Riduzione dei tempi di produzione, minor spreco di materiali, maggiore produttività con monitoraggio real time dei processi, manutenzione predittiva per ridurre tempi di fermo macchina, minor consumo energetico, flessibilità per rispondere a una domanda sempre più personalizzata e on-demand. Come realizzare lo smart manufacuturing? «Serve un’iFactory, una fabbrica intelligente il cui fondamento nasce dalla convergenza IT-OT, dalla connettività, dall’automazione, dall’analisi dei dati e dall’intelligenza artificiale», afferma Fabio Perna, esperto iFactory e Industrial IoT di Advantech, multinazionale taiwanese, leader globale dell’edge computing, dell’hardware e del software per l’automazione industriale diventata un punto di riferimento per tutte le imprese che hanno intrapreso un percorso di trasformazione digitale.
«Lo smart manufacturing è basato su più sistemi interconnessi, ciascuno dei quali ha un alto livello di efficienza e autonomia per realizzare un ambiente di produzione ad alta flessibilità», dice Perna. Uno scenario in piena trasformazione, all’interno del quale l’intelligenza artificiale migliora l’accesso alle informazioni e al decision making di tutti i reparti, proiettando la fabbrica nella nuova dimensione algoritmica, predittiva e generativa.
Nell’intervista a Industria Italiana, l’esperto di Advantech illustra le tecnologie abilitanti l’iFactory, focalizzandosi sulle tendenze e il cambiamento in atto per realizzare lo smart manufacturing, un modello industriale che diventa il paradigma della nuova automazione basata sull’intelligenza artificiale. «Acquisizione dati dal campo, elaborazione e visualizzazione dei kpi di fabbrica, integrazione con il cloud. È l’edge computing potenziato dall’intelligenza artificiale a creare flussi di informazione coerenti con i differenti profili di responsabilità che esistono in un plant: dall’operatore di macchina al responsabile di produzione», spiega Perna. Secondo il gigante asiatico dell’automazione, l’intelligenza artificiale a livello edge è destinata a guidare lo sviluppo della futuribile iFactory, un mercato che, secondo gli analisti di Markets and Markets, è proiettato a un valore globale di 164 miliardi di dollari entro la fine della decade.
D: Quali sono i fondamentali dello smart manufacturing e come vengono declinati dalla tecnologia, dalle piattaforme, dai servizi e dalle soluzioni che offrite?
R: Lo smart manufacturing trasforma l’industria tradizionale rendendo i processi produttivi più efficienti, flessibili e interconnessi attraverso quattro pilastri: connettività, automazione, analisi dei dati e integrazione orizzontale e verticale. La connettività abilita la raccolta dati in tempo reale tramite dispositivi IoT, consentendo il monitoraggio continuo della produzione. L’automazione avanzata e l’intelligenza artificiale, coadiuvata dalla robotica collaborativa ottimizzano i processi, riducendo gli errori umani e adattando la produzione alle nuove esigenze. Infine, l’analisi dei dati sfrutta big data e il machine learning ottimizzano la manutenzione predittiva, riducendo i tempi di inattività. L’integrazione tra i livelli aziendali e la catena del valore sono centrali per una gestione più fluida e coordinata delle operazioni. Le tecnologie chiave per lo smart manufacturing includono, quindi, IoT industriale per la creazione di fabbriche interconnesse, manutenzione predittiva per ridurre i guasti e digital twin per simulare e ottimizzare i processi.
D: Qual è la domanda che viene espressa dal mercato? Com’è cambiata nel corso degli ultimi anni? Quanto è ancora il volume generato da automazione tradizionale e quanto quello generato da automazione di nuova generazione?
R: La domanda del mercato si muove rapidamente verso soluzioni più smart, con un equilibrio che si sta spostando dall’automazione tradizionale a quella di nuova generazione. Il mercato richiede soluzioni sempre più personalizzabili, flessibili e interconnesse. Le aziende cercano tecnologie in grado di migliorare l’efficienza produttiva, ridurre i costi operativi e ottimizzare l’intera catena del valore. La domanda si è evoluta negli ultimi anni passando da una semplice automazione dei processi meccanici a un’integrazione più complessa e intelligente. Un tempo, l’automazione tradizionale, basata su robotica fissa e macchinari automatizzati standard, costituiva il cuore del settore. Oggi, il volume generato da queste soluzioni tradizionali rimane ancora significativo, specialmente nelle grandi linee produttive, ma sta diminuendo progressivamente.
L’automazione di nuova generazione ha guadagnato terreno, con tecnologie come i cobot, i sistemi di controllo adattativi e la manutenzione predittiva. Attualmente, le nuove tecnologie generano una parte crescente del volume complessivo, poiché offrono maggiori vantaggi in termini di flessibilità, scalabilità e riduzione dei costi di manutenzione.
D: Quali le novità e i futuri sviluppi nell’ambito dei sistemi Hmi, della sensoristica e dei sistemi edge?
R: Gli Hmi stanno diventando sempre più intuitivi e personalizzabili, con l’integrazione di tecnologie come la realtà aumentata e i comandi vocali, che migliorano l’interazione uomo-macchina. Questi sistemi stanno diventando più immersivi, riducendo i tempi di addestramento e facilitando la gestione delle operazioni complesse. Nella sensoristica si assiste a un aumento di sensori più avanzati e miniaturizzati, capaci di raccogliere dati in tempo reale con elevata precisione.
Gli Hmi stanno diventando sempre più intuitivi e personalizzabili, con l’integrazione di tecnologie come la realtà aumentata e i comandi vocali, che migliorano l’interazione uomo-macchina. Questi sistemi stanno diventando più immersivi, riducendo i tempi di addestramento e facilitando la gestione delle operazioni complesse.
Sensori che consentono il monitoraggio continuo delle macchine e degli ambienti di fabbrica, migliorando la manutenzione predittiva e l’efficienza energetica. I sistemi edge sono in rapida espansione, con l’elaborazione dei dati che avviene sempre più vicino alla fonte, riducendo la latenza e migliorando la reattività. L’edge computing consente decisioni più rapide e una maggiore sicurezza dei dati, evitando di dipendere esclusivamente da comunicazioni da e verso il cloud. In futuro, ci aspettiamo che queste tecnologie siano sempre più integrate, con maggiore intelligenza artificiale e machine learning a bordo, migliorando la produttività e l’autonomia dei sistemi industriali.
D: Quali le tecnologie abilitanti soluzioni di intelligenza artificiale? E nello specifico, quali le novità che potrebbero derivare dalle nuove generazioni di processori Nvidia?
R: Le tecnologie abilitanti per soluzioni di intelligenza artificiale includono una combinazione di machine learning, deep learning e reti neurali, supportate da hardware avanzato. Tra i principali abilitatori vi sono i processori grafici (Gpu), in particolare quelli di Nvidia, che offrono elevate capacità di calcolo parallelo, fondamentali per elaborare grandi volumi di dati e addestrare modelli IA complessi in tempi rapidi. Inoltre, l’edge computing consente l’elaborazione locale dei dati, migliorando la velocità di risposta e riducendo la dipendenza dal cloud. Le novità che potrebbero derivare dai futuri processori Nvidia includono miglioramenti nella potenza di calcolo, gestione dell’energia e ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale. I nuovi chip offriranno maggiore efficienza energetica e capacità di calcolo avanzato direttamente su dispositivi edge, consentendo l’esecuzione di modelli IA complessi senza la necessità di collegarsi a server remoti.
D: Quali sono le iniziative, le collaborazioni, le partnership che possono accelerare gli investimenti da parte di machine builder ed end user?
R: La collaborazione con i partner è cruciale per lo sviluppo congiunto di soluzioni su misura a vantaggio di machine builder ed end user. La strategia si basa su un modello di co-creation che consente alle aziende di lavorare insieme per progettare e implementare tecnologie personalizzate che rispondono a esigenze specifiche del settore, riducendo il tempo di go-to-market e abbattendo i costi di sviluppo. Mettiamo a disposizione competenze ed esperienze in edge computing, IIoT e automazione industriale, mentre i partner apportano competenze verticali e conoscenze del settore. Questa collaborazione porta alla creazione di soluzioni integrate, flessibili e pronte all’uso, minimizzando i rischi legati all’implementazione di nuove tecnologie. Inoltre, promuove una maggiore interoperabilità tra i sistemi, facilitando l’integrazione in ambienti produttivi già esistenti. In sintesi, la collaborazione con i nostri partner consente a machine builders ed end user di accedere a soluzioni tecnologiche innovative e personalizzate, accelerando i loro investimenti in automazione e smart manufacturing.
