La produzione intelligente (Smart manufacturing o SM) è un approccio tecnologico che richiede macchine collegate a Internet per monitorare il processo di produzione in tempo reale. L’obiettivo principale dello SM è identificare le opportunità per automatizzare le operazioni in tutto e per tutto e utilizzare l’analisi dei dati per migliorare le prestazioni.
L’aggiunta dell’internet industriale delle cose (industrial internet of things o IIoT), l’intelligenza artificiale (artificial intelligence o AI) e l’Edge computing sono stati un fattore significativo nell’accelerare la crescita e l’espansione di molte industrie manifatturiere negli ultimi dieci anni.
Le fabbriche stanno diventando, senza dubbio, più intelligenti, più efficienti, più economiche. Questo si traduce in una maggiore capacità di produzione e nella fornitura di un servizio di eccellenza ai propri clienti.
La visione IIoT del mondo è quella in cui le risorse connesse intelligenti (le cose) operano come parte di un sistema più grande o di sistemi di sistemi che costituiscono l’impresa manifatturiera intelligente. Le “cose” possiedono vari livelli di funzionalità intelligente, che vanno dal semplice rilevamento e attuazione, al controllo, all’ottimizzazione e al funzionamento completamente autonomo.
John Conway è il vicepresidente di Schneider Electric per la strategia e le partnership
I processi di produzione tradizionali si sono sviluppati quando la produzione di massa si è concentrata sull’economia di scala e sull’utilizzo delle macchine. L’idea di fondo era che se una macchina era inattiva in qualsiasi momento, stava potenzialmente perdendo soldi, quindi le aziende le tenevano continuamente in funzione.
Per raggiungere la soddisfazione del cliente, l’obiettivo principale di molte aziende, le aziende manifatturiere tradizionali hanno reso disponibili ampie scorte per soddisfare qualsiasi ordine potenziale con facilità, con conseguente aumento dei profitti. La conseguenza di operare con questo metodo è che queste aziende devono mantenere le loro macchine in funzione con setup e configurazioni specifiche e il più a lungo possibile per ridurre i costi di produzione dei pezzi.
Questo stile di funzionamento è noto come lavorazione a lotti e code. L’approccio di produzione di massa è quello in cui le merci vengono elaborate in una fase del processo di produzione e spostate alla fase successiva, che siano necessarie o meno, e aspettano in una coda. Questo metodo, se non gestito correttamente, potrebbe causare sostanziali colli di bottiglia in qualsiasi fase della produzione.
“Questo approccio tradizionale alla produzione non è molto efficiente per diverse ragioni, ad esempio:
I tempi di configurazione delle macchine sono in genere molto più lunghi. La messa a punto di una macchina porta alla fine a tempi di fermo macchina, con conseguente perdita di tempo di produzione, che può avere enormi conseguenze nella produzione di massa.
La qualità sarà un fattore significativo di qualsiasi processo di produzione. Con il metodo tradizionale di produzione di massa, i lotti con problemi di qualità non saranno notati fino a quando non raggiungono il processo successivo. Il lavoro deve quindi essere fatto di nuovo, il che impegna ulteriori risorse e comporta costi e ritardi.
La produzione intelligente è progettata principalmente per automatizzare molti dei processi e affrontare questi problemi con metodi tradizionali. È vista come un modo collaborativo per integrare completamente un sistema di produzione che può rispondere e adattare le sue risorse in tempo reale. Con condizioni che possono essere sempre mutevoli e le richieste di una fabbrica nella rete di fornitura, la produzione intelligente è la soluzione ideale pur mantenendo il cliente al centro dell’attenzione.
La produzione intelligente mira a migliorare il processo di produzione utilizzando un approccio guidato dalla tecnologia che combina macchine IoT per monitorare il processo di produzione in tempo reale. La produzione intelligente permette alle aziende di identificare le opportunità per automatizzare i processi di produzione e utilizzare l’analisi dei dati per migliorare le prestazioni.”
Vantaggi e svantaggi della produzione intelligente
La produzione intelligente offre diversi vantaggi, quali il miglioramento dell’efficienza, l’aumento della produttività e il risparmio generale dei costi. In una fabbrica intelligente, la produttività viene continuamente migliorata, aumentando la capacità di produzione. Supponiamo che una particolare macchina stia rallentando la produzione o che sorga un problema di qualità. In questo caso, le fabbriche intelligenti evidenzieranno il problema utilizzando sistemi software AI e troveranno una risoluzione per risolvere il problema. Questi tipi di sistemi offrono molta più flessibilità di quanto si possa immaginare.
Quando si parla di miglioramento dell’efficienza, i risparmi iniziali derivano direttamente dalla riduzione dei tempi di inattività delle macchine. I macchinari moderni in una fabbrica hanno generalmente molti sensori e strumenti di diagnostica che possono avvisare gli operatori se si verifica un problema o un potenziale problema. Combinando queste macchine con la tecnologia avanzata AI, è possibile evidenziare i problemi prima che accadano e prendere azioni appropriate. Questo sistema è noto come AI predittiva.
Il più grande svantaggio della produzione intelligente è di gran lunga l’investimento iniziale per implementare un sistema intelligente. Alcune aziende di piccole/medie dimensioni non possono semplicemente correre il rischio di introdurre la tecnologia a meno che non ci sia una crescita a lungo termine.
Se le aziende possono superare il costo iniziale, allora il più grande ostacolo nell’implementazione della tecnologia nella fase di produzione è l’installazione. Questi tipi di sistemi possono essere molto complessi e devono essere messi a punto esattamente per soddisfare le esigenze della produzione. Se il sistema è mal gestito o richiede continui aggiustamenti, allora potrebbe potenzialmente intaccare i profitti.
Impresa di produzione intelligente
Mentre l’impatto a lungo termine dell’IIoT è a volte difficile da prevedere, tre ambienti operativi distinti faranno da base per l’emergere dell’impresa manifatturiera intelligente.
Controllo intelligente dell’impresa – Le tecnologie IIoT permetteranno una stretta integrazione delle macchine intelligenti connesse e delle risorse produttive intelligenti connesse con l’impresa più ampia. Questo faciliterà una produzione più flessibile ed efficiente, e quindi redditizia. Il controllo aziendale intelligente può essere visto come una tendenza a medio-lungo termine. È complesso da implementare e richiederà nuovi standard per consentire la convergenza dei sistemi IT e OT.
Gestione delle prestazioni delle risorse – La distribuzione di sensori wireless economici, la facile connettività cloud (compresa la WAN) e l’analisi dei dati miglioreranno le prestazioni delle risorse. Questi strumenti permettono di raccogliere facilmente i dati in loco e convertirli in informazioni utilizzabili in tempo reale. Questo si tradurrà in migliori decisioni aziendali e in processi decisionali lungimiranti.
Operatori aumentati – I futuri dipendenti useranno dispositivi mobili, analisi dei dati, realtà aumentata e connettività trasparente per aumentare la produttività. Dato che ci sono meno lavoratori qualificati per gestire le operazioni principali a causa di un rapido aumento del pensionamento dei baby boomer, i nuovi giovani lavoratori degli impianti avranno bisogno di informazioni a portata di mano. Quelle informazioni saranno fornite in un formato in tempo reale che è loro familiare. Così l’impianto si evolve per essere più incentrato sull’utente e meno sulla macchina.
Cybersicurezza
L’arrivo dell’IIoT sta accelerando la necessità di sicurezza informatica nei sistemi industriali, soprattutto dove ci sono dati sensibili. A causa della complessità dell’IIoT, la sicurezza deve essere una funzionalità non solo a livello di software, ma integrata già nell’hardware e nei componenti che costituiscono i sistemi di controllo intelligenti.
L’approvazione di standard di sicurezza con certificazione sarà inoltre vitale per la crescita dell’IIoT poiché garantirà che la sicurezza non esista solo per le singole parti ma che sia integrata in un sistema molto più ampio.
L’adozione della certificazione significa che certi elementi all’interno di un sistema saranno alla fine componenti critici. I componenti saranno combinati in modo sicuro da esperti di sicurezza e saranno gestiti in un sistema sicuro.
Componenti tecnologici che guidano la trasformazione IIoT
“L’IIoT sta ammorbidendo i confini tra componenti fisici e virtuali, permettendo modelli più flessibili di accesso ai processi e ai dati delle macchine, aggirando le architetture di automazione tradizionali e ottenendo accesso a sistemi più facili da usare e mobili basati su standard IoT.
Sebbene la raccolta dei dati è un aspetto vitale dell’IIoT, questo singolo aspetto da solo non permetterà ai produttori di raggiungere il pieno potenziale dell’IIoT, devono essere considerati anche altri componenti all’interno dell’IIoT:”
- Edge computing per raccogliere dati, visualizzazione di informazioni rilevanti e inoltro dei dati al cloud per analisi più avanzate
- Applicazione e servizi per analizzare i dati.
- Standard aperti per consentire un approccio più uniforme ai dispositivi connessi di diversi produttori
- I dispositivi intelligenti che sono pronti per l’IIoT saranno caratterizzati da un sistema di rilevamento avanzato che può creare dati al primo punto di analisi dei dati riducendo il carico di calcolo eccessivo più avanti.
La progettazione di dispositivi intelligenti connessi per l’IIoT richiede la presenza di tecnologie internet come Wi-Fi, Ethernet e servizi web. Senza queste tecnologie integrate nelle specifiche di base dei dispositivi intelligenti, l’industria non crescerebbe.
Un gateway edge raccoglierà dati da varie fonti e fornirà informazioni in tempo reale alle persone giuste al momento giusto. L’edge computing è vitale in un sistema IIoT. Può elaborare e fornire dati in tempo reale all’utente in fabbrica prima che vengano inviati al sistema cloud per ulteriori analisi.
Facilita anche i servizi a valore aggiunto indipendenti dal sistema di controllo. L’edge gateway assicura un alto livello di prestazioni e connettività per affrontare le esigenze critiche della piattaforma IIoT.
Le applicazioni e i servizi digitali sono fondamentali per far sì che gli utenti finali raggiungano le prestazioni aziendali promesse dall’IIoT. La semplice raccolta dei dati deve essere estesa per includere analisi che fornisce preziose informazioni aziendali. Esempi di tali applicazioni e servizi includono:
- Ottimizzazione dell’installazione.
- Gestione e protezione delle attività.
- Monitoraggio basato sulle condizioni.
- Applicazioni di realtà aumentata e calcolo dell’OEE.
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Fonti:
