La connotazione “smart” implica l’abilità di acquisire i dati giusti, al momento giusto, per combinarli in modo corretto, attribuendo loro un significato e, quindi, utilizzare tali dati per estrarre informazioni preziose, in modo da eseguire le azioni appropriate per migliorare la produttività e l’efficienza, riducendo al minimo gli sprechi, il consumo di energia e i tempi di inattività in fabbrica.

Il concetto di “smart machine” nasce dall’integrazione di funzioni di tipo tecnologico e da fattori che rappresentano il punto di vista dell’utente finale e del mercato. A partire da questa integrazione, i costruttori di macchine possono orientarsi alla progettazione di macchinari sempre più idonei a soddisfare al meglio le esigenze degli utilizzatori, in linea con i principi di Industria 4.0, e dei consumatori finali, secondo le nuove tendenze della mass customization.

La convergenza IT/OT ha aumentato la necessità di migliorare lo scambio di informazioni fra macchinari di produzione e supervisione. In questo nuovo contesto, le smart machine sono proprio quelle macchine che, integrate con sensori, Cloud computing e connettività, possono abilitare un libero flusso di comunicazione fra i dispositivi, attraverso le piattaforme previste.
Una smart machine che, ad esempio, utilizzi algoritmi di machine learning, può prevedere i problemi di una linea di produzione, può tenere traccia della produzione stessa (storici) e può anche ridurre i consumi energetici risolvendo un gran numero di problemi in totale autonomia.
Questo cambiamento ha innescato modifiche profonde al modo in cui produciamo e il risultato finale è un nuovo tipo di azienda, completamente digitalizzata.
 

Prospettive

Il livello di intelligenza delle macchine automatiche industriali è destinato a crescere in modo esponenziale, verso una sempre maggiore accuratezza della pianificazione e flessibilità operativa, ottimizzando l’efficienza attraverso la collaborazione intuitiva con gli utilizzatori.
 

• Il costruttore di macchine che intende migrare con successo all’ingegnerizzazione di una smart machine, deve considerare attentamente l’integrazione di dispositivi e componenti intelligenti, connessi a Internet, in grado di consentire processi industriali sempre più automatizzati e digitali e un accesso ai dati di produzione in tempo reale.

 

• All’utilizzatore finale investire in una smart machine permette di ottenere vantaggi in termini di riduzione dei costi e dei tempi di inattività, di miglioramento della qualità e della produttività, di pianificazione di programmi di manutenzione predittiva e di accesso remoto alle macchine. Ottiene, insomma, un importante vantaggio competitivo a livello globale di business preparandosi a sostenere nuove logiche di customizzazione di massa della produzione.

 

Tendenze di mercato e aspettative

Le nuove tecnologie creano sempre maggiori aspettative negli operatori di macchina in fabbrica e modificano anche gli approcci alla formazione in campo per tutti i livelli di competenza.
Con l’aumento dell’utilizzo di Internet nella vita quotidiana, gli operatori si aspettano di avere accesso ai dati di produzione in tempo reale, di utilizzare dispositivi e macchinari che siano “plug-and-play”, facili da installare e da utilizzare quanto uno smartphone, una chiavetta USB, un dispositivo Bluetooth.

La richiesta di massima flessibilità da parte dei clienti indirizza inevitabilmente il modo in cui si progettano smart machine e applicazioni IIoT. Come costruttore di macchine è meglio pensare da subito a questa richiesta, integrando in qualsiasi progetto di smart machine alcuni precisi requisiti:

• Capacità di accogliere ordini su larga scala e produzione sempre più personalizzata (hyper-personalization trend)
• Possibilità di inserirsi in una linea di produzione altamente flessibile che deve poter essere facilmente modificabile in tempo reale, adeguandosi a nuovi parametri di lavorazione o frequenti cambi formato.
• Tracciabilità e trasparenza su prodotti e processi.
• Utilizzo delle risorse ottimizzato mediante una pianificazione intelligente.
• Gestione dati in tempo reale.
• Facile integrazione delle nuove tecnologie, per garantire la compatibilità per l’aggiornamento successivo degli impianti.
• Miglioramento della qualità dei prodotti e riduzione dell’impatto ambientale.
• Accessibilità immediata alle informazioni e alla diagnostica.
• Garanzia di sicurezza e protezione al fine di proteggere l’utente e la macchina.

 

Il valore creato dai dati raccolti

Scegliendo la strada delle smart machine in fabbrica, si crea ben presto una preziosa fonte di dati grezzi che, una volta abbinati ad algoritmi di Machine Learning o Deep Learning, complice l’Intelligenza Artificiale, potranno generare informazioni preziose per la pianificazione e il controllo della produzione.

Come avviene questa generazione di informazioni?

Le macchine vengono dotate di sensori intelligenti, in grado di rilevare dati grezzi ma anche di elaborarli, riducendo così il lavoro del processore centrale. In pratica si aumenta l’intelligenza dell’automazione: in questo modo si possono introdurre nuove metodologie di controllo per l’efficientamento della produzione e della qualità. Inoltre, con un monitoraggio più puntuale della macchina se ne controlla lo stato e se ne gestiscono, in maniera più efficiente, manutenzioni ordinarie e straordinarie.

Le informazioni ricavate dai dati IIoT possono essere, quindi, utilizzate per varie finalità, non ultima è l’elaborazione di strategie di Data Analysis per supportare il business e affiancare l’uomo nel processo di decision making. Il beneficio che ne deriva è una produttività massimizzata.


 

Software, il nuovo alleato della smart machine

Quando parliamo di software e smart machine, non dimentichiamo però che esso può essere un prezioso alleato anche dei costruttori di macchine, già in fase di Engineering di una smart machine.
Negli ultimi anni l’importanza del software è aumentata e, in alcuni casi, il software potrà sostituire l’hardware nell’ambiente delle smart machine.

La digitalizzazione della progettazione di una fabbrica o di una linea è un esempio dell’impatto positivo del software. Il software di simulazione e prototipazione è in grado di creare un modello virtuale che semplifica l’acquisizione di dati/informazioni dal sistema di controllo, accelerando l’implementazione del progetto, specialmente nella fase di programmazione.
Gli strumenti di simulazione software, inoltre, consentono agli operatori di familiarizzare con un nuovo sistema prima di installarlo, incrementando sia l’efficienza che la sicurezza, in più la possibilità di simulare il programma di automazione senza hardware è senz’altro un grande vantaggio.
 
 
Innovare il proprio modello di business è senza dubbio un processo difficile e questo anche perché la transizione digitale non è trasversale e definita per tutti, in quanto ogni azienda ha un suo percorso di trasformazione basato sulle sue specificità di business, servono perciò soluzioni digitali differenti e su misura.

Il servizio di consulenza e integrazione software offerto da IPREL progetti, risponde a tutte queste esigenze di riprogettazione: affiancando le aziende che vogliono intraprendere un percorso di trasformazione digitale, rendendolo più semplice e flessibile, e grazie ai prodotti iTools®, rivedere il modello di business in direzione “smart” non è più un’utopia.
Iprel Progetti investe molto in ricerca e sviluppo ritenendo fondamentale che l’applicazione di tecnologie come l’intelligenza artificiale e gli algoritmi di machine learning siano l’elemento abilitante per offrire consulenza e rispondere alle esigenze di flessibilità, scalabilità ed efficienza di tutte quelle imprese che intendono trasformare il proprio modello di business.