La trasformazione digitale è un processo complesso che prevede l’integrazione di tecnologie avanzate quali Digital Twin, Internet of Things (IoT), Cloud Computing e Intelligenza Artificiale (AI) in processi produttivi e decisionali.
Per favorire una produzione intelligente, la trasformazione digitale richiede un cambiamento nella cultura organizzativa, con un’attenzione particolare all’innovazione e al miglioramento continuo secondo un approccio agile. Comporta, inoltre, l’investimento in nuove tecnologie e la formazione dei dipendenti per l’utilizzo efficace dei nuovi strumenti.
I vantaggi che derivano da questo processo consistono nel miglioramento della qualità dei prodotti per una customer satisfaction puntuale, nella riduzione degli scarti e uso efficiente delle risorse (energetiche) per una sostenibilità ambientale ed economica, in un time-to-market più rapido e in una risposta personalizzata ai bisogni dei clienti. In generale, quindi, garantisce competitività e reattività nei confronti di un mercato technology-driven.
Per realizzare una trasformazione digitale in ambito smart manufacturing occorre avere una visione olistica e prevedere una combinazione di diversi approcci e strategie contemperando i cambiamenti tecnologici, culturali e di processo.
Think global, act local
La definizione di una chiara strategia di trasformazione digitale per la produzione intelligente richiede un approccio strutturato coerente con gli obiettivi e le finalità dell’organizzazione.
Come primo passo è fondamentale, quindi, valutare lo stato dei processi produttivi, le infrastrutture tecnologiche, le competenze a disposizione e identificare le aree di miglioramento dando priorità ai processi con maggior impatto sui modelli di business.
Determinare un piano di implementazione significa anche definire una roadmap nel lungo periodo (think global) con chiari interventi mirati e puntuali nel breve periodo (act local). “Pensare globale, agire locale” è un concetto che incoraggia le organizzazioni a considerare l’impatto complessivo delle loro azioni, tenendo conto anche delle condizioni locali in cui operano.
In un contesto di smart manufacturing questo concetto può essere applicato per sviluppare strategie di innovazione digitale modellando soluzioni in micro-processi per poi implementarle e scalarle in macro-processi.
A livello aziendale, la metodologia Agile prevede un approccio al lavoro caratteristico: una suddivisione dei compiti in piccoli passi, con frequenti momenti di verifica e confronto, permette alle aziende di essere reattive su necessità di mercato o da parte di un cliente, e di individuare le criticità in modo tempestivo. La chiave del successo di un approccio Agile risiede nella capacità di collaborare all’interno di team inter-funzionali e interconnessi.
Le affinità con l’approccio agile
Il concetto di “pensare globale, agire locale” è molto simile alla strategia di approccio agile, in quanto entrambi si basano su:
- Flessibilità: le condizioni ambientali (come, dove si produce) e la disponibilità di risorse (in che modo si produce) possono cambiare rapidamente. Quindi la tecnologia IoT consente di raccogliere dati in tempo reale da sensori, dispositivi e macchinari connessi in modo da monitorare l’efficienza delle attività di produzione e identificare eventuali problemi. Ciò offre ai produttori la possibilità di adattare rapidamente i loro processi di produzione per rispondere alle esigenze locali e globali.
- Collaborazione e adattamento: promuovere collaborazioni con partner strategici e comunità locali (cooperative, consorzi) per garantire una catena di fornitura più efficace e agile. Gli strumenti di collaborazione in real-time (es. BIM – Building Information Model) e il cloud computing consentono ai produttori di archiviare e condividere i dati in modo sicuro e affidabile. Questo facilita la collaborazione con tutti gli attori della catena di produzione e fa adottare un approccio più agile alla produzione.
- Approccio iterativo e miglioramento continuo: testare e adattare in modo incrementale le soluzioni con l’obiettivo di fornire valore in modo rapido e continuo. La raccolta e analisi dei dati (Big Data Analytics) consente di simulare (Digital Twin) e monitorare le attività di produzione per identificare eventuali inefficienze o problemi che possono essere affrontati rapidamente riducendo gli sprechi.
In ottica Agile, per le aziende risulta vincente adottare una logica global-local in tre fasi distinte:
- sviluppare una Proof of Concept come strumento per agire localmente e dimostrare, a livello teorico o con l’ausilio di un prototipo, l’efficienza della produzione e del potenziale dell’idea prima di effettuare l’investimento necessario;
- integrare un modello iterativo che segue il processo progettazione – test – implementazione;
- infine, monitorare, valutare e validare attraverso l’analisi dei KPI.
Un progetto di larga scala (come ad esempio la trasformazione digitale di una intera azienda e/o filiera) è raggiungibile con una incrementale digitalizzazione di singoli asset nel corso di una finestra temporale definita.
Digital Twin e trasformazione digitale
La tecnologia del Digital Twin, come catalizzatore di un approccio Agile, può velocizzare e ottimizzare significativamente la trasformazione digitale per lo smart manufacturing, fornendo una replica virtuale di risorse, processi e sistemi fisici.
La creazione di un Digital Twin si dimostra sempre più utile per lo sviluppo di un processo di trasformazione digitale per concretizzare il paradigma di smart manufacturing:
- Fase di avanprogetto: attraverso la simulazione di scenari virtuali, si può dimensionare correttamente (progettare nella giusta dimensione) un sistema prima della sua implementazione;
- Fase di esecuzione e controllo: algoritmi e modelli predittivi permettono di schedulare in maniera corretta le fasi di un processo, logistico o produttivo, per ottimizzare l’utilizzo delle risorse;
- Fase di monitoraggio delle performance: i modelli digitali uniti a sistemi IoT generano grandi quantità di dati, che possono essere analizzati per misurare i KPI reali rispetto a quelli attesi. Attraverso la Data Analytics i produttori possono utilizzare le informazioni raccolti nei Data Base per un data-driven decision making;
- Fase di verifica e ispezione: integrazione di modelli digitali, IoT e LCA (Life Cycle Assessment) permette di eseguire azioni di manutenzione predittiva e tracciare emissioni e consumi per consolidare azioni di sostenibilità ambientale e monitoraggio di Carbon Footprint;
- Fase di mantenimento: con un approccio di continuous improvement si possono effettuare delle analisi di scenari what-if per sperimentare e simulare i processi e implementare nuove tecnologie di produzione intelligente.
Conclusioni
Nel complesso, la tecnologia del Digital Twin guida sempre più spesso processi di trasformazione digitale e transizione ecologica per lo smart manufacturing, fornendo una visione completa e accurata dell’utilizzo degli asset e delle risorse umane e tecnologiche impegnate nei processi. La sinergia che nasce da un utilizzo consapevole del Digital Twin e i suoi strumenti è un binomio vincente per sostenere un aumento dell’efficienza, della produttività, della qualità della flessibilità della produzione, oltre che il consolidamento di un modello di business sostenibile a costi inferiori.
