Sono quasi vent’anni che la trasformazione digitale delle aziende manifatturiere è in corso ed il prossimo passo sembra essere la digitalizzazione dell’intero processo di business, dal design di prodotto alla logistica, fino alla digitalizzazione del prodotto stesso. Chi non sta al passo uscirà dal giro? Il processo evolutivo insegna questo.

Digitalizzazione del processo vuol dire migliorare la qualità del prodotto, aumentare la produttività degli impianti e rendere più performante l’organizzazione. Attraverso sistemi sempre più digitalizzati è possibile inoltre introdurre nel mercato piccole serie di prodotti con qualità e prezzi paragonabili a quelli delle grandi serie, ma organizzate su specifiche del cliente finale. Un gran cambiamento che può favorire le PMI, tessuto fondamentale del panorama produttivo italiano.

Ma mentre il controllo qualità, in una produzione massiva, è eseguito a campione, su poche unità rispetto a migliaia di prodotti realizzati, nelle piccole serie ad elevata qualità, lo stesso controllo può e deve essere eseguito su ogni singolo prodotto. Un’operazione che senza tecniche di digitalizzazione richiederebbe alti costi e che non consente una raccolta dei dati essenziali e funzionali. La soluzione più efficace risiede nell’Iot, acronimo di Internet of things oramai abusato, ma pilastro di un vero sistema di industria 4.0.

Iot inerente al prodotto, finalizzato a comunicare una serie di informazioni lungo il ciclo di vita dello stesso, ma puntato, inoltre, verso ogni passaggio produttivo (pensiamo ad esempio ai sensori o alla strumentazione che in genere si occupa del controllo qualità) per ottenere le informazioni in tempo reale su ciò che sta accadendo nella produzione di ogni singolo pezzo.

Questo salto generazionale presenta due fondamentali criticità:

  1. Certificare l’affidabilità del dato che ogni oggetto (finito, sensore o attrezzatura che sia) poiché rappresenta l’origine dell’informazione che genererà tutto il seguito dei dati;
  2. Gestire l’immenso flusso di dati (i cosiddetti Big Data) che scaturiranno dalla rete di oggetti Iot connessi ad un impianto industriale e coglierne le informazioni rilevanti che vi si annidano.

Se si utilizza un approccio integrato è possibile individuare una soluzione a queste due esigenze.

Rispetto al primo punto è fondamentale che gli oggetti Iot rispondano alle seguenti caratteristiche:

  1. Possibilità di auto/identificarsi degli oggetti Iot nel sistema;
  2. Possibilità per gli oggetti Iot di segnalare il proprio stato di funzionamento in modo tale da interpretare i dati prodotti;
  3. Possibilità di ricevere comandi operativi da parte dell’oggetto Iot per attivare azioni, test di funzionamento approfondito e rilasciare feedback;
  4. Il firmware o software dell’oggetto Iot in questione deve essere in grado di ricevere aggiornamenti;
  5. Potrebbe essere necessario un utilizzo di tecniche di criptografia sofisticate per evitare che i dati critici possano essere manomessi prima di raggiungere il repository;
  6. Serve utilizzare certificati di sicurezza mediante i quali l’oggetto Iot possa criptare i dati, identificarne i sistemi di controllo ed ottenere le configurazioni di base.

Rispetto al secondo punto non bastano i Big Data Repository, sufficienti per gestire il solo flusso di informazioni, ma è necessario affidarsi a un’applicazione complessa, in grado di controllare sia il processo di produzione dei dati stessi che una loro pre-analisi e strutturazione in informazioni utili. Serve, quindi, una piattaforma con determinate caratteristiche per gestire una vera struttura 4.0:

La piattaforma Iot deve:

  1. Poter fornire automaticamente le configurazioni iniziali all’oggetto e al software progettato per svolgere determinati compiti;
  2. Garantire una connettività sicura degli oggetti Iot per comunicare le informazioni e ricevere installazioni remote e backup;
  3. Monitorare e controllare gli oggetti Iot;
  4. Poter aggiornare in modo massivo gli oggetti Iot;
  5. Raccogliere i dati in modo sicuro e senza rischio di dispersione delle informazioni;
  6. Fornire strumenti di descrizione di “eventi significativi” in grado di produrre nuovi dati, allarmi, messaggi o invio di dati ad altre applicazioni;
  7. Poter profilare utenti umani e applicativi a cui vengono garantite determinate funzionalità operative sulla piattaforma, device e dati;
  8. Auto-monitorarsi.
  9. Essere integrata con il sistema informativo aziendale.

Si parla di sistemi realmente innovativi, inseribili in un contesto di Industria 4.0, sul quale sta puntando anche il Governo che, per le imprese che innovano, ha raddoppiato il superammortamento al 250%. Porte aperte, quindi, per le attività che investono in beni strumentali ed i relativi software collegati e che scelgono la tecnologia per migliorare il proprio business.

Sonar Italia fornisce soluzioni integrate in ottica Industria 4.0 che rispondono alle caratteristiche finora enunciate e strutturate in modo tale da gestire e monitorare ogni attività e ogni informazione in modo integrato, in tempo reale e poggiando su solide infrastrutture dati.

La soluzione Sonar Enterprise, è un erp elaborato su algoritmi rispondenti alle esigenze di un’industria che s’interfaccia con le soluzioni più innovative e performanti del momento.