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come era lecito attendersi: sviluppare un proprio sistema di supervisione è oneroso e, inoltre, è ragionevole che un cliente richieda il sistema di supervisione di un costruttore solo nel momento in cui nel suo stabilimento produttivo le macchine/ attrezzature di quel costruttore sono in numero preponderante rispetto a quelle di altri costruttori. Sistemi di produzione avanzati Gli elementi di questo pilastro sono: • presenza di sensori che comunicano con il PLC della macchina/attrezzatura; • regolazione dell’attuazione da parte del PLC in virtù dei dati raccolti dai sensori (adattività); • settaggio automatico dei parametri da parte della macchina/attrezzatura; • istruzioni visuali all’operatore tramite adeguate interfacce uomo-macchina. Il livello d’implementazione per il pilastro “sistemi di produzione avanzati” e la scomposizione di tale livello negli elementi sopra riportati sono descritti nel grafico di figura 6. Da tale grafico risulta evidente come l’elemento più diffuso sia quello che prevede la presenza di sensori che comunicano direttamente con il PLC della macchina/attrezzatura. Questa modalità di garantire sistemi di produzione avanzati, infatti, copre il 43% delle implementazioni dichiarate dalle aziende rispondenti. Per gli altri elementi, oggettivamente ben più complessi da implementare, l’effettiva diffusione all’interno dei prodotti delle aziende che hanno risposto al questionario si attesta su valori significativamente più bassi. Realtà aumentata Gli elementi del pilastro “realtà aumentata” sono: realtà aumentata a supporto della manutenzione; realtà virtuale a supporto dell’ingegneria di vendita; realtà virtuale a supporto dell’addestramento degli operatori. Il livello d’implementazione per questo pilastro e la sua scomposizione negli elementi sopra riportati sono descritti nel grafico di figura 7, che conferma quanto emerso dai casi di stu-
dio esplorativi, ovvero che la realtà aumentata a supporto delle attività manutentive non sembra affatto una priorità per le aziende costruttrici afferenti ad Amaplast. Nessuna implementazione di tale elemento, infatti, è stata rilevata e non tragga in inganno il fatto che il 40% di quanto dichiarato “in fase di implementazione” riguardi proprio la “realtà aumentata a supporto della manutenzione”, in quanto, in termini complessivi, questo dato rappresenta appena il 4% delle risposte fornite sul pilastro in esame. Big data & data analytics Gli elementi di questo pilastro sono: “descriptive data analytics” e “predictive data analytics a supporto della manutenzione”. Il relativo livello d’implementazione e la sua scomposizione nei suoi due elementi sopracitati sono descritti nel grafico di figura 8. L’aspetto confortante che emerge da tale grafico è che, da un lato, una porzione consistente di risposte sul pilastro in esame (quasi il 30%) dichiari come in corso d’implementazione sistemi di data analytics integrati ai prodotti delle aziende rispondenti e, dall’altro, come questi sistemi siano di “predictive maintenance” nel 44% dei casi.
CONSIDERAZIONI FINALI Le analisi condotte sui risultati della survey consentono di tracciare, nell’ambito della quarta rivoluzione industriale, un quadro tutto sommato positivo per le aziende costruttrici associate ad Amaplast. Infatti, sebbene il livello d’implementazione generale del paradigma Industry 4.0 all’interno dei prodotti di queste aziende non sia elevatissimo, ciò che rende ottimisti è l’allineamento tra quanto le aziende stesse hanno fatto o stanno facendo per rendere intelligenti i loro prodotti e i desiderata espressi dai potenziali clienti. Questo allineamento, già buono alla luce dei casi di studio esplorativi precedenti, si è dimostrato ancora migliore. In particolare, l’unico elemento non allineato risulta essere “realtà aumentata a supporto della manutenzione”. Come dimostra il grafico di figura 8, infatti, le
Fig. 7 - Livello d’implementazione dei singoli elementi del pilastro “realtà aumentata”
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Giovanni Pirovano (Liuc, Scuola di Ingegneria Industriale) illustra i risultati conclusivi della survey
aziende rispondenti hanno dichiarato che stanno implementando in modo consistente sia sistemi di descriptive data analytics - che possono restituire in tempo reale/quasi reale misure di prestazione della macchina/attrezzatura come l’OEE (Overall Equipment Effectiveness) - sia sistemi di predictive data analytics che possono abilitare la manutenzione predittiva. Altro elemento positivo è senz’altro rappresentato dalla presenza di aziende che hanno dichiarato di aver implementato in modo pervasivo sui loro prodotti il paradigma Industry 4.0. Queste possono essere sfruttate come casi di “benchmark”, al fine d’incrementare la capacità dei soci Amaplast di sviluppare macchine/ attrezzature sempre più in linea con le caratteristiche necessarie per abilitare la quarta rivoluzione industriale presso gli stabilimenti dei propri clienti trasformatori. Infine, è qui doveroso rilevare anche un aspetto non propriamente positivo emerso dai casi di studio esplorativi e di fatto confermato dalla survey: al momento i costruttori di settore vedono l’Industria 4.0 solo ed esclusivamente come qualcosa che possa influire sullo sviluppo dei loro prodotti e non la considerano come un modo per migliorare l’efficienza dei processi d’ingegneria e d’industrializzazione e dei processi produttivi e logistici. Quindi, le tecnologie della quarta rivoluzione industriale vengono attualmente utilizzate essenzialmente come leva commerciale, ovvero come strumento per sostenere i ricavi, e non sono ancora state impiegate per la razionalizzazione dei processi operativi interni, ovvero per ridurre i costi.
Fig. 8 - Livello d’implementazione dei singoli elementi del pilastro “big data & data analytics”
MACPLAS n. 364 - Aprile/Maggio 2018
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