Tendenze emergenti in Industria 4.0 - Industry 4 Business

Innovazione industriale

Alcune tendenze emergenti nell’Industria 4.0 del new normal

Previsione della domanda, digitalizzazione, stampa 3d, manutenzione predittiva, controllo qualità. Sono alcuni dei temi che dominano l’attuale scenario del settore manifatturiero

04 Dic 2020

Pier Giuseppe Dal Farra

Esperto di IoT e Industria 4.0 di Orange Business Services

Nel new normal sta emergendo un nuovo paradigma per l’adozione dell’Industria 4.0. Nelle parole di McKinsey: “La ripresa nell’adozione della tecnologia potrebbe essere asimmetrica a causa di due forze opposte: da un lato la necessità di sviluppare resilienza e agilità per affrontare la crisi, dall’altro i vincoli imposti dai tagli agli investimenti”. Tra le conseguenze dell’epidemia di Covid-19 c’è la crisi economica, che ai problemi di liquidità somma la mancanza di fiducia causata dalla scarsa visibilità sul futuro: difficile investire nel settore industriale, dove le decisioni hanno generalmente prospettive pluriennali; assistiamo non solo a un rallentamento dei nuovi ordini ma anche, in molti casi, alla sospensione di ordini già effettuati. Esaminiamo alcune tendenze di Industria 4.0 in atto.

Tendenze in Industria 4.0: prevedere la domanda 

L’avvento del Covid-19 ha portato a concentrare gli investimenti per reagire all’incertezza con l’obiettivo di garantire la sopravvivenza del business e di gestire una situazione sempre più critica. Abbiamo visto l’impatto sulla domanda: le aziende cercano sempre maggiore precisione, producendo solo dove e quando è necessario, tagliando stock e giacenze così da evitare sprechi.

C’è quindi grande interesse – e lo vediamo già nelle tendenze di mercato – per tecnologie che supportano la previsione della domanda e il sentiment analysis: inizialmente soprattutto data analytics, oggi anche l’intelligenza artificiale permette una previsione sempre più accurata della domanda di mercato, indagando paradigmi legati a distribuzione e supply chain. Un esempio lo offre il colosso cinese Alibaba: grazie alle informazioni recuperate tramite i contenuti dei social media è in grado di fare profilazione e gestire la domanda, così da non produrre a vuoto in attesa di un acquirente, ma istituendo invece un processo snello, guidato dalla domanda.

In fase di produzione, sono in molti ad avere ridotto gli investimenti nella congiuntura presente, in ogni caso si assiste a un incremento sul fronte della digitalizzazione della produzione.

L’evoluzione verso la digitalizzazione nel settore manifatturiero

La digitalizzazione consente di convertire la produzione su altri prodotti se la previsione della domanda sposta il focus, e di abilitare processi produttivi più snelli, veloci e automatizzati: un esempio è la tecnologia di digital twin, che permette di costruire modelli di prodotto direttamente al computer, con enormi risparmi di tempo e di denaro.

Quando è il momento di produrre fisicamente gli oggetti, il 3D printing si dimostra un’evoluzione molto compatibile anche in tempi di riluttanza ai grandi investimenti: se è vero che le stampanti 3D hanno costi relativamente alti, i risparmi possono essere enormi e il ritorno dell’investimento estremamente rapido: pensiamo ai manufatti del settore medicale, come protesi dentarie o articolari, che possono essere realizzate a costi anche di 10 volte inferiori rispetto al passato. Inoltre, consideriamo l’enorme flessibilità produttiva che la stampa 3D offre: non servono macchinari o processi diversi, ma solo disegni diversi, inviati al medesimo sistema di produzione.

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Sappiamo che l’IoT abilita la manutenzione predittiva, ma un altro utilizzo possibile è indagare il rapporto che l’acquirente ha con il prodotto che ha acquistato, con l’aiuto di sensoristica e connettività. Prendiamo i wearable indossati dai runner che trasmettono percorsi, dislivello e dati biometrici: quando questi dati vengono restituiti a una piattaforma, è possibile ottenere un’analisi utile anche per il business.

Di seguito alcuni esempi di altre applicazioni Industria 4.0 di tendenza, che comportano un investimento contenuto, o un ritorno molto rapido – spesso entrambe le cose.

Alcuni esempi di nuove tendenze in Industria 4.0

Occhiali connessi per la fabbrica del futuro

Chi scrive ha esperienza diretta della produzione di occhiali connessi sui quali è montata una camera, “see what I see”, che si dimostrano molto utili per una varietà di casi d’uso.

Consentono di fare formazione a distanza su un nuovo macchinario da remoto, in collegamento con un tecnico. Anche nella catena produttiva, consentono di impiegare personale meno specializzato, grazie all’aiuto di unico esperto in grado di “vedere” la produzione ovunque si trovi nel mondo, condividendo disegni e informazioni direttamente sulle lenti dell’operatore. Di fronte a un investimento iniziale piuttosto contenuto, questa tecnologia consente risparmi sulla formazione e sui costi di viaggio, ed evita di allocare risorse specifiche in ogni sito produttivo.

Il primato delle macchine nel controllo qualità

Un altra tendenza di forte interesse in Industria 4.0 è il controllo qualità. In genere, questa fase indispensabile del processo produttivo è estremamente dispendiosa: coinvolge un gran numero di persone, il cui lavoro è inoltre generalmente poco gratificante, perché è allo stesso tempo ripetitivo eppure richiede grande concentrazione.

Ho esperienza diretta dello sviluppo di un’applicazione in sinergia con una società farmaceutica, per il controllo a campione di lotti di vaccino: trovo sia un ottimo esempio del potenziale di queste tecnologie nell’ambito del controllo qualità.

Per ogni lotto di vaccini, il controllo qualità deve accertare l’efficacia di un campione. Il campione viene posizionato su una piastra di Petri, dove si verifica che il vaccino impedisca la crescita dei batteri. In genere, questo compito spetta ai tecnici del controllo qualità: un compito estremamente delicato ma così ripetitivo che un certo grado di perdita di attenzione da parte dell’operatore è inevitabile, con conseguenze sulla qualità del responso. Abbiamo perciò introdotto un sistema che combina computer vision e intelligenza artificiale: nello specifico, una rete neurale artificiale sottoposta a un training, che controlla l’immagine ed è in grado di stabilire se un lotto sia efficace o meno, con più accuratezza di un essere umano.

In questo caso, l’investimento di partenza – tra lo sviluppo degli algoritmi e l’acquisto delle telecamere – non era molto alto; inoltre, il ritorno dell’investimento è rapidissimo; con il valore aggiunto di un risultato qualitativo superiore.

Sempre nell’ambito del controllo qualità, abbiamo lavorato con una multinazionale del settore chimico, la cui produzione è estremamente diversificata, con migliaia di prodotti differenti. Gli errori di produzione – dovuti a un’errata miscelazione degli ingredienti, o a quantitativi sbagliati – erano piuttosto frequenti e si traducevano in sprechi enormi. Per loro abbiamo introdotto un uso massiccio di tecnologie IoT di asset tracking, che consentono di tracciare i componenti base, sia in magazzino sia negli spostamenti esterni; combinate con sistemi di pesatura automatizzati che prelevano il quantitativo esatto, connessi direttamente a dispositivi mobili e ordini di produzione. I vantaggi in questo caso sono stati di tre ordini: l’azienda ha migliorato il controllo qualità, abbattuto gli sprechi e, non ultimo, è stata in grado di legare le nuove tecnologie al sistema di gestione aziendale.

La logistica

L’ultimo progetto di tendenza in Industria 4.0 ha comportato risparmi sui costi tali da tradursi in un completo ritorno dell’investimento nello spazio di un solo anno, a cui abbiamo lavorato per una grande casa automobilistica.

Per standardizzare lo scambio di materiali grezzi, semilavorati e componenti finiti tra le fabbriche del Gruppo, i fornitori e i clienti finali, la casa automobilistica aveva creato 600mila ceste di dimensioni standard. Ma è subentrato un problema: i contenitori andavano smarriti – o venivano rubati – in grande numero. Grazie a una soluzione tecnologica a costi piuttosto contenuti – tracker connessi tramite SIM, con traffico molto basso – abbiamo aiutato l’azienda a introdurre il tracking geografico dei suoi contenitori in tutta Europa, con un grande miglioramento della supply chain.

Conclusioni

Anche se questo potrebbe non sembrare essere il momento giusto per grandi cambiamenti infrastrutturali, importanti spese per nuove apparecchiature e investimenti in talento specializzato, questi esempi dimostrano come il settore manifatturiero abbia a disposizione molteplici soluzioni agili e dai costi contenuti, in grado di ridurre i rischi per la supply chain, migliorare la qualità della produzione e condurre a grandi risparmi operativi. Nuove tendenze per l’industria 4.0.

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Pier Giuseppe Dal Farra
Esperto di IoT e Industria 4.0 di Orange Business Services

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