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Piano Transizione 4.0: come valorizzare IoT e dati a beneficio del manifatturiero

Successore di Impresa 4.0 e Industria 4.0, secondo il PNRR il Piano Transizione 4.0 è il punto focale del rilancio economico italiano, in particolare per le PMI. E la tecnologia digitale è lo strumento su cui puntare. Ecco come il manufacturing ne può trarre vantaggio

05 Apr 2022

Fabrizio Pincelli

Giornalista

In un periodo in cui i mercati sono sempre più incerti e la domanda sempre più variabile, uno strumento come il Piano Transizione 4.0 mostra tutta la sua utilità, soprattutto nel settore manifatturiero. Questo perché il suo obiettivo, come riportato nel PNRR, è di fornire un nuovo impulso alla transizione digitale delle imprese e al tasso d’innovazione del tessuto industriale e imprenditoriale del Paese. Investire in tecnologia significa avviare un processo di transizione al digitale in grado di rendere l’azienda più competitiva. E in questo senso l’IoT ha un ruolo di primo piano. Tuttavia, per raggiungere l’obiettivo il processo deve prevedere anche un cambiamento di mentalità e di strategia, che deve portare i dati a essere concepiti da tutta l’azienda con un valore fondamentale per il business.

Cosa prevede il Piano Transizione 4.0

Comparso nella Legge di Bilancio 2020, il Piano Transizione 4.0 ha preso il posto di Impresa 4.0 e Industria 4.0, rappresentando così il nuovo corso della politica industriale italiana e prevedendo nuove modalità di agevolazione per le aziende italiane che intendono investire in tecnologia. Ha infatti mandato in pensione iperammortamento, superammortamento e tutte le misure disponibili sino all’anno precedente e ha introdotto al loro posto i crediti di imposta, prevedendo un’unica misura con differenti aliquote in funzione delle categorie di beni strumentali di cui si vogliono compensare i costi. I beni sono suddivisi tra materiali e immateriali.

Il Piano di Transizione 4.0 è biennale ma la decorrenza delle misure è stata anticipata al 16 novembre 2020, per beni che si possono ricevere fino al giugno 2023. La dotazione prevista per le imprese che intendono investire in beni strumentali ammonta a 18,45 miliardi di euro. Per favorire la transizione al digitale sono previsti anche crediti d’imposta per formazione, ricerca, sviluppo, innovazione e design.

Il Piano è destinato a tutte le imprese residenti nel territorio dello Stato, incluse le organizzazioni stabili di soggetti non residenti, indipendentemente dalla natura giuridica, dal settore economico di appartenenza, dalla dimensione, dal regime contabile e dal sistema di determinazione del reddito ai fini fiscali.
Il credito d’imposta per gli investimenti in altri beni strumentali materiali tradizionali è riconosciuto anche agli esercenti arti e professioni, ai soggetti aderenti al regime forfettario, alle imprese agricole e alle imprese marittime.

Forecasting: dai dati indicazioni indispensabili per il business

Oggi non si può pensare di organizzare il business secondo intuizioni, ci si deve muovere basandosi su indicazioni concrete ottenute da precise analisi che sappiano coniugare le dinamiche aziendali e quelle di mercato. Un’economia volatile come quella attuale impone di avere una produzione più che mai mirata e che non si sprechino materie prime. È bene agire avendo a disposizione tutte le informazioni necessarie a prendere decisioni in modo adeguato. È fondamentale saper ottimizzare i processi, indirizzare la produzione e ipotizzare l’andamento delle vendite.

Quanto previsto dal PNRR per il Piano Transizione 4.0 va proprio in questa direzione, ovvero intende sensibilizzare le imprese verso la digitalizzazione, strumento che si rivela fondamentale per ottenere un’ottimizzazione dei processi e un aumento della produttività e dell’efficienza. Infatti, è la digitalizzazione che consente di estrarre valore dai dati aziendali (molti dei quali sono ricavati dai dispositivi IoT) che assumono così un ruolo determinante per il business. Dalla loro analisi, commisurata con i trend di mercato, è possibile ricavare accurati forecast su produzione, vendite o approvvigionamenti in modo da poter pianificare precise strategie per attività e processi. A differenza di quanto accade ancora molto di frequente presso le aziende del manufacturing, non basta avvalersi di un file Excel per ottenere i risultati attesi. Quanto presentato su un foglio di calcolo è troppo approssimativo per consentire di estrarre gli insight cercati. E nel panorama economico attuale non è sufficiente l’esperienza delle persone per trasformare tale foglio di calcolo in valide previsioni. Le elaborazioni devono essere effettuate con strumenti di analytics. Attraverso strumenti di analisi dei Big Data e Dashboard personalizzabili, è oggi possibile sfruttare al meglio il valore del dato e adottare strategie, anche rapide, in grado di gestire e fronteggiare condizioni impreviste.

Niente fermi macchina inattesi con la manutenzione predittiva

Ogni azienda che basa l’attività su una catena di produzione ha un obiettivo preciso: ottimizzare l’uso dei macchinari riducendo al minimo i tempi di fermo causati da guasti o malfunzionamenti. Tale obiettivo viene solitamente raggiunto con la manutenzione preventiva. Grazie all’industria 4.0 e all’impiego di dispositivi IoT si è però potuto abilitare il ricorso alla manutenzione predittiva. Questa consente di avere un più preciso controllo sui tempi di intervento per la sostituzione dei componenti dei macchinari.

Infatti, una strategia di manutenzione preventiva prevede di stabilire interventi sulla base di parametri prestabiliti, come, per esempio, un prefissato numero di cicli di utilizzo. Ciò però può portare a sostituire componenti prima del necessario, non massimizzandone la durata. E se sono componenti costosi questo può incidere in modo significativo sulle spese.

Invece, un programma di manutenzione predittiva determina quando effettuare la manutenzione basandosi sull’analisi dei dati che vengono ricavati dai dispositivi IoT presenti sulle macchine attraverso un monitoraggio in tempo quasi reale. In pratica, una strategia di manutenzione predittiva parte dai medesimi principi della manutenzione preventiva, ma aggiunge un livello di precisione che sarebbe irraggiungibile senza le moderne soluzioni di analisi dei dati. La manutenzione predittiva combina modelli di dati storici con informazioni sulle prestazioni attuali per stimare con accuratezza quando si può avere un rischio di guasto e individuare di conseguenza il momento migliore per la manutenzione senza influire negativamente sulla produzione.

La manutenzione predittiva è uno dei migliori esempi di ottimizzazione della produzione, in linea con quanto prospettato da PNRR e Piano Transizione 4.0.

La supply chain data-driven

La possibilità di utilizzare dispositivi IoT ad ampio spettro in azienda permette anche di migliorare la supply chain grazie all’analisi dei dati ricavati. Potremmo dire che si sta sviluppando una supply chain data-driven. E i benefici sono notevoli.

Infatti, disporre di sensori sempre connessi consente di monitorare posizione, temperatura, gestione approssimativa e altri parametri basilari. E tutti i dati possono essere condivisi in tempo reale tramite il cloud.

Questo non solo consente di risolvere problemi immediati, ma apre anche la strada all’analisi dell’intera supply chain e all’efficienza su una scala macro perché le aziende possono accedere ai dati sulla posizione delle merci in transito e avere indicazioni loro condizione in tempo reale.

Le soluzioni IoT combinano sensori integrati e monitoraggio basato su cloud per fornire ai gestori della catena logistica i dati necessari per effettuare un’ottimizzazione. Anzitutto permettono di migliorare la gestione delle scorte. Siccome mostra esattamente dove si trovano le spedizioni in ogni momento (e quanto impiegano per completare ogni porzione del tragitto), un’accurata analisi dei dati consente di predisporre aumenti mirati di scorte di sicurezza (per soddisfare eventuali fluttuazioni della domanda) o di sostituire le scorte perse a causa di danni o ritardi imprevisti durante il trasporto.

Inoltre, grazie alla visibilità in tempo reale su dove e quando si verificano danni causati da escursioni termiche o manipolazione approssimativa, è possibile progettare processi specifici per eliminare la causa principale di tali problemi.

Va da sé che l’analisi della durata dei viaggi può anche permettere di minimizzare i ritardi. Infatti, si può avere una precisa indicazione di quando e dove i ritardi hanno origine, fornendo le informazioni per risolvere il problema. Se si tratta di un problema ricorrente, potrebbe essere a causa di ritardi nell’ultima tratta, di tempi di elaborazione eccessivi tra le tratte di una rotta o perché il corriere utilizza una rotta diversa in determinati giorni.

Comprendere i tempi e il percorso preciso di ogni spedizione consente di affrontare i problemi in base ai dati, non a supposizioni.

Produzione sostenibile grazie all’IoT

Un tema ormai diventato imprescindibile per ogni tipo di attività industriale è quello della sostenibilità e della riduzione delle emissioni di CO2 nell’ambiente. E il manufacturing non fa eccezione. Di nuovo, protagonisti sono i dispositivi IoT che consentono di raccogliere i dati inerenti ai consumi energetici e di renderli disponibili per l’elaborazione, che può avvenire direttamente “on-the-edge” se i sensori sono dotati di una capacità computazionale adeguata, oppure i dati possono essere inviati al cloud per un’analisi più approfondita.

La versatilità dei sensori IoT attuali consente di usarli per ottenere informazioni da qualsiasi apparecchiatura permetta la misurazione dei suoi consumi. Così, per esempio, si può sapere se si illuminano inutilmente zone o ambienti dove non è presente nessuna persona oppure si può fare in modo che determinate apparecchiature siano spente quando non in uso o che funzionino solo in precise fasce orarie. Per quanto riguarda poi il sistema di climatizzazione, si possono usare i dispositivi IoT per limitare l’oscillazione della temperatura consentita tra limiti preimpostati.

Nelle organizzazioni di più grandi dimensioni è sempre più spesso presente la figura dell’energy manager che, utilizzando i dati misurati, ottimizza i consumi in azienda affinché l’energia sia utilizzata in modo più efficiente.

La digitalizzazione del manufacturing secondo Vodafone Business

Avere un’efficace digitalizzazione vuol dire poter fare affidamento su una dotazione ICT adeguatamente strutturata e capace di soddisfare ogni necessità. Una digitalizzazione come quella che offre Vodafone Business per il manufacturing. Si tratta di una proposta che spazia dalle soluzioni per la manutenzione predittiva all’energy data management (permettendo risparmi sul consumo di energia fino al 20% l’anno), dall’asset tracking (che traccia gli oggetti per garantirne costantemente la sicurezza) fino al Workforce Management (assicura che tutti i dispositivi dei lavoratori siano connessi e possano accedere alla rete con facilità) e agli smart wearable, che possono aumentare la sicurezza dei lavoratori, guidare il decision making e aumentare l’efficienza attraverso la connessione fra i lavoratori stessi del sito manifatturiero.

Per garantire i massimi livelli di prestazione e sicurezza, Vodafone Business sviluppa anche soluzioni di Mobile Private Networks e il Mobile Edge Computing, in modo da permettere di migliorare l’utilizzo della robotica di ultima generazione e implementare casi d’uso di real time AR nelle fabbriche. A queste si aggiungono soluzioni di videosorveglianza (anche 5G) per garantire la sicurezza e il controllo 24/7 del sito produttivo.

Un discorso a parte merita il monitoraggio real time dei siti produttivi proposto tramite Vodafone Industrial Connect. Si tratta di una soluzione plug & play progettata per avere un migliore controllo sulle linee di produzione degli impianti, massimizzando l’efficienza e minimizzando i costi. In tal senso, tramite un set di funzionalità predefinite, Vodafone Industrial Connect permette di monitorare l’impianto e allertare nel caso di scostamento rispetto ai KPIs configurati. La dashboard di controllo e configurazione dei KPIs è accessibile ovunque tramite un semplice portale web e può essere configurata secondo le necessità dell’ambiente produttivo da monitorare.

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Fabrizio Pincelli
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