Più potenza e controllo a supporto delle operations. La fabbrica diventa un unico ecosistema intelligente, sostenibile, efficiente. Integrazione cloud, AI, 5G e vulnerabilità agli attacchi esterni. La sfida della convergenza tra IT e OT pone al centro persone e competenze
Fino a pochi anni fa, la tecnologia dell’informazione (IT) e la tecnologia operativa (OT/operations) funzionavano in modo prevalentemente indipendente. In generale, per IT si intende l’informatica aziendale, tradizionalmente impiegata per gestire i processi amministrativi e manageriali. Le tecnologie e le competenze richieste riguardano i computer, il software, le reti e le comunicazioni, le basi dati e la sicurezza informatica, oltre ovviamente alla conoscenza delle problematiche gestionali. Il mondo OT è più complesso e variegato in quanto comprende la gestione e il controllo di tutta la tecnologia impiegata per la produzione, la movimentazione aziendale, la distribuzione. Le occasioni di interazione erano rare e limitate per lo più ad alcune occasioni di manutenzione o di fermo guasti. Oggi, lo sviluppo rapido dei sistemi informatici e delle comunicazioni sta creando sui sistemi di produzione un effetto analogo a quello realizzato dall’introduzione dello smartphone sul mercato del consumo (ordini, distribuzione, pubblicità, magazzino). In quest’ultimo caso, abbiamo avuto la convergenza di diversi canali di consumo in un unico strumento; l’applicazione di sistemi di information technology alla operation technology risulterà in un aumento dell’efficienza, abbassamento dei costi e aumento della competitività generale. Oggi, personale IT e operativi possono andare oltre la mera risposta ai problemi e alle emergenze per un rapporto fisiologico e continuo, e la loro collaborazione è spesso la chiave della digital transformation dell’azienda.
CONVERGENZA INEVITABILE
Già dagli anni Ottanta, gli innovatori cercavano di realizzare una collaborazione tra IT e OT al fine di ottenere prestazioni real-time impiegando tecnologie rese disponibili dall’automazione industriale. A tal fine, nella produzione sono stati introdotti sistemi informatici distribuiti per la gestione e il controllo di sistemi fisici e per l’acquisizione di dati (SCADA, supervisory control and data acquisition). I sistemi SCADA hanno permesso la supervisione delle operazioni di una vasta classe di altri strumenti e attuatori grazie a una gerarchia di computer, da quello centrale ai supervisori e ai singoli impianti. Questo sviluppo è stato reso possibile dall’introduzione del PC il cui potenziale in industria molti riconobbero.
La parola chiave è diventata connettività. Questi sistemi gestiscono il monitoraggio e il controllo di molti processi e operazioni, dalla distribuzione del gas ed elettricità, al controllo del sistema di trasporti e così via. I sistemi SCADA permettono un controllo remoto grazie alla tecnologia di rete, ma non assicurano la acquisizione e trasmissione in real-time dei dati dai vari punti sensibili nel processo di produzione.
Per questo, sono stati sviluppati sistemi ICS/SCADA (industrial control systems) che sono passati da sistemi proprietari e chiusi ad architetture aperte che hanno incorporato diverse reti e anche Internet. L’introduzione della robotica avanzata e lo sviluppo di sensori intelligenti in connessione con reti wireless a banda larga stanno permettendo la nascita di “fabbriche intelligenti” capaci ridurre la fault-detection media (augmented reality troubleshooting, ART), ridurre gli sprechi di materiali e componenti (predictive maintenance), di modificare rapidamente le linee di produzione a seconda dell’andamento dei mercati e ridurre i tempi di consegna. C’è un aspetto culturale interessante da notare nello sviluppo della convergenza tra IT e OT. Di solito, quelli che si occupavano in azienda di OT erano (e per lo più, sono ancora) specialisti del settore, ingegneri meccanici che hanno avuto scambi limitati con gli informatici. Analogamente, gli esperti di IT hanno un background informatico o commerciale e non hanno necessariamente esperienza di processi nel mondo fisico. Queste differenze stanno lentamente diminuendo, poiché la tecnologia e le piattaforme utilizzate nell’IT e nell’OT sono sempre più simili.
In questo caso, la fabbrica diventa – con i suoi robot in rete, il sistema wireless di comunicazioni che connette il monitoraggio e controllo del supervisore del processo di produzione, il controllo del workflow, del programma di base dell’impianto, l’uso dei materiali, consegna e spedizione, i livelli di inventario, l’amministrazione, gli ordini, il magazzino, la distribuzione, l’impiego o riuso di scarti, il controllo del mercato e dei clienti – un unico ecosistema intelligente, sostenibile ed efficiente. E, come per tutti gli ecosistemi, si ha un effetto secondario, ma molto importante, che deriva dalla interconnessione, in questo caso, tra intranet proprietarie e reti di comunicazioni: la vulnerabilità ad attacchi esterni.
COME FUNZIONA
Uno dei principali fattori che spingono verso la convergenza è la sempre maggior informatizzazione e automazione di tutti i processi fisici. Questo permette di ottimizzare tutte le singole funzioni con grande flessibilità, raggiungendo elevati livelli di efficienza ma producendo anche una enorme mole di dati che bisogna gestire. Innanzitutto, occorre immagazzinare questi dati in sistemi di storage sicuri e in modo che siano facilmente recuperabili e analizzabili. A questo punto, sorge il problema che questi dati provengono da molte sorgenti eterogenee e sono quindi caratterizzati da formati e standard spesso incompatibili.
Per spingere verso l’alto il livello di ottimizzazione dei processi, serve pertanto sviluppare sistemi in grado di integrare e comprendere questa crescente massa di dati al fine di estrarne significati utili a indirizzare i processi decisionali e progettuali. Nel primo caso, occorrono programmi in grado di analizzare tutti i vari input relativi ai processi produttivi rispondendo a richieste specifiche mediante report e dashboard al fine per esempio di ottimizzare la supply chain e il magazzino, oppure svolgere un programma flessibile di manutenzione predittiva, o ancora ottimizzare la produzione secondo le risultanze della rete commerciale. Nulla di particolarmente nuovo, ma reso sempre più difficile dalla complessità tecnologica dei prodotti, dalla volubilità dei mercati e dalla necessità di reagire con la massima rapidità alle sfide dei competitor sul mercato globale. Si entra quindi nel campo dei big data, del machine learning e più in generale dell’intelligenza artificiale, in grado di dare un vantaggio competitivo alle aziende più avanzate in termini di flessibilità, velocità (time-to-market), qualità. Nel secondo caso, tutta la fase produttiva, dal progetto alla prototipazione, dalla messa a punto del processo mediante scelta materiali e componenti alla programmazione dei macchinari, può avvantaggiarsi del complesso di informazioni, aggiornate in tempo reale, relative all’interazione col mondo esterno: marketing, finanza, fornitori, logistica.
INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS
Abbiamo visto che l’obiettivo della convergenza IT/OT è la fusione di tutti i dati disponibili in un insieme che permetta una visione integrata di tutto il processo industriale, spesso riferito come Industria 4.0. La tecnologia che sta rendendo possibile l’acquisizione dei dati relativi a tutti gli elementi fisici coinvolti nel processo è l’Industrial Internet of Things (IIoT), cioè l’insieme di apparecchiature, sensori intelligenti e piattaforme di misura collegate tramite Internet ai sistemi di elaborazione dati. In pratica, si tende ad ambienti in cui ogni infrastruttura, ogni macchinario sono dotati di sensori in grado di connettere via Internet lo stato complessivo del sistema, inclusi gli operatori umani dotati di dispositivi indossabili.
Questo approccio consente un maggior controllo in tempo reale su ogni aspetto della produzione, consentendo di implementare strategie flessibili in grado di inseguire le esigenze mutevoli del mercato e di attuare metodologie di manutenzione predittiva e di fault detection and recovery per minimizzare downtime e costi di riparazione. Un altro aspetto chiave è l’ottimizzazione della supply chain che, integrata con i reparti produttivi mediante magazzini e inventari sensorizzati e robotizzati, permette di ridurre i costi, evitando scarti o fermi per mancanza di forniture.
Infine l’integrazione del retail, mediante la “sensorizzazione” dei punti vendita e l’analisi in tempo reale del consumo, consentono strategie di marketing mirate e tempestive. L’impiego di tecniche di machine learning consente inoltre di personalizzare sui singoli bacini di utenza le campagne promozionali e le scorte. Gli analisti di IDC Italia offrono due suggerimenti a chi pianifica l’ingresso nel mondo dell’IoT di fabbrica. Il primo riguarda la particolare attenzione alla capacità di decentrare la potenza di calcolo verso la periferia, rappresentata dal punto di raccolta dei dati. Se i dati devono sempre tornare al singolo data center si creano attese e ci si espone ancora di più ai rischi di sicurezza. Per questo bisogna applicare un concetto di micro-datacenter e utilizzare le connessioni per veicolare solo le informazioni che servono. L’altro suggerimento riguarda la necessità di concepire in modo evolutivo l’intelligenza che viene “iniettata” nella fabbrica, partendo da finalità principalmente reattive e passando man mano, al crescere della capacità analitica, a una IoT predittiva, capace di anticipare i trend futuri, e infine prescrittiva, in grado cioè di dare un valido sostegno decisionale a chi deve gestire il business nella sua integrità.
Nell’evoluzione delle smart factory, la nuova rete 5G promette di essere il principale catalizzatore dello sviluppo. Secondo le previsioni, il 5G avrà un impatto particolare sull’automazione dei processi (monitoraggio, funzioni diagnostiche, adattamento in tempo reale sulle necessità, macchine in grado di contattare da sole il “supporto umano”, di riparare automaticamente quando necessario o di ordinare componenti malfunzionanti); sull’automazione della produzione (controllo dei processi di produzione, produzione automatica di prodotti in base alle esigenze del cliente); sulla logistica (robot, trasporto autonomo, identificazione dei prodotti, tracciamento, controlli di sicurezza e localizzazione di persone e beni); e infine sull’IT aziendale (dispositivi portatili di monitoraggio e controllo, realtà aumentata, integrazione di impianti di produzione nell’infrastruttura IT aziendale, modalità di riparazione e manutenzione da remoto). Innovative soluzioni di comunicazione garantiranno la connettività tra diversi siti di produzione distribuiti a livello globale con nuovi attori nella catena del valore (per esempio fornitori, logistica) senza soluzione di continuità, in tempo reale.
CYBER SECURITY
Ovviamente, questa evoluzione è resa possibile da un impiego estensivo di Internet sia tramite reti cablate sia via radio, con un crescente impiego del Wi-Fi e del 5G. A questo, si aggiunge lo sviluppo di applicazioni web based eventualmente in cloud. Il risultato è una crescente vulnerabilità dal punto di vista della sicurezza informatica che può dare luogo a due ordini di problemi. Il primo è il furto a scopo di spionaggio industriale di dati sensibili di tipo amministrativo o tecnico in grado di danneggiare pesantemente i programmi aziendali, ma anche la diffusione di dati relativi a soggetti esterni soggetti alla normativa GDPR, con il rischio di gravi ripercussioni legali e di immagine. Il secondo è il sabotaggio di parti critiche della fabbrica, con il rischio di guasti e interruzioni della produzione.
Il problema è complesso in quanto la convergenza fra due mondi tradizionalmente distanti crea situazioni ibride per le quali non sono ancora state analizzate e realizzate idonee misure di sicurezza. Sicuramente, le tradizionali tecniche impiegate nel settore IT, per esempio i firewall, non sono sufficienti a proteggere gli impianti di una fabbrica in quanto dotati di standard e di protocolli diversi ed eterogenei. Anche in questo caso, si stanno sviluppando tecniche basate su intelligenza artificiale in grado di monitorare in tempo reale tutti i flussi di dati e di rivelare tempestivamente anomalie e scostamenti dal funzionamento normale.
INTEGRAZIONE CLOUD
Oggi, algoritmi creati e messi a punto nell’infrastruttura IT possono essere eseguiti in ambienti OT, e viceversa, dati OT provenienti da sensori e dispositivi edge sono inviati agli ambienti cloud per completare quei dati fondamentali a sostegno dell’efficienza aziendale. I dati da OT, da macchine (edge), di ridotta quantità, ma veloci e diversificati, sono processati e modellizzati da infrastrutture IT e filtrati. Anche le PMI possono sfruttare i loro dati, filtrati in modo intelligente da reti massicce, riducendo i costi di trasmissione e back-up perché solo dati rilevanti sono inviati e archiviati. Ogni azienda dovrebbe poter selezionare la scala di adozione della convergenza IT/OT a seconda della propria dimensione, struttura e posizione nella nazione, tenendo conto dell’impegno della banda, della capacità di storage e delle risorse sistemiche. Tuttavia, in Italia esistono notevoli limitazioni all’applicazione di una ottimale convergenza IT/OT a partire, in moltissimi casi, dalla larghezza di banda di rete disponibile per lavorare in modo continuo. L’alternativa è inviare i dati in cloud per l’analisi, il che vuol dire che il processo assume una forma a singhiozzo e il processo decisionale in real-time non è possibile. Un altro aspetto, ancora più limitativo, è che molte fabbriche italiane non sono ancora collegate a Internet o si trovano in aree con scarsa disponibilità di rete. Così, o le aziende raccolgono grandi quantità di dati che inviano al cloud, utilizzandone poi solo una piccola frazione – oppure non inviano abbastanza dati nel cloud, limitandosi solo a quelli che ritengono al momento utili e che riguardano soprattutto dati sul volume e i tempi di produzione. In tutti i casi, questi dati, così raccolti, possono presentare varie limitazioni che richiedono integrazioni tra analytics e piattaforme cloud.
L’INDUSTRIA 4.0 IN ITALIA
Nel 2019, il Politecnico di Milano (Dipartimento di Ingegneria Gestionale) ha pubblicato un Rapporto dal titolo “Industria 4.0. La rivoluzione si fa con le persone!” nel quale ha presentato una fotografia dinamica dello stato dell’industria italiana dal punto di vista della migrazione verso il digitale. I ricercatori hanno censito quasi 800 aziende, analizzando più di quattro iniziative per azienda afferenti alle seguenti aree: smart factory (produzione, logistica, manutenzione, qualità, sicurezza e rispetto norme) col 42% dei progetti; smart lifecycle (sviluppo prodotto, gestione del ciclo di vita e gestione dei fornitori) col 33%, e smart supply chain (pianificazione dei flussi fisici e finanziari) col 25%.
Secondo il rapporto, sono molte le imprese italiane ad aver iniziato il percorso di evoluzione digitale. L’Osservatorio Industria 4.0 indica che su 192 imprese (153 grandi aziende e 39 PMI), l’80% ritiene che l’Industria 4.0 sia una rivoluzione che porterà cambiamenti radicali con grandi potenzialità ancora da esprimere, ma solo il 20% la considera soltanto un’evoluzione di quanto già avviato negli anni precedenti. Ma questi giudizi vanno confrontati con il fatto che solo un’azienda su tre ha effettuato una valutazione della propria preparazione digitale (digital readiness), il 54% è interessato a farlo in futuro, mentre il 14% non lo ha fatto e non ha intenzione di farlo. Le tecnologie più diffuse sono quelle dell’ambito Industrial IoT (connettività e acquisizione dei dati, pari al 25%). Una volta consolidati, i progetti 4.0 portano benefici tangibili soprattutto nella flessibilità e la riduzione dei costi. I principali benefici indicati dalle aziende con progetti attivi da oltre un anno sono la migliore flessibilità di produzione (47%), l’aumento dell’efficienza dell’impianto (38%), la riduzione dei tempi di progettazione (34%) e l’opportunità di sviluppare prodotti innovativi (33%). Le barriere maggiormente percepite dalle imprese allo sviluppo di applicazioni 4.0 sono invece le difficoltà nell’uso della tecnologia e nell’adozione degli standard (59%), le problematiche di natura organizzativa e gestione delle competenze (41%), le difficoltà di change management (20%) e l’insoddisfazione per l’offerta (17%).
I progetti 2019 e 2020 delle aziende riguardano gli investimenti in industrial IoT (48%), in industrial analytics (39%) e advanced automation (33%), mentre se si considera un orizzonte di 3-5 anni le priorità diventano advanced automation, cloud e additive manufacturing. Intelligenza artificiale e blockchain non sono ancora rilevanti nei piani di investimento dei prossimi 5 anni, con alcune eccezioni per le aziende di grandi dimensioni. Le imprese italiane che hanno iniziato a utilizzare le tecnologie 4.0 nei processi si trovano a gestire il loro impatto sull’organizzazione. In maggioranza, le aziende sono attente ai cambiamenti di processo e di flusso (54,2% del campione), a quelli nelle attività e modalità di lavoro del personale (45,3%) e alle competenze tecniche (42,7%). Meno del 20% si è concentrato sull’impatto su ruoli, competenze gestionali e relazionali e sui comportamenti attesi. Quando, però, le imprese si soffermano su aspetti organizzativi, lo fanno fin dalle prime fasi dei progetti: nel 18,8% dei casi in avvio e nel 20,8% durante lo sviluppo.
Solitamente, il promotore delle iniziative 4.0 è un top manager (43,8% del campione) o direttore di produzione o stabilimento (35,4%). La funzione R&D è coinvolta soprattutto nello sviluppo del progetto. La funzione HR, invece, partecipa in pochissimi casi alle varie fasi: solo nel 6,8% è stata coinvolta in tutti gli step, nel 27,1% è solo informata dell’avvio del progetto, nel 23,4% non ha avuto un ruolo in nessuna attività. Anche il coinvolgimento degli operatori è limitato: solo il 7,8% delle aziende li ha coinvolti in tutte le fasi del progetto 4.0, il 25% non ha affidato nessun ruolo. Ma addirittura solo nel 26,6% dei casi gli operatori sono stati informati della strategia 4.0. Già il 57% delle imprese si è attivata per identificare le carenze di competenze 4.0 e avviare interventi necessari a colmarle. Circa tre su dieci le giudicano adeguate e altrettante stanno lavorando per migliorarle. La decisione di valutare le competenze vede una forte partecipazione degli imprenditori e top manager (74%) e dei responsabili dei progetti 4.0, soprattutto nelle fasi di promozione, definizione degli obiettivi e modalità di valutazione (44%). Gli HR manager rimangono sullo sfondo e acquisiscono importanza solo nella fase di implementazione, confermando la difficoltà a giocare un ruolo più strategico nel percorso di trasformazione 4.0.
L’analisi delle competenze e la formazione sono affidate in maggioranza a risorse interne, rispettivamente nel 61% e 75% dei casi. Le collaborazioni esterne più comuni per la ricerca di competenze sono con università, centri di innovazione, ITS, che il 50% delle aziende giudica efficaci. Fra le competenze prioritarie figurano quelle dei processi della smart factory e della smart supply chain, nonché l’innovazione di strategia e modello di business abilitata da Industria 4.0.
L’Osservatorio ha analizzato inoltre lo stato dei progetti di Industria 4.0 di circa 600 aziende attraverso lo strumento del DREAMY che valuta la maturità digitale dei processi in termini di capacità di esecuzione, monitoraggio e controllo, organizzazione e utilizzo di tecnologie ICT. La maturità digitale delle grandi aziende è maggiore rispetto alle PMI in ogni dimensione e in ogni processo analizzato, con uno scostamento di almeno 0,5 punti su una scala di cinque livelli di maturità. Nelle PMI, la capacità di prendere decisioni è la dimensione strutturalmente più debole, seguita dalla tecnologia, ossia la capacità di impiegare le tecnologie digitali nell’esecuzione e gestione dei processi. La manutenzione è il processo meno sviluppato, con capacità di gestione debole o assente in alcuni casi.
CONCLUSIONI
La convergenza tra IT e OT porterà vantaggi chiari e tangibili alle aziende oltre a un aumento delle prestazioni e della flessibilità. Un prerequisito per ottenere questi benefici riguarda il fatto che le strategie IT e OT devono essere armonizzate mediante modelli di governance e di processo comuni. Molto importante, che le strategie di sicurezza e la gestione dei dati siano gestiti centralmente in autonomia se le risorse e le competenze interne lo consentono o attraverso servizi gestiti ad hoc. Dati questi paradigmi, il processo di convergenza IT/OT potrà garantire il successo aziendale e migliorare l’intero settore economico e produttivo in cui sarà stato applicato, contribuendo al necessario risparmio energetico e alla sostenibilità complessiva.
