L’Industria 4.0 si riferisce ai sistemi di produzione “intelligenti” e connessi, progettati per rilevare, prevedere e interagire con il mondo fisico, in modo da prendere decisioni a supporto della produzione in tempo reale. E’ l’integrazione di tecnologie avanzate come l’Internet delle cose (IoT), l’intelligenza artificiale (AI) e il cloud computing nel settore manifatturiero con l’obiettivo di aumentare la produttività, l’efficienza energetica e la sostenibilità.
Gli elementi chiave dell’Industria 4.0 includono: automazione e scambio di dati nelle tecnologie di produzione, sistemi cyber-fisici, Internet degli oggetti (IoT), cloud computing, Big data e analisi, intelligenza artificiale (AI). Le sfide dell’Industria 4.0 includono quelle di garantire la sicurezza dati, protezione delle informazioni sensibili, necessità di una forza lavoro con competenze tecniche nuove e avanzate, regolamentazione, ovvero tenere il passo con il rapido cambiamento tecnologico e garantire che le normative siano al passo con esso.
Intelligenza Artificiale, Privacy e Vulnerabilità
In un’epoca in cui la trasformazione digitale è l’obiettivo finale della maggior parte delle aziende, è logico che le tecnologie manifatturiere si stiano evolvendo per includere completamente sia le informazioni sull’automazione che lo scambio di dati. Con i sistemi cyber-fisici, la realtà aumentata, l’Industrial Internet of Things (IIoT), l’intelligenza artificiale (AI o IA) e il cloud computing che lavorano in armonia, non c’è limite a ciò che l’Industria 4.0 può portare negli ambienti di fabbrica e non solo.
Man mano che un numero sempre maggiore di aziende dipende dall’utilizzo dell’IA, le aziende si troveranno di fronte a una maggiore quantità di dati che vengono generati a un ritmo più veloce e presentati in diversi formati. Per districarsi tra queste enormi quantità di dati, gli algoritmi di IA devono essere più facili da comprendere. Inoltre, questi algoritmi devono essere in grado di combinare diversi tipi di dati in tempi diversi.
L’aumento della tecnologia ha portato anche a crescenti preoccupazioni sulla privacy, la proprietà e la gestione dei dati e della proprietà intellettuale. Per implementare con successo un algoritmo di intelligenza artificiale, sono necessari dati per addestrarlo e testarlo. A tal fine, i dati devono essere condivisi. Tuttavia, molte aziende sono riluttanti a condividere i propri dati con sviluppatori di soluzioni di terze parti.
Le minacce in termini di vulnerabilità attuali ed emergenti nella fabbrica sono un’altra preoccupazione significativa. I sistemi fisici e digitali che compongono le fabbriche intelligenti rendono possibile l’interoperabilità in tempo reale, ma comportano il rischio di un ampliamento della superficie di attacco. Quando numerose macchine e dispositivi sono collegati a reti singole o multiple in una fabbrica intelligente, le vulnerabilità in uno qualsiasi di questi dispositivi potrebbero rendere il sistema vulnerabile agli attacchi. Per combattere questo problema, le aziende devono prevedere sia le vulnerabilità del sistema aziendale sia quella a livello di macchina. Le aziende non sono del tutto preparate ad affrontare queste minacce alla sicurezza e molte si affidano alla tecnologia e ai fornitori di soluzioni per individuare le vulnerabilità.
Digitalizzazione
La digitalizzazione delle operazioni esistenti è spesso percepita come un grande investimento. L’aggiunta di sensori a tutte le apparecchiature o la sostituzione di queste ultime con macchinari industriali connessi rappresenta una barriera ancora più grande. Tuttavia, con lo spostamento dell’industria verso l’elettrificazione, i produttori stanno già investendo in nuove linee di produzione e strutture, rappresentando, di fatto, un ottimo momento per investire anche in tecnologie digitalizzate che faciliteranno i reali benefici dell’Industria 4.0.
Le case automobilistiche sono in testa all’adozione dell’Industria 4.0, mentre la sanità non è da meno, in quanto le tecnologie associate si evolvono per includere piattaforme digitali interconnesse e condivise che supportano e accelerano tutti gli aspetti della lavorazione industriale. Tra questi, le automobili connesse a Internet, il monitoraggio della conformità, la progettazione e l’innovazione dei prodotti, la riduzione degli scarti, i test e le modifiche pre-produzione, la distribuzione e tecnologie come l’osservabilità full-stack che favoriscono la resilienza organizzativa necessaria per raggiungere una crescita economica strategica sostenibile.
Il cloud: il grande motore delle trasformazioni dell’Industria 4.0
Gli ecosistemi dell’Industria 4.0 sono costituiti da reti connesse e intelligenti di macchine e processi. In pratica, si presuppone che ogni applicazione in un ecosistema IT manifatturiero supporterà la connettività tra dati, sistemi e persone. La maggior parte dei tecnologi che lavorano in questi ambienti concorda sul fatto che le fabbriche intelligenti completamente connesse richiedono in qualche misura il cloud. Forse non per ogni singolo aspetto delle trasformazioni digitali industriali, ma il cloud è ampiamente accettato come componente fondamentale dell’infrastruttura necessaria per scalare le strategie dell’Industria 4.0.
Osservare l’Internet industriale delle cose (IIoT)
Uno dei principali componenti dell’Industria 4.0 consiste nella capacità di collegare “cose” come robot e altri macchinari di fabbrica e dispositivi di misurazione intelligenti. Queste istanze IIoT inviano informazioni e dati al cloud attraverso le reti, consentendo ai produttori di monitorare, configurare e mantenere l’utilizzabilità in remoto. Gli strumenti di monitoraggio e gestione delle prestazioni per i centri dati IIoT – come i dispositivi mobili – sono fondamentali per le operazioni della fabbrica intelligenti.
Gli analisti prevedono un tasso di crescita annuale composto (CAGR) per l’elettronica industriale del 20% fino al 2030, con il maggior numero di dispositivi distribuiti nel prossimo decennio. Inoltre, per i produttori di “cose” connesse all’interno di prodotti di consumo come i dispositivi medici, l’osservabilità full-stack consente il monitoraggio in tempo reale e la protezione contro i problemi di sicurezza e di esperienza utente, per tutta la durata del dispositivo.
Manutenzione predittiva per la salute dei robot
È difficile pianificare la manutenzione dei robot se la loro salute viene monitorata solo localmente o non viene monitorata affatto. Ma perché astenersi dal raccogliere i dati rilevanti della macchina? È possibile monitorare molti parametri, tra cui la temperatura della CPU e dell’alloggiamento, nonché gli errori di posizionamento e di sovraccarico. Raccogliendo e visualizzando questi dati a livello centrale e poi valutandoli, è possibile pianificare la manutenzione prima che la situazione si aggravi.
L’intelligenza artificiale può essere applicata alla manutenzione predittiva e a molti altri casi d’uso nell’industria manifatturiera. Offre una serie di tecniche per analizzare le enormi quantità di dati raccolti dal processo di produzione e fornire informazioni utili per raggiungere e sostenere l’eccellenza produttiva. Queste tecniche sono denominate algoritmi di Machine Learning che esaminano grandi serie di dati storici o di test, per eseguire diversi scenari e prevedere gli sviluppi negativi. Gli algoritmi apprendono il comportamento della macchina sulla base dei sensori installati, utilizzandoli come base per avvisi e comandi di controllo. L’obiettivo della manutenzione predittiva è prevedere in un certo momento, utilizzando i dati disponibili, se l’apparecchiatura non funzionerà nel prossimo futuro.
La manutenzione predittiva riduce il tempo effettivo necessario per riparare o ricondizionare le apparecchiature dell’impianto, in molti settori come trasporti, macchinari di produzione, impianti energetici. È possibile ridurre del 60% il tempo medio di riparazione (MTTR). L’avvertimento tempestivo di problemi della macchina e del sistema riduce il rischio di guasti distruttivi, che possono causare lesioni personali o morte.
