La fabbrica intelligente si può descrivere come uno stabilimento di produzione altamente digitalizzato e interconnesso, in cui è possibile ottimizzare i processi di manufacturing analizzando in tempo reale i dati di campo che i sensori, installati su asset, macchinari e linee di produzione, rilevano di continuo nell’ambiente di fabbrica.
Gli strumenti e le metodologie per implementare una fabbrica intelligente sono tuttavia differenti, e il grado di ottimizzazione dell’infrastruttura di manufacturing dipende, quindi, da come essi vengono adottati e orchestrati.
Che cosa s’intende con fabbrica intelligente
La società di ricerca e consulenza Gartner, in effetti, definisce la fabbrica intelligente come “l’applicazione di differenti combinazioni di moderne tecnologie per creare una capacità di produzione iperflessibile e in grado di adattarsi in maniera autonoma”. Secondo Gartner, le smart factory rappresentano un’opportunità per ottenere nuovi paradigmi di efficienza e flessibilità, razionalizzando la connessione di processi, flussi d’informazioni e di diverse tipologie di utenti, dagli operatori sul campo a coloro che pianificano le ottimizzazioni.
La fabbrica intelligente fa propri modelli di gestione dell’IT come Industria 4.0 e Industrial Internet of Things (IIoT), ed è un concetto di produzione che punta a rafforzare le caratteristiche di connettività, a sviluppare l’autonomia delle infrastrutture di manufacturing e a ottimizzare la visibilità sui processi.
Componenti chiave della fabbrica intelligente
Il concetto di fabbrica intelligente si fonda, anzitutto, sulla connettività delle macchine, cioè sulla capacità di monitoraggio real-time dell’impianto di manufacturing connesso. In sostanza, i sensori integrati sulle linee di produzione, possono acquisire costantemente, in tempo reale, dati sullo stato operativo dei macchinari (livello di vibrazioni, rumore, temperatura, pressione ecc.), monitorando le loro attuali condizioni di salute e prestazioni.
Sull’infrastruttura di monitoring s’innesta l’altro elemento fondamentale della fabbrica intelligente, costituito dagli strumenti e componenti software che permettono di raccogliere e analizzare in tempo reale questi flussi di dati che, essendo generati velocemente e di continuo dalle infrastrutture di produzione, sono tecnicamente classificabili come fast data. Tra questi strumenti, sono certamente da menzionare le dashboard di monitoring, in grado di visualizzare in tempo reale a colpo d’occhio lo stato di funzionamento delle macchine e i KPI (key perfomance indicator) significativi. L’analisi dei dati attraverso queste dashboard è solo un primo passo, ma è già un passaggio chiave che può fornire valore per i successivi interventi di miglioramento.
Modelli, algoritmi e software di analisi
Gli strumenti per l’analisi real-time di questi data stream includono i modelli, gli algoritmi e i software che, ad esempio, attraverso l’identificazione di anomalie di funzionamento, la correlazione di eventi, l’individuazione di schemi nei dati, aiutano a prevenire malfunzionamenti e ad attuare le opportune correzioni per migliorare l’efficienza e la produttività degli impianti industriali.
Tali soluzioni possono spaziare, dalle tecniche di ottimizzazione, ai modelli previsionali, e possono caratterizzarsi come applicazioni esclusivamente data-driven, oppure come sistemi di analisi arricchiti da modelli matematici, ad esempio fondati sulla simulazione tramite il paradigma digital-twin. Nella combinazione e orchestrazione di tutte queste tecnologie di analisi, intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) giocano oggi un ruolo chiave nell’automazione di molte operazioni di estrazione, preparazione ed elaborazione dei dati.
Verso la fabbrica intelligente: mercato e benefici
Anche nelle infrastrutture di produzione, la crescente digitalizzazione guida lo sviluppo della fabbrica intelligente. Secondo i dati di un rapporto pubblicato dalla società di ricerca MarketsandMarkets, il mercato smart factory, dagli 80,1 miliardi di dollari stimati per quest’anno, si espanderà raggiungendo 134,9 miliardi di dollari entro il 2026, con un tasso di crescita (CAGR) pari a 11,0% nel periodo preso in esame dallo studio.
Tra i fattori chiave di espansione delle smart factory vi sono la crescente domanda negli ambienti industriali di tecnologie evolute, tra cui robot industriali, IoT e intelligenza artificiale; l’aumentata attenzione per l’efficienza energetica, l’ottimizzazione delle risorse e la riduzione dei costi nelle operation di produzione; nonché politiche fiscali che hanno l’obiettivo di mantenere operative le infrastrutture di produzione nel contesto della crisi sanitaria da COVID-19.
Tra i benefici della fabbrica intelligente, l’acquisizione dati automatizzata contribuisce alla transizione verso un modello di produzione “data-driven” in grado di accelerare e migliorare i processi decisionali. L’analisi dei dati permette di estrarre insight per aumentare la produttività, la qualità dei prodotti e per ridurre gli sprechi di materie prime. È anche possibile ridurre i costi, grazie alla miglior capacità previsionale su livelli di produzione e stock di magazzino. L’analisi predittiva aiuta ad attuare programmi di manutenzione più evoluti, per la risoluzione proattiva delle anomalie e la prevenzione dei downtime imprevisti.
Fabbrica intelligente: quali tecnologie e competenze servono
Nell’implementazione della fabbrica intelligente e nella transizione verso lo smart manufacturing, spesso le imprese restano ferme alla fase di adozione iniziale, a causa della complessità, e delle difficoltà di realizzazione e integrazione delle applicazioni IIoT con le applicazioni di controllo del business. Ciò accade perché non si tratta semplicemente di adottare e implementare moderne tecnologie di connettività (reti di sensori, infrastrutture IIoT), ma di creare di volta in volta applicazioni analitiche e algoritmi di AI e ML specifici, tagliati sulle particolari esigenze dei diversi casi d’uso e delle applicazioni di smart manufacturing. Da questo punto di vista, è certamente essenziale avere ben chiaro qual è l’obiettivo di business che si vuol raggiungere, prima di pianificare qualunque intervento di sensorizzazione dell’infrastruttura di fabbrica, o di implementare determinati software e tool di analisi dei dati.
Le sfide di sviluppo, creazione e integrazione di tali algoritmi si possono vincere grazie a competenze specializzate in data science e modellistica matematica. Dunque, con il supporto di partner in grado di affiancare l’azienda utente sia nella fase di analisi, valutazione, ridisegno dei processi e delle fonti di dati richieste, sia nella progettazione, implementazione, e ottimizzazione continua degli algoritmi di fabbrica intelligente.
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