La sontuosità dei banchetti e delle vesti è indice di una società malata.
Seneca, Lettere morali a Lucilio
Introduzione
A quasi 5 anni dalla prima comparsa dell’espressione
Industria 4.0, abbiamo sentito la
necessità di comprendere, attraverso una
nuova ricerca, come le imprese italiane si
stiano ponendo nei confronti della straordinaria
discontinuità tecnologica, ma soprattutto
culturale e imprenditoriale, che va
sotto il cappello di quarta rivoluzione industriale.
Invero, le ricerche dedicate all’Industria 4.0
non mancano, sia a livello italiano, sia internazionale:
alcuni studi hanno affrontato
questo tema misurando il grado di consapevolezza
dei decisori, oppure chiarendo le
principali direzioni di investimento delle imprese;
altre hanno indagato i driver tecnologici
che stanno stimolando questo passaggio
o, dualmente, gli ostacoli principali.
In questo scenario di conoscenza, a nostro
avviso manca ancora una ricerca che sposti
l’enfasi dalle tecnologie e dalla realizzazione
di singoli progetti alla visione strategica sottostante:
indagare questo legame è essenziale,
perché in sua assenza i programmi di
trasformazione e gli investimenti rischiano
di diventare solo una esplorazione casuale
delle possibilità offerte dalle nuove tecnologie;
inoltre, questo legame è essenziale anche
nel verso opposto, perché la visione e
l’analisi strategica non restino lettera morta,
senza una adeguata presa di contatto con
l’esecuzione di progetti reali.
Questa capacità di bilanciare visione ed
esecuzione dovrà essere acquisita innanzitutto
in quello che, a giudizio di molti, è il
vero tratto distintivo della quarta rivoluzione
industriale, ovvero nella fusione tra Information
Technology - IT (comunemente
adottata in seno ai processi gestionali e già
profondamente trasformata dall’avvento di
Internet) e Operational Technology - OT (utilizzata
nel dominio dei processi operativi ed
industriali e ancora più ancorata agli standard
e alle architetture della prima ondata
di automazione).
Dalla fusione tra IT ed OT,
dalla unificazione dei dati e delle applicazioni,
dalla messa in comune dei modelli organizzativi
e delle relazioni industriali, nascerà
l’impresa industriale del futuro, capace di
progettare prodotto, processo produttivo e
servizi collegati in un continuum di valore,
portando nel mondo manifatturiero quei
concetti di virtualizzazione, competizione
tra piattaforme e orientamento al dato che
finora hanno trovato pieno impatto solo nel
terziario avanzato.
L’indagine proposta in questo studio indaga
pertanto il fenomeno Industria 4.0 sotto
il doppio profilo delle tecnologie IT ed OT e
con la doppia prospettiva della completezza
della visione e della capacità di esecuzione.
L’analisi empirica alla base della ricerca consta
di 135 aziende manifatturiere Italiane di
medio-grandi dimensioni; da esse sono stati
raccolti dati circa le progettualità in essere,
così come le principali variabili organizzative,
o le risorse investite nel percorso, così da
giudicare con indicatori tangibili gli aspetti
più soft della trasformazione in atto.
Lo schema di analisi proposto, offre così un
duplice contributo alla letteratura divulgativa
in questo campo. Da un lato, esso fa da
cornice a un quadro descrittivo del percorso
di trasformazione delle imprese Italiane,
e in questo senso porta informazioni utili
a tutti gli stakeholders (incluse le imprese
dell’offerta e le Istituzioni) che vogliano conoscere
meglio lo stato dell’arte dell’Industria
4.0 in Italia; dall’altro lato, lo schema
qui presentato si propone come un importante
riferimento per tutte quelle imprese
industriali e manifatturiere che, siano esse
ai primi passi o nel pieno della propria trasformazione
4.0, vogliano confrontarsi con
gli aspetti indagati e qui presentati, vogliano
valutare il proprio approccio, giudicarne
l’adeguatezza e, se ne sentono l’esigenza,
correggere il tiro.
Executive Summary
La ricerca si è posta un duplice obiettivo
• capire lo stato di evoluzione rispetto
al paradigma dell’Industria 4.0 di un
campione di imprese manifatturiere di
dimensione medio-grande, mappandole
dal punto di vista della capacità di
execution (con riferimento sia alle Operational
Technology - OT che alle Information
Technology – IT) e dal punto di
vista della capacità di visione (sia strategica
che operativa);
• analizzare i progetti avviati in ambito
Industria 4.0, indagando il processo decisionale,
l’ecosistema delle collaborazioni,
i modelli organizzativi, il budget, il
ruolo del Piano Nazionale Industria 4.0
(Piano Calenda).
Il paradigma dell’Industria 4.0
Con il termine Industria 4.0 si identifica
una visione dell’impresa industriale e manifatturiera
in grado di innovare processi
e asset produttivi, prodotti e addirittura la
logica stessa di business grazie alle nuove
tecnologie digitali. Si intende un concetto
di impresa che con questa progettualità
mira ad aumentare efficienza e efficacia
dei processi, che riesce a reinterpretare
la logica di prodotto in chiave di servizio
e ad attuare nuove forme di innovazione
anche a livello di modello di business. Il
termine Industria 4.0 intende anche esprimere
il passaggio dalla terza rivoluzione
industriale, caratterizzata dall’avvento della
informatizzazione “tradizionale” (sistemi
gestionali, Internet delle persone, ecc.) e
che denominiamo “3.0”, alla quarta rivoluzione
industriale, spinta dalle nuove tecnologie
digitali (Robotica, Internet delle cose,
Big data, Cognitive computing, ecc.) che
pervadono tutti gli ambiti della catena del
valore dell’impresa, inclusi quelli operativi e
di fabbrica.
Le tecnologie digitali nell’ambito Industria
4.0 consentono specificatamente la interconnessione
e la collaborazione in tempo
reale tra tutte le risorse dell’impresa nella
logica dell’impresa connessa, dei prodotti
connessi e delle persone connesse, sia
all’interno, sia verso l’esterno, presso tutti
gli attori della catena del valore (fornitori,
partner, clienti, ecc).
Le tecnologie di riferimento dell’Industria
4.0: Information Technology (IT) e Operational
Technology (OT)
I riferimenti tecnologici dell’Industria 4.0
sono rappresentati dalle cosiddette tecnologie
avanzate 4.0. Due sono gli ambiti di
riferimento che rappresentano il baricentro
della Fabbrica 4.0: l’Information Technology
- IT (tecnologie gestionali) e le Operational
Technology - OT (tecnologie industriali).
Due “mondi” che sono chiamati ad
attuare forme di collaborazione e integrazione
sempre più strette. I principali protagonisti
di questa trasformazione nell’ambito
dell’IT sono rappresentati dall’Internet of
Things (IoT), dall’Industrial analytics e dal
Cloud. Nel contesto delle OT, le tecnologie
4.0 sono rappresentate dall’Advanced automation,
dalle Advanced human machine
Interface (Advanced HMI), dall’Additive
manufacturing, dal Cloud manufacturing e
dal Cognitive computing. Sono tutte tecnologie
avanzate anche molto diverse tra
loro, che condividono un comune elemento
fondamentale per la trasformazione delle
imprese in chiave 4.0, ovvero la possibilità
e necessità di interconnettere completamente
tutte le risorse dell’impresa (impian-
ti, prodotti, persone, ecc.).
Come si arriva all’Impresa 4.0: le tecnologie
3.0
La progettualità 4.0 si sostiene anche sulle
basi del livello di adozione delle tecnologie
OT di tipo 3.0. Nella fattispecie sotto questa
definizione si raccolgono tutte le soluzioni
digitali più “tradizionali” per la gestione della
produzione e della logistica come il Computer
aided design/Computer aided manufacturing
(CAD/CAM) e tutti gli strumenti
di analisi ingegneristica, come ad esempio
Computational fluid dynamics (CFD) e Finite
elements method (FEM). Sempre in questo
ambito si considerano i sistemi di Product
data management (PDM) destinati alla gestione
e alla condivisione dei dati tecnici e
i sistemi di Product Lifecycle Management
(PLM) che stanno alla base delle logiche di
sviluppo, di progettazione, di ingegnerizzazione
di tutte le fasi che compongono il ciclo
di vita dei prodotti.
Con lo stesso approccio, l’evoluzione verso
l’Industria 4.0 necessita di contare su una
solida diffusione delle IT di tipo gestionale
più “tradizionali”, come ERP, CRM, applicazioni
per la dematerializzazione dei documenti,
soluzioni di Information security,
compliance e risk management.
Industria 3.0 - Industria 4.0: a che punto
siamo?
La ricerca ha permesso di valutare la capacità
di Execution, a livello di OT e di IT,
unitamente alla capacità di Vision verso
l’Industria 4.0, sotto il profilo tecnologico e
strategico.
La matrice di sintesi della ricerca (rappresentata
nella tabella a fianco che corrisponde
alla figura 8 del Report) e che permette di
leggere il posizionamento delle imprese in
funzione della capacità di Execution, (incrociando
OT e IT) e della capacità di Vision (incrociando
la visione tecnologica con quella
strategica) e di evidenziare, quindi, la maturità
delle imprese italiane nel percorso verso
dell’industria 4.0. Questa analisi ha permesso
di identificare 5 cluster di imprese con
diverse tipologie di approccio e di maturità
verso l’Industria 4.0.
Dalle Belle addormentate agli Attaccanti
4.0 passando da Teorici, Praticoni e aziende
In Cammino
Solo il 20% delle imprese intervistate dimostra
di coniugare visione e capacità esecutiva.
Le abbiamo definite Attaccanti 4.0
perché sanno esprimere al meglio le potenzialità
del fenomeno Industria 4.0. Purtroppo,
all’estremo opposto una quota analoga
(21%) di imprese vive una situazione da Belle
addormentate, bloccate dalla mancanza
di visione e dalla scarsa capacità di azione.
Tra questi due “estremi” si collocano i Teorici
(29% del campione) fermi a livello di maturità
tecnologica ma con una buona visione
dell’Industria 4.0 e, ancora una volta all’opposto,
i Praticoni (15% del campione) che
non esitano a portare tecnologia in azienda
lasciandosi guidare dalla passione per la
sperimentazione, dalle competenze dei singoli
o da specifici obiettivi, ma senza un vero
disegno. Una attenzione particolare spetta
poi alle imprese che abbiamo definito In
cammino, che hanno lavorato sulla visione
e che stanno sperimentando l’adozione di
tecnologie e competenze Industria 4.0.
La lettura “comportamentale” consegna
due atteggiamenti agli antipodi: un quinto
delle imprese dorme e un quinto corre e
coniuga al meglio Visione e Maturità tecnologica.
A che punto sono le imprese sul piano tecnologico?
Le soluzioni tradizionali per le OT e le IT
sono un prerequisito per lo sviluppo dell’industria
4.0. L’adozione di una piattaforma
web di collaborazione con i fornitori o di un
CRM sono indicatori di un processo strutturato
e formalizzato, ma anche di cura per
l’integrazione funzionale del dato. Senza
queste caratteristiche, rischia di essere
prematuro parlare di trasformazione 4.0.
La ricerca mette in evidenza che l’adozione
delle soluzioni tradizionali, sia in area OT
sia in area IT, è ancora limitata per tutte le
soluzioni più avanzate.
Nel campione analizzato sul
versante OT, i “fondamenti” delle imprese
poggiano solidamente su soluzioni tradizionali
funzionali, come Computer aided
design (CAD), Warehouse management
system (WMS) e Manufacturing Execution
System (MES), tutte adottate da ben oltre il
50% delle imprese. Al contrario le soluzioni
più avanzate 3.0, quelle più vicine alla lettura
tipica dell’Industria 4.0, come i sistemi
di Product lifecycle management (PLM) o
di Computerized maintenance management
systems (CMMS), faticano ancora ad
entrare in azienda: sono infatti meno di un
terzo delle imprese del campione ad averle
già adottate, anche se è elevata per queste
tecnologie la percentuale di aziende che le
stanno sperimentando, circa il 20%.
Passando alle OT 4.0 vere e proprie, Industrial
analytics, Industrial IoT ed Advanced
automation guidano oggi il processo di
adozione del paradigma 4.0, con valori mediamente intorno
al 50% del campione, considerando sia chi
le ha già adottate e chi è in fase di sperimentazione.
Ben più bassa invece l’adozione
e la sperimentazione dell’Advanced
human machine interface (Advanced HMI),
dell’Additive manufacturing e del Cloud
manufacturing, intorno al 30%.
Osservazioni simili valgono in relazione
alle IT gestionali (: accanto ad alcune
soluzioni molto diffuse (ERP, Document
management, CRM, Business intelligence,
Cloud applicativo), adottate da oltre il 50%
del campione, ci sono ampi spazi di miglioramento
sulle tecnologie più innovative -
come eCommerce, Cloud infrastrutturale
e di piattaforma, Intelligenza artificiale –
adottate da meno del 30% del campione
(nel caso dell’Intelligenza artificiale, meno
dell’1%).
Quale è la capacità di visione 4.0 delle
imprese italiane?
La visione strategica del paradigma
4.0 sembra abbastanza chiara ai manager
del campione: oltre i due terzi
condividono l’importanza assoluta del
cambiamento culturale (e la necessi-
Quali tecnologie tradizionali 3.0 avete adottato/state adottando a supporto dei processi
di sviluppo prodotto, gestione delle operations e gestione della supply chain?
La diffusione delle tecnologie tradizionali di tipo 3.0 a supporto delle Operations
(Campione: 135 aziende):
Strumenti di supporto alla progettazione (CAD 2D/3D, software
per FEM e CFD)
Automazione industriale
Warehouse e Management System (WMS)
Manufacturing Execution System (MES), sistemi di controllo
avanzamento produzione
Piattaforme web di collaborazione con fornitori, clienti
Advanced Planning and Scheduling (APS), schedulatore
Sistemi di Product Lifecycle Management (PLM)
Safety Management (SM), Governance Risk and Compliance
(GRC)
Computerized Maintenance Management System (CMMS)
Sistemi di Product Data Management (PDM)
La diffusione delle tecnologie più avanzate di tipo 4.0 a supporto delle Operations
(Campione: 135 aziende)
Advanced Automation
Industrial Internet (of Things)
Industrial Analytics
Cloud Manufacturing
Additive Manufacturing
Advanced Human Machine Interface (Advanced HMI)
La diffusione delle tecnologie IT “generaliste” (Campione: 135 aziende)
Information security, compliance e risk management
CRM
Big data analytics, business intelligence
Cloud applicativo (SaaS)
Mobile workspace, apps
Cloud infrastrutturale (laas)
ECommerce, piattaforme per digital marketing
Cloud piattaforma (PaaS)
Cognitive computing, intelligenza artificiale
Sistemi di collaborazione e social software
ERP esteso ai principali processi aziendali
Sistemi per la digitalizzazione dei processi e
dematerializzazione dei documenti
Anche la visione tecnologica sembra
ragionevolmente nitida, soprattutto con
riferimento alla combinazione potente
di Industrial IoT, Analytics e Robotica.
Meno chiara la visione sull’impatto della
virtualizzazione ed erogazione “as a
service” delle attività e degli asset industriali
e dell’additive manufacturing.
Ma a ben leggere i dati raccolti si avverte
la necessità di stimolare e sostenere
una visione di Industria 4.0 che non sia
limitata solo alla fabbrica e alla “manifattura”
anche perché emerge ancora
una debole percezione delle discontinuità
più grandi che possono accompagnare
l’Industria 4.0, come ad esempio
la possibilità di sperimentare e percorrere
nuovi modelli di business, di considerare
la grande sfida del “passaggio
dal prodotto al servizio” o come l’implementazione
di architetture Manufacturing
as a Service.
Il rapporto delle imprese con il fenomeno
Industria 4.0
L’Industria 4.0 è un fenomeno che ha
ormai 5 anni di vita (di cui 3 per il grande
pubblico), ma sono ancora poche le
aziende che lo hanno colto per tempo. Il
campione intervistato si divide quasi in
parti eguali tra chi non ha ancora fatto
nulla e non ha intenzione di fare nulla
per ora (54%) e chi ha già avviato progetti
(46%). Tra questi ultimi, il 29% ha
avviato progetti Industria 4.0 da più di
2 anni, mentre il 48% è partito solo da
quest’anno, a testimonianza del ruolo
svolto dal Piano Calenda.
Ci sono ancora importanti barriere
“culturali” – di consapevolezza e conoscenza
- che ostacolano l’adozione
dell’Industria 4.0. Le aziende che non
hanno ancora avviato progetti, pensano
di avere tempo, non credono che sia venuto
il momento o non ne hanno capito
l’importanza. In altre parole le aziende
paragonano l’evoluzione Industria 4.0 a
una “normale” evoluzione tecnologica.
Quali sono i punti di partenza per l’Industria
4.0?
Focalizzando l’attenzione sulle imprese
che hanno avviato un progetto 4.0,
la ricerca mette in evidenza che non
esiste un punto di partenza unico. L’azione
che spinge le imprese verso questa
progettualità è legata alla specifica
cultura aziendale e a fattori contingenti.
Da notare che per la maggior parte
delle imprese intervistate l’Industria 4.0
rappresenta un fattore di cambiamento
aziendale che si affianca e si integra
con altri progetti di trasformazione digitale
o, pragmaticamente, alla individuazione
di processi che servivano per
testare e sviluppare nuove forme di innovazione.
Il processo decisionale e l’ecosistema
delle collaborazioni nell’Industria 4.0.
La ricerca evidenzia che l’Industria 4.0
è un fenomeno collegiale per il 58% delle
imprese che hanno progetti Industria
4.0 in corso, che si esprime soprattutto
nella collaborazione tra IT e OT e nel
coinvolgimento del top management. Il
42% evidenzia che i progetti in essere
sono partiti con la collaborazione tra IT
e OT, mentre per un altro 16% la collegialità
dell’Industria 4.0 si è espressa
attraverso organi specifici come comitati
o task force.
Nel rapporto verso l’esterno, il tema
della collaborazione premia il ruolo dei
fornitori, sia sul versante IT sia su quello
OT (la collaborazione con i fornitori
viene indicata come centrale per le progettualità
Industria 4.0 da oltre il 50%
del campione). Il dato relativo alla collaborazione
si salda poi con il tema della
formazione di nuove competenze e di
nuovi profili professionali: impegnando
quasi il 50% delle imprese in attività che
indirizzano il cambiamento culturale e
lo sviluppo di nuove competenze.
Pragmatismo e risultati prima di tutto
nel rapporto con il budget e con il Piano
Calenda
Dalla ricerca emerge che non c’è un
approccio “fideistico” all’Industria 4.0;
nelle imprese prevale il senso di concretezza
sia nella gestione del budget
(come si può vedere nelle due tabelle
della pagina seguente che corrisponde
alle figure 15 e 16 del report) che corrispondono
alle figure sia nella lettura
delle opportunità legate al Piano Nazionale
Industria 4.0 (Piano Calenda).
“Se arrivano i risultati le risorse si trovano”:
è questo il segnale che mandano
le imprese e con riferimento al Piano
Calenda le aziende si dicono disposte
a “sfruttarlo”, ma anche in questo caso
dipende dai risultati raggiunti.
Nel 31% dei casi le aziende dichiarano
che il budget c’è e può crescere se arrivano
i risultati. In un altro 21% il budget
allocato per l’Industria 4.0 è considerato
importante. Da evidenziare che la “categoria”
degli scettici, che non prevedono
nessuna crescita del budget, si limita a
una quota davvero marginale del 2%. Rispetto
al Piano Nazionale Industria 4.0,
l’11% delle imprese è convinta che porterà
un incremento degli investimenti.
La percentuale di “fiducia” si avvicina
poi al 50% considerando anche la quota
di imprese (35%) convinte pragmaticamente
che se arrivano risultati dai progetti
in corso il Piano Calenda permetterà
di attivare nuovi investimenti.
Digital 360 Group. Research Report in collaborazione con IBM
8 novembre 2017
Parte 1
Capitolo 1 - Execution 4.0: l’adozione delle tecnologie
Capitolo 2 - Vision 4.0: la prospettiva di lungo termine
Capitolo 3 - La mappatura delle imprese: i cluster “Industria 4.0”
In questa prima parte, la ricerca si pone l’obiettivo di capire lo stato di evoluzione rispetto
al paradigma dell’Industria 4.0 di un campione di imprese italiane manifatturiere di dimensione
medio-grande.
Più precisamente per ogni impresa è stata valutata:
- la capacità di Execution, a livello sia di Information Technology (tecnologie gestionali)
sia di Operational Technology (tecnologie industriali);
- la Vision verso l’Industria 4.0, a livello sia tecnologico sia strategico.
Queste valutazioni hanno portato a mappare le imprese su tre matrici:
- la prima analizza la capacità di Execution, incrociando Operational Technology e Information
Technology;
- la seconda valuta la Vision, incrociando quella tecnologica con quella strategica;
- la terza infine sintetizza le due prospettive precedenti - capacità di Execution e Vision
evidenziando quindi la maturità delle imprese italiane nel percorso verso dell’Industria
4.0.
Capitolo 1 - Execution 4.0: l’adozione delle tecnologie
Operational Technology
In termini di Operational Tecnology, le imprese esaminate dimostrano di essere a buon punto
per quanto attiene alle tecnologie più tradizionali – le abbiamo chiamate “3.0”- mentre ci sono
ampi spazi di miglioramento per le tecnologie 3.0 più avanzate e vicine alla logica 4.0.
In concreto, tutti gli Strumenti di supporto alla progettazione sono saldamente presenti nelle
imprese con una quota che si avvicina all’80%. Se si considera anche la componente di coloro
che stanno valutando l’adozione di queste soluzioni, si nota che anche le tecnologie di Automazione
industriale, di Warehouse management system (WMS), di Manufacturing execution system
(MES) e i sistemi di controllo avanzamento della produzione superano a loro volta l’80%.
Anche per il Manufacturing execution system (MES) e per il Product data management (PDM) si
può osservare che accanto a un livello di adozione alto (58% e 49% rispettivamente) si aggiungono
un 15% e un 16% di realtà che dichiarano di valutare l’implementazione di queste soluzioni.
Molto meno diffuse sono invece le tecnologie 3.0 più avanzate. Le Piattaforme web di collaborazione
con clienti e fornitori sono adottate dal 56% delle imprese ed è significativo che siano
in fase di valutazione presso un altro 21%. I sistemi di Advanced planning and scheduling (APS),
di Product lifecycle management (PLM), di Safety management (SM), di Governance risk and
compliance (GRC) e di Computerized maintenance management system (CMMS) non risultano
ancora ampiamente diffusi, ma ancora una volta il dato va letto in prospettiva, considerando
che tutte queste tecnologie sono oggetto di valutazione da parte di una quota importante di
aziende (sempre prossima al 20%). In definitiva, se per molte aziende il percorso 3.0 non è al
momento ancora concluso, comunque è in atto un movimento verso l’innovazione 4.0 che si
esprime ancora nella forma della valutazione e della sperimentazione.
Dal punto di vista delle tecnologie operative più avanzate, ovvero quelle che sono determinanti
per l’attuazione di progetti “Industria 4.0”, la ricerca mostra una situazione ancora molto embrionale
a livello di concreta adozione, ma è anche qui altrettanto importante prestare attenzione
alla quota di tutti coloro che sono “in corso di valutazione”.
La presenza di Advanced automation è abbastanza significativa (27%), ma, se consideriamo
anche le imprese che la stanno valutando, non si raggiunge comunque l’asticella del 50% tra
adozione e sperimentazione.
Industrial analytics e Industrial Internet of Things (Industrial IoT) generano un forte interesse.
Sono un binomio convincente che viaggiano
assieme e costituiscono un asset importante del “motore” Industria 4.0. In entrambi i casi
hanno un livello di adozione inferiore a quello dell’Advanced automation, ma mostrano invece
una percentuale più elevata di imprese in fase di valutazione: tanto che sommando queste due
componenti arriviamo a superare il 50% del campione.
Più si alza l’asticella dell’innovazione e più il livello di adozione diminuisce:
- con l’Advanced human machine interface (Advanced HMI) si scende al 10%, ma è alta (22%)
la quota di coloro che stanno sperimentando;
- per l’Additive manufacturing abbiamo un 8% che sale al 29% se consideriamo anche le
imprese in corso di valutazione (a questo riguardo, dobbiamo sottolineare che si tratta di
una tecnologia di processo, e quindi meno trasversale rispetto alle altre);
- anche il Cloud manufacturing è adottato dall’8% del campione, con un segnale debole anche
in termini di sperimentazione (solo il 16%), numeri che evidenziano una scarsa comprensione
delle potenzialità di questo ambiente e del fatto che può incidere in modo significativo
sulla futura organizzazione della produzione delle imprese.
Una nota finale riguarda la “zona grigia” di coloro che considerano queste tecnologie non adatte
alla propria impresa: può in realtà essere un segnale di una “mancanza di conoscenza”.
Information Technology
Con lo stesso approccio abbiamo valutato l’adozione dell’Information Technology “generalista”,
“gestionale”.
Tre sono le evidenze chiave che emergono: un livello di adozione alto per tutte le tecnologie
indispensabili al business; una limitata diffusione del Cloud - con il Cloud applicativo (Saas)
superiore al Cloud infrastrutturale (IaaS); una embrionale adozione delle soluzioni di Cognitive
computing e Intelligenza artificiale.
Ma entriamo nel dettaglio dei risultati.
ERP, sistemi di digitalizzazione e dematerializzazione dei documenti, soluzioni di information
security, compliance, risk management, CRM, Big data analytics e Business intelligence sono
presenti in più di metà del campione e, se si considera anche la quota di valutazione in corso,
si arriva ad oltre tre quarti.
Execution 4.0: l’adozione delle tecnologie
L’adozione è invece inferiore se consideriamo il mondo Cloud: 47% per il Cloud applicativo
(Software as a Service); 30% per il Cloud infrastrutturale (Infrustructure as a Service); 28%
per il Cloud a livello di piattaforma (Platform as a Service). La diffusione del Cloud applicativo
superiore a quello infrastrutturale è forse da leggere come un ulteriore segnale del problema
culturale legato alla comprensione delle potenzialità reali del Cloud stesso. Per alcune imprese
il Cloud applicativo rischia di essere “banalizzato” nell’adozione di applicazioni “accessorie” o
contingenti, magari con soluzioni che permettono di risolvere esigenze “non strategiche” di
archiviazione o di collaboration.
Di fatto l’Information Technology “generalista” è oggi ancora saldamente ancorata a ERP, Dematerializzazione,
Information security, Risk management etc, mentre le soluzioni più avanzate
devono ancora essere ben capite e adottate.
La matrice della maturità tecnologica 4.0
Mettendo insieme tutte le analisi fatte sull’adozione delle tecnologie, abbiamo mappato
le imprese del campione su una matrice che incrocia il loro grado di maturità
dal punto di vista delle Operational Technology e delle Information Technology.
L’Execution delle imprese verso l’Industria 4.0 è stata analizzata in termini di consolidamento
delle tecnologie 3.0 tradizionali, di diffusione delle tecnologie 3.0 più evolute e delle tecnologie
4.0 sia nell’ambito Operations sia nel contesto dell’IT.
Le tecnologie 3.0 più tradizionali sono rappresentate da quelle soluzioni che “non possono
mancare” come gli strumenti di supporto alla progettazione 2D e 3D, i software per Finite element
method (FEM) e Computational fluid dynamics (CFD), le soluzioni di automazione industriale,
come i Warehouse e management system (WMS), i Manufacturing execution system
(MES), i sistemi di controllo di avanzamento della produzione e i Product data management
(PDM).
Le tecnologie 3.0 più avanzate sono quelle necessarie per sviluppare progetti Industria 4.0 e
possono essere identificate nelle piattaforme di Collaboration, nell’ Advanced planning and
scheduling (APS), nei Product lifecycle management (PLM), nel Safety management (SM),
nel Governance risk and compliance (GRC) e nei Computerized maintenance management
system (CMMS).
Per tecnologie 4.0 si intendono le soluzioni di Advanced automation, l’Industrial analytics,
l’Industrial IoT e le tecnologie che stanno cambiando il rapporto “uomo-macchina” ovvero le
Advanced human machine interface (Advanced HMI).
Sul lato IT la valutazione riguarda la diffusione di soluzioni di tipo “generalista” come l’ERP
esteso ai principali processi aziendali, le soluzioni di digitalizzazione e dematerializzazione, il
CRM, le soluzioni di Security, Compliance e Risk management, Big data analytics e Business
intelligence.
La ricerca ha analizzato la diffusione di tecnologie IT “necessarie” per l'attivazione di progetti
Industria 4.0 come il Cloud (nelle modalità SaaS, IaaS e PaaS), i sistemi di Collaboration, il Cognitive
computing e l’Intelligenza artificiale.
La ricerca fa emergere una serie di importanti evidenze:
- ben il 39% del campione è fermo a una bassa maturità IT e OT;
- il 16% ha già acquisito una alta maturità IT, ma non ha fatto altrettanto a livello di OT;
- una quota importante di imprese è “in movimento” (25% in totale): si tratta di realtà che
vantano un livello medio di maturità OT e che nel 12% dei casi stanno acquisendo (con
analisi e Proof of Concept) sia maturità IT sia OT e nel 13% dei casi hanno già acquisito
maturità IT;
- un 7% del campione ha lavorato di più sulla parte Operations e vanta una alta maturità OT
e una bassa maturità IT;
- il 13% riesce a unire una maturità sia a livello IT sia a livello OT.
Capitolo 2 - Vision 4.0: la prospettiva di lungo termine
La ricerca ha analizzato la capacità di visione “4.0” delle imprese, sulla base di due dimensioni:
- visione strategica, che misura la consapevolezza delle imprese sulla “rivoluzione” in atto indotta
dall’Industria 4.0;
- visione tecnologica, che valuta la conoscenza sui mega-trend tecnologici 4.0 che riconfigureranno
pesantemente il mondo del business.
Visione strategica
In termini di visione strategica le imprese che hanno partecipato alla ricerca dimostrano
di aver compreso la logica dell’Industria 4.0.
Hanno ben colto l’importanza e la centralità dei dati per il business del futuro; sono ben
consapevoli che per affrontare questo tipo di progettualità è necessaria una nuova cultura
e occorre portare anche nel mondo della produzione e della manifattura quell’approccio
che ha caratterizzato le Internet company.
Hanno colto di meno, invece, che il mondo dell’Information Technology e del digitale più
in generale entrerà pesantemente nel mondo delle Operations, della “fabbrica”, portando
le stesse logiche, cioè interoperabilità standard, virtualizzazione, architetture aperte SOA,
con riferimento alla Sua specifica realtà aziendale?
Il mondo ICT andrà a compenetrarsi completamente
con il mondo delle operations, portando a rivoluzioni
importanti (es. interoperabilità standard, virtualizzazione,
architetture SOA, cloud anche a livello di
servizi operativi)
I nuovi paradigmi dell’ "Industria 4.0" non hanno
solo impatto sulle tecnologie e sui processi, ma
porteranno anche a nuovi modelli di business, nuovi
mercati, nuove fonti di ricavo
Per affrontare il futuro di medio-lungo termine,
occorre un’importante cambiamento culturale
nella nostra organizzazione, simile a quello che ha
caratterizzato le internet company. Ancora inferiore è la percezione che questa rivoluzione 4.0 sarà soprattutto
una rivoluzione di modelli di business, che porterà a cambiamenti strategici discontinui
in tutti i settori, con l’emergere anche di nuove imprese avanzate (startup) che
porteranno via porzioni di business importanti alle imprese più tradizionali che non
sapranno adattarsi al nuovo scenario.
Visione tecnologica
Relativamente alla visione tecnologica, le imprese che hanno partecipato alla ricerca
dimostrano una elevata consapevolezza del ruolo chiave che sarà giocato in futuro
dalla combinazione di Industrial IoT e di Industrial analytics e dalla Robotica avanzata
e collaborativa. Si dimostrano meno convinte, invece, del ruolo disruptive che sarà
svolto dal Cloud manufacturing, secondo il paradigma del Manufacturing as a Service,
e dall’Additive manufacturing, che consentirà la produzione distribuita ovunque nel
mondo.
La matrice della Visione 4.0
Integrando le due dimensioni della Vision, possiamo classificare le imprese del campione
in quattro quadranti, che evidenziano come in generale le imprese
esprimono una buona capacità di visione 4.0, con una maggiore propensione a quella
strategica rispetto a quella tecnologica. Più precisamente:
- il 44% delle imprese intervistate uniscono una elevata visione strategica con una
altrettanto elevata visione tecnologica;
-il 28% delle imprese dimostra una elevata visione strategica, ma una minore visione
tecnologica, a fronte di un 11% che dimostra esattamente l’opposto, cioè una buona
consapevolezza tecnologica, ma una più limitata visione strategica;
- solo il 17% del campione dimostra scarsa visione sia strategica sia tecnologica sui
temi dell’Industria 4.0.
Capitolo 3 - La mappatura delle imprese: i cluster “Industria 4.0”
A conclusione della prima parte della ricerca abbiamo prodotto una mappa dei profili delle imprese
italiane in relazione all’Industria 4.0, incrociando la maturità tecnologica e la capacità di visione. Più precisamente sono stati identificati 6 raggruppamenti:
- le “Belle addormentate”, che non si interrogano sulle prospettive dell’Industria 4.0 né dal punto
di vista delle prospettive strategiche né da quello dell’innovazione tecnologica (sono il 21% del
campione);
- i “Teorici”, che hanno maturato una loro visione sul paradigma 4.0, ma faticano a portare questa
visione in concreti progetti di innovazione tecnologica (29%);
- i “Praticoni”, che stanno investendo bene sulle tecnologie più avanzate 3.0 e 4.0, ma lo fanno
senza una vera visione di lungo termine, partendo probabilmente da competenze tecniche presenti
in azienda o dall’intraprendenza dei singoli (15%);
- le imprese “in cammino”, che - guidate da una buona visione 4.0 - stanno accelerando gli investimenti
nelle tecnologie abilitanti (15%);
- gli “Attaccanti 4.0”, che hanno capito appieno la portata dell’Industria 4.0 e hanno sviluppato
una capacità di pensiero su come vogliono impostare il futuro del loro business, fondata su un
percorso concreto di sviluppo tecnologico avanzato (20%).
Digital 360 Group. Research Report in collaborazione con IBM
8 novembre 2017
Parte 2 - La progettualità dell'Industria 4.0
Capitolo 1 - Il rapporto delle imprese con il fenomeno Industria 4.0
Capitolo 2 - Il processo decisionale e l’ecosistema delle
collaborazioni nell’Industria 4.0
Capitolo 3 - Budget, Piano Calenda e trasformazione
organizzativa per l’Industria 4.0
La seconda parte della ricerca porta l’attenzione sulla componente progettuale delle
aziende con l’obiettivo di identificare i modelli virtuosi di chi ha già avviato progetti Industria
4.0 e le ragioni che ancora ne ostacolano l’avvio.
La ricerca va poi ad indagare i processi decisionali, le forme di collaborazione interna
ed esterna, le logiche di gestione dei budget e il ruolo del Piano Nazionale Industria 4.0
(Piano Calenda).
Capitolo 1 - Il rapporto delle imprese con il fenomeno Industria 4.0
Le barriere all’adozione
L’Industria 4.0 pone prima di tutto un problema culturale. Le imprese che non hanno avviato
progetti Industria 4.0 pensano, infatti, di avere tempo, non credono che sia venuto il momento
o non hanno capito quanto è importante per loro questo fenomeno, probabilmente
associano l’evoluzione Industria 4.0 a una “normale” evoluzione tecnologica.
Tra chi pensa di avere tempo (52%) e chi ammette di non avere capito (27%) si arriva quasi
all’80% del campione.
In questo scenario, una nota positiva è rappresentata dal fatto che il budget non sembra
rappresentare un problema per l’Industria 4.0, tanto che solo il 5% dichiara di non aver
intrapreso una progettualità Industria 4.0 per una ragione di budget.
Quando si è partiti
L’Industria 4.0 è un fenomeno che ha ormai 5 anni di vita (di cui 3 per il grande pubblico),
ma sono ancora poche le aziende che lo hanno colto per tempo:
- solo il 29% delle imprese ha avviato progetti Industria 4.0 da più di 2 anni;
- ben il 48% sta avviando un progetto proprio quest’anno, a testimonianza probabilmente
del ruolo svolto dal Piano Calenda.
Capitolo 2 - Il processo decisionale e l’ecosistema delle
collaborazioni nell’Industria 4.0
Da dove si parte per fare Industria 4.0 (Campione: le 62 aziende che hanno avviato
progetti Industria 4.0).
- Individuando specifici target di miglioramento
su alcune prestazioni (es. aumento della qualità
di prodotto, disponibilità degli impianti).
- Cavalcando programmi di cambiamento aziendale
già in corso, a cui affiancare la trasformazione
digitale 4.0 (es. progetto di lean production
o ridisegno della rete logistica).
- Individuando dei processi, all’interno dei
quali testare e sviluppare innovazione
(es.innovare il processo di gestione della
manutenzione).
- Individuando delle tecnologie che sembrano di
particolare interesse e potenzialità, ed
iniziando a lavorare da quelle.
Chi decide
Questo dato è la testimonianza di quanto sia importante il tema della collaborazione. Le imprese
che hanno partecipato alla ricerca mostrano di aver compreso che la collaborazione e la
condivisione rappresentano una delle fondamenta più importanti dell’Industria 4.0.
Nello specifico poi il tema della collaborazione coinvolge principalmente (42%) le direzioni
IT e Operations. Una ulteriore conferma sul tema della collaborazione arriva anche dal
16% di imprese che attribuiscono il processo decisionale Industria 4.0 a un organo collegiale
nella forma di task force o di comitato. Quasi paritetiche le quote di coloro che attribuiscono
la guida dell’Industria 4.0 alla direzione IT (13%) o alla direzione OT (11%), così
come è sempre pari all’11% la quota di coloro che affidano la guida del progetto Industria
4.0 al vertice aziendale.
Con chi si collabora
I temi della collaborazione e della condivisione caratterizzano non solo i processi decisionali
interni e l’organizzazione delle imprese nell’Industria 4.0, ma si avvertono in modo
molto evidente anche nel momento in cui si analizza il sistema delle collaborazioni complessivo
delle aziende nel loro percorso Industria 4.0. I fornitori stanno svolgendo un ruolo
importantissimo e quando si parla di collaborazione per le imprese che hanno progetti
in corso nell’Industria 4.0 si parla prevalentemente di collaborazione con i fornitori, sia
nell’ambito dell’ICT (27% delle citazioni) sia che si tratti di fornitori di apparati e soluzioni
per le Operational technology (OT) come ad esempio sistemi di produzione, automazione
e robotica (20%).
La capacità di cercare competenze, idee, stimoli nella forma di collaborazione con l’esterno
è confermata anche dal ruolo della consulenza (16%) e dalla collaborazione con altre
tipologie di fornitori (7%), con Università (7%) e con Associazioni di categoria (3%).
È ancora marginale la collaborazione con i clienti (1%), anche se in prospettiva rappresenta
uno dei piani più importanti dell’Industria 4.0 in termini di sviluppo di nuove forme di
collaboration.
Da segnalare che solo l’8% delle imprese considera l’Industria 4.0 un progetto da gestire
unicamente con risorse interne, mentre una quota pari all’11% prende in considerazionecollaborazioni
con “altre aziende del gruppo”.
Una ulteriore conferma che l’Industria 4.0 è vissuta come un gioco di squadra arriva anche
dal fatto che le aziende intervistate si sono espresse su questo tema con una media di 2,5
risposte a testa, a testimonianza di una visione “consortile” dell’Industria 4.0.
Capitolo 3 - Il ruolo del budget, del Piano Calenda
e della trasformazione organizzativa
Con quale budget
Anche quando si affronta il tema del budget, le imprese intervistate sono ispirate prima di tutto
dal pragmatismo. Il budget non è un ostacolo purché gli investimenti portino risultati concreti
e misurabili. Nel 31% dei casi il budget c’è e cresce appunto in funzione dei risultati.
In un altro 21% dei casi il budget allocato per il 4.0 è considerato importante mentre un 19%
lo giudica in questo momento marginale, ma in crescita rispetto all’anno precedente. Solo un
2% degli intervistati considera il budget marginale e non prevede nessuna crescita mentre una
quota importante del 27% non ha ancora un budget specifico per l’Industria 4.0.
In definitiva non c’è un approccio fideistico a questa rivoluzione e l’Industria 4.0 non è un problema
di budget. Se arrivano i risultati le risorse si trovano.
Quale ruolo svolge il Piano Calenda
Lo stesso giudizio e valutazione sul Piano Calenda risente in modo evidente dell’approccio
pragmatico che anima le imprese impegnate in progetti Industria 4.0. Per il 35% delle imprese
intervistate, il Piano Nazionale Industria 4.0 rappresenta certamente uno stimolo ad aumentare
gli investimenti, ma solo in presenza di risultati. Per un altro 11% gli incentivi contribuiscono
certamente ad aumentare gli investimenti, mentre un altro 21% dichiara di apprezzare il Piano,
ma ritiene che abbia effetti marginali in termini di aumento degli investimenti. C’è comunque un
blocco importante di imprese che supera il 30% e che per diversi motivi dichiara di non sentire
gli effetti di questo Piano. Per il 15% la ragione è molto semplice ed è da attribuire alla mancata
conoscenza del Piano stesso; un altro 11% pur conoscendolo esprime la necessità di approfondirlo
mentre c’è una quota, più esigua (7%), che dichiara consapevolmente che questo Piano
non cambia la programmazione degli investimenti.
L’atteggiamento che emerge da questo aspetto della ricerca sembra una conferma delle logiche
e degli obiettivi dello stesso Piano Calenda che si proponeva di favorire gli investimenti in
funzione di progetti concretamente misurabili, in favore di progettualità che devono condurre a
un aumento della competitività e portare risultati.
Quale trasformazione organizzativa
È stato più volte sottolineato che l’Industria 4.0 pone prima di tutto un tema culturale. E nel
momento in cui si indaga sulle azioni che si sono intraprese per facilitare la trasformazione
organizzativa verso l’Industria 4.0, il denominatore comune per tutti gli scenari è riconducibile
proprio a un piano di tipo culturale.
Da una parte e in modo assolutamente evidente (47%) le aziende interpretano il passaggio
verso l’Industria 4.0 con percorsi di sensibilizzazione e di formazione di nuove competenze
per indirizzare, esplicitamente, un cambiamento culturale.
Interessante notare che il 30% delle imprese intervistate sottolinea l’importanza di mettere
a punto meccanismi di collaborazione con soggetti esterni all’organizzazione (fornitori, startup,
università, ecc.) in una logica di open innovation.
Il 23% delle imprese del campione sta lavorando anche su leve organizzative “hard”, quali
la creazione di unità organizzative ad hoc e di meccanismi di coordinamento espliciti tra le
diverse direzioni.
Progettualità 4.0 e raggruppamenti strategici
Abbiamo voluto incrociare la mappa dei raggruppamenti strategici 4.0 disegnata alla
fine della prima parte di questo rapporto con la progettualità 4.0 analizzata in questa
seconda parte del rapporto. Ne emergono alcune evidente interessanti:
• ben il 70% degli “Attaccanti 4.0” sta portando avanti progetti 4.0, contro il 60% che
rappresenta la “media” dei “Praticoni”, il 55% delle imprese “In cammino”, il 36% dei
“Teorici” e il 18% delle “Belle addormentate”;
• è in atto un movimento importante con aziende che stanno acquisendo capacità di
vision e maturità tecnologica partendo in alcuni casi dalla “pratica” e in altri dalla
capacità di visione;
• va notato che il gruppo più significativo è quello dei “Teorici” che costituiscono il
29% del campione e che hanno evidentemente bisogno di agire dal punto di vista
della maturità tecnologica.
Nota Metodologica
La ricerca è stata condotta tramite survey
online e telefonica che ha coinvolto figure CLevel
(CIO e COO) di 135 aziende.
Il periodo di riferimento per la rilevazione e
l’analisi: APRILE 2017.
Sono state selezionate le imprese più rappresentative
nell’ambito dei settori industriali
ad alta intensità di manifattura sia nel
segmento Enterprise sia nel segmento PMI.
In termini di settori merceologici di riferimento,
la ricerca si è rivolta ad imprese che
operano nel mondo della manifattura e produzione
per diversi settori come Food, Impiantistica,
Automotive, Metallurgia e Pharma.
Va sottolineato che rispetto alla distribuzione
delle imprese manifatturiere in Italia,
quelle che rientrano nella fascia sotto i 250
dipendenti sono sottorappresentate, mentre
non sono state intervistate aziende sotto
i 100 dipendenti.
A queste aziende è stato sottoposto un questionario
strutturato su tre livelli: Execution,
per mappare il livello di adozione delle tecnologie
e per misurare il Digital backbone nel
Rapporto IT E OT con un approfondimento
su organizzazione e modelli organizzativi;
Vision, per conoscere il livello di consapevolezza
delle imprese italiane e infine Imprenditorialità
E Strategia per capire il ruolo della
filiera, i processi decisionali e organizzativi, i
trigger endogeni ed esogeni di cambiamento.
Gruppo di lavoro
- Andrea Rangone, CEO Digital360
- Mauro Bellini, Direttore Responsabile Internet4Things -
Giulia Lancellotti, Project Manager and Research Analyst
- Chiara Del Fabbro, Senior Project Manager and Planner.
Digital360 si pone l’obiettivo di accompagnare imprese e pubbliche amministrazioni nella
comprensione e nell’attuazione della trasformazione digitale e favorirne l’incontro con i
migliori fornitori tecnologici. Digital360 persegue questo obiettivo attraverso una piattaforma
multicanale - unica in Italia - composta da portali online, white paper, eventi, webinar,
servizi di comunicazione e marketing, lead generation e advisory.
Digital360 integra un mix
multidisciplinare e multiculturale di professionalità e competenze grazie ad analisti, giornalisti,
consulenti ed esperti del mondo digitale, accumunati da una grande passione e missione:
l’innovazione digitale come motore della crescita e dell’ammodernamento del nostro Paese.
IBM Point of View
per l’Industria 4.0
È il momento giusto per fare Industria
4.0
Non ci sono mai state condizioni tanto
favorevoli per avviare progetti di trasformazione
digitale così importanti e radicali
come quelli dell’Industria 4.0. Per questa
primaria e fondamentale motivazione IBM
ha deciso di mettere a disposizione delle
imprese un proprio “Point of View sull’Industria
4.0”. Il primo obiettivo di una impresa
davanti alla prospettiva dell’Industria
4.0 sta racchiuso in due keyword tra
loro strettamente correlate: Orientamento
e Punto di riferimento. E’ questo lo spirito
e il contributo più importante del Point
of View Industria 4.0 di IBM che qui sintetizziamo:
definire un punto di riferimento
chiaro per le scelte Industria 4.0 delle imprese
e fornire strumenti altrettanto chiari
per orientarsi, per sviluppare quella conoscenza
che permette il passaggio dall’analisi
all’azione.
Identificare i Value Drivers
Non è azzardato sostenere che siamo in
una fase unica di sviluppo del mercato,
con una congiuntura che trova condizioni
mai prima d’ora tanto favorevoli, come la
disponibilità di “intelligenza” e di capacità
Cognitive mai così performanti e accessibili,
come la presenza di una politica di
incentivi all’ìnnovazione che grazie al Piano
Nazionale Industria 4.0 non ha eguali
in Europa e come la crescita di attenzione
e di competenze sempre più diffuse
sul nostro territorio. Non ultimo il radicamento
di una consapevolezza che questa
trasformazione digitale non si “limita” a
migliorare efficienza e competitività, ma
permette alle imprese di passare a un livello
superiore e di innovare i modelli di
business, trovare nuove forme di relazione
con i propri clienti ed entrare in nuovi
mercati.
L’Industria 4.0 peraltro non è una progettualità
che si improvvisa. Le imprese hanno
bisogno di orientarsi, devono ridefinire
i loro value drivers e il loro punto di accesso
alla trasformazione digitale.
“Think big, Start small, Scale Fast”: in sintesi
estrema è questa la visione della roadmap
Industria 4.0 consigliata: grande
visione strategica, capacità di partire rapidamente
per sfruttare il momento favorevole
con progetti dimensionalmente contenuti
e grande capacità di scalare in fretta
per allargare il raggio d’azione.
Il ruolo della partnership
L’Industria 4.0 è la risposta alla ricerca
di nuova competitività conseguibile grazie
alla implementazione di nuovi livelli
di ottimizzazione e di efficienza in tutta
la catena del valore tramite connettività,
comunicazione, integrazione, gestione
e analisi dei dati in tempo reale. Questa
trasformazione contempla la ridefinizione
dei processi, dell’organizzazione e
delle competenze chiave ed è per questo
fondamentale definire una corretta
strategia e un percorso evolutivo da
intraprendere con un partner che abbia
competenze, tecnologie, visione ed ecosistema
e che sia in grado di supportare
qualsiasi impresa in questo percorso.
IBM, grazie ai propri consulenti di business
e a un team dedicato all’Industria
4.0, è in grado di fornire supporto alle
aziende nella definizione di un piano di
trasformazione digitale, accompagnandole - anche tramite l’utilizzo di metodologie
innovative come il Design Thinking
- nella individuazione di nuovi modelli di
business, nella identificazione dei casi
d’uso più appropriati, nella revisione dei
processi e dell’organizzazione aziendale.
Per IBM sono oggi 4 gli elementi fondamentali
per la definizione di una corretta
strategia Industria 4.0:
- I modelli di business dell’azienda;
- L’ecosistema (Azienda, Partner, Fornitori,
Clienti);
- I processi aziendali;
- La struttura organizzativa dell’azienda.
Il punto di partenza del percorso verso
l’Industria 4.0 è rappresentato dall’assessment,
ovvero dall’analisi delle aree
di intervento e delle priorità specifiche
per ciascuna azienda che possono essere
così classificate:
1) Produzione integrata
2) Information and Operation Technology
Interconnessi (IT-OT)
3) Prodotti connessi
4) Servizi e Supporto interconnessi
5) Vendite e Marketing integrate
6) Clienti Interconnessi
Con l’Industria 4.0 arrivano una serie di
sfide organizzative, che devono essere
correttamente considerate e gestite.
Nel momento in cui un'impresa vuole
abbracciare la digitalizzazione, per sfruttarne
tutte le potenzialità deve considerare
che il mondo digitale necessita di
competenze, skill e modelli organizzativi
tipici di questo mondo che richiedono
l’inserimento di nuove figure professionali.
Queste risorse e competenze digitali
conducono verso un nuovo modo di lavorare:
veloce, agile e basato sulla logica
“Prototipo-Sviluppo-Consolido” che deve
essere armonizzato nell’impresa e sfruttato
per trainare l’azienda in un modello
più dinamico e reattivo.
Per questa ragione è importante accompagnare
questo percorso adottando modelli
che facilitano la trasformazione con
una serie di attività come:
- Misurare e valutare in maniera continua
e strutturale il gap di competenze
e attuare un piano di formazione
interna e di assunzioni dall’esterno
- Definire un’organizzazione dedicata
per la gestione dei dati in azienda,
presidiata da un Chief Digital Officer
(CDO)
- Definire un team con competenze
cross funzionali per lo sviluppo applicativo
e la gestione delle applicazioni
- Creare una forte relazione organizzativa
tra IT e Ricerca e Sviluppo
- Adottare modelli organizzativi Lean
basati su team polivalenti e polifunzionali
sotto la governance del CDO.
Il Point of View IBM identifica poi alcuni
casi d’uso per la progettualità Industria
4.0 sui quali concentrare l’attenzione.
La produzione INTEGRATA
- Tracking di Asset e Materiali. Con
l’individuazione e il controllo dell’equipment
e dei componenti critici si
può ottimizzare la logistica interna,
per mantenere i giusti livelli di inventario,
prevenire i problemi di qualità,
rilevare i furti.
- Intelligence interconness. Grazie
al collegamento di differenti silos di
dati operativi (ad esempio di produzione,
fornitori e logistica) in una vista
unificata, disponibile in tempo reale
tra sistemi eterogenei, persone e
risorse, è possibile prendere migliori
e più rapide decisioni per aumentare
le prestazioni operative e raggiungere
la produzione a “zero difetti”.
- Manutenzione predittiva. Consente
di ridurre al minimo i tempi di inattività
ed evitare potenziali guasti alle
apparecchiature, permette inoltre il
monitoraggio delle condizioni delle
apparecchiature critiche e fornisce
parametri operativi per l’attivazione
automatica degli avvisi, per avviare
proattivamente le azioni da parte
delle squadre di manutenzione o di
reti di servizi OEM in caso di problemi.
- Miglioramento delle performance
delle Operation. Grazie all’estensione
e all’integrazione della parte
di campo (MES) e della parte gestionale
(ERP) è possibile raggiungere
un nuovo livello di flessibilità che
consente alla fabbrica di adattarsi
autonomamente e velocemente alle
variazioni della domanda.
Information and Operation Technology
Interconnessi: IT-OT
- Tracking di Asset e Materiali. Prodotti
flessibili e Connettività degli Asset
- Obiettivi ottenibili grazie a servizi collaudati
di networking per connettersi in
modo semplice e flessibile a qualsiasi
asset cablato o wireless tramite device
in cloud di terze parti, con connessioni
di rete diretta, API o dispositivi di ultima
generazione.
- Identity e Security Management. Per
fornire in tempo reale la comunicazione
bidirezionale con i dispositivi e garantire
la conformità con le politiche per il controllo
degli accessi, la registrazione e il
controllo delle interazioni con i prodotti
e gli asset collegati.
- Gestione della scalabilità delle Operation/Obiettivo raggiungibile in forza
di un sistema altamente scalabile per
il provisioning e la distribuzione di un
alto numero di prodotti e asset, con la
gestione ed elaborazione di eventi complessi
e Big Data in un ambiente eterogeneo
e in grado di gestire l’evoluzione
tecnologica.
- Data Integration (Industrial IoT). Capacità
di integrare i dati da sistemi aziendali,
da serie temporali di oggetti connessi
con raccolta e analisi di feedback
non strutturati, per rispondere alle mutevoli
esigenze di business e scoprire
insight attendibili.
- Analytics cognitivi. Identificazione e
gestione di regole, logiche di business
e algoritmi che analizzano e fanno
correlazioni di grandi moli di dati strutturati e non, con serie temporali e dati
transazionali, finalizzati a ottimizzare i
processi e scoprire nuove opportunità
di business.
- Rapido sviluppo di applicazioni IoT, Grazie a una piattaforma IoT e a un
ambiente di sviluppo model-based si riducono
tempi, costi e rischi per costruire
e mantenere connesse applicazioni
innovative.
Tutti i prodotti CONNESSI
- Analisi di utilizzo dei prodotti connessi. Tool per l’analisi e il benchmark
delle prestazioni e dell’utilizzo dei prodotti
attraverso i dati, raccolti tramite
connettività remota da sensori applicati
a prodotti e sistemi di produzione.
Con questi strumenti si possono
migliorare i requisiti di definizione del
prodotto, le priorità di funzioni, le opzioni
e le varianti, controllare i costi
del ciclo di vita e il coordinamento della
supply chain e della pianificazione.
- Analisi della qualità dei prodotti connessi. Strumenti per analizzare i
dati raccolti sul campo attraverso la
connettività remota con prodotti o sistemi
dotati di sensori, per migliorare
l’analisi delle cause dei problemi e le
azioni correttive, per la definizione dei
requirement di prodotto, misurare l’affidabilità
e la sicurezza, gestire la manutenzione
preventiva e il servizio.
- Gestione del Software. Tool per ientificare
e gestire la configurazione dei
prodotti messi in campo, controllare
e automatizzare il rilascio di aggiornamenti
software e delle patch di sicurezza,
distribuire in modo sicuro i
pacchetti software e le istruzioni da
remoto.
- Progettazione continua. Strumenti
per sfruttare le informazioni di utilizzo
del prodotto presso i clienti e le sue
modalità di utilizzo, per migliorare
le funzionalità e per disporre di dati
comportamentali sui clienti in grado
di indirizzare gli investimenti nello sviluppo.
Servizi e Supporto REAL-TIME
- Monitoraggio e Diagnostica. Grazie
alla interazione con i prodotti interconnessi
si possono identificare e
diagnosticare a distanza i problemi
del prodotto, eliminare inutili chiamate
di assistenza e aumentare le risoluzioni
al primo tentativo.
- Assistenza remota - Si può interagire
in real time con prodotti interconnessi
per svolgere attività di servizio
a distanza, come le regolazioni delle
macchine, gli aggiornamenti software
e l’auto-test, evitando tempi di inattività
ed eliminando le chiamate di
assistenza in loco.
- Servizio automatizzato. Gli eventi di
servizio possono essere attivati automaticamente
sulla base delle segnalazioni
dei prodotti interconnessi, per
diagnosticare problemi, determinare
il miglior servizio tecnico di risposta
e di spedizione sulla base dei livelli
di servizio e della disponibilità delle
risorse.
- Manutenzione proattiva. Con il monitoraggio
delle caratteristiche di funzionamento
dei prodotti interconnessi in combinazione con soglie, trend
e analytics si può cambiare la manutenzione
da reattiva a predittiva.
- Planning dei ricambi interconnessi. Se si fa leva sui prodotti interconnessi
si dispone di dati di prodotto, di
configurazione, di utilizzo e di posizione
per migliorare il bilanciamento
del livello di servizio con gli obiettivi
di gestione delle parti di ricambio e di
inventario.
- Gestione Costi Garanzia. Il monitoraggio
continuo dell’utilizzo dei prodotti
connessi permette di identificare
e prevenire problemi di conformità
di garanzia per notificarli automaticamente
agli operatori ed evitare potenziali
guasti dei prodotti e ridurre gli
oneri di garanzia.
Marketing e Vendite INTEGRATI
- Utilizzo di Customer Insight. Questi
dati servono per creare maggiori
opportunità di vendita. La raccolta
e l’analisi dei dati relativi all’utilizzo
del prodotto, delle condizioni di utilizzo
e dei consumi permettono di
anticipare le esigenze dei clienti, con
l’attivazione automatica di avvisi per
cross-selling e up-selling, con previsioni
degli acquisti futuri e creazione
di nuovi modelli di approvvigionamento.
- Modelli di fatturazione e prezzi flessibili. Integrare i dati sull’utilizzo del
prodotto con i risultati di vendita e i
modelli di pricing permette di creare
nuovi business model e aumentare il
valore di penetrazione sul mercato.
- Nuovi servizi a valore aggiunto. Aggregare i dati dei prodotti di tutta
la base installata e combinarli con
competenze di dominio, consente di
fornire ai clienti informazioni, consulenza
e servizi di miglioramento per
tutte le operazioni sui prodotti e il business.
Clienti sempre CONNESSI
- Dashboard di utilizzo e prestazioni. Dati preziosi ottenibili abilitando i
clienti a monitorare e tracciare l’utilizzo
e le prestazioni dei loro prodotti o a
fare benchmark in forma anonima con
altri clienti per ottimizzare il valore.
- Customer Self-Service. Abilitare i
clienti a diagnosticare e risolvere rapidamente
e autonomamente i problemi,
suggerendo azioni sulla base dei
dati dei prodotti interconnessi e massimizzarne
la disponibilità.
- Personalizzazione del prodotto. Con
l’abilitazione delle funzionalità di personalizzazione,
si può consentire agli
utenti di aggiungere funzioni in remoto
o modificare i parametri di funzionamento.
Perché IBM
IBM considera già da tempo l’IoT come
area strategica e numerosi sono gli investimenti
volti a creare soluzioni per i
diversi settori di industria. Uno dei settori
prioritari selezionati è quello manufatturiero
nel quale l’IoT è uno dei fattori
abilitanti principali verso l’Industria
4.0.
Nel contesto IoT e Industrial IoT (IIoT)
IBM ha in corso un investimento globale
da 3 miliardi di dollari per integrare
il Cognitive Computing nella piattaforma
Watson IoT, con oltre 200 milioni
di dollari destinati al proprio quartiere
generale Watson IoT di Monaco. Anche
con questi investimenti IBM si pone
come partner di riferimento per la realizzazione
di progetti IoT e di Industria
4.0, dalla strategia, alla modifica dei
processi, dalla definizione dell’architettura
di riferimento all’implementazione
della stessa, grazie a un ecosistema
costituito da partner, clienti, fornitori,
università. Con particolare riferimento
al contesto italiano, caratterizzato da
un tessuto imprenditoriale di media e
piccola dimensione e dalla presenza di
comparti produttivi specializzati e leader
di mercato, l’ecosistema ha un ruolo
fondamentale nell’aiutare le imprese
a trarre il meglio da questa grande
opportunità. In questo contesto IBM è
riferimento per tutti i soggetti, pubblici
e privati, fornendo le proprie competenze,
esperienze e soluzioni che, beneficiando
del piano di finanziamento del
Governo italiano, potranno essere disegnate
ad hoc per imprese e filiere.
IBM Italia offre da subito alle aziende
interessate ad affrontare progetti di Industria
4.0 competenze di revisione dei
processi aziendali, capacità di disegno
di soluzioni personalizzate e supporto
nell’implementazione e gestione. E’ possibile
partire da subito con un workshop
in cui gli esperti IBM e le principali funzioni
aziendali del cliente identificano
e valutano l’opportunità rappresentata
dall’Industria 4.0 su tutta la catena del
valore.
Le soluzioni tecnologiche di IBM
Il raggiungimento degli obiettivi di business
delle imprese è possibile anche
grazie all’adozione di tecnologie informatiche
e soluzioni digitali, in grado di
raccogliere dati provenienti da sorgenti
eterogenee e di analizzarli per ottenere
informazioni utili al business aziendale,
in quanto di supporto oggettivo alle decisioni
tattiche e strategiche.
Partendo dai dati da raccogliere, gestire
ed elaborare, è utile una suddivisione logica
in 3 gruppi, definiti in base alla loro
provenienza e appartenenza:
- Dati interni all’azienda: sono quelli
provenienti dall’interno dell’azienda
stessa, sia dai sistemi di produzione
(Operation Technology) sia dai sistemi
informatici (Information Technology)
e riguardano, ad esempio, l’archivio
clienti e fornitori, il database
dei beni e della manutenzione;
- Dati del cliente: sono tutti i dati di
proprietà del cliente e che possono
riguardare anche il prodotto, come ad
esempio i dati relativi all’utilizzo e al
funzionamento di caldaie intelligenti;
- Altri dati: sono tutti i dati esterni all’impresa,
diversi da quelli di proprietà
del cliente, che si possono recuperare
da distributori e rivenditori dell’impresa,
da Internet, dai Social media e
tutti i dati legati a informazioni di tipo
metereologico, di traffico, di abitudine
dei consumatori, di natura statistica.
I dati digitali sono generati al livello più
basso da dispositivi e sensori, che all’interno
dell’azienda corrispondono alla
produzione integrata, ovvero alle macchine
della supply chain che forniscono indicazioni
sull’andamento della produzione,
sui dettagli di funzionamento e sulla
eventuale necessità di interventi manuali.
L’oggetto prodotto dalle macchine, il prodotto
finito, una volta sul mercato e collegato
a Internet, grazie all’IoT contribuisce
alla creazione di ulteriori dati digitali, che
si aggiungono a ogni ulteriore dato utile
proveniente dalla Rete.
Questo livello è molto importante per abilitare
la trasformazione digitale in quanto
consente di raccogliere dati dal “mondo”
OT (Operation Technology), tipico degli
ambienti manifatturieri, e riportarli in ambito
IT (Information Technology). Solo attraverso
questa “traduzione” i dati potranno
essere raccolti, correlati ed analizzati.
In alcuni ambiti specifici, come grandi reti
distribuite sul territorio o grandi quantità
di dati, si possono introdurre sistemi di
“Edge computing” per elaborare i dati localmente,
evitare il sovraccarico della rete
e l’invio di dati inutili, indirizzare situazioni
in cui la rete presente non garantisce prestazioni
adeguate.
Nell’ambito di questi due livelli, IBM si avvale
della collaborazione di partner internazionali
e nazionali certificati. I dati possono,
a questo punto, essere raccolti nel
Cloud di IBM attraverso diverse soluzioni
di connettività geografica e tramite varie
tipologie di reti di comunicazione.
La piattaforma Cloud IBM offre un catalogo
integrato di servizi di Infrastructure
as a Service (IaaS) e Platform as a Service
(PaaS), arricchito da un catalogo di
Application Programming Interface (API)
con cui creare, eseguire e gestire le applicazioni.
All’interno della stessa “nuvola” di IBM
sono disponibili anche le soluzioni Software
as a Service (SaaS).
La soluzione IaaS offre ambienti server
“bare metal” o virtuali, oppure spazio
storage per la memorizzazione dei dati
utilizzando l’infrastruttura Cloud di IBM,
disponibile attraverso la rete globale di
oltre 50 data center, di cui uno in Italia
nell’area milanese. I server possono essere
dotati, oltre che di sistema operativo,
di un ambiente di virtualizzazione, di più
prodotti DB e dei servizi di sicurezza offerti
dai maggiori produttori del settore.
In aggiunta, è disponibile un pannello di
controllo per semplificare l’amministrazione
del server. Attraverso questa soluzione
è possibile creare rapidamente ambienti
altamente flessibili e scalabili per
ospitare qualunque applicazione legata
all’Industria 4.0, con il vantaggio di evitare
investimenti iniziali e di poter usufruire di
un canone variabile, in funzione del reale
utilizzo delle risorse.
La soluzione PaaS di IBM è invece una
vera e propria piattaforma cloud-based
incentrata su open standard (openwhisk,
cloud foundry, dockers e openstack) che
permette di costruire, eseguire e gestire
le applicazioni. La piattaforma offre
servizi preconfezionati per lo sviluppo
veloce di soluzioni in vari ambiti, tra cui
mobile, data store, analytics e Internet of
Things.
Il Cloud è un elemento portante della
strategia IBM in ambito Industria 4.0
perchè, oltre a permettere lo sviluppo, il
test e l’esecuzione di applicazioni cloud
native, garantisce la migrazione delle
applicazioni pre-esistenti di ogni cliente.
Sono inoltre disponibili oltre 120 servizi
all’interno di un catalogo che include
funzionalità IBM, di terze parti e Open
Source.
La piattaforma Cloud IBM facilita e abilita
la trasformazione digitale perché permette
di:
- sviluppare prototipi applicativi a basso
costo e in tempi rapidi a partire
dalle idee delle singole unità dell’impresa;
- esporre come API (Application Program
Interface) sia servizi sviluppati
su Cloud IBM che servizi disponibili
on-premise;
- massimizzare il valore delle informazioni
generate dalla raccolta dei dati;
- migliorare la customer experience offrendo
servizi ritagliati sulle esigenze
specifiche dei clienti.
La piattaforma Cloud può essere utilizzata
in tre modalità diverse:
- Public: ambiente pubblico, condiviso,
disponibile su data center IBM e completamente
gestito da IBM
- Dedicated: ambiente privato, singletenant,
disponibile su data center IBM
e su hardware dedicato, completamente
gestito da IBM
- Local: ambiente privato, installabile
su infrastruttura del cliente all’interno
del suo data center e completamente
gestito da IBM. Anche l’acquisto è
modulare: dopo una prova gratuita di
30 giorni sono disponibili pagamenti a
consumo (pay as you go) oltre il superamento
di soglie gratuite specifiche
per ogni servizio (solo per la modalità
pubblica) oppure a canone fisso
(subscription) per tutte le tre modalità.
I servizi Cloud IBM più rilevanti in ambito
Industria 4.0 sono rappresentati da IBM
Watson Internet of Things (IoT) Platform,
la componente che provvede alla registrazione
dei “dispositivi e sensori” che sono
in grado di fornire indicazioni sull’andamento
della produzione.
Watson IoT Platform è un insieme di “servizi”
che forniscono facile accesso ai device
e ai dati che da essi vengono generati;
attraverso la piattaforma è possibile
costruire modelli di analytics basati sui
dati ricevuti dal “campo”, creare dashboard
di visualizzazione e sviluppare specifiche
applicazioni mobile.
La piattaforma IBM Watson IoT fornisce
accesso ad un’ampia gamma di tecnologie
cognitive, utili a costruire velocemente
e in modo sicuro applicazioni intelligenti
che in ambito Industria 4.0 sono
fondamentali per indirizzare, ad esempio,
i temi legati alla manutenzione predittiva.
Le caratteristiche principali di IBM
Watson IoT Platform sono divisibili in
quattro ambiti:
- Connect: fornisce i servizi che consentono
di collezionare ed organizzare
i sensori, il device management,
la visualizzazione e la sicurezza del
collegamento verso il “campo”
- Information Management: si occupa
dell’archiviazione, reporting, analisi
delle informazioni e della gestione
dei dati non strutturati (audio, video,
immagini)
- Analytics: fornisce servizi “real-time”
di tipo predittivo e di tipo cognitivo,
anche utilizzando le API di collegamento
con IBM Watson
- Risk Management: si occupa della
protezione del dato, dell’auditing, della
gestione dei certificati digitali e degli
aggiornamenti del firmware.
Le soluzioni SaaS (Software as a Service)
completano l’offerta software di IBM in
ambito Industria 4.0, offrendo la possibilità
di spostare alcune applicazioni critiche
nel Cloud e proponendo un canone per i
prodotti software di tipo variabile basato
sul loro reale utilizzo.
Tra i prodotti di questo modello sono da
segnalare:
IBM Maximo, soluzione dedicata alla gestione
del ciclo di vita degli asset e dei
processi che li riguardano. Con essa è
possibile conoscere lo storico riparativo e
le condizioni di utilizzo degli impianti e delle
attrezzature, pianificarne e controllarne
le operazioni di manutenzione, gestire in
modo più efficace e puntuale i materiali
e le parti di ricambio che li interessano.
IBM Maximo mette a disposizione analitiche
dedicate al ciclo di vita degli asset,
è integrabile con applicazioni esterne per
garantire l’allineamento dei dati operativi
con quelli finanziari e contabili.
IBM Maximo Asset Health Insights è
un’estensione applicativa di IBM Maximo,
dedicata ad elevare il livello di maturità
di gestione degli asset mediante applicazione
di logiche di Condition Based
Maintenance (CBM) che permettono di
identificare situazioni anomale o criticità
che non sarebbero individuabili con le politiche
manutentive tradizionali (Correttiva
e Manutentiva).
IBM Tririga è una soluzione dedicata alla
gestione del ciclo di vita degli asset immobiliari
e dei processi che li riguardano
nelle 5 aree gestionali strategiche del
patrimonio immobiliare: Facility and Space,
Real Estate, Operations, Capital Project
ed Energy and Sustainability, quest’ultima
particolarmente rilevante in ambito Industria
4.0. IBM Tririga riunisce funzionalità
dedicate a tutte queste aree, consentendo
il consolidamento dei dati su un’unica
piattaforma, la normalizzazione, la standardizzazione
e la gestione integrata dei
processi immobiliari, consentendo il raggiungimento
di risultati di performance
operativa, finanziaria e ambientale.
IBM Predictive Maintenance è una soluzione
dedicata ad elevare il livello di maturità
di gestione degli asset, applicando
logiche predittive dedicate e modelli statistici
predittivi, mette a disposizione analitiche
dedicate al monitoraggio dello stato di
salute di impianti e attrezzature, alla previsione
dei livelli di degrado prestazionale o
di guasto, alle raccomandazioni operative
in termini di alternative ai piani manutentivi
tradizionali (Correttiva e Preventiva).
IBM Predictive Maintenance è nativamente
integrata con IBM Maximo.
IBM Rational è costituita da una serie di
prodotti e servizi modulari e fornisce supporto
completo alla gestione di requisiti,
progettazione, sviluppo, deploy e test di
soluzioni applicative. E’ una soluzione che
si colloca nell’ambito di Continuous Engineering
e DevOps e fornisce soluzioni a
supporto dell’ingegneria dei sistemi complessi
e dei prodotti software, offrendo
funzionalità integrate di raccolta e gestione
dei requisiti, progettazione, gestione
collaborativa dei progetti, automazione
dei rilasci applicativi e gestione di tutti gli
aspetti di verifica della qualità, secondo
paradigmi Lean/Agile/DevOps.
IBM SPSS (Statistical Package for Social
Science) è una famiglia integrata di prodotti
che aiuta ad affrontare l’intero processo
analitico, dalla pianificazione e raccolta
dei dati per l’analisi, al reporting e alla
distribuzione.
IBM Cognos rappresenta la nuova frontiera
della Business Intelligence e con la
semplicità del Cloud computing fornisce
capacità intuitive e guidate per iniziare il
percorso verso il Cognitive Computing. Il
prodotto permette di acquisire una più profonda
comprensione del proprio business
attraverso i dati e fornisce report, dashboard
e visualizzazioni di informazioni intuitive.
IBM Qradar è la soluzione di Security
Intelligence che riceve informazioni
ed eventi dai sistemi sul campo (PLC,
sensori, ecc.), da sistemi di Operational
Technology (SCADA, HMI) e da
quelli IT presenti sulla rete, li correla
in tempo reale in modo da rilevare un
eventuale attacco e reagisce attuando
le adeguate contromisure protettive
(intrusion prevention system, end
point security, data security).
IBM, in qualità di Service Integrator, fornisce
una serie di servizi di consulenza
e progettuali fondamentali per i progetti
Industry 4.0, sia in ambito Information
Technology sia Operation Technology. In
questo contesto hanno un ruolo fondamentale
i servizi di Service Management
and Support, che permettono di strutturare
tutti i processi e gli strumenti attraverso i
quali è possibile industrializzare e governare
i nuovi scenari digitali.
Cognitive Manufacturing
IBM si pone l’obiettivo di valorizzare crescita
del volume di dati disponibili in ambito
industriale, conseguenza dell’aumento
di macchinari e fabbriche connesse,
fornendo competenze di “Data Scientist”,
piattaforme e strumenti di analisi adeguati.
La capacità di calcolo deve diventare di
tipo “cognitivo” per poter elaborare, analizzare
e ottimizzare tutte le informazioni
di produzione disponibili, sia di tipo strutturato
che non strutturato; ciò origina il
fenomeno evolutivo che IBM chiama Cognitive
Manufacturing.
La produzione “cognitiva” utilizza i dati
tra sistemi, attrezzature e processi per ricavare
conoscenze utilizzabili attraverso
l’intera catena del valore, dalla progettazione
fino alla produzione e poi alla vendita
del “bene” prodotto. La tecnologia “cognitiva”
è costruita sull’IoT e impiegando
analisi correlate dei dati può migliorare il
settore manifatturiero in termini di qualità,
efficienza e affidabilità dell’ambiente
di produzione.
La forza di un partner tecnologico sta nella
capacità di fornire le soluzioni che rendono
possibile l’innovazione e la trasformazione
verso l’Industria 4.0 e sostenere
le imprese nell’affrontare gli investimenti
necessari. Gli investimenti spesso richiedono
risorse finanziarie per l’acquisizione
di nuove tecnologie, servizi di consulenza
e capacità progettuali.
Global Financing di IBM per l’Industria
4.0
La forza di un partner tecnologico sta
nella capacità di fornire le soluzioni
che rendono possibile l’innovazione e
la trasformazione verso l’Industria 4.0 e
sostenere le imprese nell’affrontare gli
investimenti necessari. Gli investimenti
spesso richiedono risorse finanziarie
per l’acquisizione di nuove tecnologie,
servizi di consulenza e capacità progettuali.
IBM, con la struttura di Global Financing,
unisce alla conoscenza nelle tecnologie
di innovazione una pluriennale esperienza
nelle soluzioni finanziarie, sostenendo
concretamente le imprese nel
loro percorso verso l’Industria 4.0 con
soluzioni flessibili e personalizzate, allineate
alle diversi fasi di realizzazione e
complete per tutte le componenti IT del
progetto. Per le imprese c’è il vantaggio
di disporre delle risorse necessarie e di
mitigare i rischi legati alla difficoltà di
determinare il ROI per la complessità di
tali investimenti e di poter anticipare il
valore della trasformazione.
Glossario
Automazione industriale, Control and Data Acquisition (SCADA)/Programmable Logic
Controller (PLC) Queste tecnologie tradizionali realizzano le funzioni fondamentali di acquisizione dati,
supervisione e controllo (SCADA) e di implementazione di logiche di controllo secondo
programma (PLC). Il mercato ha fatto emergere nel tempo alcuni protocolli ed alcune famiglie
dominanti, che rappresentano la base dell’automazione industriale. Manufacturing Execution System (MES), Sistemi di controllo avanzamento produzione
MES: Sistema che supporta le attività di gestione delle operazioni manifatturiere, con l’obiettivo
di fornire un modello realistico della fabbrica da usare per la pianificazione, l’ottimizzazione
delle operazioni manifatturiere e per aumentare l’integrazione con le applicazioni
enterprise (ERP).
Controllo Avanzamento Produzione: sistemi che permettono di monitorare l’effettivo avanzamento
della produzione, le quantità versate, le rese e gli impegni effettivi di risorse.
Collegati ai sistemi MES e alle applicazioni di schedulazione, restituiscono ad essi le necessarie
informazioni sul reale andamento della produzione per poter programmare le
opportune reazioni manageriali.
Warehouse Management System (WMS) Sistema deputato a controllare e gestire tutti i processi logistici di magazzino: ingresso
merce, stoccaggio, movimentazione interna, prelievo ed inventario.
Advanced Planning and Scheduling (APS), Schedulatore APS: Applicazione che supporta le attività di pianificazione avanzata, tipicamente residente
in RAM e con algoritmi di ultima generazione, si collega alle applicazioni ERP per
supportare complessi scenari di pianificazione, ottimizzazione, simulazione what-if, etc.
Piattaforme web di collaborazione con fornitori / clienti
Soluzioni web-edi o web based per lo scambio di dati relativi sia alla parte di execution
(e.g. documenti di trasporto, fatture, etc.) sia di collaboration (e.g. previsioni di vendita,
piani di impegno della capacità, etc.)
Strumenti di supporto alla progettazione (CAD 2D/3D, software per FEM e CFD)
CAD 2D: Tecnigrafi digitali che permettono di disegnare a computer il documento tecnico in
due dimensioni, secondo gli standard del disegno tecnico (industriale, architettonico). I CAD
3D permettono invece di modellizzare oggetti in 3 dimensioni, abilitando una vista più reale
del progetto.
Finite Element Method (FEM)/Computational Fluid Dynamics (CFD): Sistemi di analisi e simulazione
tramite cui valutare il comportamento strutturale (FEM) o le dinamiche fluido e termodinamiche
(CFD) di componenti e sistemi, simulandone il comportamento rispetto a varie sollecitazioni
(sforzi, fatica, scambi termici, ecc.) e riducendo tempi ed oneri della progettazione.
Strumenti di Product Data Management (PDM) Sistema deputato alla gestione e conservazione dei dati tecnici di prodotto (distinte, disegni,
istruzioni tecniche, etc.), normalmente alimentato dall’Ufficio Tecnico e dall’Industrializzazione,
ed utilizzato quindi nelle successive fasi del ciclo di vita del prodotto.
Sistemi di Product Lifecycle Management (PLM)
Insieme di applicazioni tramite cui coordinare e supportare i processi di sviluppo, progettazione
e ingegneria, creando ambienti per la gestione e la condivisione di dati relativi al
prodotto, alla sua realizzazione, al suo utilizzo/manutenzione, ed infine al suo ritiro.
Computerized Maintenance Management System (CMMS) Sistema deputato alla gestione delle informazioni (dati affidabilistici di base, politiche di
manutenzione, programmazione e storico interventi, prestazioni di continuità) necessarie
per la gestione ed il controllo dei processi di manutenzione.
Safety Management (SM)/Governance Risk and Compliance (GRC) Sistema deputato al monitoraggio delle condizioni di sicurezza nel processo (SM) o deputato
alla gestione e sincronizzazione delle informazioni relative agli obblighi di rispetto
della normativa e delle procedure di gestione del rischio (GRC). Industrial Internet (of Things) Rappresenta un percorso evolutivo della rete Internet attraverso la quale ogni oggetto fisico
acquisisce una sua contropartita nel mondo digitale; alla base dell’IoT vi sono oggetti
intelligenti (capaci di identificazione, localizzazione, diagnosi di stato, acquisizione di dati,
elaborazione, attuazione e comunicazione) e reti intelligenti (aperte, standard e multifunzionali).
Le applicazioni IoT al mondo industriale sono anche note con l’espressione “Industrial
Internet” o, con una accezione più ampia e recente, ricomprese sotto il paradigma dei
“Cyber-Physical Systems”.
Industrial Analytics Metodologie e strumenti per il trattamento e l’elaborazione di Big Data provenienti da sistemi
IoT connessi al layer manifatturiero oppure dallo scambio dati tra sistemi IT a supporto della
pianificazione e sincronizzazione dei flussi produttivi e logistici. Concretamente, nell’Industrial
Analytics si ricomprendono le applicazioni di nuove tecniche e strumenti di Business Intelligence,
Visualization, Simulation e Forecasting, Data Analytics, per porre in evidenza l’informazione
celata nei dati e la capacita di utilizzarla per supportare decisioni rapide. Cloud Manufacturing Applicazione in ambito manifatturiero del paradigma del cloud computing. Abilita, tramite
la rete internet, l’accesso diffuso, agevole e on demand a un insieme virtualizzato, condiviso
e configurabile di risorse a supporto di processi produttivi e di gestione della supply
chain. Le risorse possono andare dal livello infrastrutturale (IaaS, per macchine virtuali,
storage, etc.) al livello di piattaforma (PaaS, ad esempio ambienti già dotati di funzionalita
di smart device management, DBMS, data analytics, etc.) fino al livello applicativo (SaaS,
in cui anche le applicazioni e i dati sono ospitati online). Sempre piu spesso l’espressione
Cloud Manufacturing viene utilizzata anche per indicare la virtualizzazione di risorse
produttive (Maas, Manufacturing as a Service), abilitata da piattaforme in cui caricare le
specifiche di produzione di un bene (disegni, requisiti qualitativi, volumi, target di costo,
etc.) e da cui ottenere direttamente le parti realizzate.
Advanced Automation Fa riferimento ai più recenti sviluppi nei sistemi di produzione automatizzati, caratterizzati
da elevata capacità cognitiva, interazione e adattamento al contesto, auto-apprendimento
e riconfigurabilità. L’esempio più evidente di questa famiglia di tecnologie sono i robot collaborativi
(co-bots), che sono progettati per operare in mezzo e al fianco degli operatori.
Advanced Human Machine Interface (Advanced HMI) Fa riferimento ai recenti sviluppi nel campo dei dispositivi wearable e delle nuove interfacce
uomo/macchina per l’acquisizione e/o la veicolazione di informazioni in formato
vocale, visuale e tattile. Questi dispositivi includono sistemi ormai consolidati, come i display
touch o gli scanner 3D per l’acquisizione del movimento gestuale, mentre stanno
maturando soluzioni più innovative e bidirezionali, come i visori per la realtà aumentata (visione
sovrapposta e periferica) o come i Performance Support System o i Manuali tecnici
interattivi, soluzioni a supporto delle attività operative e della formazione degli operatori.
Additive Manufacturing Anche nota come Stampa 3D, ribalta l’approccio dei processi produttivi classici (asportazione
o deformazione plastica di materiale) creando un oggetto attraverso la sua “stampa” strato per
strato. Nata nella prima metà degli anni ’80, negli ultimi anni ha avuto un forte sviluppo, allargando
il novero dei processi tecnologici di base (Selective Laser Sintering, Electron Beam Melting,
Fused Deposition Modeling, ecc.) e dei materiali trattabili (plastiche e metalli) con buone prestazioni
di finitura e resistenza meccanica. Trova applicazione in 4 ambiti: Rapid Prototyping (nel
processo di sviluppo prodotto), Rapid Manufacturing (realizzazione di prodotti vendibili), Rapid
Maintenance & Repair (riparazione di parti danneggiate o usurate); Rapid Tooling (realizzazione
di stampi, etc).
Digital 360 Group. Research Report in collaborazione con IBM
8 novembre 2017