La “formula” giusta per l’azienda manifatturiera “intelligente”, flessibile e resiliente? È questa: «IIoT + Edge/Cloud + AI + Cyber Security». Dove tutte le tecnologie indicate sono indissolubilmente collegate tra di loro. Perché l’obiettivo che si vuole raggiungere è alto: l’integrazione tra tutti i processi della fabbrica. Cerchiamo di capire come.
L’internet delle cose in ambito industriale, IIoT, consente di raccogliere dati da tutte le macchine e da tutti i device presenti in azienda, sia che riguardino le attività di shopfloor che altre del tutto diverse, come ad esempio l’approvvigionamento e la gestione automatizzata di materiali e componenti oppure gli elementi di sicurezza negli ambiti lavorativi. Oggi nella maggior parte delle imprese manifatturiere questi processi sono indipendenti, hanno una vita autonoma e sono regolati da “cervelli” che operano separatamente.
Le informazioni possono essere elaborate a vari livelli, nei pressi della fonte, at the edge, per alcune funzioni che prevedono azioni real time rispetto ai processi di produzione, e sul Cloud per l’analisi di serie storiche con applicazioni di Intelligenza Artificiale (AI) che richiedono l’utilizzo di grandi moli di dati. L’ AI, basata su approcci ed algoritmi di varia natura, permette di trovare le relazioni nascoste tra i dati provenienti da fonti del tutto eterogenee, e appunto per questo rappresenta una delle tecnologie abilitanti di Industria 4.0, utile ad innovare il modo di connettere e “amalgamare” processi diversi anticipando eventi e comportamenti attraverso la produzione di nuove informazioni ottenute dai dati grezzi raccolti in campo.
Quanto alla Cyber Security, oggi gli attacchi possono mirare a qualsiasi processo digitale aziendale: pertanto è opportuno che la difesa sia approntata e coordinata a 360 gradi, su tutti i campi di applicazione.
Ma nella pratica, cosa deve fare un’azienda manifatturiera? Deve compiere due mosse. Anzitutto dotarsi di infrastrutture digitali che permettano la convergenza tra IT e OT, cioè l’interoperabilità tra la rete industriale, grazie alla quale un’azienda può gestire l’attività di una pluralità di macchinari e di processi, e quella IT, che serve a memorizzare, recuperare, trasmettere e manipolare dati. Solo quando questi due piani tradizionalmente separati sono infine collegati, si possono connettere macchine e device ai sottosistemi dotati di proprie regole ed intelligenza, come quelli che pianificano vendite e acquisti e amministrano il magazzino (Erp), quelli che gestiscono l’ avanzamento della produzione (Mes) o quelli che si occupano di manutenzione (Cmms) degli asset aziendali. A questo punto, tramite le diverse interfacce dell’infrastruttura digitale si ha il controllo effettivo di tutta l’azienda.
Tutto questo secondo Guido Colombo, fondatore, Ceo e presidente di Orchestra, azienda che si occupa di monitoraggio digitale degli asset produttivi, nonché membro dello steering committee di uno dei sette Gruppi Tematico Tecnico-Scientifico (GTTS) del Cluster Nazionale Fabbrica Intelligente, il GTTS7,che si occupa di Piattaforme digitali, intelligenza artificiale e cyber-security per l’industria manifatturiera italiana.
L’associazione Cluster Nazionale Fabbrica Intelligente presieduta da Luca Manuelli, ceo di Ansaldo Nucleare, riunisce aziende, regioni, università ed enti di ricerca con l’obiettivo di aggregare tutti gli attori più importanti a livello italiano sulle tematiche della manifattura avanzata. Tra le sue principali iniziative, la definizione della nuova Roadmap, documento strategico per indirizzare la trasformazione digitale dell’industria, che definisce le priorità di ricerca e innovazione sulle quali puntare nei prossimi anni come sistema Italia. Il presidente del comitato tecnico scientifico del Cluster è Tullio Tolio, professore di tecnologia e sistemi di lavorazione al Politecnico di Milano. Alla seconda Roadmap lavorano sette GTTS con il supporto del gruppo Roadmap del Cluster. Tra le tematiche sulle quali sta lavorando questo GTTS7 – che si occupa di AI, Cyber Security e piattaforme digitali – c’è la realizzazione di modelli e strumenti per il monitoraggio della produzione e la gestione degli asset produttivi.
L’argomento è stato oggetto di approfondimento nel corso del WebMeeting “Piattaforme digitali, intelligenza artificiale e cyber-security per l’industria manifatturiera italiana”, animato dallo steering commitee del GTTS7 e tenutosi qualche giorno fa. Hanno partecipato, oltre a Colombo, Tolio e Manuelli, il Cluster Manager Cfi Paolo Vercesi, la ricercatrice del Cnr Rosanna Fornasiero, il professore di ingegneria economico-gestionale al Politecnico di Bari Pierpaolo Pontrandolfo, l’head of Cyber Security di Ansaldo Energia Nicola Caramella, la dirigente tecnologa all’Infn Maria Cristina Vistoli, il responsabile formazione & training Industria 4.0 di Enginsoft Angelo Messina e il professore di ingegneria all’Università di Parma Francesco Zanichelli. Si tratta di uno degli eventi parte di un calendario di avvicinamento della seconda Roadmap: i comitati direttivi dei GTTS si confrontano con i partecipanti al gruppo per raccoglierne ed elaborarne le idee.
Abbiamo così scelto di approfondire con questa intervista a Colombo e a Fornasiero (in quanto coordinatrice del gruppo roadmap) l’argomento che ha dato vita al webinar. Scopo di questi incontri a distanza è lavorare sulla nuova Roadmap del Cluster Fabbrica Intelligente e discutere con le aziende socie del cluster di quali possono essere i percorsi di innovazione per i prossimi anni. Gli incontri calendarizzati a giugno e luglio sono programmati per i soci e chi intenda iscriversi al cluster. Possono partecipare anche gli esperti delle soluzioni trattate o dei settori industriali su cui queste hanno impatto diretto, gli innovatori e i giovani appassionati di tecnologie.
Ruolo del cluster nella promozione di queste tematiche
«Il lavoro dei GTTS su queste tematiche rappresenta una parte fondamentale del lavoro che il Cluster sta facendo per la comunità manifatturiera italiana – sottolinea Rosanna Fornasiero – Infatti fin dalla prima roadmap è stato definito un approccio su basi scientifiche che attraverso diversi step può essere utilizzato da organismi collegiali come il cluster per definire scenari di sviluppo (denominati in questo casolinee di intervento) e priorità di ricerca e innovazione». Questo metodo di lavoro, che dura alcuni mesi, coinvolge tutti gli attori del cluster attraverso focus group, mappatura e clusterizzazione delle tematiche specifiche, sessioni di brainstorming per la consultazione e la validazione del materiale che di volta in volta viene prodotto.
«La roadmap si traduce così in un documento che può essere utilizzato a supporto della definizione di programmi strategici per il manifatturiero a livello ministeriale aiutando l’interazione del Cluster stesso con Mise, Miur e Maeci nel proporreraccomandazioni per tematiche sulle quali puntare nei prossimi anni, attraverso azioni di policy industriale. Inoltre la roadmap può essere utilizzata per stabilire un legame con programmi e misure a dimensione europea e regionale».
La transizione da IoT a IIoT
L’IoT, l’internet delle cose, e la sua trasposizione al mondo dell’industria, l’IIoT, sembrano a prima vista due concetti assimilabili. In realtà, ciò è vero solo in parte. Di comune, c’è la raccolta e l’elaborazione dei dati. La somiglianza termina qui. L’IoT, infatti, è nato una quindicina di anni fa per realizzare principalmente servizi digitali in ambito B2C, domotica, smart city. A titolo di esempio, i contatori del gas e della luce elettrica, o anche le centraline ambientali sono stati interconnessi, e periodicamente rilevano la “lettura” dei consumi o dei parametri della qualità dell’aria, che non viene più svolta fisicamente da un operatore incaricato.
Nell’IIoT la singola macchina industriale interconnessa può invece produrre una quantità notevolissima di dati, con frequenza elevate per ogni variabile quali temperatura, pressione, umidità, fluidità, tempi ciclo e tantissimo altro. Poche macchine sono sufficienti per generare Big Data. Ora, una delle differenze più grandi con l’IoT è che nel contesto industriale il real time conta eccome. Facciamo un esempio: un’azienda si occupa di produzione di plastica. Per farlo, re-immette una certa quantità di materia ogni secondo nel ciclo produttivo. È chiaro che deve sapere, ogni secondo, quanto sta producendo e in che condizioni, quale sia la quantità di materiale da re-inserire e tante altre informazioni. Che non possono arrivare il giorno dopo, un’ora dopo, o un minuto dopo
Un sistema basato sull’edge computing permette la raccolta e l’analisi delle informazioni vicino alla fonte per poter offrire funzionalità in tempo reale, riducendo il problema della latenza, contenendo i costi e con più sicurezza, mentrei dati utili per successive analisi vengono inviati in Cloud per sfruttare le grandi capacità di storage e computazionali offerte.
Un altro elemento differenziante tra le architetture IoT ed IIoT è la necessità di gestire la bidirezionalità del flusso di dati necessaria a fare attuazioni sicure da remoto ed impostare così ricette, cambi di codici prodotto, riparametrizzazioni delle macchine. Insomma, l’aspetto ingegneristico dell’IIoT ha creato grosse differenze rispetto al modello di partenza. «Diversità che sono destinate ad ampliarsi» – afferma Colombo.
Ostacoli alla diffusione della tecnologia IIoT. Soluzioni “chiavi in mano” per le piccole aziende
In Italia la diffusione dell’IIoT, come d’altra parte di altre tecnologie “abilitanti”, è in genere legata alle dimensioni dell’azienda. È necessario che qualcuno, «con il linguaggio stesso dell’imprenditore» e non del tecnico, faccia capire i vantaggi e l’importanza dell’IIoT come elemento strategico sul quale poggiare l’evoluzione digitale delle aziende manifatturiereanche Pmi. «Il Cluster Fabbrica Intelligente – continua Fornasiero – ha nel proprio piano strategico la promozione di progetti di ricerca e sviluppo di Lighthouse Plant, ovvero grandi impianti Faro destinati a definire ed applicare soluzioni innovative coinvolgendo anche la propria filiera fino alla subfornitura, e quindi le Pmi che ruotano attorno all’azienda capofila». Attualmente, sono operativi quelli di Ansaldo Energia, Abb, Hitachi Rail e Ori Martin-Tenova. Nel primo, grazie all’IIoT, sono stati compiuti consistenti passi in avanti sulla strada della manutenzione predittiva, del controllo della qualità e della cyber-security. Non mancano, dunque, gli «evangelisti».
Secondo Colombo, tuttavia, un’altra differenza molto rilevante tra aziende grandi e piccole, «è che le prime hanno la capacità di valutare le tecnologie, decidere e pianificarne l’adozioneed i tempi dell’investimento, mentre le seconde no». Occorrono dunque anche «soluzioni chiavi-in-mano» pronte all’uso per rendere sostenibile l’introduzione del digitale di fabbrica anche nelle piccole aziende manifatturiere.
Nella fabbrica intelligente, l’IIoT è solo un’architettura digitale che «non può vivere da sola»
Lo sforzo dei prossimi anni è l’integrazione delle diverse tecnologie abilitanti e la loro evoluzione fortemente legata ai progetti di ricerca e agli investimenti che i vari paesi ed istituzioni hanno intrapreso negli ultimi anni. Quali sono quindi gli obiettivi di ricerca individuati e che sarebbe necessario integrare nei prossimi anni?
«La Linea di Intervento LI7 sulla quale lavora il GTTS7 – interviene Colombo – si propone infatti di modulare i propri obiettivi focalizzandoli verso lo studio di piattaforme e tecnologie per adeguarsi anche a nuovi modelli di business», partendo da una sistematica analisi di flussi e processi di validità generale:
1) Una qualsiasi organizzazione manifatturiera, a maggior ragione se Pmi nell’ambito della subfornitura, deve integrarsi dal punto di vista dei processi e dei flussi con la propria catena di fornitura a monte e a valle. I modelli di Supply Chain Dinamiche basate su piattaforme di collaborazione permettono di gestire catene che diventano molto efficienti a vantaggio della produttività e della resilienza di tutti.
2) Le nuove dinamiche di consumo si spostano sempre più dall’acquisto di beni strumentali alla loro fruizione in termini di servizi (servitizzazione) per cui l’intero processo di progettazione e produzione dei beni deve essere ripensato traguardando un nuovo modello di business verso soluzioni di prodotto-servizio.
3) L’integrazione tra il mondo della progettazione, della produzione e del gestionale aziendale obbliga il superamento delle barriere tra i sistemi digitali di sviluppo prodotto (Cad/Cae/Cape), di fabbrica (Mes, Cad/Cam, Cmms, …) ed i sistemi gestionali (Erp, Logistica, Crm, Bi, …), che deve realizzarsi tramite l’adozione dei vari sistemi/prodotti e la loro interoperabilità funzionale.
L’efficientamento della produzione riguarda due aree strettamente connesse:
- Pianificazione e tracciabilità dei processi produttivi
- Automazione ed efficienza degli asset produttivi:
4) Data l’eterogeneità dei macchinari, delle infrastrutture e dei processi di produzione, l’architettura di campo per l’interconnessione delle macchine, la raccolta dati, la loro elaborazione ed integrazione con i sistemi aziendali devono poter consentire l’evoluzione e la scalabilità nel tempo, nonché la possibilità di utilizzare, integrandole, le varie tecnologie disponibili nel tempo (Ar, AI, Vr) per fornire servizi digitali evoluti agli utenti presenti ai vari livelli dell’organizzazione.
5) Occorre porre attenzione all’applicabilità, in termini di business model, delle metodologie avanzate di business e industrial analytics basate su metodi di data analytics e Machine Learning. In particolare le operazioni time-consuming tipiche della simulazione off-line e del Deep-Learning devono ora poter alimentare i sistemi edge a bordo impianto con modelli predittivi pre-elaborati.
6) I futuri Digital Twins dovranno essere la “single source of truth”, sempre aggiornata e affidabile, sulla quale si potranno prendere delle corrette decisioni in tutte le fasi del ciclo di vita del prodotto. Essi dovranno produrre un flusso informativo unico e sincronizzato al quale devono poter attingere, attraverso punti di accesso e con relative dashboard customizzate (contenuti e gerarchie) per le singole mansioni, i diversi attori che interagiscono nel processo di progettazione e gestione del prodotto e dei sistemi produttivi.
7) L’innovazione digitale abilita l’industria 4.0 e ciò che viene comunemente chiamata “Smart Factory”, dove sistemi fisico-digitali monitorano i processi fisici della fabbrica, rendendo possibili decisioni decentralizzate. I sistemi fisici sono ora indissolubili dall’internet delle cose, comunicando e collaborando insieme con ogni altro sistema e con le persone in tempo reale con connessioni via cavo o wireless.
Questa aumentata integrazione tra mondo fisico e mondo digitale – combinata con la crescente proliferazione di vulnerabilità ad ogni livello, evoluzioni di minacce cyber persistenti e che sfruttano la sinergia di vettori di attacco differenti, dal mondo fisico, al mondo digitale al mondo sociale – espone le realtà industriali a nuove tipologie di rischio e a potenziali disastrosi impatti in termini di interruzione di servizi produttivi, qualità e integrità dei prodotti, danneggiamenti agli impianti fisici produttivi, fino a danni fisici alle persone coinvolte nel ciclo produttivo.
Ma in che modo si può pensare di integrare tra di loro diverse tecnologie? Si pensi alla tracciabilità dell’avanzamento in tempo reale della produzione, «per garantire l’available to promise» lungo tutta la catena della fornitura e subfornitura. Ottenere informazioni affidabili dal monitoraggio delle lavorazioni sia manuali che automatiche «per una seria e moderna contabilità industriale, che aiuti il processo di preventivazione e altro» è sempre stata una priorità del manifatturiero e che rimane ancora una esigenza non soddisfatta nelle Pmi.
Ancora, per avere la disponibilità di dati certificati (fondamentali, in certi contesti produttivi, dove i clienti, grandi aziende, richiedono che certe lavorazioni siano svolte con modalità precise e riscontrabili come nella farmaceutica,nell’aerospace, e nell’automotive) e per irrobustire i sistemi decisionali basati su analytics.
Ad esempio, grazie a questi ultimi, l’azienda può prendere decisioni basate su dati certi: si può scoprire di avere troppi fornitori, o che alcuni costano più della media del mercato e che altri non solo in linea con requisiti regolamentari. Si può definire quindi una nuova strategia di approvvigionamento sviluppando una propria strategia per una gestione dinamica ed intelligente delle forniture, elemento critico che è balzato alla ribalta proprio con la crisi Covid.
Ancora, grazie all’intelligenza artificiale si possono ridurre i costi di manutenzione. Con gli algoritmi, cioè, si possono monitorare flussi di dati relativi ai segni vitali di una macchina o di un impianto; è possibile, dunque, definire la tempistica più conveniente per la manutenzione e determinare il tempo residuo prima del guasto. È un grande risparmio, per l’azienda, visto che il fermo delle macchine comporta sia un costo operativo legato alla perdita di produzione che un costo di ripristino funzionale. Infine, l’esame dei dati può servire al miglioramento della produttività e della qualità di prodotti e processi. Gli esempi, naturalmente, si sprecano. Si pensi all’utilizzo di telecamere intelligenti per scovare dei difetti su superfici metalliche, invisibili all’occhio umano.
Colombo la mette così: «Oggi la maggior parte delle aziende manifatturiere dispone di un gestionale che orchestra e programma la produzione ma ancora poche hanno investito in una vera digitalizzazione della produzione, soprattutto nel segmento delle Pmi. Girano ancora bolle di lavoro cartacee che gli operatori compilano a fine turno e così in mancanza di dati oggettivi non si può misurare con precisione il proprio processo produttivo. Così si perde tempo con processi che agiscono isolatamente e non parlano tra di loro».
Gli sviluppi attesi devono prevedere che la fabbrica intelligente sovraintenda a tutto il ciclo di attività che si svolge all’interno e all’esterno nella filiera di produzione, e che quindi tutti i processi siano collegati tra di loro. «I margini di miglioramento, da questo punto di vista, sono sconfinati» – chiosa Colombo. Si tratta anzitutto di supportare quindi le aziende a sviluppare e implementare nei prossimi anni infrastrutture digitali di interfaccia per la citata convergenza tra It o Ot. Questa deve avvenire in modo progressivo, grazie a soluzioni scalabili, più adatte alle piccole imprese. Le nuove soluzione del futuro dovrebbero interconnettere tutti i sottosistemi dell’azienda (ad esempio l’Erp, che pianifica le risorse di impresa: vendite, acquisti, gestione magazzini, contabilità e altro; il Mes, che gestisce il processo produttivo aziendale: realizza il collegamento diretto ai macchinari, e che pertanto consente l’allineamento della attività; il Cmms, l’applicazione per la gestione della manutenzione e altri).
Anche qui, la vicenda del Covid ha comportato importanti sviluppi e riflessioni: emerge sempre più urgente la necessità di sviluppare infrastrutture digitali che supportino una veloce riconfigurabilità dei processi aziendali per aumentare il grado di resilienza dell’azienda in caso di eventi inaspettati e non programmabili.
Proprio in questo contesto vasottolineatauna delle priorità di ricerca e innovazione su cui sta lavorando il GTTS7che va sotto il titolo di “Modelli e strumenti per la gestione di imprese collaborative e supply chain dinamiche”: la catena di tecnologie di cui abbiamo parlato può essere intesa come la base per la realizzazione di una piattaforma digitale aperta che consenta l’interoperabilità dei sistemi adottati dalla supply chain, che abiliti l’utilizzo di approcci Big Data & Analytics e che garantisca la cyber security. Ciò che si vuole ottenere è una supply chain dinamica, integrata e digitalizzata. Nelle filiere la marginalità si gioca sull’efficienza operativa delle aziende che le compongono. Diventa cogente, dunque, l’aggiornamento tecnologico di tutti gli attori coinvolti: è necessario, ad esempio, sincronizzare il meccanismo della fornitura, con ordini automatici e la loro tracciabilità.
«La partecipazione della nostra azienda come membro attivo del Cfi – termina Colombo – ci permette di dialogare costantemente con imprese di ogni genere e dimensione e con università/centri di ricerca. Impariamo così molto confrontandoci con l’ecosistema manifatturiero per intercettare i trend di mercato e di innovazione ed i bisogni delle aziende che cerchiamo poi di declinare come soluzioni nei nostri prodotti».
