Tecnologie 7.07.2022
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L’Industrial IoT (IIoT) rappresenta l’applicazione dell’Internet of Things in ambito industriale. Consente di sfruttare i dati provenienti dai macchinari e dalle linee di produzione e dai vari sistemi IT aziendali per efficientare i processi.
Per le aziende significa passare a un modello diverso di gestione dell’impianto. Un modello che, grazie a una maggiore visibilità, permette una gestione più intelligente delle risorse e dei processi dedicati alla produzione.
Permette, inoltre, di cogliere nuove opportunità di business ampliando l’offerta ai clienti con dei servizi basati proprio sulla raccolta dati.
La raccolta del dato, tuttavia, non è sufficiente per abilitare questi vantaggi. È attraverso l’analisi che il dato viene trasformato in informazione e può essere utilizzato per applicazioni e scelte strategiche al business.
Questo percorso, dal dato all’applicazione passa per l’unione di due ambienti che tradizionalmente venivano gestiti da tecnologie e competenze diverse: l’Information Technology (IT) e l’Operational Technology (OT).
È proprio questa convergenza a permettere alle aziende di trasformare le informazioni estrapolate dai dati in applicazioni a vantaggio del business.
Dal monitoraggio e l’efficientamento del consumo energetico alla manutenzione predittiva: applicazioni che sbloccano per l’azienda vantaggi essenziali per la loro competitività e resilienza.
Vantaggi che hanno trainato gli investimenti delle imprese nelle tecnologie 4.0, anche durante la pandemia. A dimostrarlo sono i dati dell’Osservatorio Transizione Industria 4.0 della School of Management del Politecnico di Milano del 2021.
Il rapporto sottolinea una crescita degli investimenti nelle tecnologie 4.0: Industrial IIoT, Industrial Analytics, Cloud Manufacturing, Advanced Automation, Additive Manufacturing e Advanced Human Machine Interface.
Tra queste, sono proprio i progetti di IIoT ad aver registrato una maggiore crescita, arrivando a rappresentare il 60% della spesa complessiva delle aziende. I progetti legati all’Industrial Analytics hanno rappresentato il 17%, mentre i progetti di Cloud Manufacturing l’8%.
Il processo di raccolta e analisi dei dati inizia dai sensori IIoT installati a livello di fabbrica, che permettono di raccogliere i dati dai macchinari presenti all’interno dell’impianto.
Il ruolo di questi sensori è cambiato nel corso degli anni. In un primo momento, infatti, il loro compito era quello di raccogliere i dati e passarli per l’analisi e la gestione, senza un’elaborazione.
Con il moltiplicarsi degli oggetti connessi, tuttavia, le aziende rischiano di trovarsi sommerse dai dati. E nell’era dell’Industria 4.0 a contare non è tanto la quantità dei dati raccolti, ma la loro qualità. Non si parla tanto di Big Data quindi, quanto di Right Data.
Sempre più aziende scelgono quindi di passare ai sensori smart, che possono interpretare il dato già a livello del macchinario, quindi già a livello Edge, rendendo più snella la fase successiva.
Con l’aumento del numero degli oggetti connessi, infatti, le aziende si trovano davanti alla sfida di comprendere quali dati sono strategici al business e come processarli.
I dati raccolti vengono trattati ed elaborati da strumenti di Industrial Analytics. Questi includono applicazioni di nuove tecniche e strumenti di Business Intelligence, Visualization, Simulation e Forecasting, Data Analytics che trasformano il dato grezzo in informazione.
L’integrazione di tool di Machine Learning e Intelligenza Artificiale permette di creare modelli in grado di predire il comportamento di un macchinario o, addirittura, di una linea nel tempo.
Questo consente di individuare prontamente anomalie che possono riguardare, ad esempio, un eccessivo consumo energetico oppure una riduzione della qualità del prodotto.
Segnali che potrebbero indicare un malfunzionamento di un macchinario o un guasto di un componente. In questo modo, si può intervenire prima che il malfunzionamento risulti in un fermo del macchinario e quindi uno stop alla produzione.
Sfruttare i dati per ottimizzare le strategie di business richiede, in primo luogo, che questi dati possano arrivare a tutte le persone che ne hanno bisogno. Persone che si possono trovare in diversi reparti dell’azienda o anche al di fuori dell’azienda stessa (come nel caso di manutentori, fornitori e clienti).
Qui entra in gioco il Cloud che abilita, tramite la rete Internet, l’accesso diffuso e agevole ai dati a supporto di processi produttivi e di gestione della supply chain. Grazie ad applicazioni Web e mobile, questi dati possono essere sfruttati anche da remoto.
Al tempo stesso, è cruciale non sottovalutare l’aspetto di sicurezza dell’architettura e dei sistemi. Oltre alle buone pratiche di cyber security cruciale è la scelta del fornitore, che deve aiutare l’azienda a bilanciare questa necessità di accessibilità e sicurezza.
Gli ambiti di applicazione dell’IoT nell’industria sono diversi e si possono ricondurre a tre categorie: Smart Factory, Smart Logistics e Smart Lyfecycle.
Nella prima categoria rientrano le applicazioni che consentono di efficientare i processi a livello di fabbrica. Parliamo quindi di applicazioni di controllo avanzamento produzione, sicurezza sul lavoro, manutenzione, movimentazione materiali, controllo qualità, gestione rifiuti etc.
La Smart Logistics include invece quelle applicazioni che consentono la tracciabilità dei prodotti e degli asset impegnati nei processi di produzione e di magazzino. I vantaggi sono molteplici: dall’ottimizzazione delle missioni di magazzino a una maggiore sicurezza per gli operatori alla tutela della qualità del prodotto lungo la consegna.
La Smart Lyfecycle include quelle applicazioni collegate alla gestione del prodotto lungo tutto il suo ciclo vita (dalla progettazione allo smaltimento) e al miglioramento del prodotto. È questo il caso dei costruttori di macchine, che possono sfruttare i dati provenienti dal parco macchine istallato presso i clienti per migliorare il prodotto.
Nonostante la consapevolezza dei vantaggi derivanti dall’implementazione dell’Industrial Internet of Things e l’elaborazione dei dati si sia diffusa tra le aziende, persistono ancora vincoli all’implementazione. Lo ha sottolineato un recente rapporto del McKinsey Global Institute (MGI) che ha evidenziato come proprio nella manifattura l’IoT non abbia realizzato ancora il proprio potenziale.
Tecnologie basate su standard e protocolli di comunicazione diversi e sistemi legacy altamente customizzati e rigidi rappresentano due principali barriere al pieno sviluppo del mercato. Se già si inizia a parlare di Industria 5.0, la convergenza tra IT e OT – fondamento dell’Industria 4.0 – resta per tante aziende ancora una sfida.
