Il nostro movimento nel panorama della Rivoluzione industriale 4.0 è uno sprint o una corsa di resistenza?
In questo blog, offriamo una nostra riflessione interna sull’approccio agile alla trasformazione digitale nei processi di produzione di NEDCON e sul nostro rapporto con l’Industria 4.0.
Punto zero
Quando sono apparse le prime riflessioni sulla Rivoluzione industriale 4.0 (2011), partivamo da una situazione in cui stavamo semplicemente riprogettando i concepts di produzione nel contesto dell’automazione e della robotica dell’epoca. Eravamo ancora nella fase della Rivoluzione industriale 3.0, ma nel cambiamento della situazione abbiamo letto un impulso che ha accelerato significativamente la nostra prontezza a implementare sistemi cyber-fisici. Inizialmente si è trattato di un vero e proprio sprint, coordinato però concentrandosi sull’implementazione degli standard di settore per consentire l’inizio del nostro percorso di trasformazione digitale.
Dalle applicazioni brownfield alle soluzioni completamente integrate
Prima di prendere in considerazione il passaggio all’Industria 4.0, il mondo della tecnologia operativa (OT), che include la produzione automatizzata e robotica, operava in gran parte dall’IT, e questo valeva anche in NEDCON. Il dominio di questa fase è stata l’interconnessione digitale verticale dei due mondi dell’OT e dell’IT, collegando in particolare sistemi quali FIELD e SAP/ERP sui principi della cosiddetta piramide dell’automazione. Ciò ha implicato il ricorso a diverse applicazioni sul cosiddetto MES (Manufacturing Execution System) che collega il flusso di informazioni digitali in entrambe le direzioni. Le applicazioni più importanti includono l’Evasione degli ordini, il Monitoraggio delle condizioni/energia, la Gestione dei documenti di misurazione e l’attuale implementazione del Real-Time OEE (Overall Equipment Efficiency). Il nuovo sistema Real-Time OEE sostituirà l’applicazione digitale che non opera in tempo reale. Naturalmente, non ha senso mettere fuori uso delle tecnologie funzionali, quindi ci siamo trovati davanti alla sfida collegare le vecchie apparecchiature brownfield ai sistemi. Oggi tutto quello che rimane da fare è procedere a un’integrazione più globale delle soluzioni sviluppate, completando la visualizzazione gerarchica delle informazioni (visione di impianto) facendo così un salto verso una maggiore mobilità.
La visione tradizionale di MES oggi probabilmente non è più sufficiente.
L’implementazione del livelloMES inizialmente sembrava essere un obiettivo chiaro e tangibile. Tuttavia, l’eterna spinta che arriva dalla digitalizzazione continua a spostare l’obiettivo. La piramide dell’automazione sta subendo cambiamenti incisivi verso la direzione verticale. Sia a livello Field che MES stiamo preparando l’interconnessione IIoT e la funzione di assistenza per l’interfaccia uomo-macchina. Desideriamo preferibilmente impiegare applicazioni da piattaforme IIoT che sono connesse alla produzione e all’elaborazione dei dati, a differenza delle ben note applicazioni su dispositivi mobili. All’inizio, puntavamo più su un sistema monolitico, perfettamente adattato alle nostre esigenze. Tuttavia, entrare a far parte dell’ecosistema digitale dell’Industria 4.0 offre tutta una serie di benefici. Il vertice della piramide dell’ecosistema digitale è cambiato poiché il suo apice non è più costituito esclusivamente da un livello ERP, ma da un livello di Business Intelligence (BI) che fornisce funzionalità avanzate di reportistica e analisi sui dati di produzione. Questo è uno dei temi attuali della digitalizzazione della produzione di NEDCON.
La trasformazione digitale non è solo verticale
Rimanere in pista significa non solo lavorare sui progetti in corso, ma anche plasmare costantemente la visione del futuro prossimo insieme ai passi necessari per realizzarli. A questo punto i percorsi iniziano a diramarsi. Il futuro non significa più una competenza dei dati solo verticale, ma anche orizzontale. Per trovare le condizioni di produzione ottimali non possiamo più fare affidamento esclusivamente sui dati di produzione, ma dobbiamo anche connetterci ad altre solide piattaforme di dati come la pianificazione integrata, il TQM ecc. Molte di queste piattaforme forniscono dati in formati non strutturati, come per esempio una registrazione vocale del rapporto di un addetto alla manutenzione su una macchina. Questi dati spesso richiedono un’analisi semantica per convertirli in un formato più strutturato e adatto ad ulteriori analisi. Orchestrare dati disparati tra diversi sistemi (non) strutturati è una delle maggiori sfide di questa fase. NEDCON sta rafforzando le sue capacità di engineering dei dati per sfruttare appieno il potenziale del livello BI, ivi compresa l’analisi che sfrutta l’AI da sistemi di dati orizzontali. Tale approccio appare essenziale al fine di trovare correlazioni e causalità fondamentali consentendo, così, l’ottimizzazione non solo durante l’intero ciclo di vita della produzione, ma anche dell’intera catena di approvvigionamento. Ci stiamo concentrando intensamente su questo argomento essenziali nelle nostre analisi dei possibili prossimi passi nella trasformazione digitale della produzione.
E in più un’altra dimensione ancora come bonus
Trovare le correlazioni e le loro cause sottostanti fornisce informazioni preziose, ma di per sé non dà una risposta al quesito su come ottimizzare, per non parlare di consentire a sistemi e processi complessi di ottimizzarsi/adattarsi autonomamente. Per questo motivo, risulta necessaria l’esistenza di modelli digitali, sia di oggetti/sistemi che di processi. La modellazione matematica dei processi è ancora nelle sue fasi iniziali in NEDCON. Intendiamo sviluppare in modo massiccio l’uso di modelli grafici e funzionali 3D sia delle operazioni dell’impianto che dell’utilizzo delle apparecchiature – i loro gemelli digitali. Finora abbiamo parlato solo dell’affinità tra tecnologia operativa e informatica (OT-IT). Adesso dobbiamo parlare di una nuova dimensione, delle tecnologie di engineering (ET) e, in particolare, della convergenza IT-OT-ET Se vogliamo sfruttare appieno il potenziale di strumenti potenti come l’apprendimento profondo e l’intelligenza artificiale, questa nuova dimensione deve essere una priorità nella nostra strategia di digitalizzazione.
Quali sono i rischi maggiori e quali le sfide più grandi per avere successo?
Di seguito elenchiamo quelli essenziali:
- La creazione di una visione a lungo termine e l’applicazione di un framework strutturato per consolidare le problematiche.
- La sottovalutazione del ruolo dell’esperto di dati, in particolare modo l’assenza di un’engineering dei dati e dei cosiddetti specialisti Citizen Data Scientist dotati di conoscenze aziendali e competenze di base nel campo dell’analisi.
- Il cambiamento della mentalità organizzativa allo scopo di adattare l’azienda a una situazione in cui alcuni aspetti sono difficili da spiegare o la soluzione non è nota in anticipo.
- La digitalizzazione profonda di processi e piattaforme dorsali che, ove possibile, devono essere orizzontali.
- L’evoluzione del ruolo dei manager e del rapporto con il team verso modalità più agili.
In ultima analisi, dunque, qual è la risposta alla domanda iniziale?
Ricorrendo a un’analogia sportiva, il miglior paragone potrebbe essere una corsa ciclistica a più tappe. La tabella di marcia della nostra trasformazione digitale è suddivisa in fasi con traguardi chiari. È assolutamente cruciale prepararsi per ogni tappa avendo una visione e una strategia chiare per l’intera gara. La corsa alla digitalizzazione può essere vinta anche se non si vince una singola tappa. Quello che è importante è comunque posizionarsi sempre in modo ottimale. Ogni fase è diversa e l’agilità e la tattica del team determinano il successo. E inoltre, parlando di premi e raggiungimento della linea del traguardo, gli sprint non fanno eccezione!
