Industrial IoT, Industry 4.0, Fabbrica del futuro: comunque la si voglia chiamare la digitalizzazione rimane un percorso che prima o poi un’azienda dovrà affrontare per competere su un mercato in veloce cambiamento. Ma come fare? Sicuramente non esistono ricette da seguire ma ingredienti da cucinare secondo la propria ricetta. Pur non potendo suggerire in maniera univoca come fare, abbiamo identificato i 5 principali errori da evitare nella fase di start-up dei progetti IIoT.

#1 Partire senza una meta in testa: affidarsi solo ai dati

“I dati sono la materia prima per la fabbrica connessa e per il miglioramento continuo”. Questo non significa utilizzare infiniti sensori e raccogliere terabyte di dati, valutati poi in maniera asettica da un software. I software, magari standard, riconoscono la specificità di macchine e processi e generano risultati solo apparentemente rilevanti. Per trasformare i dati in informazioni e successivamente in intelligenza, è necessario coinvolgere gli operatori e avere l’opportunità di condividere le loro conoscenze ed esperienze. Il primo passo è aumentare la trasparenza del processo attraverso la visualizzazione delle informazioni. Lavorando in un anello chiuso, i dipendenti possono identificare i risultati davvero importanti e ottimizzare il processo di misurazione.

L’esperienza lo ha dimostrato: concentrarsi sulla produzione è il minimo indispensabile. Al contrario, è fondamentale un approccio olistico che includa informazioni sulla logistica, sui processi di acquisto, sullo sviluppo e su tutte le altre funzioni aziendali. È quindi fondamentale mantenere le persone al centro del processo di trasformazione.

#2 Pensare troppo in grande: voler realizzare tutto in un colpo solo

L’ambizione di fare Industria 4.0 perseguendo la trasformazione in un colpo solo, attraverso un  unico progetto, eliminando le eventuali sbavature in corso d’opera, è decisamente da abbandonare.  Si tratta di un approccio rischioso. La trasformazione digitale è intrinsecamente complessa. È necessario ridurla attraverso interventi incrementali, avendo ben chiari cause ed effetti del risultato. In aggiunta, per interventi così massivi spesso servono investimenti ingenti e da qui l’impressione sbagliata che l’evoluzione digitale sia una trasformazione radicale, realizzabile solo dall’innesto di nuovi sistemi e nuove macchine.

La digitalizzazione va invece gestita come un’evoluzione naturale, e un approccio fatto da molti piccoli passi si è dimostrato il più efficace. Attraverso progetti pilota si identificano e validano i risultati attesi, prevenendo gli errori, controllabili in uno scenario circoscritto. L’ottimizzazione può quindi avvenire in modo specifico durante brevi cicli chiusi intervenendo, allo tesso tempo, sul profilo di competenze degli addetti che vanno tenuti sincroni con l’evoluzione di macchine e processi. In questo caso può venire in aiuto adottare la metodologia “agile” che ben si adatta ad una delivery incrementale e al mantra implementativo #thinkbigstartsmall

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Edge o Cloud Computing: come decentalizzare i dati per centralizzare la conoscenza

#3 Partire con il piede sbagliato: l’utilizzo di uno standard non corretto

Scegliere in anticipo uno standard per il futuro, si è spesso rivelato un errore comune. In questa fase lo scenario di Industrial IoT è in costante e veloce evoluzione. L’unica certezza è la sua capacità di cambiare. Un’architettura orientata al futuro non solo deve soddisfare tutti gli standard attuali, ma deve anche essere in grado di rispondere ai mutamenti futuri. Pertanto, l’unico modo per salvaguardare gli investimenti effettuati è attraverso l’adozione di standard aperti e flessibili, che dimostrano di poter evolvere con la tecnologia e con le richieste di flessibilità produttive.

#4 Reinventare la ruota: programmare tutto da soli

Affidarsi agli “smanettoni” con soluzioni ritagliate su misura e cucinate ad hoc per gli scopi dell’azienda è un’altra idea decisamente rischiosa. Consuma enormi quantità di risorse: si pensi alla semplice scrittura e aggiornamento della documentazione per una soluzione proprietaria. Per non parlare del fatto che le soluzioni standard garantiscono maggior fruibilità e incorporano pratiche già testate e consolidate. Adottando queste ultime, potrete collegare le macchine in poche ore e gestire centralmente tutti i dispositivi IoT nella rete, semplicemente perché qualcuno l’ha fatto prima di voi.

Inoltre, non ha senso provare ad integrare funzioni macchina e IoT nello stesso sistema, aumentandone inutilmente la complessità. Separandoli, si potranno meglio gestire temi come la sempre più discussa Cybersecurity, nuova in ambito produttivo rispetto, per esempio, alle più note certificazioni che hanno dinamiche decisamente diverse.

IIoT

#5 Non accadrà nulla: sottovalutare la sicurezza dati

Nei sondaggi, più della metà delle aziende che rispondono riconoscono che non si sentono pronte a respingere gli attacchi lanciati contro i loro dispositivi IoT. Il 94% di loro si aspetta che la vulnerabilità aumenterà. Il 31% delle aziende manifatturiere ha subìto almeno una violazione nell’ultimo anno.

Se i dati di produzione hanno assunto un valore uguale o addirittura superiore ai prodotti, anche la loro protezione diventa un fattore critico di cui tenere conto. E’ quindi necessario estendere al mondo della produzione (OT)  pratiche di sicurezza IT comprovate, come la segmentazione di rete e i firewall, con architetture specificatamente pensate per gestire centralmente tutti i dispositivi IoT industriali anche in termini di aggiornamenti di sicurezza e in maniera agevole su topologie di rete multiplant distribuite. In questo modo  le attività “digitali” di produzione sono protette e gli utenti possono concentrarsi sul loro lavoro con la necessaria consapevolezza del mutato contesto operativo.

Leggi anche: Industry 4.0: find your way

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