Hype vs. realtà: cosa sta succedendo davvero con l’Industrial Internet of Things nella produzione?

Leggendo i principali media tecnologici, troverete storie di grandi produttori che investono pesantemente in progetti Industry 4.0. Storie come queste farebbero credere a chiunque che le fabbriche statunitensi siano piene di robot, macchine e sensori che trasmettono dati in tempo reale su tutto, dall’ingegneria del prodotto alla qualità fino alle prestazioni produttive, e che tali dati vengano utilizzati per prevedere come gestire un’attività manifatturiera più efficiente. Sebbene questo possa accadere con alcuni dei più grandi produttori, la stragrande maggioranza sta ancora cercando di capire se l’Industrial Internet of Things (IoT) e Industry 4.0 siano investimenti validi o semplicemente solo hype.

Una realtà disconnessa

Negli Stati Uniti, molti impianti di produzione hanno più di 20 anni. Meno del 14% delle macchine presenti negli stabilimenti è “connesso”.¹ Ciò significa che non dispongono di sensori o sistemi di monitoraggio in grado di estrarre dati sul loro funzionamento. Queste macchine più vecchie sono soggette a guasti e causano fino a USD 50.000.000.000 (annualmente) di fermo macchina.²

L’hype intorno all’Industrial Internet of Things è che i produttori debbano investire immediatamente in tecnologie trasformative come machine learning, realtà aumentata o intelligenza artificiale per ottenere qualsiasi beneficio in termini di efficienza, ma questa è una visione lontana dalla realtà. Sebbene i produttori debbano iniziare a costruire la base connessa per estrarre e sfruttare i dati, non è necessario un cambiamento radicale da un giorno all’altro. Molti produttori iniziano in piccolo e costruiscono sui successi iniziali.

Il problema dei dati nella produzione

Un ostacolo importante da superare riguarda proprio queste macchine più vecchie. Alcune, infatti, generano molti dati, ma accedervi non è semplice. Altre non hanno nemmeno controllori digitali e richiedono retrofit esterni e sensori per estrarre i dati operativi. L’accesso a dati utilizzabili può spesso essere difficile e costoso, quindi deve esserci un chiaro ritorno dall’impegno. Per questo motivo, le aziende si concentrano sulle apparecchiature più critiche che in passato hanno creato problemi o rappresentano un punto di controllo fondamentale che influisce sulla consegna.

Anche quando i dati sono disponibili, c’è incertezza su cosa farne. Qualcuno, o qualche strumento, deve interpretare i dati e dar loro un senso. La maggior parte dei produttori non ha data scientist a disposizione per aiutare in questo compito. L’hype dice ai produttori che l’accesso ai dati trasformerà il modo in cui si fa business, ma la realtà è che la digitalizzazione pone solo la base per comprendere cosa sta succedendo in un determinato asset. Serve un modo per visualizzare i dati e renderli azionabili.

Industrial Internet of Things: hype vs. realtà

Alla fine, i prodotti devono essere realizzati e spediti ai clienti più esigenti nel modo più efficiente ed economico possibile.

I nostri clienti ci dicono che vedono l’Industrial Internet of Things e l’Industry 4.0 come un’opportunità per fare di più con ciò che già possiedono, piuttosto che come una nuova tecnologia in cui investire per la promessa di un futuro lontano. Ma quando c’è un modo valido per scoprire idee e opportunità di miglioramento, lo colgono.

Al momento della stesura di questo post, Plex ha già alcuni clienti che stanno intraprendendo progetti di Industrial Internet of Things. Molti stanno iniziando proprio da dove si trovano: semplicemente ottenendo maggiore visibilità sugli asset esistenti. Potranno:

• Visualizzare cosa sta succedendo - Visualizzazione delle celle di lavoro, compresi gli asset sottostanti che mantengono il flusso operativo, e comprensione di come migliorare l’efficienza operativa e rispondere ai potenziali problemi prima che si verifichino.

• Sapere cosa è successo - Monitoraggio in tempo reale con linee di tendenza storiche che vi permettono di apprendere, diagnosticare e migliorare il tempo di operatività e le prestazioni e, se dovesse emergere un problema di qualità, avrete una fonte attendibile per aiutarvi a individuare la causa di origine.

• Prevedere cosa succederà - Identificazione delle tendenze che potrebbero compromettere le operazioni o le prestazioni di qualità con grafici accurati e in tempo reale di praticamente qualsiasi caratteristica delle prestazioni per ottenere informazioni utili sulle prestazioni degli asset.

I nostri clienti sanno che l’Industrial Internet of Things è una strategia che non possono ignorare, perché c’è una buona probabilità che quei produttori che la ignorano saranno come molte aziende di consumo che hanno perso l’opportunità di Internet.