10 passi per diventare una Smart Factory

Se oggi esistesse l'identikit della fabbrica dei sogni molto probabilmente sarebbe quello di una Smart Factory. Conosciuta anche come fabbrica intelligente, è un sito di produzione in grado di sfruttare tecnologie avanzate per migliorare l'efficienza, la produttività, la sostenibilità e la flessibilità dei processi produttivi.

Ma esistono alcuni passi insiti nel concetto di Industry 4.0 e necessari da compiere, affinché un'azienda possa diventare smart. EOS Solutions ne ha individuati dieci.

1. Business case e vision sempre nella cassetta degli attrezzi

Occorre definire un business case con una visione strategica chiara, obiettivi quantificabili, KPI adatti e a supporto delle innovazioni tecnologiche. La priorità va data alle aree in cui le nuove tecnologie daranno i maggiori benefici già a medio termine.

2. Aprirsi a una collaborazione estesa

Valorizzare il know-how presente in azienda, potenziandolo laddove lacunoso, è un buon inizio. Dato che i progetti Industry 4.0 sono sempre complessi ciò che manca all'interno va trovato all'esterno dell'azienda. Ci si avvale della collaborazione con hub di innovazione, partner, fornitori, clienti, associazioni e consulenti fidati.

3. Valutare lo stato dell'IT e intervenire se necessario

Lo Smart Manufacturing richiede la presenza di una infrastruttura IT (hardware e software) performante e affidabile. Per questo, prima di iniziare qualsiasi progetto, occorre valutare le componenti IT e capire da subito se sufficienti agli scopi prefissati. In caso contrario si può adattare oppure, più opportunamente, creare una infrastruttura IT ad hoc, dedicata solo ai progetti Industry 4.0.

4. L'importanza dei dati di qualità

Lavorare con le Smart Factory presuppone raccolta, organizzazione ed elaborazione di una grande quantità di dati provenienti sia dagli impianti propriamente detti, sia dai sistemi gestionali e di progettazione che sono già presenti in azienda. Si rende necessario, quindi, verificare la qualità e la presenza di tutti i dati necessari e, in caso non siano tutti disponibili, reperirli.

5. Aprirsi all'IoT con l'IIoT

Un'azienda smart è anche una "connected factory", in cui i macchinari e gli altri sistemi sono connessi fra loro e con il resto dell'IT aziendale. Mettere in rete i macchinari di fabbrica con altri asset fisici affinché dialoghino, può richiedere l'installazione di reti Industriali IoT (IIoT, Industriai Internet of Things) specifiche, con sistemi di connessione, sensoristica e altre componenti tecnologiche progettate appositamente.

6. Non sottovalutare la Cybersecurity

Per garantire la sicurezza informatica necessaria si può partire dall'identificazione delle risorse critiche, dei loro profili di rischio, delle soluzioni a disposizione e delle normative da rispettare. Scongiurare un attacco hacker, per ragioni ovvie di business ma anche di sicurezza, passa quindi da una strategia ben precisa di cybersecurity. Anche i clienti ringrazieranno per i livelli di sicurezza della loro Smart Factory di fiducia.

7. lntegrare IT e OT: il dialogo necessario

Il mondo della fabbrica e quello dell'IT sono stati a lungo separati. Ora devono integrarsi perché la loro fusione è indispensabile nelle architetture Industry 4.0. Ma come? Tutti i sistemi correlati all'attività di fabbrica (macchinari, sensori, controller, piattaforme di gestione operativa come EOS Power MES) devono integrarsi fra loro e dialogare con le piattaforme di business (ERP, PLM, SCM).

8. Non dimenticare di analizzare i dati

I dati raccolti dalle varie fonti di fabbrica e di business vengono macinati dalle applicazioni di analytics per poter prendere decisioni strategiche basate su fatti e su dati oggettivi. In ambito Smart Manufacturing, queste funzioni analitiche abilitano soprattutto l'analisi descrittiva storica, come la valutazione di KPI legati alla produttività, e l'analisi di diagnostica, come il monitoraggio dello stato operativo degli asset fisici.

9. Dagli analitycs all'AI: l'evoluzione necessaria

Per raggiungere i livelli di Advanced Data Analytics, servono applicazioni di analisi predittiva e prescrittiva. Tra queste spiccano la manutenzione predittiva, l'ottimizzazione automatica dei macchinari, lo scheduling ottimizzato, la previsione delle fluttuazioni della domanda, la gestione ottimizzata degli stock. Una ricetta che è basata su Machine Learning e Predictive Analytics.

10. Passare di livello

Passare al livello successivo ripartendo dal via. Non è un (video)gioco e nemmeno uno scherzo. Realizzata un'infrastruttura di Smart Factory convincente, occorre ripartire dall'inizio ma a un livello superiore o con un raggio d'azione più ampio. Ciascuno dei passi prima descritti può essere potenziato con nuove tecnologie o funzioni, oppure può essere esteso, applicandolo non solo a un progetto pilota o ad uno specifico ambito, ma portandolo a settori diversi dell'azienda.