Guida per implementare l'Industria 4.0 in cinque passi

È possibile implementare l'Industria 4.0 in uno stabilimento produttivo in soli cinque passaggi? Per iniziare, la visione della quarta rivoluzione industriale è una completa automazione della creazione di valore che coinvolge una produzione totalmente automatizzata in cui la presenza umana non è indispensabile.

Infatti, l'Industria 4.0 è conosciuta come la produzione con le “luci spente”, poiché può operare mentre il personale dorme. Oggi questa è una pratica comune nella produzione di prodotti standard, tuttavia, una volta che questo è già possibile, l'obiettivo successivo non è altro che quello di automatizzare ambienti di produzione molto più complessi.

Molte aziende iniziano le loro attività di Industria 4.0 concentrandosi sulla visione della massima automazione della catena del valore come stella polare. Tuttavia, spesso non sono sicure di quali passi intraprendere per raggiungere il proprio obiettivo.In quest'ottica, abbiamo voluto creare una guida per implementare l'Industria 4.0 in cinque passi, basandoci sul funzionamento di un impianto che si colloca nell'Industria 3.0 e sul valore che queste apportano nella pratica. Pertanto, arrivare alla fabbrica con le luci spente non è questione di premere semplicemente l'interruttore, ma di un dimmer.

Implementare l'Industria 4.0: Cinque passi verso il successo della produzione automatizzata

In primo luogo, l'implementazione dell'Industria 4.0 secondo i concetti di base di fabbrica intelligente dipende da fattori quali:

• I residui e le sfide della produzione,
• I prodotti e le loro varianti, e
• I processi di produzione.

Ma ci sono passaggi in cui, spesso, un approccio individuale si interrompe. Questi sono i cosiddetti “cinque passi verso il successo” per spianare la strada per la Industria 4.0 per il settore manifatturiero.

Passaggio 1: Connettività di apparecchiature e macchinari

In realtà, questo è uno shock per alcuni, ma una fabbrica intelligente ha bisogno di asset connessi. Questa è la base per utilizzare i dati per automatizzare la creazione di valore. Per ottenere risultati migliori, collega macchine, periferiche e altre fonti di dati a una rete comune.

Una rete comune per i beni industriali e i database consentono loro di comunicare tra loro. Questo è noto anche come comunicazione machine-to-machine (M2M).

Nella pratica, la connessione diretta di beni va contro il dogma di lunga data. La migliore pratica di un controller logico programmabile PLC è una rete di risorse gerarchica. La produzione tradizionale collega le risorse ai PLC al sistema MES industriale.Questo si è dimostrato vantaggioso per l'automazione del controllo, ma una struttura gerarchica non è sufficientemente efficiente per gestire un traffico elevato.

Tuttavia, quando le macchine sono connesse a una rete comune, il valore deriva da:

• Tener un centro di controllo per tutti gli stati delle macchine connesse, e
• La possibilità di accesso remoto a loro.

Passaggio 2: Acquisizione dei dati

Dopo aver raggiunto la connettività, arriva la raccolta e l'archiviazione dei dati di produzione, una pratica già comune nel settore che consente la tracciabilità.Pertanto, i dati di produzione e qualità possono essere archiviati per prodotto. Ciò è particolarmente rilevante per i prodotti di sicurezza e mission-critical.

Si possono utilizzare diverse opzioni per la raccolta dati:

• In un buffer locale sulle singole macchine. È una pratica comune.
• Su un server di database locale. Questo è il preferito dai clienti prudenti, che vogliono assicurarsi che nessun dato esca dall'impianto.
• In un'infrastruttura cloud globale. Questo è qualcosa che sta guadagnando gradualmente terreno anche nelle industrie tradizionali.

Una combinazione intelligente di archiviazione dati raggiunge la ridondanza dei dati. Questo diventa importante per ridurre il rischio di perdita di dati. L'ottimizzazione dell'archiviazione può anche ridurre il carico di rete e i requisiti di archiviazione totali.

È importante chiarire la sicurezza della memorizzazione e del trasporto dei dati. Soprattutto quando si gestiscono dati sensibili e riservati. Un esempio è la documentazione delle fasi di montaggio nell'industria automobilistica. I suoi risultati vengono archiviati insieme all'identificatore, il numero di identificazione del veicolo.

Passo 3: Visualizzazione dei dati di produzione

Le applicazioni dell'Industria 4.0 si basano sui dati. Ma non hanno solo l'obiettivo di memorizzarli, bensì anche di generare valore. Un primo utilizzo dei dati è la loro visualizzazione. È una pratica comune mostrare i dati su pannelli predefiniti.

Consentono all'utente di filtrare i dati e il significato, i filtri e la classificazione li aiutano a ottenere le prime informazioni, come:

• Gli errori più comuni per macchina e per turno,
• La qualità totale della produzione, e
• Gli errori delle macchine di diminuzione qualità più comuni.

Ma alla fine, il valore che questi pannelli apportano alla produzione dipende dall'utente. Poiché lo strumento software non interpreta i dati, l'esperto umano deve farlo. Ciò richiede una profonda conoscenza del processo per giungere alle conclusioni corrette e migliorare la produzione.

Passo 4: Analizzare

Si tratta di combinare i dati degli asset disponibili con la conoscenza del processo. Quindi, emulare come un esperto utilizzerebbe i dati per generare informazioni. 

Il principale beneficio per la produzione è l'accesso immediato e continuo alle informazioni. Questo migliora i tempi di attività, la produttività e la qualità della produzione. Le attività di ottimizzazione possono ora essere svolte da dipendenti qualificati abituali.

Un esempio di utilizzo dei dati per generare insight è la «manutenzione predittiva». Questa pianifica le attività di manutenzione in base allo stato delle macchine, derivato dai dati.

Passaggio 5: Automazione

Come ultimo passaggio, il team è in grado di ottimizzare e mantenere se stesso. In questo passaggio, vediamo come una delle missioni della Industria 4.0 prende vita. La fabbrica in cui le macchine supportano l'intera organizzazione e il processo decisionale. Gli operatori di linea approverebbero solo attività come la modifica dei parametri. Quindi la macchina le eseguirebbe da sola.

Ciononostante, una squadra di manutenzione si occupa degli asset. Ma sono coordinati da macchine che richiedono assistenza.

Dato che sei interessato a conoscere gli aspetti da prendere in considerazione al momento di implementare l'Industria 4.0, dai un'occhiata a questi Sei tecnologie della Industria 4.0 per il settore manifatturiero e iscriviti a la nostra newsletter, una newsletter con contenuti correlati a questo articolo, come, ad esempio come fare un'autodiagnosi per valutare il livello di maturità digitale negli impianti industriali.