Smart manufacturing 2020, ecco tutte le innovazioni

Redazione - Sew-Eurodrive

Lo Smart Manufacturing si attesta tra i principali motori di trasformazione degli ultimi anni, con moltissime imprese che hanno intrapreso percorsi di digitalizzazione degli stabilimenti produttivi. Internet of Things, Industrial Analytics e cloud computing sono solo alcuni degli ambiti tecnologici e applicativi dove si sta concentrando l'innovazione di fabbrica. Ma quali sono le novità per il 2020 e cosa bisogna aspettarsi dai prossimi sviluppi?

Industria 4.0: l'innovazione è qui e ora
La rivoluzione della Smart Factory è oggi una realtà per moltissime aziende produttrici, con un giro di affari che ormai tocca cifre a nove zeri anche nel nostro Paese. Secondo l'Osservatorio del Politecnico di Milano, il mercato italiano dei progetti legati all'Industria 4.0 vale attualmente 3,2 miliardi di euro. A livello globale, Capgemini prevede che nel 2020 la metà degli oggetti sarà intelligente (connessa e comunicante) e il fatturato delle iniziative di Smart Manufacturing si attesterà a quota 685 miliardi di dollari.
Moltissimi sono i progetti già realizzati dalle aziende soprattutto in ambito Industrial Internet of Things (per connettere i macchinari alla rete) e cresce la consapevolezza della disruption portata dalla digitalizzazione della fabbrica: in Italia, sempre secondo l'ateneo meneghino, l'80% delle imprese (il campione intervistato è composto da 192 organizzazioni grandi, piccole e medie) ritiene che lo Smart Manufacturing rappresenti una vera e propria rivoluzione in grado di portare novità radicali.
Con uno sguardo al futuro, le principali evoluzioni dell'Industria 4.0 si svilupperanno sulla direttrice degli analytics, della realtà aumentata e dei digital twin che apriranno la strada a interessanti applicazioni votate all'efficienza dei processi manifatturieri.

Analytics per la manutenzione predittiva e oltre
Le soluzioni analitiche rappresentano la chiave per monetizzare l'ammodernamento degli impianti manifatturieri.
Il primo passo è stato dotare i macchinari di connettività e funzionalità di edge computing: a bordo macchina vengono applicati sensori IoT per la raccolta e la trasmissione in rete delle informazioni; questi sensori vengono, infatti, installati sui motori elettrici delle soluzioni di automazione, permettendo di selezionare i "right data" (ovvero le informazioni pertinenti alle finalità analitiche come velocità, potenza eccetera) direttamente dalla fonte. In sostanza, è possibile effettuare alla periferia la scrematura e un'elaborazione preliminare delle informazioni con risultati in real-time. Il volume dei dati trasmessi si riduce drasticamente, evitando il sovraccarico della rete, e si ottiene una maggiore rapidità di analisi, non pagando lo scotto della latenza (il tempo necessario per trasmettere i dati ai processori centrali).
Il passo successivo all'implementazione delle funzionalità IoT è lo sviluppo di applicazioni per la manutenzione predittiva e prescrittiva.
I dati raccolti dai sistemi e dalla componentistica dell'impianto vengono elaborati in tempo (quasi) reale per restituire informazioni utili a intercettare guasti e malfunzionamenti. Gli analytics insomma permettono di predire eventuali situazioni critiche e consentire interventi tempestivi, ma il futuro va anche oltre: i sistemi intelligenti suggeriscono le azioni da intraprendere per scongiurare potenziali crisi (funzionalità prescrittive) e innescano una serie di automatismi di regolazione per adattare l'impianto e prevenire i guasti (ad esempio, modulando la velocità degli azionamenti in base al tipo di produzione).

Robot collaborativi e veicoli a guida autonoma
Nel 2020 e negli anni a seguire, il supporto delle macchine di automazione intelligenti si intensificherà: all'interno delle fabbriche, gli operatori lavoreranno sempre più a fianco di Robot collaborativi (cobot) e Automated Guided Vehicles (AGV).
Nel primo caso, si tratta di macchinari antropomorfi dotati di telecamere, bracci meccanici e utensili, che permettono di svolgere semplici task come le attività di picking. Grazie alle funzionalità di machine learning, apprendono i compiti da svolgere direttamente sul campo e non necessitano di programmazione a monte.
Gli AGV invece oltre a garantire la movimentazione delle merci lungo percorsi flessibili, possono fungere anche da banco di lavoro per operazioni come l'assemblaggio dei componenti. Consentono così di adattare rapidamente la fabbrica alle varie produzioni, senza la necessità di onerosi cambiamenti infrastrutturali.

Digital Twin per la progettazione degli impianti
Sempre più spesso si sente parlare di Digital Twin nel contesto dello Smart Manufacturing. Grazie a software specifici (con funzionalità di modellazione multifisica, data analytics,