Big Data, Cloud e Analytics in ambito Industria 4.0: modelli di riferimento

Big Data, Cloud e Analytics in ambito Industria 4.0

Nel contesto dell’Industria 4.0 ci sono oggi due prospettive fondamentali per esaminare la convergenza tra Cloud, Big Data e Analytics (CBA). La prima pone enfasi sui processi aziendali. A partire dal mondo dell’automazione di fabbrica, fino ad arrivare ai processi finanziari e gestionali, nessun settore è esente dal provare a comprendere se l’uso delle tecnologie CBA possa portare dei benefici. La seconda si focalizza sul mondo del prodotto e dei servizi ad esso connessi. In questo contesto rientrano tutte le strategie di Smart Product e Smart Services. Sono due punti di vista differenti che forniscono due chiavi dì lettura altrettanto diverse della trasformazione digitale.

Per prima cosa poniamoci nella prospettiva dei processi e proviamo a fissare alcuni punti intorno a cui è possibile costruire delle strategie aziendali.

Per prima cosa non possiamo esimerci dal partire dal manifatturiero, osservando che oggi si parla sempre di più di Cloud Manufacturing [1]: i processi produttivi interagiscono tra loro condividendo le risorse attraverso servizi comuni in Cloud. Da un lato vi sono indubbiamente i dati che vengono raccolti durante il funzionamento dei macchinari, ma anche dalla logistica interna alla fabbrica, dagli uffici acquisti e da tutte le funzioni coinvolte nel processo di produzione. È fondamentale condividere questi dati tra le diverse anime dell’azienda ma anche, in molti casi, con i fornitori o con i clienti. Le piattaforme Cloud devono quindi soddisfare esigenze di questo tipo: raccogliere dati, renderli omogenei e condividerli, permettendo l’accesso da remoto e garantendo la sicurezza e la privacy. Piattaforme di questo tipo non solo devono essere in grado di raccogliere, conservare e condividere dati, ma devono permettere anche lo sviluppo di servizi e applicazioni per l’analisi del dato. In questa visione, gli Analytics e le applicazioni Cloud rappresentano gli strumenti che, sia l’operatore di fabbrica, sia l’addetto alla Business Intelligence sono in grado di utilizzare per le loro esigenze. Se si pensa al mondo della manutenzione preventiva, o a quello della previsione delle scorte, o alla pianificazione degli acquisti, il Cloud offre opportunità per conseguire vantaggi strategici nel manufacturing.

integrazione tra Supply Chain e Prodotto: un esempio di implementazione PLM

Figura 1 – integrazione tra Supply Chain e Prodotto: un esempio di implementazione PLM (Fonte Autori Vari modificata dall’autore)

Ma non è solo questo. Sarebbe molto limitante riferire il Cloud alla mera funzione di costituire un repository di dati, per quanto evoluto ed intelligente. Oggi queste tecnologie permettono di dare una nuova chiave di lettura anche al mondo della progettazione. Disegni, documenti, prove sperimentali sono collegate tra di loro tramite software di gestione durante l’intero ciclo di vita del prodotto, secondo un approccio che prende il nome di Product Life Management (PLM). Un esempio di tale approccio è riportato in figura 1. Tali software permettono la gestione documentale, abbinata a quella dei dati, di un prodotto, o processo, per tutta la sua storia e la rendono condivisa tra diversi agenti in grado di interrogarla o arricchirla di nuove informazioni. Notiamo che si parla di agenti e non di operatori, perché il compito di popolare questi record spetta anche a dispositivi intelligenti, macchine e altri sistemi Cloud. Dal progettista, alla macchina che deve produrre, tutto viene connesso attraverso il “sistema nervoso” costituito dalle tecnologie CBA (Cloud, Big Data e Analytics ). Ogni piccola modifica fatta in progettazione viene automaticamente trasferita alla macchina che contiene le istruzioni di produzione, ma anche ogni modifica fatta dall’operatore, volta a migliorare la produzione, viene aggiornata nel disegno sul desktop del progettista. Si possono quindi istaurare nuove forme di collaborazione supportate da tecnologie digitali.

E non stiamo parlando di innovazione futuribile: di fatto queste tecnologie sono alla base della Office Automation e della gestione collaborativa dei documenti, per cui si tratta solo di integrare in modo orizzontale e verticale tutti i processi aziendali.

Anche la collaborazione tra macchine di fatto passa attraverso infrastrutture di tipo CBA. Si pensi ad un magazzino automatico dove carrelli autonomi sono in grado di trasportare merci secondo le esigenze richieste o previste dalla produzione. Le decisioni passano attraverso sistemi centralizzati dove sono immagazzinati i dati e dove risiedono i tool di analisi e previsione. E sono proprio questi ultimi a fornire le indicazioni ai singoli componenti del sistema (figura 2).

Cloud Manufacturing: una architettura per macchine e processi collaborativi

Figura 2 – Cloud Manufacturing: una architettura per macchine e processi collaborativi (fonte Autori Vari modificata dall’autore)

Il punto chiave è che tutte le tecnologie menzionate possono e devono convergere nella stessa infrastruttura Cloud. Sono molte le aziende che hanno adottato e stanno pianificando l’adozione di sistemi integrati di questo tipo: Automotive, Food Processing, Pharma sono solo alcuni dei settori più impegnati in tal senso. In quasi tutti i casi la complessità e la dimensione dei processi sembra giustificare sforzi organizzativi in questa direzione. Non bisogna dimenticare però che una delle caratteristiche dei sistemi Cloud con le relative applicazioni è proprio la scalabilità. Si adattano bene a processi, piccoli o grandi che siano, gestiti da aziende di qualsiasi dimensione.

Ma se tutto questo costituisce lo scenario per i processi, in cosa consiste quello riferito ai prodotti? Sostanzialmente non vi sono differenze significative, tanto da vederli convergenti nella maggior parte delle architetture. Se si pensa infatti al PLM citato prima, questi può raccogliere anche i dati provenienti dai prodotti stessi e vedere il processo come esteso fino al cliente. Ci sono tuttavia alcuni aspetti che in qualche modo differenziano le due prospettive. Intanto il punto di partenza è che le implementazioni hanno due scopi differenti. Il primo è di portare dati, richieste o comandi verso il mondo della produzione (prospettiva del processo) il secondo è invece quello erogare servizi verso il cliente (prospettiva del prodotto). Sono i cosiddetti smart product, (ndr citare contributo riferito a innovazione di processo e di prodotto), cioè i prodotti intelligenti che oltre ad avere una funzione ben definita, hanno una dimensione aumentata che si trova nell’ecosistema del Cloud. Si pensi ad un esempio di uso quotidiano: oggi molte stampanti, oltre ad espletare la funzione di stampa, sono connettibili a sistemi centralizzati del fornitore per godere per esempio di servizi di manutenzione che sono in grado di diagnosticare la fine di un inchiostro e proporne la fornitura a domicilio, secondo un modello pay per use. Un altro esempio efficace di come le due prospettive possano essere sinergiche è quello di un servizio di gestione delle flotte automobilistiche che, da un lato può restituire informazioni ai progettisti sul modo di uso di questi prodotti, dall’altro offre al cliente la possibilità di sapere in che condizioni si trova il suo mezzo, di prenotare delle azioni correttive in officina o ricevere offerte e promozioni.

Note e riferimenti

[1] The Cloud for manifacturing,Schneider Microsoft

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