smart connected assembly – powered by data...per migliorare il proprio settore manifatturiero e...

Lo Smart Factory concept di Atlas Copco, la strada per l'Industria 4.0

Smart Connected Assembly – Powered by data

Smart Connected Assembly – Powered by data, whitepaper – 2019 2

Content

1: Prospettive del settore ...................................................................................................................................................................31.1 Implementazione della quarta rivoluzione industriale1.2 L’attuale tecnologia promuove lo sviluppo1.2.1 Fonti di valore1.2.2 Interoperabilità1.3 L'ecosistema connesso1.4 Opportunità di alto livello

2: Opportunità generate dai dati .....................................................................................................................................72.1 Opportunità generate dai dati2.1.1 Costi di manutenzione2.1.2 Flessibilità della catena di montaggio2.1.3 Qualità del prodotto finale2.3 Descrizione dei vantaggi generali delle opportunità generate dai dati

3: Portfolio di sistemi e servizi Atlas Copco .......................................................................................... 113.1 Mercato e posizionamento di Atlas Copco3.2 Vantaggi del settore3.3 Prospettive di Atlas Copco3.4 Soluzione Atlas Copco

4: Roadmap per attuare il futuro ................................................................................................................................. 144.1 L'importanza dello sviluppo4.2 Modello di maturità4.2 Roadmap per Smart Connected Assembly


Da qualche anno l’industria manifatturiera globale ha in agenda la quarta rivoluzione industriale e molti settori stanno attuando una strategia in cui le tecno-logie dell’Industria 4.0 sono fattori chiave per attuare miglioramenti operativi. La rivoluzione è sostenuta anche da governi che permettono a molte nazioni (per tradizione attive nel settore manifatturiero), di avviare iniziative ispirate all'Industria 4.0 e alla Germania. Tutti i paesi asiatici, ad esempio, dispongono ora di strategie nazionali ufficiali per far fronte alla quarta rivoluzione indu-striale.

L'attuale sviluppo mostra che i paesi leader sono concentrati in:

n Europan America del Nordn Asia orientale (Cina, Giappone, Corea del Sud)

I primi 25 paesi rappresentano oggi oltre il 75% del valore aggiunto della produzione1. In questo gruppo gli Stati Uniti, la Germania e la Cina sono in prima li-nea per l'adesione alla quarta rivoluzione industriale.

La Cina si distingue per gli investimenti più elevati e lo sviluppo più rapido. Ci sono molti elementi chiave alla base di queste tendenze, quali:

n Riduzione e invecchiamento della forza lavoron Il livello dei costi dei lavoratori qualificati si avvicina

a quello dei paesi occidentali n L'iniziativa del governo “Made in China 2025” so-

stiene l'automazione e la produzione smart

L'economia cinese si è evoluta troppo per essere gui-data da una produzione a basso costo. Così il governo cinese ha avviato la campagna “Made in China 2025” per migliorare il proprio settore manifatturiero e so-stituire gradualmente il lavoro manuale con i robot.

La Cina ha superato il Giappone ed è diventata il più grande mercato al mondo di robot industriali nel 2017. Inoltre le stime indicano che entro il 20202 installerà almeno 800.000 robot industriali. Tra il 2012 e il 2017, l'incremento medio annuo delle vendite di

robot è stato del 19% (CAGR)3. Cinque paesi rappre-sentano il 73% delle vendite globali totali nel 2017: Cina, Giappone, Repubblica di Corea, Stati Uniti e Germania.

Gli Stati Uniti sono al secondo posto al mondo per il settore manifatturiero e al primo per lo sviluppo delle tecnologie emergenti della quarta rivoluzio-ne industriale. Le vendite di robot negli Stati Uniti continuano a crescere. Il motore di tutte le industrie manifatturiere statunitensi è stata la tendenza ad automatizzare la produzione al fine di rafforzare la competitività delle industrie statunitensi.

La Germania è al quarto posto per il settore manifat-turiero, e oltre la metà della sua produzione viene esportata all'estero. Si distingue per la sua forza lavo-ro attuale altamente competente e una comprovata capacità di innovazione. Con il lancio di Industria 4.0 nel 2011, la Germania è pioniera della quarta rivolu-zione industriale. Il paese è il quinto mercato di robot più grande al mondo, anche se negli ultimi anni è rimasto fermo.

1 Forum Economico Mondiale 10, A.T. Kearney

Iniziative di governo

Made in China 2025

Industrie connesse del Giappone 5.0

Strategia industriale del Regno Unito

Indice di prontezza della Smart Industry di Singapore

1: Prospettive del settore1.1 Implementazione della quarta rivoluzione industriale

2 International Federation of Robotics3 World Robotics 2018 Industrial Robots


Le prospettive per la forza lavoro sono positive, anche se non vi è dubbio che ci sarà una riduzione del nu-mero di compiti ripetitivi. Un recente rapporto, “The Future of Jobs”, del Forum Economico Mondiale pre-vede che scompariranno 75 milioni di posti di lavoro e 133 milioni di nuovi posti di lavoro saranno creati en-tro il 2022 grazie alla quarta rivoluzione industriale. I nuovi lavori saranno più interessanti rispetto a quelli che stanno scomparendo, con compiti maggiormente diversificati e stimolanti, oltre a una maggiore enfasi sulla creatività, sulla risoluzione dei problemi e sulle capacità di comunicazione interpersonale.

Rispetto ai precedenti flussi di rinnovamento indu-striale che richiedevano fino all'80% di attrezzature nuove, la quarta rivoluzione industriale è un'evolu-zione in cui una parte significativa delle attrezzature di produzione esistenti può essere rimodernata. Dopo decenni di automazione, molte macchine già in uso dispongono di sensori o possono essere rimodernate con le componenti elettroniche necessarie. È previsto un rinnovo di circa il 40% della base installata delle attrezzature, e sono molti i vantaggi da ottenere senza la necessità di una richiesta eccessiva di nuove infrastrutture.

Secondo alcune previsioni, se il collegamento del mondo fisico e di quello digitale avrà successo, si po-

4 Fonte: Rapporto IFR World Robotics 20185 Fonte: McKinsey

Robot per 10.000 addetti alla produzione 2017, paesi delG204

Densità di robot

trà ottenere un valore economico pari a un massimo di 11,1 trilioni di dollari all'anno già entro il 20255. Nella sola produzione, è possibile ottenere un valore fino a 3,7 trilioni di dollari all'anno grazie ai miglio-ramenti apportati per ottimizzare le operazioni, tra cui produzione flessibile, manutenzione predittiva, ottimizzazione dell’inventario e salute e sicurezza.

Per ottenere il massimo dall’Industria 4.0 ci sono diversi problemi da superare sia dal punto di vista tecnico che commerciale. Per sfruttare al massimo la connessione tra il mondo fisico e il mondo digitale e ottenere effetti sinergici, è necessario che all’interno dell'azienda sistemi e dispositivi connessi interagisca-no in un ecosistema smart e flessibile.

1.2.1 Fonti di valoreLa quarta rivoluzione industriale è una trasformazio-ne digitale dell'industria e si articola in quattro settori principali, ovvero Smart Factory, Internet of Things (IoT) o Internet delle cose, sistemi ciberfisici e Internet of Service (IoS) o Internet dei servizi. Le tecnologie possono aggiungere valore all'interno della produzio-ne in molti modi, tra cui il miglioramento della qualità del prodotto finale, costi di produzione e manuten-zione inferiori, nuovi modelli di business basati sui servizi, sicurezza dei lavoratori e progettazione dei prodotti basata sull'utilizzo.

Korea 710

Japan 308

China 97

Singapore 658

Germany 322Denmark 230Sweden 240

USA 200

1.2 L’attuale tecnologia promuove lo sviluppo

Germania 322

Danimarca 230

Corea 710

Giappone 308

Cina 97

Singapore 658

Svezia 240

Stati Uniti 200


È possibile utilizzare sensori per avvisare o arrestare le apparecchiature quando rilevano un pericolo, ad esempio se un lavoratore utilizza uno strumento in modo errato o pericoloso. Si prevede che l'utilizzo dell'IoT potrà ridurre gli infortuni sul lavoro nelle fab-briche dal 10 al 25%, facendo risparmiare fino a 225 miliardi di dollari all'anno nel 2025.

Un'altra fonte di valore è l'utilizzo dei dati sulle appa-recchiature di fabbrica per apportare miglioramenti alla progettazione che aiuta i produttori di attrez-zature a migliorare le performance delle macchine. Grazie ai dati di utilizzo, è anche possibile fornire dei consigli su come utilizzare le apparecchiature nel modo più efficiente e individuare opportunità di cross-selling relative ad altri strumenti supplementari.

La quarta rivoluzione industriale cambierà e creerà nuovi modelli di business. Ad esempio, con la pos-sibilità di monitorare le macchine in uso nei siti dei clienti, i produttori di attrezzature industriali possono passare dalla vendita di beni capitali a quella dei loro prodotti come servizi. I dati dei sensori segnaleran-no al produttore i tempi di utilizzo del macchinario, consentendogli di garantirne l’alimentazione in base all'uso. Pertanto, assistenza e manutenzione potrebbero essere inseriti nella tariffa oraria oppure tutti i servizi potrebbero essere forniti a seguito della stipula di un contratto annuale. L'assistenza potreb-be includere anche aggiornamenti periodici come download di software.

1.2.2 InteroperabilitàPer sfruttare al massimo il valore derivante dal col-legamento tra il mondo fisico e e quello digitale, è consigliabile vivamente di evitare di scegliere un'uni-ca area e di ignorare la sinergia dell’interoperabilità creata tra sistemi. Quando i sistemi IoT comunicano tra loro, il loro valore viene moltiplicato, il che rende l'interoperabilità essenziale per massimizzare i van-taggi. Si stima che il 40% del valore totale sia possibile solo se si utilizza l'interoperabilità.

In termini metaforici, l'IoT è il sistema nervoso di Industria 4.0. Il Cloud è il cervello mentre l’Edge com-puting e l'Intelligenza Artificiale sono il cervelletto in cui le azioni ripetitive devono compiersi in modo ben organizzato. L’automazione corrisponde dunque a braccia e gambe. Tutte queste grandi tecnologie lavorano insieme e tutte devono essere combinate al fine di creare una sinergia per ogni tecnica.

1.3 L'ecosistema connessoL'ecosistema della produzione del futuro è ancora in evoluzione e la struttura finale richiederà anni per stabilizzarsi. Lo scenario sta attirando venditori di Enterprise Resource Planning (ERP), venditori di Manufacturing Execution System (MES), produttori di apparecchiature, fornitori generali di IT e Cloud, ecc., e ciascuno di essi mette a disposizione soluzioni e valori diversi.

La vision originale dell'iniziativa tedesca Industria 4.0 sostiene che la linea di produzione diventerà un mer-cato di capacità (offerta), rappresentata dal sistema di produzione ciberfisico, e di esigenze produttive (domanda), rappresentate dal sistema ciberfisico. Per-tanto, l'ambiente di produzione si organizzerà in base a un sistema simile a quello multi-agente. Questo si-stema decentralizzato con obiettivi concorrenti e vin-coli contraddittori genererà un sistema ottimizzato a livello olistico, con la garanzia che saranno condotte solo operazioni efficienti. La combinazione di sistemi e dei sistemi di produzione ciberfisici probabilmente comporterà cambiamenti significativi nella produ-zione e nel controllo della produzione, verso sistemi completamente decentralizzati.

Tuttavia, molti sostengono che l’Industria 4.0 defi-nisca un modello target che molto probabilmente richiederà anni o decenni per la sua completa realiz-zazione. Nel frattempo, a quanto si dice, le aziende dovrebbero comunque continuare ad investire in sistemi MES centralizzati e migliorare le performance delle loro operazioni.

La sfida della maggior parte delle aziende è rappre-sentata da un elevato investimento in sistemi legacy in cui i vantaggi dell’Industria 4.0 non ne giustificano una sostituzione. La soluzione applicata da molti è quella di evolversi passo dopo passo con lo sviluppo di software e apparecchiature. Vediamo già che la convergenza tra tecnologia dell'informazione e auto-mazione industriale sta creando enormi opportunità per la produzione, senza ricorrere a una sostituzione completa dei sistemi.

Negli ultimi anni sono stati sviluppati standard e modelli per tecnologie e software dell’Industria 4.0, ad esempio il modello di componenti. Tale modello ha lo scopo di aiutare i produttori e gli integratori di sistemi a creare componenti hardware e software per l’Industria 4.0 così da rendere possibile una migliore descrizione delle caratteristiche ciberfisiche oltre a quella della comunicazione tra oggetti e processi


virtuali e ciberfisici. I componenti hardware e softwa-re della produzione del futuro saranno in grado di eseguire le attività richieste mediante le funzionalità implementate specificate nel modello dei componen-ti dell’Industria 4.0. Un sistema classico può essere integrato in infrastruttu-re IT specifiche per il cliente tramite interfacce standard IT aperte come REST o OPC-UA e fornisce dati aggiun-tivi sulla macchina, sul suo funzionamento e sul pro-cesso. Le macchine smart con una struttura moderna rendono la produzione adatta all’Industria 4.0.Vediamo aziende leader che investono in diverse

Edge computing: collegare i vantaggi del computing locale e del cloud computing

Controller Controller

Machine Machine Machine Machine

Cloud Device and computing

Controller

Machine and edge device

Machine and edge device

Cloud Device and

app management

Edge Data and

computing

Edge Data and

computing

Controller

Computing locale• Installato una volta - raramente o mai

aggiornato• Trasferimento dati tramite chiavetta USB

sulla rete locale

Cloud computing• App installate ed impiegate su richiesta• Dati centrali, intelligence globale• Bassa frequenza/alta latenza

Edge computing• App installate ed impiegate su richiesta• Dati locali, intelligence locale• Elevati volumi di dati/bassa latenza

tecnologie e soluzioni per supportare la loro quarta rivoluzione industriale: una soluzione Cloud globale per dati e calcoli computerizzati; soluzioni specifiche dell’Industria 4.0 per connettere apparecchiature e sistemi aziendali con le funzioni guida della produ-zione, integrati da sistemi di nicchia per supportare specifiche aree del processo.

1.4 Opportunità di alto livelloLa tabella elenca esempi di opportunità con servizi basati sui dati per Ricerca e Sviluppo, Produzione e Assistenza.

R&D ServiceManufacturing / Assembly

Simulated trial runs

Feedback from trial run

Tool programming and tightening process optimisation

Industrialisation process with �rst time right

Shortened time to market

Improve product design /performance

Tool performanceoptimisation

Station process optimisation

Operator guidance

Flexible assembly line

Global process consistency

Quality of product leaving the station / Quality of end product

Predictive maintenance

Improved uptime and availability

Anomaly detection

Problem and issue analysis

Cost of maintenance reduced

Fewer tool required as exibility of the tools improves utilisation

Figura: Edge e Cloud computing

Macchina Macchina Macchina Macchina

Controller Controller Controller Controller

Macchina e dispositivo

edge

Macchina e dispositivo

edge

Cloud Dispositivo e gestione app

EdgeDati e com-

puting

EdgeDati e com-

puting

Cloud Dispositivo e computing

Simulazione test di prova Ottimizzazione performance attrezzo Manutenzione predittiva

Tempo di attività e disponibilità migliorati

Rilevamento anomalia

Analisi dei problemi

Costi di manutenzione ridotti

Meno strumenti richiesti poiché laflessibilità degli strumenti migliora l'utilizzo

Ottimizzazione processo della stazione

Guida dell’operatore

Catena di montaggio flessibile

Coerenza processo globale

Feedback test di prova

Programmazione attrezzo e ottimizzazione processo di serraggio

Qualità del prodotto in uscita dalla stazione / Qualità del prodotto finale

Riduzione Time to Market

Processo di industrializzazione con first time right

Miglioramento design/performance del prodotto

Produzione/Assemblaggio Assistenza


Negli ultimi due anni è stato creato il 90% di tutte le informazioni presenti nel mondo, e l'IoT ha contri-buito notevolmente a questo valore. Si stima che nel 2006 circa 2 miliardi di dispositivi IoT abbiano crea-to dati, mentre nel 2020 si prevede che i dispositivi saranno circa 200 miliardi. Oggi, le capacità analitiche delle fabbriche non sono riuscite ad attingere a tutti i dati forniti. Secondo una società di apprendimento automatico, le aziende manifatturiere eliminano il 98% di tutti i dati che possono raccogliere perché non dispongono delle capacità di analisi operativa per integrare tali dati nelle loro operazioni6.

2.1 Opportunità generate dai dati“Casi d'uso” per opportunità generate dai dati:n Riduzione dei costi di manutenzionen Miglioramento della flessibilità della catena di

montaggion Garanzia di qualità del prodotto finale

2.1.1 Costi di manutenzione Una delle maggiori opportunità offerte da un'indu-stria connessa è la riduzione dei costi delle attrezza-ture di manutenzione. Con l'aiuto dell'IoT, i parametri dei dati di un dispositivo, come la temperatura, le vibrazioni e il suono, vengono raccolti tramite senso-

2: Opportunità generate dai datiri. Una volta raccolti e normalizzati i dati, è possibile far ricorso all'analisi predittiva applicando tecniche di apprendimento automatico. Con la manutenzio-ne predittiva, i produttori possono stimare il valore residuo di un bene e determinare con precisione quando un impianto di produzione, una macchina, un componente o una parte rischia di guastarsi e va quindi sostituito. Inoltre, con l'input derivante da dati basati sulle condizioni, è possibile intervenire tempe-stivamente su una macchina prolungandone quindi la durata.

In molti settori, la manutenzione di solito segue i pro-tocolli forniti dal produttore dell'apparecchiatura, le linee guida per la manutenzione dipendono dalle ore di utilizzo o si basano su altri intervalli di tempo fissi anziché su analisi predittive. Questo approccio basato su regole può essere svantaggioso per i produttori in quanto potrebbe richiedere la manutenzione quando non è necessaria o potrebbe comportare la perdita di miglioramenti durante gli intervalli comportando così guasti o danni alle apparecchiature. Quando si utiliz-zano sensori IoT per monitorare le apparecchiature in tempo reale, è possibile fornire una manutenzione più accurata. Ulteriori possibilità offerte dalla manu-tenzione basata sull'IoT e sull'analisi dei dati sono, ad esempio, che gli operatori possono identificare i guasti-tipo confrontando le performance di una com-

6 Source: Fero Labs Figura: Atlas Copco Smart Connected Assembly – Powered by data


ponente dell’attrezzatura con un database globale di attrezzature simili. Con tali informazioni, il personale addetto alla manutenzione può decidere di modifi-care l'utilizzo dell'apparecchiatura causa dei guasti. Inoltre, utilizzando i metadati sulle apparecchiature (ad es. modelli, dati di produzione, ecc.) è possibile ottenere analisi e previsioni ancora più accurate. Ad esempio, è più probabile che un modello precedente di un motore produca più calore e rumore rispetto ad uno con versione più recente.

Una manutenzione accurata azzera i tempi di inatti-vità inutili per la manutenzione programmata e può prevenire seri problemi alle apparecchiature rilevan-do cambiamenti nelle performance che indicano un potenziale guasto. Le stime indicano che un pro-duttore può ridurre i costi di manutenzione dal 5 al 10% e aumentare la produzione dal 3 al 5% evitando interruzioni non previste.

Le autorità di controllo IoT e i fornitori di apparec-chiature potrebbero avere accesso ai registri dei dispositivi e provvedere a opportune ispezioni e certi-ficazioni volte a garantire l'affidabilità delle apparec-chiature. Partner delle attività di manutenzione terzi potrebbero monitorare i dati per la manutenzione preventiva e registrare il loro lavoro sul sistema.

2.1.2 Flessibilità della catena dimontaggioLa digitalizzazione che stiamo vivendo nell'ambito dell’Industria 4.0, grazie alla fusione smart di mecca-nica, elettronica e software, cambierà profondamente l’ambiente produttivo. Attraverso i sistemi ciberfisici, in cui i dispositivi interagiscono tra loro, è possibile ot-tenere una maggiore adattabilità e flessibilità poiché i sensori del sistema ciberfisico garantiscono traspa-renza del processo, auto-ottimizzazione e auto-adat-tamento alle influenze esterne. Ad esempio, una società di produzione che riceve ordini di acquisto o istruzioni attraverso servizi Cloud e apporta pron-tamente modifiche alla linea di produzione sarà molto più flessibile nell'adattarsi alle esigenze e ai requisiti di qualità dei diversi clienti.

I sistemi di produzione flessibili si stanno diffondendo in maniera crescente e possono essere suddivisi in due tipi di aree: flessibilità della macchina e flessibilità di programma-zione. La prima si riferisce alla capacità di utilizzare più macchine per le stesse opera-zioni e alla capacità del sistema di personaliz-zare cambiamenti come volume e capacità. La seconda si riferisce alla capacità di un sistema di

adattarsi ai nuovi prodotti e all’ordine con cui il pro-cesso di assemblaggio compone i prodotti.

Nelle implementazioni più avanzate, le dashboard ottimizzate per smartphone vengono utilizzate per presentare output da algoritmi sofisticati che ese-guono ottimizzazioni complesse in tempo reale. In uno studio condotto sulle sabbie bituminose cana-desi, l'analisi avanzata ha aumentato la produzione giornaliera dal 5 all’8%, consentendo ai manager di pianificare e allocare il personale e le attrezzature in modo più efficace dopo l'analisi predittiva.

La capacità propria di una catena di montaggio flessi-bile di cambiare e adattarsi alle modifiche, pianificate o meno, è un aspetto importante dell’assemblaggio avanzato e della produzione smart. Ciò è dovuto, ad esempio, sia all'aumento dell'efficienza delle mac-chine, che della produttività del lavoro del tasso di produzione.

CobotUn Cobot, o robot collaborativo, è un robot creato per funzionare ed eseguire i suoi compiti insieme e in stretta vicinanza all'uomo. Questa caratteristica è in netto contrasto con molti robot industriali che di solito devono essere separati dal contatto fisico con l'uomo per evitare incidenti.

Nel contesto della produzione smart, i robot cognitivi possono percepire l'incertezza delle informazioni, modificare la gestione della pianificazione e regolare


la produzione per far fronte in modo indipendente ad un problema produttivo complesso. L'uso di algoritmi distribuiti per la riconfigurazione di robot autoricon-figurabili semplifica considerevolmente la complessità della loro configurazione. I Cobot possono lavorare in modo indipendente e gestire la programmazione variabile di una Smart Factory con linee di montaggio connesse.L'intelligenza artificiale svolge un ruolo importante nel supportare la collaborazione uomo-macchina. In tal senso, le macchine forniranno assistenza per ogni lavoro, ogni ruolo e tutto ciò che viene fatto nei siti di produzione dove sono presenti situazioni dinamiche, come nelle catene di montaggio avanzate. Pertanto, le interazioni intelligenti uomo-macchina possono essere implementate all'interno di un ambiente di produzione complesso al fine di aumentare l'efficien-za della produzione flessibile.

Una catena di montaggio flessibile sta diventando sempre più importante nella produzione attuale in cui i prodotti sono sempre più personalizzati in base alle esigenze dei consumatori. I Cobot possono contri-buire a riequilibrare una catena di montaggio, grazie alla capacità di adattare il proprio comportamento a nuove situazioni.

2.1.3 Qualità del prodotto finaleOggi, con alti livelli di competitività nella maggior

parte dei mercati, le industrie manifatturiere devono produrre prodotti e servizi di altissima qualità per rimanere competitive. Grazie ai concetti di sistemi ciberfisici, nonché IoT e IoS, le opportunità per rima-nere competitivi sono molte. L’Industria 4.0 può sup-portare una maggiore qualità del prodotto in diverse aree, tra cui: personalizzazione avanzata, maggiore interazione con i clienti, progettazione del valore basata sui dati e passaggio da offerte di prodotti a quelle di servizi. L’offerta di servizi anziché di soli pro-dotti può creare maggiori opportunità di interazione con i clienti e di collaborazione.

In un panorama competitivo, la personalizzazione di un prodotto serve a creare un punto vendita unico per un'azienda. Nell’Industria 4.0, dove la produzione di massa cede il posto alla personalizzazione di massa, i prodotti presentano, in misura maggiore, caratteristi-che uniche definite dal cliente finale. I flussi fisici sa-ranno continuamente mappati su piattaforme digitali. Tutti i dati raccolti da un sistema ciberfisico daranno l'opportunità di analizzare, perfezionare e formulare linee guida su come migliorare la produzione e aumen-tare la qualità del prodotto finale o del servizio.

La combinazione di dati raccolti, connettività e dispo-sitivi mobili permette di creare applicazioni mobili intuitive. Il download e il successivo utilizzo di un’app sviluppata appositamente per il funzionamento di un dispositivo specifico diventeranno realtà.

Figura: Portfolio Atlas Copco di soluzioni intelligenti connesse


La stessa combinazione di dispositivi mobili, più una maggiore affidabilità e sistemi di posizionamento economici consentiranno la rappresentazione del po-sizionamento in tempo reale nelle mappe 3D. Questo, a sua volta, apre la porta a scenari di realtà aumen-tata/mista. Si prevedono quindi vantaggi tangibili in attività quali l'identificazione e la localizzazione di materiali o nelle attività di manutenzione.

Realtà aumentata I dispositivi di realtà aumentata per dipendenti, come tablet, caschi o occhiali, contribuiscono ad aumentare sia la comunicazione che la visualizzazione di dati con-testualizzati. La tecnica consente al personale addetto

alle riparazioni di vedere all'interno della macchina per cui è necessaria una riparazione con l'aiuto di sovrapposizioni digitali o di vedere attraverso le pareti i cavi e i tubi per sapere dove perforare o tagliare.

Spesso, gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per analizzare i dati IoT e quindi segnalare eventuali anomalie o guidare il processo decisionale. Il personale che attraversa un impian-to potrà accedere a set unici di metadati associati a ciascuna macchina e potrà consultare un esperto se si imbatte in qualcosa che non gli è familiare o nel caso in cui sia necessario un secondo parere.

Cyber security o sicurezza informaticaLa sicurezza informatica è essenziale per Industria 4.0 e Smart Connected Assembly ma anche per consentire la digitalizzazione che garantirà i vantaggi e le oppor-tunità che le tecnologie future avranno da offrire.

Rischi della Cyber securityn Sicurezza degli impiantin Sicurezza della reten Integrità del sistema

Il processo per ottenere valore dai dati è generico e comprende quattro passaggi:

n Dati– Rilevare tutti i dati possibili relativi all'oggetto e

ai processi da fonti diverse

n Cambiamento di tendenza– Analisi per identificare correlazioni– Analisi per rilevare deviazioni da un modello

normale– Identificare differenze che possono essere osser-

vate prima di un guasto o malfunzionamento– Apprendimento automatico per automatizzare il

rilevamento

n Linee guida– Ricavare approfondimenti dall'analisi– Competenza aziendale per rivedere l'analisi

e determinare delle linee guida

n Implementazione– Implementare modifiche a sistemi di controllo,

attrezzature o altre applicazioni

La chiave per il successo dei servizi basati sui dati è nel trasferimento delle capacità analitiche e della compe-tenza settoriale. Questo garantirà lo sviluppo di una visione e un'intelligenza adeguate per determinare la giusta raccomandazione.

2.3 Descrizione dei vantaggi generali delle opportunità generate dai dati

Data

Trend shiftRecommendations

ImplementationImplementazione Dati

Cambiamento di tendenza

Raccomandazioni


3: Portfolio di sistemi e servizi Atlas Copco

Atlas Copco è il leader di mercato nelle soluzio-ni di assemblaggio in molti settori industriali. Nell'industria automobilistica con i suoi processi di assemblaggio semi-manuali, Atlas Copco è leader indiscusso. In altri settori industriali generali ad alta intensità di assemblaggio, come elettronica, of-froad e settore aerospaziale, Atlas Copco è uno dei principali fornitori di soluzioni di assemblaggio.

Inoltre sviluppa soluzioni leader sul mercato per diverse tecnologie di giunzione, tra cui serraggio, rivettatura ed incollaggio. I centri di innovazione Atlas Copco negli Stati Uniti, in Cina e in Germania lavorano a stretto contatto con i clienti per svilup-pare soluzioni e processi di assemblaggio utilizzan-do queste tecnologie di giunzione e supportando le applicazioni di controllo ed analisi.

Aumento del tempo di attività

Riduzione dei difetti

Interazione umana

Introduzione di nuoviprodotti

Produttività migliorata Uso ridotto di energia

3.3 Atlas Copco - prospettiveAttualmente l'industria automobilistica sta guidan-do lo sviluppo di concept e processi di produzione e assemblaggio. Lo sviluppo è spinto da requisiti am-bientali, con l'introduzione di linee guida alternative e una forte concorrenza sul mercato, con l'esplosione del numero di modelli e varianti come mezzo per

soddisfare la concorrenza. Queste due tendenze ri-chiedono una maggiore flessibilità nella produzione, considerando che i principali costruttori di autoveicoli si stanno orientando rapidamente verso una visione di “produzione di massa”. Produrre più modelli di auto o persino un mix di auto e moto in una fabbrica

3.1 Mercato e posizionamento di Atlas Copco

3.2 Vantaggi del settore


di assemblaggio rappresenta la nuova tendenza. Per la realizzazione di assemblaggi, la visione di “pro-duzione di massa” si sta concretizzando attraverso nuovi concept in cui le tradizionali linee di montaggio mobili vengono sostituite con nuove soluzioni basate sugli AGV (Automated Guided Vehicles) che consen-tono flussi multipli e flessibili in officina. L’assemblag-gio prevede un flusso principale e percorsi multipli o circuiti aggiuntivi per gestire la differenziazione in modelli e varianti.

Questo richiede anche nuovi concept per la gestione dei flussi di materiale e l'installazione di stazioni con strumenti e software di controllo. Un approccio è il kitting, ovvero la preparazione di kit, di materiali e strumenti che seguiranno l'auto nel flusso durante il processo di assemblaggio.

Tale processo è abilitato da strumenti elettrici wireless che sanno:

n Dove si trovano fisicamente e quale fase del processo eseguire in questa posizionen Quale modello e variante occorre assemblaren Quale materiale o componente montaren Quale vite o bullone usaren Fissaggio degli attrezzin Quale programma di strumenti utilizzare per ogni

serraggio specifico

Tutto ciò deve essere dinamico nei processi attuali di assemblaggio più avanzati.

Il futuro dell'industria automobilistica e di altri settori sta cambiando e nessuno può dire fino a che punto si spingerà lo sviluppo. Emergeranno nuove soluzio-ni e standard. Atlas Copco contribuisce attivamente allo sviluppo insieme ai suoi clienti ed è un partner di fiducia per il supporto durante il viaggio.

Figura: Catena di montaggio flessibile

3.4 Soluzioni Atlas CopcoAtlas Copco fornisce prodotti connessi da oltre un decennio. Nel corso degli anni, la società ha acquisito conoscenze nei processi di assemblaggio connessi e ha una vasta esperienza su come progettare un ecosi-stema connesso. Oggi Atlas Copco è leader di mercato negli strumenti connessi e vanta la più grande orga-nizzazione di servizi di tutti i fornitori di attrezzi. Que-sto conferisce all'azienda una posizione unica in cui non solo può raccogliere i dati ma anche analizzarli. In tal senso, con la sua esperienza nell’assemblaggio e

nel serraggio, l'azienda può fornire linee guida speci-fiche su come migliorare un processo di assemblaggio connesso o suggerire la manutenzione sulla base di analisi prescrittive.

Le comprovate soluzioni di Atlas Copco sono ora ulte-riormente integrate orizzontalmente e condividono i dati senza interruzioni tra tutte le applicazioni che sup-portano il ciclo di vita dell’assemblaggio, dalle applica-zioni che supportano la ricerca e sviluppo, alla produzio-ne e alle applicazioni utilizzate nel servizio e nell'analisi.

Il ciclo integrato include un portfolio di attrezzi, siste-mi e servizi per l’assemblaggio connesso intelligente.

n Programmazione dell’attrezzon Utilizzo dell’attrezzo n Sistema di controllo processon Sistemi di supporto dell'operatore,

sistemi di guida dell'operatoren Controllo qualitàn Sistemi di assistenza e manutenzionen Raccolta e analisi dei datin Servizi basati sui dati

L'architettura integrata e modulare delle applicazioni offre ai nostri clienti due importanti vantaggi:

1. Soluzioni modulabili in cui i clienti iniziano con moduli selezionati ed estendono funzionalità o effettuano un ridimensionamento e si espandono aggiungendo moduli e capacità quando necessario o consentono il ridimensionamento per ampliare il proprio obiettivo

2. Le soluzioni si integrano facilmente con altri sistemi a disposizione del cliente e si allineano senza pro-blemi agli ecosistemi aziendali. Ad esempio, una piattaforma comune per l'analisi dei dati


tecnica per indicatori di allerta precoce (early warning indicators), manutenzione predittiva e rilevamento di anomalie per migliorare la qualità del prodotto finale.

Inoltre, i tempi di attività della produzione sono migliorati dall'aumento dei passaggi “first time right” dei processi. Questo si ottiene mediante un'analisi continua di tutte le deviazioni e dei risultati “non OK”. I dati rilevati dall'analisi vengono quindi utilizzati per eliminare gradualmente le cause alla base di anoma-lie e problemi di varia natura. Ora tutti i componenti, anche in officina, possono essere collegati. Questo è un requisito fondamentale per il Connected Assembly Una volta che un proget-to è stato creato a livello ingegneristico, i suoi dati possono essere trasferiti alla produzione, in modo che le fasi di produzione ed assemblaggio possano essere eseguite conformemente. Dopo aver completato la fase di produzione, la conferma può essere fornita automaticamente e in tempo reale tramite MES o un sistema di controllo della stazione. Inoltre, i produt-tori di macchine utensili possono eseguire la manu-tenzione da remoto dei prodotti utilizzati dai propri clienti grazie alla disponibilità di collegamento per grandi quantità di dati e a basso costo.

Figura: Portfolio Atlas Copco di soluzioni intelligenti connesse

Per supportare la flessibilità della catena di montag-gio, gli attrezzi Atlas Copco possono essere posiziona-ti in officina con elevata precisione. L’attrezzo wireless si caratterizza per un’elevata capacità di elaborazione e per una logica di controllo per eseguire processi di serraggio avanzati. Lo strumento può essere ripro-grammato automaticamente in base alla posizione, al modello del prodotto presso la stazione e al materiale o componente da montare.

Inoltre, tutte le funzionalità degli attrezzi possono es-sere gestite da remoto dal centro di controllo virtuale utilizzando un tablet o uno smartphone.

Lo sviluppo di servizi basati sui dati per la manutenzio-ne, la qualità e l'ottimizzazione dei processi ha raggiun-to un livello in cui i guasti possono essere previsti ben prima che si verifichi un problema e i potenziali proble-mi di qualità possono essere rilevati anche se il processo è stato completato secondo le modalità previste.

Ciò è possibile grazie all'analisi dei dati e all'apprendi-mento automatico. Vengono analizzati grandi set di dati derivati dal serraggio e rilevate eventuali anoma-lie. Questo vuol dire che viene individuata qualsiasi deviazione rispetto ai dati normali, come ad esempio il profilo di coppia. Una deviazione indica che qualco-sa potrebbe essere sbagliato e richiede un’ispezione. Atlas Copco dispone di soluzioni basate su questa


4: Roadmap per implementare il futuro

4.1 L'importanza dello sviluppoMolte aziende manifatturiere stanno lanciando attivamente le tecnologie della quarta rivoluzio-ne industriale su larga scala. Tuttavia, si imbattono frequentemente in un ostacolo quando lanciano progetti pilota e non superano mai la fase di lancio. Di conseguenza non ottengono mai vantaggi in termi-ni di crescita e interoperabilità. Sarebbe necessario evidenziare quanto sia importante non solo estende-re un “caso d'uso” e la tecnica, ma anche riuscire ad estendere diversi “casi d'uso” e tecnologie, al fine di soddisfare gli effetti sinergici. Ecco i motivi alla base di tale esigenza:

n Le aziende sono interessate alle nuove tecnologie e mirano al cambiamento inteso come approccio di innovazione tecnologica anziché approccio dal valore commerciale. È importante comprendere il vantaggio competitivo del modello di business e migliorarlo utilizzando tecnologie avanzate.

n Solitamente i processi decisionali sono lenti al pari dell'implementazione di nuove tecnologie e della creazione di una partnership.

n L'approccio anacronistico di considerare solo il gua-dagno sugli investimenti di capitale. Perfino piccoli importi di capitale.

n Non solo applicare l'approccio bottom-up per i casi in cui si va alla ricerca di piccole aree di miglioramento e quindi avviare i programmi pilota. È molto importan-

te raggruppare tutti gli aspetti su cui i vertici azien-dali puntano e decidere quale direzione prendere, diversamente l’espansione non sarà possibile.

n Anche i problemi di sicurezza e riservatezza dei dati influiscono sull'adozione dell'IoT. Per raccogliere i dati al fine di mettere in atto miglioramenti nella progettazione basati sull'uso, i produttori devono ac-cedere ai dati relativi all’uso dei prodotti da parte dei propri clienti. Ciò può sollevare dei dubbi in merito alla riservatezza poiché è probabile che un produt-tore consideri riservati dettagli specifici sulle perfor-mance aziendali. Questa preoccupazione deve essere superata se si vuole massimizzare l'impatto dell'IoT.

Le ragioni illustrate derivano da una prospettiva com-merciale. Esistono anche sfide digitali per un'ampia adozione dell’IoT e dell’interoperabilità. Citiamo, ad esempio:

n Reti di dati affidabili con capacità sufficiente. Le reti di dati nelle impostazioni di fabbrica devono spesso operare in ambienti con interferenze elettromagne-tiche alquanto rilevanti. Il flusso continuo di dati tra macchine e sistemi di computer remoti nelle confi-gurazioni IoT richiede anche un'elevata larghezza di banda e comunicazioni a lunga distanza.

n La standardizzazione limitata dei dati implica un notevole lavoro di integrazione dei sistemi per

Descrizione dei casiAtlas Copco gestisce una serie di progetti pilota con i principali co-struttori di automobili e mezzi pesanti per sviluppare soluzioni basa-te sui dati per l'ottimizzazione della produzione e la manutenzione predittiva. La soluzione si serve della gamma di strumenti esistente e dei dati che questi strumenti generano fin da subito. Il centro della soluzione è costituito dall'intelligenza artificiale, dall'apprendi-mento automatico e dalla potenza del Cloud computing. L'idea è di rilevare anomalie nei dati relativi al serraggio da tutti gli strumenti e dalle stazioni di una linea di produzione di montaggio. Un'anomalia nei dati indica che qualcosa nel processo è avvenuto in modo errato e richiede un’ispezione, anche se il processo è stato eseguito secondo le modalità previste. (Casi d'uso) per diverse situazioni di manuten-zione e miglioramenti del processo di produzione sono correlati con vari algoritmi di analisi e set di dati. La correlazione tra dati e (casi d'uso) viene costantemente migliorata facendo ricorso all'apprendi-

mento automatico e all'analisi dei dati. Nel progetto pilota viene utilizzata un'app per tablet o smartpho-ne, utile a presentare i risultati dell'analisi. Ad esempio: quali pro-dotti necessitano di ispezione? Quali attrezzi necessitano di manu-tenzione? Una funzione più avanzata è quella di fornire delle linee guida sulle modifiche al programma dell’attrezzo di serraggio per migliorare sin dalla prima volta la produttività in modo definitivo.

I vantaggi per i clienti includono• Capacità di identificare le esigenze di manutenzione in base

all’analisi predittiva• Capacità di ottimizzare le performance dei processi per migliorare il first time right• Capacità di rilevare potenziali deviazioni di qualità del

prodotto finale


raggruppare dati provenienti da più fonti. Oltre a questa sfida, ce n’è un’altra nell’ambito di connet-tività ed archiviazione. Le questioni riguardanti la proprietà dei dati all'interno e tra le organizzazioni possono costituire un ostacolo per l'aggregazione.

n Una volta terminata l’aggregazione dei dati, arriva la sfida più grande di tutte: analizzare i dati per ottenere informazioni fruibili. I dati generati richie-dono una programmazione sofisticata e spesso per-

sonalizzata, oltre a competenza sia nell'analisi che nei macchinari e nei processi monitorati dai sensori.

4.2 Modello di maturità Le aziende stanno adottando l’Industria 4.0, e il livello di adattamento può essere illustrato con un modello di maturità. Nel modello, sei dimensioni descrivono l'adattamento all’Industria 4.0.

Le caratteristiche di tre livelli di maturità principali sono descritte nel grafico seguente

Technology and equipment

The use of sensors and actuators in equipment, tools and materials. Degree of robotization and automation

Connectivity between sensors, actuators and IT systems.Availability of network, cyber security, communication standards and policies, third party access to equipment and data

Product and process speci�cations that can be measured. Modi�cation of product and process speci�cation based on insights from data analytics.

The eco-system of operations and control systems, ERP and MES systems, data storage and analysis solutions. Edge and Cloud computing

Ability to adopt to and operate in a changing environmentApproach and organisation for a learning agile company

Industry 4.0 strategy linked to the creation of business value. Articulating what is it we want to achieve, what is the problem, opportunities, and business case

Dimension Description

Strategy

Organisation and culture

IT systems

Product data

Connectivity

Le aziende dovrebbero impegnarsi nello sviluppo del-lo stesso livello di maturità per ciascuna dimensione prima di investire ulteriormente nello sviluppo di una di esse. Dunque, le apparecchiature avanzate dotate di sensori e la possibilità di un controllo a distanza non funzioneranno senza una connettività sicura e ad alta velocità.

In secondo luogo, è importante comprendere la disponibilità generale delle apparecchiature per

l’Industria 4.0. Ciò include la misura in cui è possibile controllare gli attuali dispossitivi tramite automazio-ne e integrarle nel sistema operativo più ampio. Dove è possibile aggiungere sensori e attuatori alle appa-recchiature esistenti e quali devono essere sostituite. Una postazione di lavoro completamente autonoma può essere una visione lontana, ma è bene avere un’i-dea di ciò che tale visione potrebbe essere e dei suoi potenziali benefici.

Dimensione Descrizione

Tecnologia eattrezzatura

Organizzazione e cultura

Connettività

Dati prodotto

Sistemi IT

Strategia

L'uso di sensori ed attuatori in apparecchiature, strumenti e materiali.Grado di robotizzazione ed automazione

Specifiche di prodotto e processo che possono essere misurate. Modifica delle specifiche di prodotto e di processo basata su approfondimenti derivanti dall'analisi dei dati.

Capacità di adattarsi ed operare in un ambiente in cambiamen-to. Approccio e organizzazione per una società ad apprendi-mento facile.

L'ecosistema di operazioni e sistemi di controllo, sistemi ERP e MES, soluzioni di archiviazione e analisi dati. Edge e Cloud computing.

Strategia Industria 4.0 legata alla creazione di valore aziendale. Stabilire il nostro obiettivo, capire problema, opportunità e caso aziendale

Connettività tra sensori, attuatori e sistemi IT. Disponibilità di rete, cyber security, standard di comunicazione e politiche, accesso di terzi ad apparecchiature e dati


Figura: Modello di maturità per Industria 4.0

La roadmap per Industria 4.0 e Smart Connected As-sembly è diversa per ogni azienda. Dovrebbe guidare un'azienda dal punto di partenza individuale all’o-biettivo desiderato. Questo è un viaggio esplorativo per la maggior parte delle aziende poiché è necessa-rio testare e valutare nuove tecnologie ed opportu-nità. Parallelamente, devono essere sviluppate nuove capacità organizzative.

La roadmap tecnologica può servire da riferimento per una valutazione delle capacità attuali e facilitare la discussione a livello di ambizione e capacità future richieste.

Ecco i fattori di successo nella progettazione di una ro-admap per implementare il concept dell’Industria 4.0:

n Assicurarsi di risolvere un problema aziendale, spin-ti dalla domanda o dalle esigenze aziendali

n Pensare ad una soluzione per il quadro generale; in che modo le soluzioni a più punti opereranno insieme per raggiungere l'obiettivo “interoperabilità”?

n Idea chiara della soluzionen Implementare una serie di “casi d'uso” per ottenere

maggiore impatton Apprendere e adattarsi velocemente

Atlas Copco ha vasta esperienza e know-how nel supportare i clienti nella progettazione e nello svi-luppo di soluzioni di Industria 4.0 e Smart Connected Assembly. Un approccio sistematico allo sviluppo e

all'implementazione delle strategie di Industria 4.0 garantisce vantaggi e allineamento per l'azienda. Questo know-how è esemplificato in due roadmap presentate di seguito:

n Roadmap - Esplorare l’Industria 4.0, dedicata ai nuovi arrivati

n Roadmap - Passare da progetti pilota che esprimo-no il concept aziendale a soluzioni industrializzate

Esplorare l’Industria 4.0 dedicata ai nuovi arrivatiIn questa sezione viene delineato uno scenario e una roadmap per un'azienda che ha raggiunto il livello di maturità “nuovi arrivati”. L'obiettivo per le aziende per la categoria dei “nuovi arrivati” è in genere quello di apprendere ed esplorare le nuove tecnologie e di identi-ficare i punti nel processo di produzione in cui possono essere applicati i concept dell’Industria 4.0. Non è ne-cessariamente collegato all’ambito in cui questi concept apporteranno i migliori benefici a livello aziendale.La maturità è descritta usando le sei dimensioni:

n Tecnologia ed attrezzature n Connettività n Dati del prodotto n Sistemi informatici n Organizzazione e cultura n Strategia

La tecnologia e le attrezzature sono normalmente al centro di uno sviluppo iniziale, ma è importante

4.2 Roadmap per Smart Connected Assembly

Innovazione digitale limitata Progetti pilota limitati per l’Industria 4.0• Uso limitato di sensori• Mancanza di connettività in officina• Dati del prodotto insufficienti per l'automazione• Isole di sistemi IT in fabbrica• Funzionalità di digitalizzazione limitate• Mancanza di digitalizzazione o strategia

Industria 4.0

Alta innovazione digitale Più progetti pilota Industria 4.0• Sensori e attuatori in uso• Connettività parziale e rete• Dati sui prodotti e sui processi

specifici per l'automazione• Struttura finale IT in crescita e sistemi

IT parzialmente integrati• Cultura innovativa e competenze

digitali in crescita• Strategia dell’Industria 4.0 focalizzata

su esplorazione e apprendimento

Miglioramenti delle performance ottenuti grazie all'innovazione digitale Industria 4.0 implementata su larga scala• Robotizzazione ed automazione• “Tutto” connesso tramite comunicazione sicura• Specifiche di prodotto e del processo

ottimizzate• Ecosistema di sistemi IT e operativi,

inclusi Edge e Cloud computing• Apprendere la cultura “agile” (flessibile)• Strategia di Industria 4.0 collegata al

valore commerciale

Nuovi arrivati

Livello intermedio

Leader


Digitalisation Industry 4.0

Value

Computerisation Connectivity

Seeing

Visibility

Understanding

Transparency

Being Prepared

Predictive capability

Self-Optimising

Adaptability

What happened?

What is happening?

What willhappen?

How can autonomous

response be achieved?

Figura: Fasi del percorso di sviluppo di Industria 4.0. Fonte: RWTH Aachen - Università tecnica di Aquisgrana

comprendere il valore commerciale alla base dello sviluppo. Le aziende dovrebbero individuare i punti in cui è possibile aggiungere sensori di processo median-te un aggiornamento delle apparecchiature esistenti o sostituendole. La connettività tra sensori, sistemi IT e archiviazione dei dati deve essere stabilita per l’obiettivo del pro-getto pilota. Gli standard di comunicazione e le solu-zioni di sicurezza dovrebbero essere parte integrante dell’obiettivo. Tuttavia, un progetto pilota autonomo è un buon punto di partenza e richiederà sicurezza e standardizzazione meno sofisticate.

L'importanza di dati di prodotto adeguati è spesso sottovalutata e dati relativi a prodotto e processo non dettagliati a sufficienza possono essere un ostacolo che richiede uno sforzo significativo per poterlo superare. Ad esempio, la qualità dell’assemblaggio può essere mi-surata con elevata precisione utilizzando sensori diversi. Nonostante ciò, si presume che esista una definizione della qualità desiderata, ad esempio quale coppia e angolo sono richiesti durante il serraggio della vite.

Nelle fasi iniziali è meno importante integrarsi con i sistemi di controllo e altri sistemi IT. Normalmente, le aziende “nuove arrivate” non dispongono nemmeno dei sistemi giusti per supportare i concept dell’In-dustria 4.0. Dovrebbero limitare la soluzione IT a un livello sufficiente a sostenere i concept che vengono esplorati e valutati.

L'implementazione dei concept dell’Industria 4.0 è un percorso di sviluppo e cambiamento per qualsia-si azienda, anche se la fase iniziale avrà un impatto organizzativo limitato. Un obiettivo chiave della fase iniziale è l'apprendimento di nuovi concept, e le aziende dovrebbero impegnarsi per ottenere

un'organizzazione, una cultura di collaborazione e la capacità di prepararsi ai cambiamenti in arrivo.Da un punto di vista strategico, l'approccio dei nuovi ar-rivati dovrebbe essere quello di esplorare e apprendere la nuova tecnologia e di sviluppare un quadro di come i concept dell’Industria 4.0 possano apportare vantaggi all'azienda in una serie di “casi d'uso”. Questi “casi d'u-so” serviranno da input per lo sviluppo della strategia e la formulazione di una roadmap per il futuro.

Roadmap - Migliorare la qualità attraverso servizi basati sui dati (progetto pilota autonomo)Pianificare un'analisi iniziale in tre passaggi:

n Valutazione della maturità attuale (come descritto in precedenza)

n Opportunità per miglioramenti e posizione futu-ra desiderata. Ad esempio, miglioramento della qualità grazie ad attrezzi collegati e nei controlli di processo, integrati dal sistema di error proofing

n Roadmap con attività per colmare il divario tra la situazione attuale e quella futura

Utilizzare un approccio flessibile in cui la soluzione si sviluppa attraverso iterazioni e una serie di prodotti minimi realizzabili per dimostrare la funzionalità e ogni aspetto delle soluzioni in modo graduale.

Selezionare l'obiettivo, ad esempio una cella o stazione (o un processo di assemblaggio) e un prodotto.Al termine di questa roadmap, le aziende dovrebbero disporre di una soluzione funzionante per migliorare la qualità in un processo di assemblaggio. Inoltre, l'azien-da ha acquisito esperienza e dimostrato risultati per de-terminare il valore commerciale di questo “caso d'uso”. Si tratta dunque di elementi importanti per pianificare la fase successiva del suo sviluppo dell’Industria 4.0.

Digitalizzazione

ComputerizzazioneConnettività

Industria 4.0

Cosa è successo?

Vedere

Capire

Essere pronti

Auto-ottimizzazione

Visibilità TrasparenzaCapacità

predittiva Adattabilità

Cosa stasuccedendo?

Cosa succederà?

Come si ottiene una risposta autonoma?


Figura: Roadmap illustrativa per migliorare la qualità attraverso servizi basati sui dati

Passaggio da progetti pilota, che esprimono il concept aziendale, a soluzioni industrializzateIl secondo scenario è rivolto alle aziende che hanno eseguito una serie di progetti pilota per apprendere e testare vari concept dell’Industria 4.0. In molte azien-de questi progetti pilota hanno costituito soluzioni separate ed isolate volte a cogliere un'opportunità in una fase di un processo o nell’ambito della catena del valore per un prodotto specifico.

Una considerazione chiave per passare da progetti pilota ad un più ampio adattamento dell’Industria 4.0 è l'allineamento nel processo di produzione o nella catena del valore e tra i diversi gruppi di prodotti deri-vanti dai processi di produzione.

Per compiere questo passo avanti, un'azienda deve allineare i singoli progetti pilota e “casi d'uso” ad un livello superiore. Lo scenario preferito consiste nel focalizzarsi su un gruppo di prodotti e sull’intero pro-cesso di produzione o sulla catena del valore per que-sto gruppo di prodotti. Di conseguenza, è possibile che alcuni progetti pilota debbano essere rielaborati concentrandosi sul nuovo obiettivo. Pertanto, il primo passo privilegiato in un più ampio adattamento dell’Industria 4.0 è garantire che i concept pilota fun-zionino insieme applicando e facendo confluire tutti i concept in un gruppo di prodotti o in un processo di produzione. Ciò significa che per ogni fase della catena del valore e un gruppo di prodotti vengono dimostrati i “casi d'uso” e le soluzioni tecniche.Gli strumenti e gli attrezzi di produzione dispongono già di numerosi sensori e attuatori in grado di comu-nicare. Sarebbe necessario concentrarsi sulla defini-zione degli standard e delle principali tecnologie che

le varie soluzioni devono rispettare durante il pro-cesso produttivo per poter condividere dati e risorse. Inoltre, la robotizzazione e l'automazione vengono introdotte nel sistema.

È necessario garantire le performance della connettività per consentire l’implementazione delle soluzioni e svi-luppare soluzioni e politiche di Cyber security, in parti-colare le modalità di gestione dell'accesso di terzi e dei rischi associati. Le aziende disposte ad offrire a fornitori e partner l'accesso ad attrezzature e dati richiedono protezione da accessi non autorizzati e attacchi, come i ransomware, attraverso questi punti di accesso.

Le specifiche del prodotto esistono ad un livello in cui le tolleranze e il serraggio possono essere digitalizzati ed elaborati dalle apparecchiature di produzione e dagli strumenti di assemblaggio. Gli stessi dati sono condivisi anche dalle soluzioni di garanzia di qualità e di error proofing. Un possibile sviluppo consiste nel definire un processo per modificare i dati di prodotto o le specifiche del processo di produzione in base alle informazioni acquisite dall'analisi dei dati.

Per realizzare i vantaggi dei vari “casi d'uso” è fon-damentale un sistema IT integrato. La moderna architettura IT enfatizza la modularizzazione e lo scollegamento per consentire flessibilità ed elasticità. Dunque, le capacità aziendali fornite da processi e si-stemi di supporto dovrebbero avere un obiettivo ben definito implementato come modulo che comunica e condivide i dati attraverso un'architettura orientata ai servizi. Uno dei vantaggi è che i sistemi legacy esisten-ti continueranno a fungere da spina dorsale e potran-no essere aggiunte nuove funzionalità integrando i moduli man mano che si presenta la necessità di ulteriori funzionalità.

Conceptual design & prerequisites

MVP 1 Semi-manual foundation

MVP 2 Error proo�ng

capability

MVP 3 Early warning

capability

Assembly process analysis

Quality improvement

strategy

End-2-end conceptual design

Speci�cations to drive quality

Tools with sensors

De�ne connectivity

De�ne analysis capability

Program process(manual)

Data capturing

Data analysis

Corrective action (manual)

Equipment and tools with sensors

Technology for connectivity

Identify early warning indicators

Early warning signalling process

Early warning system /module

Signalling system

Data storage and processing

Error proo�ng activities

Analysis �and tighte-ning �know-how

Error proo�ng process

Error proo�ng system /module

Capa

bilit

ies

Tech

nolo

gy

Design concettuale & prerequisiti

Processo del pro-gramma (manuale)

Acquisizione dati Attività di error proofing

Analisi e know-how serraggio

Identificare indicatori di allerta

precoce

Processo disegnalazione di allerta precoce

Sistema/modulo di allerta precoce

Sistema disegnalazione

Processo di error proofing

Sistema/modulo di error proofing

Analisi dati

Azione correttiva (manuale)

Attrezzatura e at-trezzi con sensori

Tecnologia per la connettività

Analisi processo assemblaggio

Base semi-manuale

Capa

cità

Tecn

olog

ia

Capacità di error proofing

Capacità di allerta precoce

Strategia per miglioramento

qualità

Design concettuale end-to-end

Specifiche per la qualità

Attrezzi con sensori

Definire laconnettività

Archiviazione ed elaborazione dati

Definire le capacità analitiche


Quando un’azienda si adatta all'Industria 4.0, le operazioni della forza lavoro cambieranno. Le ricer-che principali indicano che la domanda di risorse non scomparirà poiché le operazioni rimosse verranno sostituite da operazioni più avanzate. Pertanto, le aziende dovrebbero continuare a costruire una cultu-ra e un'organizzazione che sia disposta e in grado di adattarsi ad un ambiente in evoluzione. La strategia per un'azienda che mira a passare dai progetti pilota all'adattamento a livello aziendale dovrebbe avere una visione a lungo termine, incen-trata ad esempio sulla “produzione di massa” e un approccio elastico e flessibile alle soluzioni e al modo in cui implementare le opportunità. Un'area chiave per l’espansione è l'architettura aziendale e la proget-tazione dell'ecosistema di sistemi, apparecchiature e infrastrutture IT. Al momento esiste una convergenza di sistemi e soluzioni del produttore delle apparec-chiature, del software ERP e dei sistemi di produzione. Questi sistemi precedentemente separati con fun-zionalità non concorrenti si stanno ora adattando all’Industria 4.0 e stanno sviluppando funzionalità sovrapposte. A tal proposito, le aziende dovrebbero fare alcune scelte strategiche.

Sviluppo della roadmapPer estendere una soluzione a livello globale, per ridur-re i costi di manutenzione, ad esempio, sarà necessaria una soluzione industrializzata e una solida gestione. Predisporre una serie di “casi d'uso” per l'intera catena di montaggio con più stazioni e processi eseguiti per diversi gruppi di prodotti sulla catena. Lo sviluppo della roadmap inizia con una valutazione iniziale per deter-minare le esigenze di sviluppo e modifica.

Iniziare con un'analisi di partenza che includa:

n Valutazione della maturità attuale (come descritto in precedenza)

n Lanciare un gruppo di prodotti e assicurarsi che ogni fase del processo di produzione sia migliora-ta da almeno due "casi d'uso" basati sui concept dell’Industria 4.0

n Sviluppare una soluzione end-to-end di alto livello e definire dove e come realizzare le diverse e nuove abilità

n Valutare le lacune nelle sei dimensioni e definire le esigenze di sviluppo per allinearle ad un livello di maturità 2.5 per ciascuna dimensione

n Roadmap con attività per colmare il divario tra la situazione attuale e quella futura

La roadmap è un approccio progettato per coordina-re un insieme di singoli progetti pilota in una soluzio-ne coerente che migliorerà tutte le parti del processo di produzione. Inoltre, le soluzioni pilota sono alline-ate sulle tecnologie preferite e industrializzate per garantire soluzioni stabili e sicure in grado di esten-dersi su scala globale.

Step 2 Industrialise the

concepts

Step 1Pilot all concepts on one production line

Step 3Design deployment

approach

Step 4 Roll-out and scale

concepts

Pilot multiple “use cases” to improve each step of one production line

Design end-2-end high-level solution

Assess gaps and de�ne

development needs

“Use cases” and integrated concepts

veri�ed

Upgrade or replace pilot solutions

with industrialised solutions capable

of scaling

De�ne deployment strategy

• Big bang v.s. agile• Geography

• Product group

Execute on the approach and plan designed in step 3

Establish governance of the solution

Establish connectivity

Industrialised solution established

Mobilise receiving units

Concepts scaled

Design repeatable deployment project

Upgrade local equip-ment and tools

Establish deployment

core team

Deployment strategy and organisation

establishedFigura: Roadmap illustrativa per implementare un concept di Industria 4.0

Possibile approccio per implementare una soluzione

Fase 1 Lanciare tutti i concept su una

sola linea di produzione

Fase 2 Industrializzare

i concept

Fase 3 Approccio all’applicazi-

one del progetto

Fase 4 Applicazione ed imple-

mentazione concept

Lanciare “casi d’uso” multipli per

migliorare ogni fase di una linea di

produzione

Progettare soluzione di alto livello end-

to-end

Valutare le lacune e definire necessità di

sviluppo

“Casi d’uso” e concetti integrati verificati

Aggiornare o sostituire soluzioni pilota con

soluzioni industrializza-te volte all’implemen-

tazione

Stabilire la gestione della soluzione

Soluzione industrializ-zata stabilita

Stabilire la connettività

Definire strategia di applicazione

• Big Bang v.s. agile • Geografia

• Gruppo prodotto

Sviluppo progetto di utilizzo ripetibile

Stabilire core team per utilizzo

Strategia di utilizzo ed organizzazione stabilita

Da eseguire su ap-proccio e progetto

della fase 3

Aggiornare stru-menti ed attrezzi

locali

Mobilitare unità in entrata

Conceptimplementati

9833

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Atlas Copco Italia S.r.l. Divisione Utensili IndustrialiVia Galileo Galilei n. 40Tel.: 02.61799 1www.atlascopco.it

smart connected assembly – powered by data...per migliorare il proprio settore manifatturiero e...

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