Che cos'è Industry 4.0?

Le tecnologie dell'Industry 4.0 sono tecnologie che fungono da ponte tra il mondo fisico e quello digitale che servono come base per sistemi intelligenti e autonomi. Anche se le aziende e le supply chain usano già alcune di queste tecnologie, il loro pieno potenziale si realizza quando vengono usate insieme. Ecco sette delle tecnologie più importanti dell'Industry 4.0:
 

1. Cloud computing. Il cloud computing è la colonna portante dell'Industry 4.0 poiché i dati che guidano la maggior parte delle tecnologie dell'Industry 4.0 risiedono nel cloud.
2. Internet delle cose. L'Internet delle cose (IoT) è un concetto che mira ad estendere i vantaggi della normale rete Internet, tra cui connettività costante, capacità di controllo remoto e condivisione dei dati ai beni nel mondo fisico. Elementi fisici come dispositivi, computer, robot e prodotti hanno sensori incorporati per fornire informazioni dettagliate in tempo reale su condizioni, prestazioni o posizione. Ottieni i segnali IoT: In evidenza per il settore della produzione.
3. Gemelli digitali. Un gemello digitale è la rappresentazione digitale di un oggetto fisico, ad esempio una simulazione di un computer, un processo, una fabbrica, un sistema o una supply chain. A volte include rendering 3D di asset fisici. Componente principale dell'Industry 4.0, un gemello digitale consente alle aziende di aumentare la produttività, migliorare i flussi di lavoro e progettare nuovi prodotti.
4. Big Data e analisi. I sistemi di analisi dei Big Data possono gestire il volume elevato di dati generati dal monitoraggio di ogni funzione di un'operazione di produzione. Usando le tecnologie di Machine Learning e intelligenza artificiale, i dati vengono elaborati rapidamente in tempo reale per migliorare il processo decisionale e l'automazione in un'intera operazione di produzione.
5. Edge computing. Edge Computing è un metodo per ottimizzare i sistemi cloud computing eseguendo l'elaborazione dei dati nella rete perimetrale, vicino all'origine dei dati. Ciò è particolarmente utile perché riduce il tempo di latenza, ovvero il tempo tra la produzione dei dati e la necessità di una risposta.
6. Intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Intelligenza artificiale e Machine Learning sono essenziali per la trasformazione dell'Industry 4.0 e per il passaggio a impianti e produzione intelligenti. L'intelligenza artificiale prende i dati generati dalle smart factory per ottimizzare i macchinari, migliorare i flussi di lavoro e semplificare la logistica per favorire l'efficienza.
7. Cybersecurity. Esiste una maggiore connettività tra ambienti fisici e digitali nell'Industry 4.0, il che significa che c'è anche un aumento delle potenziali minacce da attacchi dannosi e malware. Tuttavia, tecnologie come Machine Learning consentono di automatizzare il rilevamento delle minacce, la protezione e la risposta, riducendo al minimo le violazioni e i ritardi di produzione tra le reti.
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Le tecnologie dell'Industry 4.0 presentano molti vantaggi, tra cui:
 

• Produttività. La produttività migliora perché l'intelligenza artificiale e i sistemi autonomi aumentano i lavoratori delle factory per aumentare l'efficienza e la qualità della produzione e ridurre i tempi di inattività.
• Automazione. L'automazione è spesso la soluzione per ottimizzare l'efficienza di produzione. Tecnologie come intelligenza artificiale e Machine Learning rendono possibile l'automazione.
• Utilizzo asset. Una maggiore flessibilità per l'intera operazione di produzione dalle tecnologie dell'Industry 4.0 implica un miglioramento dell'utilizzo degli asset e il potenziale di un aumento dei ricavi.
• Processi ottimizzati. Tutte le tecnologie dell'Industry 4.0 vengono distribuite per un unico scopo per ottimizzare i processi di produzione per una maggiore efficienza e un migliore servizio clienti.
• Continuità dell'operazione. Garantire la continuità aziendale e operativa è fondamentale perché i tempi di inattività sono particolarmente costosi per la realizzazione e la produzione.
• Qualità migliorata. Le factory Agile e i processi di produzione intelligenti migliorano la velocità effettiva complessiva e la qualità, riducendo al contempo i costi.
• Logistica semplificata. Con la visibilità dell'intera catena di approvvigionamento grazie all'intelligenza artificiale e all'analisi dei dati, i produttori possono ottimizzare la produzione e la distribuzione.

La transizione all'Industry 4.0 comporta una serie di sfide specifiche. Ad esempio, l'integrazione di asset esistenti nel processo di trasformazione digitale potrebbe risultare difficile e dispendiosa in termini di tempo. Un altro ostacolo da superare è la potenziale mancanza di competenze tra il nuovo personale in aree cruciali come data science, intelligenza artificiale e cybersecurity, insieme alla perdita di personale in via di pensionamento.

Con la trasformazione digitale, le vulnerabilità di cybersecurity rappresentano sempre un problema, data la superficie di attacco più ampia derivante dalla convergenza di così tante tecnologie. La sicurezza dei dati continuerà a essere un aspetto fondamentale per proteggere il commercio sicuro ed efficiente. Infine, il volume elevato di dati generati dalla trasformazione digitale comporta la necessità di maggiore potenza di archiviazione ed elaborazione. Il percorso dati da solo è in genere più livelli profondi, quindi consentire a tali livelli di comunicare in modo aperto può essere costoso e complesso.

Come spiegato in precedenza, la transizione all'Industry 4.0 offre molti vantaggi. Esaminiamo alcuni esempi reali di tecnologie di Industry 4.0 al lavoro.
 

Espansione delle informazioni dettagliate sui dati

Dow ha interrotto i silo di dati e ha accelerato la produzione digitale con le soluzioni Microsoft che vedono miglioramenti nel tempo di attività delle apparecchiature, nell'efficienza di produzione e nella collaborazione dei dipendenti. Leggi la storia di Dow.
 

Miglioramento delle prestazioni

Novo Nodisk ha usato la realtà mista per ottimizzare i processi di produzione consentendo ai tecnici di svolgere le attività in modo più efficiente, ottimizzato e collaborativo. Leggi la storia di Novo Nordisk.

Come ottenere informazioni dettagliate più rapidamente

Stanley Black & Decker ha ottenuto informazioni più rapide implementando sensori IoT in più computer per visualizzare un'ampia gamma di metriche delle prestazioni.

Questi esempi reali indicano il potenziale della fabbrica del futuro. Quando si crea una fabbrica del futuro, non è difficile prevedere una maggiore automazione e forse un maggiore uso della robotica in produzione. Le factory stanno già diventando più agili tramite soluzioni di produzione intelligenti e strategie di fabbrica intelligenti. Ad esempio, una fabbrica lighthouse (come definita dalla global lighthouse network del World Economic Forum’) ha implementato la produzione avanzata e la tecnologia basata sull'intelligenza artificiale su larga scala e ha ottenuto miglioramenti operativi e finanziari.

Scopri di più sulla fabbrica del futuro.