Nel 2018, il Forum economico mondiale (WEF) e McKinsey & Co. hanno stimato che l'Industria 4.0 avrebbe offerto a produttori e fornitori 3,7 mila miliardi di dollari in potenziale di creazione di valore entro il 2025. Questo accadeva prima che la trasformazione digitale dell'industria fosse sottoposta al test rappresentato dal COVID nel 2020. Un sondaggio McKinsey dello scorso anno ha rilevato che le prime aziende ad adottare le tecnologie dell'Industria 4.0 se la sono cavata meglio durante la pandemia, sebbene l'asticella del successo nella digitalizzazione sia stata alzata dall'aggiunta di valore all'operare in circostanze difficili. La pandemia ha impartito delle lezioni fondamentali alla trasformazione dell'Industria 4.0.
Una trasformazione guidata dai dati
L'industria che ha preceduto l'Industria 4.0 era incentrata sull'applicazione dei computer, sulla costruzione di infrastrutture IT e sull'utilizzo dell'automazione nella catena di montaggio per trasformare la produzione. Questa implementazione di IT e macchine semiautomatiche ha iniziato a generare "dati oscuri", cioè informazioni che sono state ignorate o cancellate fino a quando non sono diventati disponibili degli strumenti per analizzarle e rivelare nuovi elementi.
Le fabbriche intelligenti rese possibili dall'Industria 4.0 non sono solo una questione di hardware, come i sensori avanzati, ma di analisi dei dati di produzione e della loro combinazione con informazioni simili lungo tutta la supply chain.
Le precedenti rivoluzioni industriali si sono basate su vapore, elettricità e computer, ma questa inizia con i dati: raccoglierli dove sono utili, inviarli dove è necessario, dare un senso a tutto e utilizzare le nuove informazioni per prendere decisioni migliori. Questo è ciò che consente di esercitare il controllo sulla produzione e su altri processi aziendali per renderli efficienti e resilienti.
I pilastri dell'Industria 4.0
I quattro pilastri fondamentali dell'Industria 4.0 sono i sensori, la connettività, l'archiviazione dei dati e l'elaborazione (figura 1). Questi blocchi funzionali possono far parte di varie apparecchiature, dispositivi autonomi o algoritmi integrati, formando una configurazione personalizzata più ampia per una fabbrica intelligente.
Sensori: i sensori sono il punto in cui vengono acquisite le informazioni e vengono generati dati rappresentativi. Effettuano misurazioni e contribuiscono a monitorare i processi. I moduli sensore possono essere aggiunti alle apparecchiature esistenti o essere integrati nei macchinari intelligenti più recenti.
Dato che i sensori generano enormi quantità di dati in tempo reale e che molti problemi in qualsiasi momento delle operazioni richiedono un controllo immediato, l'uso di sensori intelligenti con risorse di elaborazione integrate è in aumento (figura 2). Ad esempio, applicazioni come il pick-and-place di componenti elettronici su circuiti stampati traggono vantaggio della misurazione delle variazioni e da correzioni immediate.
Connettività: mentre i sensori per il monitoraggio dei processi esistono da tempo, l'Industria 4.0 aumenta il potere delle informazioni aggiungendo la connettività. L'Industrial Internet of Things (IIoT) offre l'opportunità di sfruttare la comunicazione M2M (machine-to-machine) attraverso reti aziendali sicure. Si prenda ad esempio l'individuazione dei circuiti aperti dovuti a difetti di saldatura su un circuito stampato dotato di componenti. Questo dato può essere comunicato a monte dove è possibile regolare la quantità di un nuovo flusso depositato o modificare la temperatura della saldatrice a rifusione per rimediare a tali difetti.
La connettività porta le informazioni rilevanti anche al di fuori della fabbrica, consentendo l'integrazione dei sistemi di esecuzione della produzione (MES) con i sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP). I flussi di dati in tempo reale possono contribuire a ottimizzare la produzione, le scorte di materie prime e tutte le operazioni, dai fornitori ai clienti.
L'introduzione della tecnologia 5G ha risolto alcuni dei problemi di velocità di trasmissione derivanti dall'enorme quantità di dati che non possono stare tutti nel sensore sull'edge. I moduli 5G hanno reso facile e flessibile l'aggiunta e la gestione dei sensori esistenti come nodi di una rete.
Archiviazione dei dati: se le informazioni sono ricchezza, i dati sono la valuta con cui questa viene misurata e scambiata. Poiché le apparecchiature di produzione odierne sono piene di sensori, i dati che generano devono essere classificati e organizzati in base a dove potrebbero essere necessari, quando potrebbero servire e a quale scopo.
Come descritto in precedenza, i sensori intelligenti possono archiviare alcuni dati sull'edge per elaborarli meglio a livello locale e consentire regolazioni continue, spesso per una piccola parte del processo di produzione complessivo. Tuttavia, per modellare e sviluppare i processi, è necessario combinare le grandi quantità di dati generati durante un intero processo. Le aziende devono quindi decidere quali informazioni devono essere archiviate nei data center in loco e quali possono essere ospitate con maggior profitto nei cloud remoti per il data mining insieme alle informazioni ERP. Queste scelte, in ultima analisi, guidano le decisioni sull'hardware, come gli investimenti in memorie flash in grado di funzionare negli ambienti di produzione.
Analisi dei dati: l'analisi dei dati è necessaria per creare le informazioni che consentono un processo decisionale migliore. Sebbene gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) integrati rendano possibile il processo decisionale critico in tempo reale sulla macchina, non tutte le decisioni devono essere prese in tempo reale e non tutte riguardano il controllo di una singola apparecchiatura.
Ad esempio, quando si sviluppa una nuova procedura di incisione in una fabbrica, l'analisi di tutti i dati, dalla litografia a monte alla metrologia della dimensione critica (CD) a livello di wafer a valle, può aiutare a determinare i controlli di processo per una migliore modellazione del processo stesso. Con una quantità sufficiente di dati da analizzare, è possibile sviluppare dei gemelli digitali (copie virtuali di sistemi del mondo reale) che consentono la simulazione e l'ottimizzazione dei processi, oltre a processi decisionali e controllo in tempo reale. Tutto ciò non solo aumenterebbe l'efficienza operativa, ma accelererebbe la ricerca e lo sviluppo e, come nel caso di una fabbrica, ridurrebbe significativamente i tempi e le spese per la metrologia e i test.
I componenti tecnologici fondamentali per l'Industria 4.0, quindi, non includono solo hardware come i sensori, ma anche software, tra cui apprendimento automatico (ML) e intelligenza artificiale (IA) che possono trasformare i dati in informazioni dettagliate e queste in un processo decisionale in grado di determinare modifiche rapide di processi e operazioni.
Fornire valore aggiunto tramite circuiti di feedback
La catena del valore degli OEM dell'elettronica di consumo è stata ottimizzata nel corso degli anni in modo tale che la produzione a contratto faccia parte della rete di produzione per fornire sottoassiemi ad alto volume da basi di costo inferiori. Minor durata dei prodotti, salari in aumento, maggiore concorrenza e la pandemia hanno esercitato pressioni su queste reti.
Le tecnologie digitali hanno consentito il lavoro da casa per il personale non critico, soluzioni avanzate come la realtà aumentata/virtuale (AR/VR) e l'accesso remoto ai dati di processo hanno garantito la continuità di operazioni e formazione del personale.
In circostanze normali, i circuiti di controllo chiusi, implementati tramite il controllo di qualità (QC) basato su sensori intelligenti, riducono gli sprechi e aumentano il rendimento, rilevando tempestivamente eventuali deviazioni del processo, conducendo un'analisi delle cause prime e implementando correzioni automatiche.
La tracciabilità digitale di componenti e prodotti lungo le catene di fornitura e consegna consente una movimentazione efficiente dei componenti, un mantenimento funzionale dell'inventario e un valido immagazzinamento, offrendo significativi vantaggi in termini di costi. La tracciabilità durante il ciclo di vita del prodotto controlla anche la contraffazione, l'analisi dei difetti e il miglioramento del prodotto attraverso sostituzioni di componenti e iterazioni di progettazione.
I circuiti di feedback dell'Industria 4.0 vanno oltre i sensori, poiché un filo comune di informazioni unisce persone e macchine, progettazione, produzione e distribuzione, gli OEM, i fornitori e i partner in un'economia circolare.
Valutare se le aziende sono pronte alla transizione
La pandemia ha spinto il lancio, nel settembre 2020, dell'iniziativa Smart Industry Readiness Index (SIRI) a livello globale. Si tratta di una collaborazione tra il Forum economico mondiale (WEF) e il Singapore Economic Development Board (EDB). L'iniziativa mira a offrire SIRI come standard internazionale per il benchmarking e la trasformazione dell'Industria 4.0.
SIRI comprende un framework e degli strumenti per contribuire ad avviare, scalare e sostenere la trasformazione digitale. Il framework è composto da tre livelli che insieme sono in grado di sfruttare tutto il potenziale dell'Industria 4.0.
- • Il livello Processo riguarda l'integrazione delle operazioni, della supply chain e del ciclo di vita del prodotto.
- • L'area Tecnologia include automazione, connettività e informazioni nel reparto produzione, nella struttura e a livello aziendale.
- • Infine, il livello Organizzazione si occupa della preparazione, della struttura e della gestione dei talenti per valutare lo sviluppo della forza lavoro, la leadership, la collaborazione interaziendale e intraziendale, la strategia e la governance.
Il rapporto Manufacturing Transformation Insights 2022 rileva, prevedibilmente, che settori come quelli dei semiconduttori e dell'elettronica sono più avanti rispetto ad altri in termini di digitalizzazione. Identifica un'informazione chiave dai risultati migliori ottenuti dalle aziende che partecipano all'iniziativa SIRI: le aziende di successo si sono concentrate in modo significativo sulla connettività delle fabbriche per sfruttare meglio i dati e generare informazioni per prendere decisioni in tempo reale: gli "intelligenti" tra le fabbriche intelligenti.
Ancora più intelligenti con Arrow
L'obiettivo dell'Industria 4.0 è implementare un controllo automatico, intelligente e in tempo reale dei processi, basato sulla disponibilità continua di dati di processo. L'hardware e il software sono gli strumenti che assicurano la generazione dei dati, la loro conservazione sicura e la loro analisi per permettere di prendere decisioni e procedere alla loro esecuzione attraverso il controllo del processo.
L'ampio ecosistema di partner di Arrow presente in Enterprise Computing Solutions, che comprende le gamme più complete di componenti elettronici, e Arrow Intelligent Solutions che include i servizi di progettazione, possono contribuire a creare risorse per strutture intelligenti in modo rapido ed efficiente.