L’industria 4.0 è un sottoinsieme della quarta rivoluzione industriale, una delle numerose rivoluzioni tecnologiche avvenute negli ultimi 400 anni.
Per comprenderla, è importante prima capire l’evoluzione della rivoluzione industriale:
L’industria 4.0 si applica in particolare alle fabbriche e alle operazioni che vi si svolgono. Grazie a questa, i macchinari sono connessi in modalità wireless tramite sensori che consentono al sistema nel suo complesso di “vedere” l’intera linea di produzione, monitorarla e prendere decisioni in base ai dati raccolti.
Nell’ambito dell’Industria 4.0 sono incluse la produzione intelligente, la fabbrica intelligente, l’IoT industriale (IIoT) e la produzione “a luci spente” (lights-out manufacturing). Tutto questo richiede numerose tecnologie a supporto di un funzionamento efficace ed efficiente. Tenendo presente quanto detto, le le principali tecnologie dell’Industria 4.0 sono le seguenti.
Il cloud computing, la piattaforma principale per software e sistemi nonchè la principale posizione per l’archiviazione dei dati, è diventato un must per l’Industria 4.0. Grazie al cloud, le fabbriche non devono più avere in loco un centro IT, ma tutto può essere archiviato fuori sede.
Ciò consente flessibilità e scalabilità man mano che al crescere dell’azienda aumenta la quantità di dati raccolti, nonché la loro archiviazione e gestione. Inoltre, in questo modo le fabbriche possono sfruttare l’IIoT, dal momento che tutti i macchinari e le apparecchiature possono comunicare tra loro tramite il cloud.
Leggi anche: Il Cloud Computing e l’Integrazione dei Sistemi tra Macchine e Applicazioni Software
Big Data è un termine da anni sulla bocca di tutti. Significa semplicemente la raccolta in tempo reale di dati provenienti da diverse fonti, sia tradizionali che digitali. Tali dati possono essere analizzati in modo indipendente o essere confrontati con gli altri punti di raccolta dati, fornendo un’istantanea degli aspetti di un sistema specifico o una visione d’insieme del funzionamento delle operazioni.
In particolare, poiché sempre più dati vengono condivisi tra i siti aziendali e con gli stakeholders all’interno e all’esterno dell’azienda, comunicazioni e trasferimenti dati senza problemi e quasi istantanei renderanno le operazioni più agevoli.
Scopri come sviluppare processi data driven nel mondo del tissue e del tessuto non tessuto!
Con i Big Data nasce l’esigenza di gestire questa mole di dati in modo efficiente. Poiché avremo dati provenienti da molte fonti diverse, sia all’interno che all’esterno della fabbrica, l’integrazione di questi è la chiave per un corretto funzionamento del sistema. Occorrono:
Con questa integrazione di dati, l’obiettivo è raggiungere un livello di auto-ottimizzazione all’interno dello stabilimento.
Leggi anche: Come gestire la Data Governance in un sistema di Industria 4.0
Man mano che i macchinari degli impianti diventano informatizzati e vengono installati i sensori, l’intero processo di produzione può essere automatizzato dall’inizio alla fine. Dispositivi e macchinari comunicheranno tra loro, raccoglieranno e analizzeranno i dati, monitoreranno e seguiranno la produzione e le funzionalità della macchina e auto-ottimizzeranno i processi per ottenere prestazioni ottimali. Ciò include il lavoro di centinaia o addirittura migliaia di sensori che monitorano costantemente ogni aspetto delle operazioni, dal movimento dei nastri trasportatori fino al consumo di energia di ciascun componente della macchina.
Per far sì che la raccolta e l’analisi dei dati procedano senza intoppi garantendo la massima efficacia delle operazioni, il software deve essere in grado di eseguire una completa integrazione del sistema e consentire l’interazione tra uomo e macchina. A tale scopo vengono utilizzati middleware e software open source. Le fabbriche intelligenti hanno bisogno del middleware per garantire una comunicazione regolare tra il sistema operativo/database e le applicazioni utilizzate dagli utenti per monitorare e intraprendere le azioni appropriate.
Mentre gli stabilimenti possono acquistare il middleware in grado di consentire l’interazione tra macchina e uomo, il software open source offre le stesse funzionalità gratuitamente e con un maggior grado di standardizzazione e interoperabilità. Alla luce di ciò, l’adozione di software open source sta prendendo sempre più piede, in particolare per quanto riguarda l’apprendimento automatico (machine learning) e l’analisi.
L’apprendimento automatico è una forma di intelligenza artificiale in cui un macchinario o un dispositivo analizzano i dati e fanno previsioni basate su modelli ed esperienze precedenti. Questo apprendimento automatico può essere supervisionato – il che significa che la macchina è dotata di variabili specifiche di input e output e apprende in base a queste – oppure può essere non supervisionato – quando alla macchina vengono fornite solo variabili di input.
L’apprendimento automatico senza supervisione è vantaggioso in quanto consente la raccolta di dati di operazioni casuali, rendendo possibile l’apprendimento dai dati più di quanto sarebbe possibile se questi fossero controllati. Al contrario, l’apprendimento supervisionato rende possibile l’uso di algoritmi, il che è importante dal momento che i dati arrivano costantemente da migliaia di sensori.
Gli algoritmi consentono di programmare i macchinari con variabili specifiche che rappresentano l’attuale contesto di produzione, che dipende dall’oggetto della produzione e dalla modalità di produzione dello stesso. In questo modo i dati possono essere analizzati sulla base di fattori rilevanti, come le impostazioni della macchina e il flusso di produzione. Un algoritmo comunemente usato è l’algoritmo Random Forest, che seleziona casualmente i data point per elaborare le regole con cui eseguire le operazioni.
Quando si tratta di raccolta e analisi dei dati, le reti neurali di Deep Learning vengono utilizzate specificamente per raccogliere dati e rilevare anomalie ed errori in tempo reale. Ciò consente alle macchine di rilevare errori di sistema, usura e malfunzionamenti, garantendo la sicurezza e il buon funzionamento dell’impianto produttivo e minimizzando i tempi di fermo generale.
Le tecnologie di cui sopra consentono agli stabilimenti di concentrarsi sulle aree cruciali di interesse nel complesso delle operazioni svolte, garantendo un’elevata qualità della produzione con alta efficienza e minimo spreco. Ciò si traduce in clienti soddisfatti e profitti maggiori. Di seguito sono elencate le principali aree interessate dalla tecnologia dell’Industria 4.0.
La qualità è sempre stato un elemento a cui porre attenzione nel processo produttivo. In passato, il controllo di qualità veniva eseguito manualmente, con gli operatori che controllavano il prodotto appena uscito dalla linea di produzione. Grazie alla tecnologia fornita dall’Industria 4.0, la gestione della qualità può essere più accurata ed efficiente in termini di costi grazie ad una migliore qualità dei dati e alla condivisione delle informazioni. Il miglioramento della gestione della qualità può essere direttamente attribuito a un miglioramento del controllo di processo.
Con la tecnologia dell’Industria 4.0, in grado di mettere in comunicazione tutti i macchinari, le apparecchiature e i dispositivi in una rete neurale completa, anomalie e difetti possono essere rilevati ovunque in tempo reale lungo la linea di produzione. Questo rilevamento avviene localmente e i dati possono essere ricevuti da remoto. Ciò consente un miglior controllo del processo di analisi statistica multivariata – una delle più diffuse modalità di controllo avanzato del processo – poiché vengono apportati adeguamenti immediati e automatici all’area pertinente nella linea di produzione.
Con la raccolta orizzontale di dati nella filiera produttiva non è più necessario fare affidamento sulla domanda storica per determinare le esigenze di approvvigionamento. Con la quantità di dati raccolti in tempo reale, la domanda corrente può essere prevista in modo più accurato e l’offerta può essere regolata in base a tale previsione. Non solo, ma la progettazione e la configurazione del prodotto possono essere adattate per soddisfare la domanda non appena questa si manifesta.
Più veloce è la produzione, più velocemente il prodotto è in grado di arrivare al cliente e generare entrate. Grazie alla tecnologia dell’Industria 4.0, le fabbriche possono utilizzare la modellazione virtuale per eseguire rapide simulazioni di come sarà un prodotto e come funzionerà. Questo può essere fatto nelle prime fasi della pianificazione e della produzione del prodotto, consentendo un aumento delle prestazioni e una riduzione del time-to-market. Inoltre, la stampa 3D può aiutare a testare un prodotto prima dell’avvio della produzione.
Questa nuova tecnologia consente inoltre ai clienti di co-progettare i propri prodotti. I clienti possono lavorare insieme ad un team di specialisti per garantire che il prodotto sia progettato su misura per le loro specifiche necessità. Ciò rende la produzione incredibilmente adattabile al cliente e alla regione, riducendo così il time-to-market.
La possibilità per i clienti di co-progettare un prodotto è solo l’inizio del servizio rivolto dai produttori alla soddisfazione del cliente, che si ottiene grazie alla tecnologia fornita dall’Industria 4.0. La connessione con i clienti può essere garantita 24 ore al giorno, indipendentemente da dove si trovano nel mondo. Ciò consente ai produttori di offrire ai propri clienti un marketplace virtuale e di connettersi con loro per mezzo di chatbot.
Inoltre, i produttori possono creare negozi di ricambi guidati dalla realtà aumentata, consentendo loro di utilizzare la tecnologia di stampa 3D per creare rapidamente e facilmente pezzi di ricambio per i clienti. Questa tecnologia aiuterà anche i produttori a monitorare costantemente i prodotti dei loro clienti e condurre periodicamente la manutenzione predittiva da remoto. I produttori saranno così in grado di vedere un problema non appena si presenta e prendere le misure necessarie per risolverlo da remoto.
Leggi anche: 3 Vantaggi della Manutenzione Predittiva nel Settore della Carta Tissue e del Tessuto Non Tessuto
La tecnologia dell’Industria 4.0 migliora significativamente i processi all’interno di un impianto produttivo offrendo molteplici vantaggi, tra cui:
Tutto ciò può essere realizzato con l’introduzione dell’IoT, lo Smart Energy Management e l’ottimizzazione del rendimento in tempo reale basandosi sui dati.
La necessità di supervisionare e gestire le risorse è un aspetto significativo della produzione industriale. La tecnologia dell’Industria 4.0 consente il monitoraggio e il controllo da remoto di macchinari e apparecchiature tramite sensori in modo da poter eseguire la manutenzione predittiva. Ciò garantisce che i tempi di fermo macchina siano ridotti al minimo, aumentando la flessibilità della macchina e garantendo che la manutenzione, la riparazione e le operazioni continuino a funzionare in modo regolare ed efficiente.
Leggi di più: Data as an Asset: iREEL e collaborazione intelligente tra linee di produzione e linee di converting
La produttività del lavoro è fondamentale in qualsiasi settore. Grazie all’Industria 4.0 la produttività del lavoro può essere facilmente migliorata riducendo i tempi di attesa e aumentando la velocità operativa complessiva dei lavoratori. Ciò si ottiene utilizzando la tecnologia che facilita l’interazione e la collaborazione uomo-macchina. Grazie alla capacità di monitorare e controllare le macchine da remoto, la forza lavoro può svolgere il proprio lavoro anche quando non è in sede.
Per quanto riguarda la comunicazione e gestione della forza lavoro, è possibile utilizzare il monitoraggio dei dispositivi per valutare la produttività, e i chatbot possono garantire le comunicazioni 24 ore al giorno.
Leggi anche: Chatbot e Realtà Aumentata sono il futuro (presente) delle attività di manutenzione
Nessuna azienda vuole avere troppo inventario nel proprio magazzino, perché questo comporta elevati costi di capitale. Fortunatamente, grazie alla tecnologia odierna, ci sono modi per tenere un conteggio accurato delle scorte di magazzino, senza il pericolo di incorrere nel fenomeno dell’overstock. Ad esempio, le telecamere nel magazzino possono trasmettere immagini in tempo reale e i contenitori intelligenti possono monitorare la quantità di materiale che contengono.
A questo si aggiunge la tecnologia che semplifica l’archiviazione, la gestione e il recupero delle scorte. Un esempio di questa tecnologia sono i veicoli a guida automatica (AGV), progettati per trasportare materiali in tutto il magazzino e aiutare nella gestione del magazzino riorganizzando ad esempio le scorte necessarie per massimizzare lo spazio di stoccaggio e supportare i processi di inventario. Questo tipo di automazione riduce l’errore umano e aiuta a mantenere le scorte a livelli ragionevoli.
Cosa significa tutto ciò per il settore della carta tissue e del tessuto non tessuto? La soluzione digitale A.Celli è una tecnologia dell’Industria 4.0 progettata appositamente le aziende operanti nel settore della carta tissue e del tessuto non tessuto. È una piattaforma basata sul cloud che può essere utilizzata in più linee di produzione di un singolo impianto e tra più impianti, collegando il tutto ad un’unica dashboard in cui ogni operazione può essere monitorata e i dati acquisiti e analizzati.
Questa piattaforma è machine-independent, consentendo quindi allo stabilimento di connettersi a qualsiasi macchina della linea produttiva e analizzarne i dati specifici. Il risultato è che diventa possibile determinare la posizione precisa del punto in cui la linea produttiva sta ottenendo i risultati migliori o peggiori. In definitiva, ciò consente ai player del settore della carta tissue e del tessuto non tessuto di:
A tutto ciò si aggiungono una flessibilità e una scalabilità che consentiranno agli impianti di migliorare complessivamente le loro operazioni e correlare i propri processi di produzione direttamente alle loro prestazioni operative.
