi metodi per aumentare i rendimenti e la produttività dei processi di produzione, ridurre il consumo di energia e consentire la manutenzione predittiva.

Case automobilistiche

Le tecnologie dell'Industria 4.0 come l'IoT consentono una produzione più autonoma e agile. Queste tecnologie, inoltre, facilitano le soluzioni di manutenzione predittiva per i veicoli connessi e favoriscono maggiori opportunità per nuovi flussi di entrate.

Produttori high-tech

I produttori high-tech sfruttano le tecnologie dell'Industria 4.0 (come l'IoT e le macchine intelligenti) per ridurre i costi degli input e della produzione di massa e creare nuovi flussi di entrate, anticipando le esigenze dei clienti e superando la concorrenza.

I dati IoT generano valore solo se inizi ad analizzarli e a prendere decisioni più intelligenti.

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Georgia-Pacific si affida ai dati dei sensori, all'IoT e al machine learning per migliorare l'efficienza, ridurre i tempi di inattività e rispondere alle condizioni del mercato.

Come funziona l'Industria 4.0

L'integrazione che consente un flusso di dati in tempo reale tra sistemi digitali non è una novità. Ma lo è acquisire dati in tempo reale dal mondo fisico e utilizzarli per consentire una comunicazione machine-to-machine (M2M) su larga scala per guidare in modo intelligente processi di produzione autonomi in fabbriche, catene di approvvigionamento, magazzini e altro. E questo aspetto rappresenta un elemento centrale dell'Industria 4.0. Si può creare un valore ancora maggiore quando i dati delle operazioni di produzione vengono uniti ai dati operativi di R&D, CRM, ERP, catene di approvvigionamento, magazzino e logistica, e sistemi di assistenza cliente. Le aziende possono raggiungere nuovi livelli di efficienza, automazione, tempi di attività e reattività verso i clienti e abilitare modelli di business e di servizio completamente nuovi.

È possibile a creare valore in questi settori grazie a una vasta gamma di nuove tecnologie come:

  • Internet of Things (IoT). Con i dispositivi e le macchine connesse all'IoT si può migliorare il modo di lavorare e di vivere, il funzionamento delle catene di montaggio, i sistemi logistici, catene di approvvigionamento (supply chain), operations e processi di produzione. Ad esempio, l'IoT può abilitare una fabbrica intelligente che monitora le macchine industriali a individuare i problemi e quindi adattare automaticamente le operazioni per evitare guasti.
  • Big Data. I big data rappresentano i grandi volumi di dati difficili da gestire, sia strutturati che non strutturati, che quotidianamente investono le aziende. Ma non è la quantità dei dati l'aspetto essenziale. Conta invece ciò che le aziende riescono a fare con i dati. I big data possono essere analizzati per ottenere informazioni che portino a decisioni migliori e a manovre strategiche per l'azienda.
  • Cloud computing. Il cloud computing è un modello di distribuzione di tipo subscription-based che fornisce scalabilità e delivery dei dati veloce ed economico, anche in tempo reale, all'interno dei sistemi organizzativi. Inoltre, supporta le funzionalità IoT, che a loro volta possono consentire una maggiore efficienza delle attività operative e nuovi modelli di business.
  • Intelligenza artificiale (AI, Artificial Intelligence) e machine learning. L'AI permette alle macchine di imparare dall'esperienza, di adattarsi ai nuovi input e di svolgere compiti simili a quelli umani. Il machine learning, un ramo dell'AI, è un metodo di analisi dei dati che automatizza la costruzione di modelli analitici e consente ai sistemi di apprendere dai dati, identificare modelli e prendere decisioni con un intervento umano minimo: funzionalità essenziali per creare fabbriche intelligenti e autonome.
  • Digital twin e simulazioni. L'Industria 4.0 consente alle organizzazioni di raccogliere dati e utilizzarli per creare un digital twin virtuale (una replica) di elementi o aree aziendali come una linea di produzione, una fabbrica intelligente e una catena di approvvigionamento. Un digital twin può essere utilizzato per simulare cambiamenti operativi, modifiche ai processi e altre variabili, in modo da comprenderne l'impatto, apportare correzioni e strutturare le decisioni prima che le variazioni vengano introdotte.
  • Stampa 3D e produzione additiva. Con la stampa 3D, i produttori possono centralizzare la progettazione di prodotti e parti, archiviati come codici digitali, e utilizzare la stampa 3D per creare prototipi e successivamente allocare la produzione in fabbriche intelligenti flessibili con capacità disponibile o in fabbriche intelligenti più piccole vicine al cliente. In questo modo i cicli di produzione diventano più brevi e si riducono i materiali e i costi logistici, a favore di una maggiore reattività del mercato. In futuro, piuttosto che gestire centralmente produzione, spedizione e stoccaggio di un pezzo, i clienti potranno acquistare e scaricare i progetti e stampare in 3D quei pezzi o farli produrre localmente.
  • Edge computing. L'edge computing consente di analizzare i dati nel punto in cui vengono generati o nelle sue vicinanze (ad esempio, su un'apparecchiatura di una piattaforma petrolifera nell'oceano) e di agire in base ai risultati analitici. Per analizzare i dati non è necessario spostarli verso un ambiente server, azione che richiede tempo e potrebbe non essere sempre possibile. Eliminando i tempi di trasferimento, l'edge computing riduce la latenza dei dati e i tempi di risposta.
  • Sistemi cyber-fisici (CPS, Cyber-Physical Systems). I sistemi cyber-fisici sono macchine intelligenti che mettono insieme componenti di software assistiti da computer e parti meccaniche ed elettroniche connesse a Internet che comunicano con i data center, consentendo decisioni e operazioni semi-autonome o autonome. Nei processi produttivi, tali sistemi assistono la produzione intelligente migliorando la flessibilità, la produttività e la capacità di adattamento di una fabbrica, aiutandola così a rispondere alle nuove esigenze del mercato.
  • Robot mobili autonomi (AMR, Autonomous Mobile Robot). È da tempo che i robot autonomi sono utilizzati per eseguire compiti complessi con grande velocità e precisione – ad esempio sulle catene di montaggio – e sempre più spesso lavoreranno al fianco degli esseri umani, imparando da loro e sfruttando il machine learning. Gli AMR navigano in modo intelligente tra i dispositivi, evitando gli ostacoli che impediscono la raccolta e la condivisione di big data (come le condizioni ambientali) all'interno di una flotta o di una struttura. Questa visibilità e questi dati in tempo reale possono essere utilizzati per automatizzare le azioni correttive o consentire alle persone di prendere decisioni informate e tempestive che migliorano i risultati aziendali.
  • Integrazione orizzontale e verticale del sistema. L'integrazione orizzontale si riferisce al collegamento in rete tra singole macchine, apparecchiature o unità di produzione. L'integrazione verticale in genere indica il collegamento e il controllo di diverse parti dell'azienda e della catena di approvvigionamento estesa, inclusi partner e fornitori. Con l'Industria 4.0, le funzioni e le capacità dei reparti di un'azienda saranno integrate per operare all'unisono in tutta l'organizzazione e per ottenere catene del valore perfettamente automatizzate.
  • Sicurezza informatica. Per sicurezza informatica s'intende l'insieme di tecnologie, processi e controlli che lavorano insieme per proteggere sistemi, reti e dati dagli attacchi informatici. È un aspetto fondamentale per le aziende che investono nella trasformazione digitale abilitante per l'Industria 4.0.

Come lavorano le tecnologie dell'Industria 4.0: la fabbrica intelligente

Per capire meglio in che modo queste tecnologie mantengano le promesse dell'Industria 4.0, vediamo come funzionano le fabbriche intelligenti. In una fabbrica intelligente, le soluzioni analitiche avanzate (come il machine learning) possono elaborare i big data creati tramite sensori intelligenti e IoT, oltre a processi più agili per integrare i dati e stare al passo con le richieste dei clienti. Possono realizzare prodotti su richiesta, attingere a fornitori di tutto il mondo e gestire il feedback dei clienti tramite i social media prima ancora che il team del servizio clienti riceva un reclamo. Le fabbriche intelligenti consentono alle aziende di trasmettere dati in tempo reale, raccogliendo informazioni che permettono di modificare in loco i materiali di partenza, la funzionalità delle macchine e persino il servizio clienti. In questo modo le fabbriche intelligenti abilitate dall'IoT possono:

  • Realizzare prodotti di qualità superiore.
  • Ottimizzare i processi produttivi interni.
  • Migliorare la customer experience (CX).

Un prodotto migliore
Grazie alle fabbriche intelligenti le aziende possono trasmettere dati in tempo reale, raccogliendo informazioni che permettono di fare cambiamenti in loco dei materiali di partenza, delle funzionalità delle macchine e persino del servizio clienti. Con i sensori intelligenti, ad esempio, è possibile garantire che ciascun articolo, che si tratti di un capo di abbigliamento o una strumentazione medica all'avanguardia, abbia lo stesso livello di qualità del precedente. Pensiamo solo a quanti milioni di dollari si potrebbero risparmiare, evitando perdite di prodotti, reclami dei clienti e danni al brand aziendale. C'è di più: in ambito produttivo l'IoT fa in modo che, una volta trovato un difetto, la macchina intelligente possa essere istruita a correggersi autonomamente e a prevenire quello stesso difetto prima che si verifichino altri errori. Il risultato? Prodotti migliori a fronte di minori perdite.

Un processo più intelligente
Le tecnologie dell'Industria 4.0 riducono il rischio di perdite consistenti derivanti da una manutenzione non programmata, che blocca la produzione e danneggia la produttività dei dipendenti. Nelle fabbriche intelligenti che usano l'IoT industriale, i produttori riescono a monitorare automaticamente l'usura in tempo reale, tramite dei sensori. Il machine learning può creare modelli precisi, unici per ogni processo, che permettono di controllare la tempistica per la sostituzione di parti e macchinari. Ad esempio, se in una cartiera le fustelle sono leggermente smussate, il bordo della carta potrebbe essere tagliato in modo irregolare al punto da non piacere ai consumatori, ma prima che l'addetto ai controlli se ne accorga, potrebbero essere già state prodotte diverse risme. Con la manutenzione predittiva si può programmare la sostituzione delle fustelle prima che si verifichi l'errore. Ancora meglio, si può programmare la sostituzione nelle ore offline, in modo da non ritardare i tempi di produzione. In questo modo l'azienda diventa sempre più agile, che è in fondo l'obiettivo della trasformazione digitale.

Clienti più soddisfatti
Non si tratta solo di processi produttivi più veloci e agili. Analizzando i big data che i sensori intelligenti acquisiscono mentre i prodotti vengono utilizzati dai clienti nei luoghi di lavoro, i produttori possono capire meglio se e quando i prodotti si guastano, come vengono utilizzati e, di conseguenza, come modificare il processo di produzione. Inoltre, utilizzando soluzioni analitiche avanzate come il text mining e il machine learning, i produttori possono elaborare rapidamente i commenti pubblicati sui social media che riguardano i loro prodotti, in modo da poter rispondere ai reclami dei clienti quasi in tempo reale.

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