Le tecnologie abilitanti dell’Industria 4.0

Quali sono le principali tecnologie abilitanti dell’industria 4.0?


Il mondo del manifatturiero è oggetto di una trasformazione rivolta non solo a migliorare l’efficienza dei processi, ma anche le potenzialità associate ai prodotti. Questo fenomeno va sotto vari nomi: Smart Factory, Trasformazione digitale, Industria 4.0. Ma quali sono gli ingredienti di questa trasformazione? Sicuramente si possono identificare alcuni attori principali, che ne costituiscono le fondamenta:

  • Le Tecnologie Abilitanti (key enabling technologies KET)
  • Le Piattaforme ed i Servizi
  • Gli standard e le Architetture di riferimento.

E’ sicuramente limitante provare a fare una catalogazione delle Tecnologie Abilitanti 4.0, perché è un mondo in evoluzione, non solo per lo sviluppo delle singole tecnologie ma soprattutto per la nascita di nuove iterazioni tra tecnologie diverse che danno origine a nuovi modi di uso. L’innovazione è oggi un campo di battaglia dove diversi soggetti e tecnologie si contendono il ruolo chiave in questo processo di cambiamento [1],[2].

Per fornire una panoramica esaustiva delle principali tecnologie, si partirà da quelle individuate dal Ministero dello sviluppo Economico, con il Piano Nazionale Industria 4.0 (Figura 1): l’Internet delle Cose, il Cloud, i Big Data e gli Analytics, la Simulazione, la Cybersecurity, la Realtà Aumentata, la Manifattura Additiva, la Robotica e l’Automazione Avanzata, l’Integrazione Orizzontale e Verticale.

Figura 1 - Le tecnologie abitanti per l'industria 4.0 (fonte MISE)

Figura 1 – Le tecnologie abitanti per l’industria 4.0 (fonte MISE)

Internet of Things (IoT)

Sotto questa categoria si comprende l’insieme di componenti, dispositivi (sensori, microprocessori, etc.) e piattaforme software che si possono incorporare all’interno di oggetti fisici e macchinari, per renderli in grado di comunicare attraverso la rete Internet.

Normalmente si distingue tra Internet delle cose e Internet delle cose Industriali (IIoT) per creare una linea di demarcazione tra le tecnologie per il mondo consumer, che stanno vedendo il proliferare di sistemi eterogenei tra di loro, rispetto a quelle per il mondo industriale connotate da una maggior livello di integrabilità nei processi industriali [3]. È pur vero che di fatto questa differenza è sempre più labile.

La miniaturizzazione delle tecnologie di misura e di comunicazione (cablata o senza filo) consentono di integrare in ogni oggetto fisico dispositivi (chiamati sistemi embedded) specializzati nella raccolta di informazioni, nella comunicazione verso il mondo esterno ed in alcuni casi anche in grado di prendere delle decisioni in modo autonomo (oggetti smart). Le tecnologie odierne permettono anche di aggiungere funzionalità ad oggetti che nascono privi di tali dispositivi. Di fatto ogni oggetto fisico ha la potenzialità di diventare intelligente e di generare o ricevere dati sul suo stato e lo stato dell’ambiente fisico che lo circonda. A questo si deve aggiungere la disponibilità di reti wireless sempre più diffuse e performanti (es., lte, wifi, zigbee, bluetooth) in grado di trasportare i dati raccolti verso il mondo Internet e abilitare dei servizi.

Cloud, Big Data Analytics

Quando si parla di “cloud” ci si riferisce all’insieme di tecnologie rivolte all’archiviazione, all’elaborazione e alla trasmissione di dati. Ma ciò sarebbe limitante: è necessario inserire in questa categoria anche l’insieme di applicativi e di software pervasivi per ottenere informazioni utili ai fini del processo e del controllo distribuito. La Figura 2 ci aiuta a capire qualcosa di questo scenario.

Il punto di partenza è la grande mole di dati che vengono generati dalle varie attività antropiche e legate agli oggetti e ai macchinari. Questi dati caratterizzati per complessità, variabilità, volume, vanno organizzati, strutturati e raggruppati per dare origine a quella che è la categoria dei Big Data. Affinché poi questi dati si trasformino in informazioni è necessario che vengano filtrati e analizzati in modo da poter essere maneggiati alla ricerca di correlazioni, costituendo quello che è classificato come Big Data Analytics [4],[5].

Figura 2 - Diagramma Funzionale Piattaforma Cloud (fonte Wikipedia)

Figura 2 – Diagramma Funzionale Piattaforma Cloud (fonte Wikipedia)

L’analisi avanzata di questi dati ha come obiettivo principale l’estrapolazione di informazioni aggiuntive rispetto a quelle ottenibili dalle sole serie di dati raccolte dal singolo dispositivi: i sistemi IoT raccolgono informazioni dagli oggetti a cui poi si aggiungono i dati ricavati da fonti diverse non strutturate come i motori di ricerca, blog, social network, o altri strumenti di analisi aziendale.

Simulazione

Tutte queste tecnologie (IoT, Cloud, Big Data Analytics) concorrono infatti alla creazione di quello che è il gemello digitale o virtuale del processo fisico, cioè un modello matematico in grado di descrivere il processo, il prodotto o il servizio in modo preciso per poter realizzare delle analisi, e applicare delle strategie.

Proprio partendo dalla visione di Gemello virtuale, la simulazione svolge un ruolo chiave all’interno della trasformazione 4.0. Si tratta di modellizzare un processo, un prodotto o una fabbrica, al fine di avere informazioni utili da usare in relazione con i dati raccolti per ridurre il time to market per esempio. Ogni strumento software potrà interagire con il modello di fabbrica operando su una caratteristica del modello [6].

Realizzare un prototipo virtuale è diventato più facile e semplice, ma soprattutto è diventata particolarmente efficace l’integrazione del modello digitale con L’IoT, in quanto l’avvento delle piattaforme software offre la possibilità di integrare dati in tempo reale con tutte le informazioni digitali che un’azienda ha su un determinato prodotto, assicurando la realizzazione del Gemello Digitale (Digital Twin).

Cybersecurity

I sistemi industriali ed i relativi macchinari sono sempre più dotati di tecnologie che acquisiscono in tempo reale dati dettagliati di funzionamento e li condividono con altri sistemi informatici in rete, in particolare Internet ma anche altre tipologie di reti. Il tema della cybersecurity diventa dunque molto importante, in quanto sono molti gli elementi da proteggere, dai sistemi embedded, alle reti di comunicazione, ai sistemi informatici che analizzano e immagazzinano tali dati (es. cloud).

Da un lato il paradigma dell’industria 4.0 richiede una apertura verso il mondo, al fine di abilitare l’integrazione tra sistemi diversi, dall’altro è fondamentale uno stretto controllo delle porte di comunicazione verso il mondo per proteggersi da attacchi e usi impropri dei dati generati e condivisi.

Una recente analisi di SANS [7] sullo stato della security dei sistemi di controllo industriale (ICS, Industrial Control Systems) indica che il 42% delle minacce ai sistemi arrivano dall’interno delle organizzazioni. Qualunque sia la causa, è evidente che con il diffondersi dell’IoT , molto spesso derivato dal mondo consumer, ogni dispositivo, sensore, server, client di visualizzazione o periferica è un potenziale punto di accesso.

Realtà aumentata e virtuale

Il punto di partenza della realtà virtuale (RV) è realizzare un modello tridimensionale, quasi cinematografico, del prodotto o processo al fine di navigare al suo interno per agevolare la progettazione, il commissioning e l’addestramento del personale. Gli strumenti impiegati sono quelli offerti dagli ambienti di modellizzazione 3D, quali CAD, e da sistemi di proiezione basati su schermi o su visori, potenziati dall’ausilio di dispositivi indossabili finalizzati alla navigazione realistica nel modello.

La realtà aumentata (RA) è invece basata sulla possibilità di aggiungere ulteriori informazioni e dimensioni alla realtà, permettendo per esempio di mostrare attraverso visori o tablet delle informazioni relative ad un oggetto reale semplicemente inquadrandolo.

Gli ambiti applicativi della realtà aumentata sono tra i più disparati: nella logistica, gli strumenti RA si trasformano in un mezzo per localizzare i prodotti in magazzino ma anche per verificare in tempo reale la conformità degli ordini; nelle officine di manutenzione i visori ottici aiutano gli operatori a individuare le componenti guaste o difettose; in ambito marketing l’RA consente di testare in anteprima aspetti estetico-funzionali dei vari prodotti, virtualmente posizionabili nell’ambiente circostante.

Manifattura Additiva

Un’altra delle tecnologie abilitanti è l’Additive Manufacturing, più comunemente nota come stampa tridimensionale.

Si tratta di una tecnologia che, partendo da un disegno digitale del prodotto che si vuole realizzare, è in grado di stamparlo per addizione di materiale: quasi come una clessidra, la testina depone la polvere, o scioglie un filamento di resina, per realizzare qualsiasi forma. Di qui le grandi potenzialità di questa tecnologia: da un lato la capacità di passare da un’idea formalizzata in modo digitale, direttamente al prodotto senza dover necessariamente passare per lavorazioni intermedie, aprendo cosi lo spazio a nuovi modelli di business dove è possibile realizzare pezzi on-demand. Dall’altro lato la possibilità di svincolarsi dai limiti delle lavorazioni tradizionali, che non possono realizzare le forme senza sottostare a dei vincoli di tipo geometrico connessi alla modalità per asportazione (invece che per addizione) di materiale.

Robotica e Automazione Avanzata

Nel paradigma di Industria 4.0, i robot che collaborano con operatori umani per l’esecuzione dei processi produttivi già possono essere e saranno una risorsa fondamentale delle fabbriche.

Le nuove soluzioni robotiche permetteranno di rendere flessibili e più efficaci i sistemi di produzione, aumentando la competitività delle imprese manifatturiere che ne faranno uso.

La flessibilità nella gestione di cella/sistema verrà perseguita grazie alla partecipazione diretta dell’uomo nel ciclo di lavorazione e controllo nei passi a più elevato valore aggiunto, eliminando i vincoli strutturali/tecnologici che erano soliti imporre un’alternativa tra sistemi automatici e sistemi manuali. Ma non è solo questo, si parla anche di collaborazione tra macchine, dove i sistemi di automazione tradizionale o di movimentazione interagiscono tra di loro al fine di offrire soluzioni integrate ed automatiche.

Quello che guiderà la robotica in ottica 4.0 è l’integrazione nei processi di automazione tanto da usarne gli stessi linguaggi per essere istruiti e programmati. I robot saranno fortemente connessi tra di loro o direttamente con il Cloud per raccogliere informazioni ed essere parte attiva del processo produttivo.

Ma la robotica va ben oltre il robot: I veicoli a guida autonoma sono forme sottili e complesse di automazione, in grado di movimentare le merci internamente alla fabbrica e sono la cosa più vicina all’idea romantica del robot, molto più di quanto lo siano gli antropomorfi stessi. Queste macchine sono intrinsecamente collaborative in quanto sono in grado di interagire con altre macchine, ma anche con esseri umani riconfigurando autonomamente la propria traiettoria in base alle esigenze di processo o adattandosi al normale flusso di lavoratori all’interno delle aree di produzione.

Integrazione Orizzontale e Verticale

Quando si parla di integrazione in ambito 4.0 ci si riferisce all’adozione di specifici sistemi informativi in grado di interagire con fornitori e clienti, per scambiarsi informazioni (Integrazione Verticale), oppure in grado di interagire con aziende operanti nella stessa filiera anche se apparentemente concorrenti (Integrazione Orizzontale).

tecnologie abilitanti

Si parla prevalentemente di software di PLM (Product Life Management), per la gestione del ciclo vita del prodotto. L’obiettivo del PLM è ottimizzare lo sviluppo, il lancio, la modifica e il ritiro di prodotti o servizi dal mercato e si basa sull’accesso condiviso a una fonte comune da cui attingere dati, informazioni e processi relativi al prodotto. Ad esempio, nel settore automobilistico, l’applicazione di queste metodologie permette lo scambio di informazioni tra progettisti della scocca dell’auto, progettisti degli stampi con cui verrà prodotta la scocca e progettisti dei componenti (ad es. fanali) che verranno montati sulla scocca, ma soprattutto lo scambio di informazioni tra più produttori anche in concorrenza, se si accede a piattaforme comuni (molto spesso i telai i motori, o altri particolari non estetici vengono condivisi nella filiera).

Referenze

[1] Assolombarda, Approfondimenti sulle tecnologie abilitanti Industria 4.0

[2] Camera di Commercio di Milano, Davide Martini, Le tecnologie digitali nell’industria di domani, Milano Produttiva A 2017

[3] AA.VV , Iot La rivincita degli oggetti, Eureka Gennaio febbraio 2017, edizioni open factory

[4] G. Gruosso , Sensori Intelligenti per macchine proattive, Next factory gennaio 2017

[5] G.Gruosso, Come progettare un sistema di raccolta e analisi dei dati, Next Factory Sett-Ott 2017

[6] G. Gruosso, Più flessibili con il Virtual Commissioning, Next factory giugno-luglio, 2017

[7] Sans 2016 State of ICS Security survey


Per fornire una panoramica esaustiva delle principali tecnologie, si partirà da quelle individuate dal Ministero dello sviluppo Economico, con il Piano Nazionale Industria 4.0 (Figura 1): l’Internet delle Cose, il Cloud, i Big Data e gli Analytics, la Simulazione, la Cybersecurity, la Realtà Aumentata, la Manifattura Additiva, la Robotica e l’Automazione Avanzata, l’Integrazione Orizzontale e Verticale.

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