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Quando il manufacturing diventa smart: dai sensori all'analisi dei dati

By 4ward 14 agosto, 2018

Le tecnologie dell’Internet Of Things (IoT) e le soluzioni di artificial intelligente (AI) stanno aprendo la strada allo Smart Manufacturing e possono essere considerate il motore della rivoluzione industriale del nostro secolo, portando la digital transformation in un settore ancora legato alle logiche produttive e distributive più classiche. Dai sensori sempre più sofisticati alla potenza degli strumenti per l’analisi dei Big Data, la tecnologia innerva di intelligenza le fabbriche e i magazzini, ribaltando i processi tradizionali.

 

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L’evoluzione del manifatturiero

Nell’attuale contesto socio economico, sempre più veloce e competitivo, le aziende manifatturiere hanno la necessità di arrivare al mercato con proposte mirate e profilate sul cliente, abbandonando i criteri tipici della produzione di massa. Devono inoltre recuperare efficienza e ridurre gli sprechi, automatizzando i processi e aprendo la strada all’innovazione non solo in fabbrica ma su tutta la filiera. La tecnologia oggi a disposizione, partendo dai progressi in campo hardware fino all’evoluzione dell’intelligenza artificiale, è il volano di crescita per le organizzazioni del XXII secolo che devono necessariamente ripensare alle proprie dinamiche di business.

Se molti settori sono “nativamente predisposti” all’introduzione dei processi tipici della software-economy, il manifatturiero si è dimostrato inizialmente meno ricettivo nei confronti della rivoluzione digitale, condizionato da un legacy pesante, da un’attività basata su macchinari costosi, da processi che sono rimasti invariati nel tempo.

Si pensi ad esempio alle start-up tecnologiche che nascono già sulla base delle nuove logiche del business digitale oppure a settori estremamente dinamici e concorrenziali come il Retail che vive l’urgenza di rinfrancare il rapporto con il cliente finale attraverso le nuove tecniche di engagement e marketing online. In questi casi, la digital revolution è stata un passo connaturato alla necessità di imporsi sul mercato internazionale e ha trovato immediatamente terreno fertile per un’ampia gamma di applicazioni. Il comparto industriale ha accumulato un po’ di ritardo, ma oggi è pronto a recuperare il gap grazie alle tecnologie IoT, Ai e Cloud.

Industry 4.0. rivoluzione in atto

È ormai opinione condivisa tra gli analisti che la recente ondata di innovazione digitale nei processi operativi manifatturieri e logistici stia portando rapidamente alla Quarta Rivoluzione Industriale, dopo la prima che è sostanzialmente legata all’invenzione della macchina a vapore sulla fine del 1700, la seconda che è esplosa con l’introduzione della produzione di massa agli inizi del 1900 e la terza che ha preso avvio con l’adozione dei primi computer nelle fabbriche a cavallo degli anni Sessanta e Settanta.

Da qui è stata coniata l’espressione Industry 4.0 per indicare lo Smart Manufacturing, ovvero “l’adozione congiunta di tecnologie digitali capaci di aumentare l’interconnessione e cooperazione delle risorse (asset fisici, persone e informazioni) usate nei processi operativi, sia interne alla fabbrica sia distribuite lungo la value chain” secondo la descrizione fornita dall’Osservatorio del Politecnico di Milano.

Le tecnologie dell’industria intelligente

Le tecnologie che abilitano l’Industry 4.0 si possono classificare in due grandi categorie, a seconda che siano più vicine al mondo dell’Information Technology (dispositivi IoT, Big Data Analytics e Cloud Computing) o delle Operations (automazione avanzata, interfacce uomo macchina evolute, stampa 3d).

Rimanendo nel comparto informatico, se è vero che il primo grande abilitatore dello Smart Manufacturing è la diffusione degli oggetti intelligenti che compongono la grande “Rete delle Cose”, è altrettanto innegabile che tutti i potenziali vantaggi dell’Industry 4.0 vengono a mancare senza una chiara revisione dei processi industriali nell’ottica della digital transformation. In sostanza, i sensori IoT mettono a disposizione delle aziende un enorme quantitativo di informazioni, ma serve anche la capacità di trasformare i dati grezzi in insights utili alla crescita del business. Perché l’estrazione del valore dall’immenso patrimonio informativo avvenga con successo, bisogna partire con la mappatura, la razionalizzazione e la digitalizzazione di tutti i processi produttivi e manifatturieri.

IoT, vantaggi e criticità

I vantaggi dell’IoT per il Manufacturing sono ampiamente riconosciuti: secondo una ricerca di settore condotta da McKinsey, il 92% delle aziende rispondenti ritiene che nei prossimi tre anni l’Internet delle Cose avrà un impatto più che positivo sul comparto, sia nell’ottica di efficientare le attività sia nel favorire l’introduzione di applicazioni innovative attraverso gli smart objects. Le linee di miglioramento insomma sono sostanzialmente due: i dati raccolti dai sensori, se opportunamente analizzati, permettono di individuare eventuali colli di bottiglia, snellire processi e relativi costi, abilitare la manutenzione predittiva, ottimizzare i workflow, ma anche di ottenere informazioni utili sui clienti e sulle abitudini di consumo, per migliorare i prodotti e studiare servizi a valore aggiunto.

Tuttavia, se il 60% degli intervistati McKinsey riconosce l’utilità degli insights ricavati dai dati IoT, una percentuale altrettanto significativa (54%) ammette che soltanto il 10% sul totale del patrimonio informativo raccolto viene effettivamente utilizzato. La gestione dei dati rimane un criticità per il 48% delle aziende (è al secondo posto nella classifica dei gap sperimentati dalle aziende al fine di liberare il potenziale dello Smart Manufacturing), mentre il 70% dichiara la mancanza di integrazione tra strumenti IoT e business flow quotidiano (ovvero, l’introduzione dei sensori non sta abilitando un corrispettivo miglioramento delle operazioni giornaliere).

Come superare l’impasse e ottenere i tanto auspicati risultati dell’Industry 4.0? Come già ribadito, l’obiettivo è allineare la raccolta dei dati effettuata dai sensori IoT con gli strumenti di Big Data Analytics.

Il primo passo innanzitutto è predisporre l’azienda alla digital transformation: in questi casi, la consulenza di un partner esterno, con esperienza sia nel settore manifatturiero sia nella gestione della supply chain, può rappresentare una buona scorciatoia per accelerare i tempi necessari alla razionalizzazione dei flussi di lavoro e all’introduzione delle tecnologie IoT nei processi operativi e di business.

In secondo luogo, si rende necessaria la presenza di figure competenti rispetto alla gestione delle informazioni. Il Data Scientist, un professionista a cavallo tra l’It e il business, capace di fare da collante indispensabile tra matematica e marketing, è spesso indicata tra le posizioni più richieste nel prossimo futuro.

Solo in questo modo, con la riorganizzazione dei processi e delle risorse, si potrà spianare la strada alla costruzione di una struttura solida e future-proof, pronta a cogliere l’immenso potenziale competitivo dell’industry 4.0.

 

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