Il costante brusio di eccitazione per l’ Industrial Internet of Things (IIoT) si fa ogni giorno più forte e comprensibile. È ormai chiaro che abbiamo superato la fase iniziale di grande entusiasmo (anche se non è così per la maggior parte delle applicazioni IoT rivolte ai consumatori) e che le opportunità per i produttori lungimiranti sono concrete. I vantaggi iniziali si concentrano in due aree: analisi e connettività. Tuttavia, l’analisi e tutti gli altri benefici dell’IIoT partono dalla connettività. In questo post, mi concentrerò sulla connettività del reparto produttivo, in particolare su dove ci troviamo nel percorso verso la connettività e su una rapida panoramica di dove potrebbe portarci questo percorso.
Affrontare le sfide dei dati operativi isolati
La maggior parte dei dati del reparto produttivo è stata tradizionalmente utilizzata per scopi di controllo. Tra il 95 e il 99 percento non è mai stato utilizzato: è rimasto semplicemente all’interno di macchine, dispositivi e probabilmente nelle menti. Un altro ostacolo tradizionale al progresso era la segregazione tra Operational Technology (OT) e Information Technology (IT). Le differenze culturali erano probabilmente un problema più grande di qualsiasi segregazione tecnica. L’interfaccia tra MES e i sistemi gestionali, di solito ERP, era ed è tuttora un punto di segregazione conveniente tra IT e OT.
Fortunatamente, le cose stanno cambiando rapidamente. L’IIoT ha reso tutti molto più consapevoli dei dati di produzione e dei loro vantaggi oltre il reparto produttivo. I produttori che già eseguono il loro software nel cloud hanno un chiaro vantaggio nella connessione tra stabilimento e azienda: parte o tutta la funzionalità MES è già in esecuzione nello stesso ambiente dei sistemi gestionali, rendendo l’integrazione semplice.
La prossima fase di miglioramento sarà un utilizzo più ampio e migliore dei dati del reparto produttivo. Solo l’1–5% dei dati del reparto produttivo viene reso disponibile ad applicazioni e persone. Prima che i vantaggi dell’IIoT possano essere realizzati, questo deve cambiare. Non è ragionevole aspettarsi che i nuovi dati vengano collegati tramite la gerarchia di controllo tradizionale, perché collegare direttamente ingressi e uscite (IO) è sia costoso che poco flessibile. Invece, dobbiamo assicurarci che i dati siano collegati in modo efficiente e possano essere forniti o accessibili da qualsiasi app ne abbia bisogno. I dispositivi mobili da soli non risolvono questo problema, poiché spesso devono passare attraverso la stessa gerarchia di controllo per accedere alle informazioni. Man mano che i dispositivi mobili diventano più sofisticati, saranno in grado di elaborare molti più dati. Un esempio sono i dispositivi di realtà aumentata che devono accedere sia ai dati di produzione sia alle informazioni di progettazione (come i modelli 3D) per aiutare gli operatori con compiti di assemblaggio complessi.
Progredire con lo stabilimento connesso
Molte aziende stanno ora valutando le possibilità di accedere e utilizzare molti più dati del reparto produttivo. Un’area di crescita prevista da LNS Research lo scorso anno è il dispositivo IoT: un semplice dispositivo con la possibilità di connettersi a IO o a protocolli di dati specifici e quindi trasferire tali dati tramite una connessione Internet alla piattaforma informativa principale basata su cloud. Questi dispositivi possono essere molto economici (ne abbiamo visti basati su schede Raspberry Pi) e forniscono accesso a informazioni utili che altrimenti rimarrebbero bloccate all’interno di apparecchiature di stabilimento più datate. I produttori di apparecchiature di stabilimento, e in particolare di macchine complesse, stanno iniziando a rendersi conto del potenziale delle informazioni. Stanno iniziando a costruire interfacce basate su Internet Protocol (IP) più sofisticate che danno accesso a molte più informazioni.
Tuttavia, questo modello presenta ancora un problema: chi possiede i dati? La maggior parte dei produttori desidera mantenere il controllo dei dati generati dalle macchine che hanno acquistato, poiché potrebbero contenere proprietà intellettuale o addirittura influire sulla sicurezza. Tuttavia, potrebbe essere nell’interesse di un produttore consentire al costruttore di macchine di utilizzare dati dettagliati sulle prestazioni della macchina per migliorare l’affidabilità, facilitare la manutenzione e portare a una progettazione futura migliore.
Un’altra opportunità per le macchine complesse in un mondo connesso è la comunicazione tra macchine, nota come “comunicazione machine-to-machine”. Questa opzione elimina la necessità di un certo controllo di supervisione e automatizza alcune decisioni, ma ci vorrà tempo perché standard e semantica dell’interconnettività siano definiti in modo aperto e sicuro. I produttori non devono aspettarsi che la comunicazione machine-to-machine sofisticata diventi la norma nei prossimi uno o due anni.
Raccolta e utilizzo dei dati
Sebbene la proprietà dei dati sia un aspetto importante per le macchine complesse, per la maggior parte dei nuovi dati accessibili del reparto produttivo la cosa più importante è renderli disponibili il più ampiamente possibile su una piattaforma aziendale. In questo modo, i nuovi dati possono portare a nuovi processi aziendali che consentono alle persone di svolgere meglio il proprio lavoro. Ad esempio, i dispositivi con rilevamento della posizione permettono a un sistema di vedere dove si trovano le persone, così da fornire loro informazioni pertinenti sui dispositivi mobili. Con queste informazioni, i manager possono svolgere il proprio lavoro mentre si muovono nello stabilimento e gli operatori ricevono istruzioni specifiche per la loro posizione.
L’obiettivo a breve termine per le aziende manifatturiere dovrebbe essere trovare modi per connettere e raccogliere quanti più dati possibile dai propri stabilimenti, per poi renderli disponibili tramite dispositivi mobili e migliorare la qualità del lavoro delle persone (e quindi la qualità dei prodotti). Man mano che vengono raccolti più dati, quei produttori che dispongono di una piattaforma basata su cloud adatta per analizzare e gestire tali dati inizieranno a ottenere un vantaggio competitivo sostanziale. Potranno quindi passare alle fasi successive dello sviluppo dell’IIoT: analisi e condivisione delle informazioni con i vostri fornitori e clienti.
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