La quarta rivoluzione industriale (4IR) si accompagna a grandi proclami su efficienza, efficacia e redditività, ma è davvero in grado di fare la differenza? I miglioramenti ottenuti sono un punto di arrivo o solo un passo verso un più profondo cambiamento nel processo produttivo?
Di Pier Giuseppe Dal Farra, IoT Industry Business Expert di Orange Business Services
La risposta alla prima domanda non può che essere un “sì”: l’implementazione di soluzioni basate sull’analisi dei dati ha già permesso una riduzione dei costi grazie ad un maggiore uptime dei macchinari e a una superiore efficacia nell’utilizzo dei materiali di consumo. Risparmi a doppia cifra sono stati ottenuti sia in applicazioni stand-alone che in sistemi di fabbrica più complessi a prescindere dall’area geografica di implementazione: Europa, Americhe, e in misura crescente Cina.
Internet of ‘growing’ Things
Secondo Accenture, l’adozione di tecnologie digitali industriali (IDT) ha un potenziale impatto positivo per 455 miliardi di sterline in 10 anni tra aumento della crescita della produzione (tra +1,5% e +3%), aumento della produttività industriale (+25% entro il 2025), riduzione delle emissioni di carbonio (- 4,5%) ed aumento dell’occupazione (stimato in 175.000 unità). E tutto questo solo nel Regno Unito. La fabbrica smart utilizzerà l’intelligenza artificiale non solo per migliorare la produttività, la redditività e la qualità dei prodotti/processi, ma soprattutto per raggiungere livelli di flessibilità mai visti precedentemente nella produzione su larga scala. Le applicazioni dell’IA cresceranno in pervasività e importanza, come nel caso del “cobotting”: macchine intelligenti che collaborano con esseri umani in modo integrato. Un processo di produzione davvero intelligente non si limita al semplice utilizzo dei fattori produttivi disponibili, ma ne ottimizza continuamente l’impiego.
Digital Twins
Siemens è il partner di Orange nello sviluppo di soluzioni IoT industriali basate sul sistema operativo aperto MindSphere. MindSphere permette la costruzione di Digital Twins (gemelli digitali), ovvero di una rappresentazione virtuale di un prodotto o di un processo fisico quali, ad esempio, un motore a reazione o una linea di produzione.I Digital Twins danno la possibilità di effettuare simulazioni finalizzate a stimare l’impatto delle modifiche alla progettazione e della variazione delle condizioni di utilizzo del prodotto senza intervenire sul prodotto fisico stesso.
Per queste ragioni, i Digital Twins aiutano a ridurre, quando non addirittura a eliminare completamente, la necessità di prototipi fisici. Raccogliendo dati accurati, i Digital Twins evolvono e si aggiornano con continuità per riflettere ogni cambiamento rispetto alla controparte fisica. Sono in grado di imparare dalle prestazioni nel mondo reale, così da ridurre il tempo di sviluppo e migliorare l’affidabilità e la qualità dei prodotti e dei processi.
Siemens propone modelli di Digital Twins focalizzati sia al processo produttivo che al prodotto finito. Per entrambi, la fase di progettazione si basa sulla raccolta dei parametri fisici e delle specifiche dei materiali impiegati, integrati con elementi virtuali come il software utilizzato. La fase di produzione contribuisce a ridurre le tolleranze costruttive e a migliorare il ciclo di fabbricazione. I prodotti in uso sperimentano ambienti, stress e sforzi differenti e, di conseguenza, le loro tolleranze e prestazioni si modificano. I sensori sui prodotti forniscono questi dati al “gemello digitale”, registrando ciò che accade con il passare del tempo.
Implementato correttamente, il Digital Twin è in grado di influenzare sia la progettazione che la costruzione di un prodotto. Le attività di manutenzione e service, grazie alle informazioni fornite dal Digital Twin, riducono i malfunzionamenti e il downtime non programmato lungo l’intero ciclo di vita del prodotto.
Digitalizzazione in azione
Le reti di comunicazione industriale intelligenti permettono di effettuare in modo semplice e rapido gli scambi di informazioni tra i diversi moduli di produzione e raccolgono dati operativi su base continuativa. I mezzi e i meccanismi per raccogliere i suddetti dati sono ampiamente disponibili; il costo dei sensori è oramai a livello di commodity. Software come Siemens Digital Enterprise Suite offrono soluzioni coordinate, integrate, automatizzate e complete. Ora la sfida è utilizzare i dati in modo efficace distinguendo ciò che apporta valore e agire di conseguenza nel modo più rapido. È qui che entrano in gioco nuove tecnologie emergenti come Edge computing e reti 5G.
Edge computing
A prima vista, l’edge computing può apparire come un’inversione di tendenza rispetto alla migrazione verso il Cloud degli scorsi anni. Secondo la società di ricerca IDC, l’Edge è una “maglia di micro data center che processa e/o memorizza i dati a livello locale per poi inviare le informazioni elaborate a un data center centrale o a un repository cloud storage”.
Cos’è un “edge computer”? Non è la nuova e imperdibile apparecchiatura hardware ma semplicemente un oggetto connesso che esegue elaborazioni localmente. Automobili, aeroplani e macchinari industriali possono già essere considerati “edge” poiché generano dati che vengono processati localmente durante il loro funzionamento. Gli stessi dati possono essere utilizzati per alimentare Digital Twins che eseguono analisi e predizioni. L’Edge computing permette una gestione più efficace dei dati aziendali impiegando un meccanismo a “gateway” che prioritizza le informazioni da elaborare e consente ai dati provenienti dai dispositivi IoT di essere analizzati “ai margini della rete” (da cui il nome Edge) prima di essere inviati centralmente (data center, cloud) o ad un altro nodo. In breve, l’Edge computing descrive un’infrastruttura che consente di elaborare i dati il più vicino possibile alla fonte riducendo la latenza.
5G
Le comunicazioni 5G sono complementari all’edge computing e fondamentali nel processo di digitalizzazione e nello sfruttamento del potenziale dell’IIoT nell’ambito della quarta rivoluzione industriale. Il 5G costituisce una parte essenziale del circolo virtuoso: le velocità di trasmissione più elevate, la minore latenza e la maggiore larghezza di banda facilitano l’IIoT poiché le macchine possono scambiare informazioni in tempo reale. La larghezza di banda e le velocità più elevate del 5G consentiranno alle fabbriche intelligenti di utilizzare i robot in modo più efficace e più reattivo; i data center in loco, più piccoli e dedicati, possono prendere decisioni più rapidamente consentendo un pieno sfruttamento dell’IA. Un esempio è costituito dall’automazione della logistica dei magazzini gestibile senza personale umano.
Il 5G può operare in modo molto efficace su brevi distanze, rendendolo ideale per le operazioni su unità dedicate, come all’interno delle fabbriche. Ma può anche gestire parallelamente più eventi su infrastrutture condivise attraverso lo slicing della banda disponibile. Operatori come Orange saranno in grado di mettere a disposizione rapidamente “porzioni” personalizzate della rete, adattate alle esigenze individuali dei clienti – velocità, latenza, potenza disponibile, ecc. Il 5G è destinato a giocare un ruolo fondamentale nel futuro prossimo dell’IIoT. Detto questo, vedremo il 5G coesistere con tecnologie complementari. Secondo una ricerca di Ericsson e Arthur D. Little, i maggiori ricavi derivanti dalla digitalizzazione del settore grazie al 5G per i player ICT varranno circa il 20%.
Ostacoli da affrontare
I produttori di apparecchiature (OEM) sono in genere restii a condividere i loro dati, ma per ottenere il massimo dalle fabbriche interconnesse, dai processi di produzione e dalla supply chain, è necessario condividere informazioni con i partner per sfruttarli in tempo reale. Grazie a 5G, edge computing e Digital Twins, l’IIoT fornisce la struttura fisica per 4IR. La sfida è connettere il tutto in modo efficace. I dati sono il punto di partenza, la connettività è la base ineludibile per avervi accesso e le tecniche di data analytics sono essenziali per estrarre le informazioni e fare funzionare il tutto, in modo efficace e produttivo.
