Il termine Industria 4.0 si riferisce al processo di Digital Transformation: la trasformazione digitale che riguarda il settore industriale e che scaturisce dalla quarta rivoluzione industriale.
Tramite l’introduzione dell’Industrial Internet of Things (IIoT), ovvero di tecnologie abilitanti quali la robotica, sensoristica, connessione e programmazione, già presenti in precedenza ma ora interconnesse, l’Industria 4.0 sta portando a un processo di produzione industriale completamente automatizzato, interconnesso e più efficiente.
IoT e IIoT: quali sono le differenze
L’IoT (Internet of Things o Internet delle cose) rappresenta tutti quei dispositivi in grado di connettersi tramite internet e scambiare dati con altri dispositivi, quando queste apparecchiature vengono introdotte nell’ambiente industriale, si parla di IIoT (Industrial IoT).
Nell’ambito dello Smart Manufacturing, le tecnologie dell’Industry 4.0 permettono di acquisire, elaborare e condividere al meglio le informazioni all’interno del processo produttivo, rivoluzionando i tempi e i modelli della produzione.
Industria 4.0: esempi di applicazione dell’IIOT
Le applicazioni dell’IIOT e nell’Industria 4.0 riguardano in particolar modo ambiti quali:
- Gestione automatizzata delle attrezzature e delle risorse: grazie all’interconnessione e al continuo scambio di informazioni tra i dispositivi IoT, è possibile monitorare le attrezzature di impianti situati in diverse località geografiche, esercitare un maggior controllo delle scorte e della loro collocazione, tutto in tempo reale e a distanza.
- Manutenzione predittiva: analizzando i dati di esercizio delle macchine e identificando una correlazione con malfunzionamenti e guasti, è possibile costruire modelli predittivi per rilevare la necessità di manutenzione prima che si verifichi un nuovo guasto con relativi potenziali impatti su sicurezza e produzione.
- Controllo della qualità: l’accesso e l’analisi dei dati provenienti da tutti i dispositivi che fanno parte del processo di produzione, così come il tracciamento delle risorse utilizzate, permette di rilevare difettosità prima che il prodotto venga consegnato al cliente. Lo studio delle difettosità, oltre a essere fondamentale per garantire la sicurezza del prodotto (aspetto particolarmente rilevante in alcuni settori come quello farmaceutico), può costituire un valido input anche per il processo di ricerca e sviluppo e per il conseguente miglioramento del prodotto.
- Efficienza energetica e sostenibilità: tramite l’utilizzo di sensori è possibile monitorare i modelli di consumo e ottenere informazioni su aree inefficienti, permettendo di effettuare azioni correttive, anche grazie all’impiego dell’AI. Nell’ambito della sostenibilità, software di gestione dell’energia consentono di analizzare la propria impronta di carbonio e, in caso, adottare misure correttive.
- Sicurezza e produttività: l’integrazione di sensori e l’elaborazione dei dati da essi prodotti con un modello di tipo edge computing, contribuisce a eliminare i tempi di latenza dovuti alla trasmissione delle informazioni a sistemi remoti e consente di implementare azioni correttive automatiche in near-real time contribuendo ad aumentare la produttività e la sicurezza.
Quali sono le tecnologie dell’Industria 4.0?
Le tecnologie abilitanti dell’Industria 4.0, oltre all’IoT, sono molteplici:
- Big Data & Analytics
- Intelligenza artificiale e Machine Learnng
- Robotica avanzata e Automazione
- Additive Manufacturing (Stampa 3D)
- Cloud Computing
- Edge Computing
- Realtà aumentata e Mixed Reality
IIoT, automazione e AI nell’Industria 4.0
I concetti di IIot, Automazione e AI (Artificial Intelligence) sono strettamente legati tra loro.
L’automazione diventa un processo fondamentale sia per abilitare l’IIoT, sia per la gestione dei big data e avviare le conseguenti attività di monitoraggio, manutenzione preventiva e correttiva. Allo stesso modo è necessario costruire un sistema che integri e unifichi dati non omogenei all’origine, perché provenienti da sistemi e processi diversi tra loro, verosimilmente dislocati anche in ambiti geografici e impianti differenti.
Tali piattaforme rientrano tra i sistemi di BI (Business Intelligence) che abilitano l’addestramento di modelli di IA (Intelligenza Artificiale) e ML (Machine Learning) per una corretta integrazione dell’IIoT.
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