Stato dell'arte di Industria 4.0 in Italia

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

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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

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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

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