È piuttosto evidente come, ancora adesso, il tema della Fabbrica intelligente sia più dibattuto che implementato. Ed è altrettanto evidente come esso stia avendo implicazioni tali da non poter essere trattato con superficialità e che solo un approccio pragmatico può favorire l’applicabilità di questi nuovi paradigmi .

Le 3 fasi del ciclo di innovazione

L’ Industry 4.0 è già realtà: non è un tema tecnologico ma di approccio all’innovazione e, adottando un ciclo come qui illustrato, è possibile sviluppare il business esistente lungo tutta la catena del valore, in maniera continua ed evolutiva, sfruttando le opportunità offerte dall’internet applicata all’industria (IoT – Industrial Internet of things). Ciò offre anche una possibile risposta ad una questione frequentemente posta: “qual è il miglior punto di partenza come azienda, come reparto, come linea di produzione?”

 

Fase 1: il prodotto 4.0

I prodotti e le macchine devono essere equipaggiati con caratteristiche abilitanti i paradigmi IIoT. Questo include, sensori, attuatori, sistemi di information processing oltre che applicazioni software a livello macchina. L’utilizzo nella costruzione di macchine e linee di componentistica progettata per un facile accesso alle informazioni, permette una rapida implementazione di questa fase. Una garanzia sull’investimento rispetto all’evoluzione futura passa sicuramente attraverso architetture hardware e software basate su standard aperti.

Altra caratteristica, è quella della connettività che permette al prodotto, alla macchina, all’utente di rendere disponibili ovunque i dati generati dal campo, siano essi quelli di utilizzo o di funzionamento, così da poterli processare per prendere ogni azioni necessaria. Il tema della trasmissione, così come quello dell’accesso remoto sicuro apre il mondo della sicurezza delle informazioni in ambito industriale che, oltre ad essere critico, offre importanti opportunità di business.

 

Fase 2: raccolta e analisi del dato

Una estrema varietà di tipi di dati possono essere raccolti con l’obiettivo di aver nuove prospettive di analisi ed essere utilizzati come retroazione sulla catena del valore, dalla progettazione, alla produzione, al post vendita del prodotto. Ciò va a costituire la base per lo sviluppo di nuovi servizi da affiancare al prodotto stesso fino, estremizzando, al cambio di modello di business: p.e. passare dal vendere motori per arei, al vendere ore di volo.

In questa fase è però importante raccogliere e gestire i dati realmente necessari, spesso già disponibili, per raggiungere gli scopi. Una buona idea, specie all’inizio, è evitare il tema dei big data ma orientarsi subito verso gli smart data, attraverso una attenta selezione dei data-set realmente necessari, non perdendo di vista che il percorso virtuoso è quello che porta dal dato, all’informazione, alla “saggezza”.

 

Fase 3: la proposta di nuovi servizi

In funzione della fotografia che i dati raccolti hanno prodotto, si è ora in grado di definire nuovi servizi per il cliente, ridisegnare il prodotto in maniera più aderente alle esigenze del mercato o rivedere i processi produttivi in ottica di maggior flessibilità e produttività. Offerte in ambito di manutenzione predittiva e condition monitoring da parte degli OEM sono già a portata di mano; cambi di modello verso il pay-per-use, specie in ambito industriale, sono frontiere ancora da esplorare. Oltre a non aspettarsi da subito la capacità di quantificare i benefici che questa fase può portare, va tenuto ben presente il tema della privacy nella raccolta del dato: non è certo scontato l’accesso da parte dell’utente finale che deve percepire un effettivo vantaggio nel concederlo.

 

Condividi :
  • Articoli simili

    articoli