“Quasi ogni componente del processo di produzione, così come il ciclo di vita del prodotto, sono una potenziale fonte di dati”
Così si esprimeva all’evento INCOM 2018 Andrew Kusiak, professore di Industrial and System Engineering presso l’Università dello Iowa ed esperto di smart manufacturing. L’affermazione del professor Kusiak trae origine dalla constatazione che, all'interno dell'ambiente di produzione, i sistemi informativi, il sistema di produzione, la pianificazione delle risorse aziendali e la gestione delle relazioni con i clienti possiedono tutte le informazioni relative al prodotto, alla sua realizzazione, al suo utilizzo e alle informazioni inerenti la supply chain. Affinché queste informazioni si trasformino in dati utili alle aziende manifatturiere per creare nuovo valore per i propri clienti, processi, tecnologie e prodotti devono essere connessi. L’IoT fa sì che sempre più prodotti e processi siano connessi a Internet, anche dopo aver raggiunto il consumatore. I dati ottenuti da questi prodotti consentono alle industrie manifatturiere di raccogliere informazioni sull’utilizzo dei beni e di utilizzarle per migliorare i prodotti stessi o per offrire nuovi servizi, guidando così le ottimizzazioni necessarie nel processo produttivo per soddisfare le nuove esigenze dei consumatori.
La raccolta di questi dati e la loro analisi, però, consentono non soltanto una maggiore personalizzazione dei prodotti per soddisfare le esigenze di utilizzo o migliorare le caratteristiche dei beni, ma sono fondamentali anche per ottenere una linea produttiva più sostenibile. Le macchine e gli impianti consumano molta energia nella fase di produzione e devono essere progettate preservando le risorse e per ridurre l’impatto sull’ambiente e le emissioni di gas serra. Personalizzazione e nuovi servizi non devono gravare sull’ecosistema e l’analisi dei dati in ambito produttivo ci viene in aiuto.
Con lo sviluppo del concetto di Industria 4.0, la Mass Customization sta diventando sempre più un fattore competitivo. Ma se da un lato questo consente ai consumatori di ricevere in tempi brevi prodotti sempre più personalizzati, dall’altro comporta che le industrie manifatturiere e i costruttori di macchine e impianti oggi devono essere in grado di rispondere in modo sostenibile, sia dal punto di vista economico che da quello ambientale, alle nuove dinamiche di mercato, alla crescente richiesta di maggiore varietà e connettività e alla riduzione dei cicli di vita dei prodotti. In tale contesto, i sistemi di automazione industriale possono migliorare le capacità di risposta nella produzione e consentire sì più flessibilità, ma anche più sostenibilità. Una responsabilità imprenditoriale alla quale le industrie non possono sottrarsi. Pertanto, per le aziende che vogliono sopravvivere in un mercato sempre più connesso, dinamico e rapido senza compromettere l’ambiente, è necessario agire nel rispetto delle necessità delle persone e del pianeta basando le scelte aziendali su un’interpretazione responsabile e consapevole dei dati, i quali devono essere contestualizzati e interpretati con una corretta visione di insieme, al fine di rendere la produzione adeguata sì agli obiettivi economici aziendali, ma anche riguardosa nei confronti dell’ambiente e delle persone. Il punto è diventare aziende capaci di interpretare i dati per raggiungere obiettivi che possano garantire un futuro sostenibile, sia dal punto di vista socio-economico che ambientale.
Tuttavia, affinché ciò avvenga, è necessario soddisfare dei prerequisiti in termini di connettività, condivisione e agilità produttiva. Connettività significa infatti raccogliere dati e informazioni sul consumatore e sui suoi utilizzi del prodotto, in modo che la conoscenza possa essere trasferita in tempo reale al reparto ricerca e sviluppo e ai team di gestione e ottimizzazione dei processi in ottica lean.
I dati sono in grado di rendere i processi di fabbrica più personalizzati, ma anche di far sì che tali processi abbiano un minor impatto ambientale. Bisogna produrre e consumare quello che realmente serve, in funzione delle effettive esigenze del cliente (che non è esonerato da uno stile di consumo anch’esso più rispettoso dell’ambiente).
Le decisioni devono essere prese nel minor tempo possibile e con responsabilità, consci che il guadagno può essere ottenuto personalizzando di più l’offerta, ma non puntando più tanto sulla quantità di prodotti immessi sul mercato, quanto sulla qualità e la varietà degli stessi e dei servizi annessi, riducendo i costi energetici e l’impatto ambientale e ottimizzando anche le operazioni necessarie per un corretto smaltimento dei prodotti.
Il digitale è fattore abilitante che permette di guardare a un futuro sostenibile. Occorrono competenze per gestire e interpretare correttamente i dati, sia di utilizzo che di produzione, per analizzarli e implementare le scelte tecnologiche più adeguate sia per la soddisfazione del cliente che per preservare le risorse energetiche; per farlo, si deve avere un senso di responsabilità verso l’ambiente, acquisire nuove competenze e integrare i mondi IT (Information Technology) e OT (Operational Technology), e focalizzarsi, in ambito industriale, sul valore delle persone all’interno del processo produttivo e di sviluppo prodotti e relativa immissione nel mercato; e in ambito consumer, sull’utilizzo e lo smaltimento dei beni in modo responsabile. In questa ottica, un processo come quello di una linea di produzione composta da sistemi di movimentazioni stazionari e macchine dedicate alla produzione di un singolo prodotto in serie, ad esempio, non riuscirebbe a rispondere alla domanda di personalizzazione di massa in modo sostenibile e richiederebbe investimenti troppo elevati in nuove linee e in macchine e impianti, con conseguenti aggravi sul costo energetico e di impatto ambientale. Invece, grazie a macchinari con sistemi di automazione flessibili e connessi, semplici da programmare e che non richiede di fermare la linea di produzione per cambiare il formato del prodotto, integrata con sistemi di recupero e riutilizzo dell’energia in eccesso (basato su un’analisi puntuale dei dati di produzione), è invece possibile soddisfare le richieste del mercato senza avere un impatto negativo sull’ambiente, ottimizzando i consumi energetici e riducendo le emissioni inquinanti e gli investimenti anche a fronte di una estrema personalizzazione dei prodotti.
Al posto dei nastri di trasporto, inoltre, per le movimentazioni intralogistiche, in funzione del prodotto da movimentare e dei processi produttivi, è possibile integrare degli AGV (Automated Guided Vehicle, veicoli a guida autonoma) che comunicano con i dati di processo per trasformare la linea produttiva in un layout non più lineari, ma agili, che si adattano ai prodotti da produrre. Per esempio, nell’industria dolciaria, il produttore deve essere pronto a rispondere a diverse combinazioni differenti, che soddisfano i gusti del consumatore finale, in tempo reale e in modo sostenibile sia dal punto di vista energetico sia economico, per personalizzare il prodotto alimentare, ma anche i packaging primari e secondari in funzione delle esigenze dei clienti in uno specifico mercato. L’introduzione degli AGV o di macchine modulari con sistemi di gestione intelligente dell’energia, si dimostrano in grado di rispondere a tutti questi requisiti.
L’obiettivo è dare vita a processi versatili e flessibili, così come è richiesto da un contesto interessato a ottenere massime duttilità, semplicità e velocità durante le sempre più frequenti fasi di cambio prodotto, contribuendo allo stesso tempo a preservare le risorse energetiche e riducendo l’inquinamento con scelte basate su dati correttamente interpretati. Un approccio che non vede più valore nei Big Data, quanto più nel concetto di Right Data: dati ad un livello più basso collettati, visualizzati e contestualizzati per creare valore già in ogni singola lavorazione del processo produttivo.
Veicoli a guida autonoma integrati in processi produttivi in cui sono impiegate macchine con sistemi di automazione digitalizzati e connessi, garantiscono un livello di flessibilità tale da poter modificare in modo facile e veloce le istruzioni e i processi quando il mercato lo richiede. Ancora più importante, l'uso sistemi elettromeccanici digitalizzati, che integrano sensori e software per l’IoT, consentono di raccogliere e analizzare i dati al livello della singola macchina o del singolo processo, per poi essere condivisi con l’intero processo produttivo e di creare nuovo valore aggiunto in ogni singola fase di produzione, assemblaggio o movimentazione e monitorare l’efficienza energetica e ottimizzando consumi senza compromettere le prestazioni dell’impianto.
L’industria manifatturiera deve attrezzarsi con le tecnologie utili e con le competenze necessarie affinché un modello produttivo data-based sia sostenibile economicamente, duraturo nel tempo, rispettoso dell’ambiente e permetta di far crescere le persone, oltre che l’azienda.
La sostenibilità nella produzione è un imperativo di crescente importanza per preservare le risorse energetiche del mondo. La raccolta e l’analisi dei dati e le strategie di controllo basate su un’interpretazione responsabile di quei dati sono fondamentali per ottenere una produzione più sostenibile. Le macchine consumano grandi quantità di energia nella produzione, ma la possibilità di avere dati e di analizzarli permette di capire che tipo di consumi ha una linea di produzione e dove possono esserci spazi di miglioramento, pur incrementando le performance produttive, di personalizzazione e di riduzione del time-to-market richiesti dai mercati.