Quando si parla di Industrial IoT, ossia Industrial Internet of Things (IIoT) si intende, in senso generale, l’evoluzione dei sistemi di controllo distribuiti o Distributed Control System, Dcs, un costrutto che si basa sui dati e su controllori distribuiti lungo tutte le isole di produzione affinché il blocco temporaneo di uno di questi non possa inficiare sulla capacità di controllare il sistema nel suo insieme.
Cosa si intende per Industrial IoT
Industrial IoT (IIoT) è un nome contenitore, al cui interno ci sono sensori e dispositivi connessi tra loro e contemporaneamente a una rete, oltre a essere connesse ad applicazioni industriali specifiche. Una interconnessione che consente e facilita la raccolta, lo scambio e l’analisi dei dati.
Non guarda soltanto all’interno dell’impresa ma la considera come sistema aperto e consente anche di dialogare con fornitori e clienti, tipicamente per l’ordinazione di materie prime just in time e lo scambio di informazioni circa lo stato di avanzamento della produzione e dell’evasione degli ordini.
Il mercato dell’IIoT è denso di player e prodotti hardware e software, tutti riconducibili però a tecnologie che rientrano nell’ambito dell’automazione industriale, tra cui:
- cloud computing
- edge computing
- stampa 3D
- robotica industriale
- Intelligenze artificiali (AI)
- machine-to-machine,
- Big data
- cognitive computing
- tecnologie mobili
- dispositivi IoT propriamente detti
Un argomento ampio che merita approfondimenti per inquadrarlo meglio.
Qual è l’obiettivo principale dell’industrial IoT
L’uso dell’IIoT permette di migliorare l’efficienza e la produttività, con un occhio alla compressione dei costi, alla riduzione dei problemi che possono derivare da fermi macchina o da disallineamenti degli equilibri tra approvvigionamento e produzione. L’ottimizzazione della produzione e dei suoi cicli non è la sola prerogativa principale dell’IIoT, votato anche alla capacità di fare analisi predittive ed elaborare dati in tempo reale da declinare alla sicurezza fisica delle persone e a quella dei dati e delle infrastrutture aziendali.
Tutto ciò permette alle imprese di essere più competitive e di non rimanere ai margini dei mercati nei quali operano. L’IIoT, sconfinando per un attimo nella filosofia economica, contribuisce a dimostrare che il futuro non è più la mera continuazione della linea retta che lo unisce al passato ma che c’è un punto di rottura nel quale l’evoluzione cambia completamente i paradigmi.
Industrial IoT: campi di applicazione
L’IIoT include una quantità di tecnologie e metodologie trasversali che ben si sposano con diversi contesti, qui ne citiamo alcuni:
- Produzione: è il comparto in cui l’IIoT è più diffusa perché è in grado di permettere a tutte le macchine di lavorare in concerto, monitorare e prevedere i problemi e quindi ridurre le interruzioni nei processi produttivi
- Supply chain: strettamente collegata alla produzione, è un’altra facoltà indotta dall’IIoT. I sensori applicati alle macchine permettono di gestire l’inventario e quindi di ordinare i materiali per la produzione prima che si esauriscano. Questo permette una minore immobilizzazione di capitali e sgrava i collaboratori deputati al riapprovvigionamento
- Marketing e retail: sapere in ogni istante quali prodotti figurano tra i più venduti e quali invece necessitano di una spinta (tipicamente una riduzione di prezzo). Oltre alle promozioni intelligenti l’IIoT può aiutare a disporre la merce nei negozi e nelle vetrine, mettendo più facilmente a disposizione dei clienti ciò che cercano
- Gestione edifici: i sensori tendono all’efficientamento dell’impiego di energie, per esempio illuminando e riscaldando solo gli ambienti in cui ci sono persone. Allo stesso modo possono prevedere guasti e malfunzionamenti e persino monitorare gli accessi agli immobili, al fine di aumentare la sicurezza fisica.
A questi comparti si può aggiungere la sanità, che però meriterebbe un approfondimento a parte poiché tema di spessore e di importanza rilevante.
Possiamo citare l’uso dei Digital twins che, per lungo tempo, è stato destinato all’ingegnerizzazione e alla produzione industriale: l’uso dei gemelli digitali sta conquistando posizioni anche negli ospedali. Una copia digitale di un individuo permette di testare cure prima di somministrarle al paziente, simulare interventi chirurgici e valutarne le conseguenze, così come può essere utile nel percorso post-operatorio e nella degenza più in generale.
Come l’Industrial IoT sta cambiando l’industria manifatturiera
Argomento complesso che affrontiamo sfruttando l’Industrial Internet of Things Report 2023, secondo il quale, le aree principali sono tre:
- Il miglioramento delle prestazioni operative
- La maggiore flessibilità
- La gestione della conformità e della sicurezza
Entrando nel merito, ci si rende conto che contribuiscono a dare forma al contesto attuale.
Migliorare le prestazioni operative
L’IIoT offre strumenti utili a restituire in tempo reale lo stato degli indicatori chiave delle prestazioni delle unità produttive, tra i quali i più rilevanti riguardano lo stato dei macchinari, il costo dei materiali e la qualità dei prodotti. Si ottiene così un miglioramento delle capacità produttive, una riduzione dei rischi e dei costi generali.
Uno degli aspetti che rientra in questo spettro è quello della manutenzione predittiva la quale, partendo dall’analisi dei dati raccolti dai sensori, riesce a stabilire con anticipo quali parti dei macchinari necessitano manutenzione o di sostituzione.
Maggiore flessibilità
I mercati tendono a cambiare, in alcuni casi anche in modo repentino. L’industria deve sapersi adeguare con la maggiore agilità possibile per non rimanerne fuori. Questo pretende che gli impianti di produzione debbano essere riprogrammati se non del tutto convertiti e, a monte, ciò ricade sulla catena di approvvigionamento e sulle modalità di controllo dei costi, tutti ingredienti che garantiscono la competitività.
Conformità e sicurezza
Ogni prodotto sottostà a norme nazionali e sovranazionali che ne garantiscono la conformità e questo, per l’industria, rappresenta un iter burocratico di varia durata e costi altrettanto variabili. La possibilità di integrare i dati e i requisiti delle norme nei cicli produttivi, quindi digitalizzarli e farne patrimonio aziendale, consente all’industria di adeguarsi in tempi più stretti.
Per quanto riguarda la sicurezza, invece, i dati di tutta la catena produttiva permettono di pianificare meglio il lavoro e di sfruttare gli impianti di produzione mantenendoli efficienti e nel rispetto delle norme per la tutela dei lavoratori.
I vantaggi dell’Industrial IoT per l’efficienza delle aziende
Si tratta di vantaggi ereditati dall’architettura IIoT che, per sua natura, è modulare. Entrando per un momento nella sfera dei tecnicismi, questa prevede un livello fisico che è tipicamente demandato all’uso di sensori, di macchine e di Cyber physical system (Cps), ossia l’integrazione di sistemi per il controllo di un processo fisico il quale, mediante un sistema articolato di repliche e feedback, si adatta in tempo reale a qualsiasi condizione operativa.
Oltre al livello fisico c’è quello di rete e delle telecomunicazioni che fa affidamento alle reti canoniche (Lan e Wan), al Cloud computing e ad altri protocolli e tecnologie di comunicazione tra cui il 5G che restituiscono i dati raccolti al livello di servizio, permettendo all’utente finale di avere un quadro completo, tipicamente mediante un’interfaccia grafica, dello stato di ogni singolo aspetto della produzione, incluso lo stato di funzionamento dei macchinari, la disponibilità di materie prime e di tutte le risorse utili alla produzione (risorse uomo incluse).
Ogni dato anomalo viene segnalato seguendo una logica di escalation laddove gli automatismi predisposti non hanno funzionato a dovere. Così, per esempio, anche nel caso in cui i manutentori non hanno ricevuto una richiesta di intervento inviata da un macchinario prima che entri in uno stato di fermo, può in ogni caso intervenire l’uomo.
Tutto ciò porta a un perfetto equilibrio nelle capacità produttive e nella loro continuità. Questo paradigma si adatta a qualsiasi ambito in cui l’IIoT trova applicazione.
L’Industrial IoT migliora la sicurezza sul lavoro
I modi sono diversi. Se si pensa alla robotizzazione è facile sottolineare che, demandando ai bracci automatici i compiti più pesanti e gravosi, a giovarne è l’uomo. Allo stesso modo, la possibilità di mantenere in maniera predittiva il corretto funzionamento dei macchinari rappresenta un numero minore di rischi per le persone che lavorano nelle catene di produzione.
Vanno anche inclusi – e qui subentra la relazione tra IoT propriamente detto e IIoT – tutti quei sensori che possono essere indossati dai lavoratori che svolgono professioni usuranti o pericolose per loro natura e che possono comunicare dati sul loro stato di salute in tempo reale, allertando i soccorsi in caso di necessità, anche in questo caso in modo predittivo, ovvero prima che le loro condizioni fisiche si aggravino.
All’IIoT possono anche essere demandati i controlli continui sul rispetto delle norme di sicurezza, siano questi dettati da standard internazionali o da norme locali. I dati raccolti sullo stato di manutenzione dei macchinari e sul rispetto delle norme per la sicurezza sottostanno normalmente a un regime di immutabilità – spesso sono conservati al di fuori dell’azienda che li genera – e questo funge da sprone per ogni impresa che farà il possibile per non incappare in sanzioni inflitte dagli enti di controllo.
Industrial IoT e manutenzione industriale
Anche a costo di ripeterci, uno dei vantaggi dell’IIoT è l’analisi predittiva, resa possibile dai dati generati che vengono raccolti ed elaborati in tempo reale da processi di Machine learning. Il monitoraggio continuato delle condizioni dei macchinari e in generale di ogni asset aziendale permette di evitare guasti, fermi ma anche individuare quelle anomalie che, in un contesto non digitalizzato, suggerirebbero la necessità di un intervento di riparazione che, in realtà, può non essere necessario.
Anche in questo caso, i vantaggi offerti dall’IIoT in materia di manutenzione si applicano a molti altri ambiti, tra i quali la logistica (treni, aerei, camion,…) e la manutenzione delle arterie stradali.
Appare quindi evidente che la manutenzione predittiva si basa sull’analisi di dati che provengono da più fonti e che, per essere letti e interpretati, devono essere di buona qualità.
IIoT: come integrare i dati produttivi
Uno dei principi dell’ingegneria risiede nella capacità di trovare una soluzione onnicomprensiva e il più orizzontale possibile.
Gli scenari di produzione non sono tutti identici, a partire dall’ubicazione in cui questi avvengono. Ci sono realtà che snodano i processi produttivi attraverso più sedi dislocate in differenti Paesi e questo pone dei problemi sia per la raccolta dei dati sia per la loro integrazione.
Occorrono diverse tecnologie, quelle che di norma vengono definite “abilitanti” e che, in questo caso specifico, ruotano attorno ai dati.
Le tecnologie abilitanti sono diverse, si tratta di sensori, dispositivi, antenne, connettori e altre ancora. Il principio però è meno evasivo e prevede che:
- i dati prodotti dalle tecnologie abilitanti debbano essere raccolti
- i dati dopo essere stati raccolti vanno fatti confluire verso un data lake o un Big datawarehouse
- da qui vanno indirizzati a sistemi di analisi, concetto questo perfettibile poiché molti software di monitoraggio effettuano elaborazioni di informazioni, per quanto queste possano essere poco granulari
- i dati vanno poi distribuiti laddove necessario (macchinari, asset o sistemi di monitoraggio).
La condizione finale di questo iter – che è puramente rappresentativo – è la distribuzione di informazioni e conoscenza che facilitino il funzionamento del core business dell’impresa.
Ancora una volta, a garantire il corretto funzionamento di questo iter dei dati, interviene la manutenzione predittiva. Anche i sensori e i dispositivi che registrano e generano dati devono funzionare in modo corretto, tant’è che se raccogliessero dati errati diramerebbero ogni imprecisione su tutta la catena di produzione.
Un’impresa digitalizzata è una realtà complessa e come tale va considerata e valutata.
Cyber security e Industrial IoT: come proteggere le reti industriali
Anche in questo caso occorre lavorare in modo predittivo, laddove l’IT deve unire gli sforzi con le aree produttive. Poiché l’IIoT è votato anche alla continuità operativa, va considerato che il tempo necessario a risolvere una falla nella sicurezza a seguito di un’intrusione conclusa con successo coincide con un fermo dell’operatività.
Non c’è una soluzione che funga da panacea, perché ogni contesto industriale altamente digitalizzato è diverso e, a complicare le cose, interviene la differenza culturale tra chi è addetto alla sicurezza e chi è addetto alla produzione. Due unità aziendali che hanno obiettivi, necessità e visioni diverse.
È per questo che, di norma, si opta per una piattaforma che unisca tutte queste divergenze e che fornisca uno scudo che protegga tutta l’impresa. Il mercato è densamente popolato di fornitori specializzati e, nel citare i principali, occorre annoverare Cisco, Waterfall o IBM. Il monitoraggio del traffico dati è essenziale e non è una sfida di facile lettura.
Implementare con successo un progetto di Industrial IoT in azienda
Argomento al cui proposito sono state scritte intere biblioteche, tra libri, procedure e manuali. Occorre partire da una reingegnerizzazione dei processi per favorirne la digitalizzazione. Anche questo è tema ampio e inesauribile.
Va tenuto presente, e non è sempre facile metterlo in pratica, che i processi non andrebbero mai completamente ribaltati, è più opportuno partire da ciò che di c’è di buono (e c’è sempre qualcosa) e lavorare per renderlo migliore.
La digitalizzazione di ogni singolo flusso e processo è imprescindibile e questa si ottiene grazie ad hardware e software specifici al contesto in cui l’impresa è inserita. Hardware e software garantiscono il supporto alle modifiche apportate e, considerando anche la connettività mirata a instradare e proteggere i dati, vanno valutate le necessità della raccolta dei dati che, sempre più spesso, viene affidata all’Edge computing che tende a effettuarla laddove vengono generati. Questo permette processi decisionali più resilienti e rapidi ma è solo una fase intermedia, perché i dati vanno gestiti, uniformati laddove necessario e archiviati secondo principi di conservazione, riutilizzo e distribuzione.
L’introduzione di una filosofia IIoT riguarda ogni comparto aziendale e, pure essendo profondamente ancorata alle discipline IT propriamente dette, necessita di un intervento corale e multidisciplinare.
Industrial IoT come strumento per la creazione di nuovi modelli di business
Attorno alla definizione di modello di business si sono sviluppate diverse accezioni. Quella originale in questo contesto, da attribuire al professore e membro della Commissione europea Paul Timmers, secondo il quale, è: “un’architettura del prodotto, del servizio e del flusso di informazioni che include descrizioni dei vari attori del business e dei relativi ruoli”. Sempre secondo Timmers, un modello di business non contribuisce da sé alla realizzazione della missione aziendale perché, in assenza di una strategia di marketing che ne possa valutare la fattibilità e la sostenibilità commerciale ed economico-finanziaria, un’azienda non sa come posizionarsi nel mercato. Ridurre un modello di business a una politica commerciale e di pricing è quindi limitante, di certo è anche questo, ma è soprattutto ciò che c’è a valle, fino a inglobare l’architettura del prodotto o del servizio.
Partendo da questa precisazione, è quindi più semplice e puntuale inquadrare una realtà nella quale i modelli di business che derivano dall’IIoT permettono di adeguarsi con facilità e flessibilità alle esigenze del mercato. Possiamo suddividerli in macro-categorie che includono la segmentazione del mercato e le relazioni con i clienti e i canali per raggiungerli.
Subentrano quindi i concetti legati al valore, nella fattispecie considerando il valore aggiunto offerto dai beni o dai servizi prodotti di un’azienda per determinati segmenti di clientela e le relazioni nel loro insieme, anche con i fornitori e con i canali di vendita.
Non va dimenticato che, anche la maggiore facilità con la quale un’azienda riesce a calcolare il costo industriale di ciò che produce, ha ricadute sulla competitività dei prezzi a cui si propone sui mercati di riferimento e, nell’accezione meramente economica-finanziaria, anche questo è un modello di business.
