#ThinkBigStartSmall: Il percorso pratico per IIoT e AI

Come possono le PMI iniziare il processo di trasformazione dei processi produttivi? Nel manifatturiero, parole d'ordine come digitalizzazione, Industrial Internet of Things (IIoT) e Intelligenza Artificiale (AI) rappresentano da tempo la possibilità di ottimizzare significativamente, per esempio, i processi di produzione e i modelli di manutenzione basati sui dati. Questo crea opportunità per i produttori di macchine ed utilizzatori di offrire ai loro clienti nuovi servizi digitali basati sui dati.

La teoria dimostra come la condivisione di dati e informazioni lungo l'intera catena del valore consente nuove modalità di cooperazione più efficace tra produttori, fornitori, fornitori di servizi e utenti finali, ma è ormai venuto il tempo di implementare nella pratica questi approcci in modo da creare un effettivo valore dai dati raccolti. Quali tecnologie e piattaforme devono essere utilizzate?

Molte aziende possono già fornire dati per i loro prodotti. Un certo numero di strumenti software sono anche disponibili per visualizzare queste informazioni. Tuttavia, spesso vengono offerte soluzioni proprietarie per il collegamento di un impianto o di un dispositivo. I protocolli di dati utilizzati non sono standardizzati e inizialmente richiedono adattamenti dell'interfaccia. La disponibilità dei dati da diverse fonti e quindi scollegati dai sistemi che governano altri processi a valle o forniscono informazioni rilevanti. Inoltre, cosa ancora più importante, raramente questi strumenti tengono conto di come le persone e le loro conoscenze, possono essere sistematicamente integrate, con i dati e il loro utilizzo, per esempio, in ambito AI. È dunque essenziale innescare le azioni opportune per mettere a terra il potenziale dei dati per rendere trasparenti, efficienti ed ottimizzati i processi che li hanno generati.

Raccogliere dati da un processo è ormai una commodity, ma per estrarre valore ed iniziare a farli lavorare sono necessarie risposte a qualche domanda:

• connettività dei diversi sistemi, componenti o sensori per mezzo di hardware e software adeguati.
• Raccolta mirata dei dati effettivamente necessari.
• Arricchire i dati con knowledge base integrati e AI.
• Visualizzare e analizzare i dati.
• Convertire i dati in notifiche e azioni a supporto delle attività di processo
• Attivare direttamente i processi, per esempio, fino all'avvio di una chiamata di manutenzione o di servizio o alla consegna di parti di ricambio, nel caso di uno scenario manutentivo

Usare i dati in modo efficiente

Parole d'ordine come big data e manutenzione predittiva sono già molto diffuse, ma raramente implementate in modo mirato. Le ragioni sono da ricondursi al fatto che la quantità necessaria di dati, la complessità delle correlazioni, così come lo sforzo e i costi sono sottovalutati. Inoltre, alcuni utenti non sono disposti a trasferire i loro dati su un cloud o a condividerli con altri. Di conseguenza, molti progetti IIoT non progrediscono oltre la terza fase di sviluppo del livello di maturità della digitalizzazione (vedi Fig. 1). Rimangono bloccati a livello di data lake interno. Il vero valore aggiunto per l'utente emerge solo dalla quarta fase del percorso di sviluppo, quando macchine, processi, modelli di business e persone vengono connessi.

Fig. 1: livelli di maturità nella digitalizzazione di fabbrica.

Ecosistemi scalabili e aperti

La soluzione per progetti IIoT di successo è un ecosistema scalabile e aperto. Permette agli utenti di passare, in funzione del reale grado di maturità, attraverso i passi necessari per implementare servizi e modelli di business basati sui dati su un'unica piattaforma. Ed è proprio su questo cambio di paradigma che si pone KEB NOA, il nostro nuovo ecosistema digitale scalabile per L’industrial IoT

In dettaglio questo significa:
Collegamento tecnico di vari sistemi, componenti o sensori per mezzo di hardware e software adeguati.

• Raccolta mirata di dati effettivamente necessari.
• Arricchire i dati con database di conoscenza integrati e AI.
• Visualizzare e analizzare i dati.
• Convertire i dati in notifiche e azioni.
• Attivare direttamente i processi necessari fino all'avvio di una chiamata di manutenzione o di servizio o alla consegna di parti di ricambio.

Processo chiuso per la sicurezza dei dati

KEB NOA, abbreviazione di "Network of Automation", supera le interruzioni del sistema e fornisce un processo senza soluzione di continuità. È possibile migliorare un processo senza ricorrere subito all’analisi dei big data che può essere integrata successivamente.

Inizialmente, vengono utilizzate semplici analisi dei dati già disponibili, l'accesso remoto e l'uso della documentazione e delle conoscenze nell'organizzazione. Il sistema impara in autonomia da casi pratici e feedback e può essere esteso da ulteriori fonti di dati, a seconda della maturità del business esistente. I pacchetti di soluzioni e le app relative, specifiche per aree di processo, sono progettati per ottimizzare il TCO dei sistemi o dei dispositivi. La priorità iniziale è dedicata alla disponibilità di macchina, ai costi di manutenzione e all'efficienza energetica e alla gestione dei materiali.
In questo modo il sistema è implementato passo dopo passo abilitando l’evoluzione digitale del contesto:

• Da correttivo a proattivo, fino alla gestione della disponibilità di macchina completamente ottimizzata attraverso la prevenzione dei problemi.
• Dalla manutenzione programmata a quella basata sull'uso, dall'autoapprendimento alla manutenzione predittiva per i singoli casi d'uso significativi.
• Da una gestione dell'efficienza piuttosto casuale a un'efficienza misurata o controllata.

In questo modo, si genera gradualmente valore aggiunto progressivamente con investimenti in risorse economiche ed umane sostenibili e che può essere misurato attraverso il TCO.

Piattaforma di collaborazione

KEB NOA consente di attivare azioni sul campo attraverso motori basati su algoritmi di intelligenza artificiale che automatizzano il processo: questo significa che sulla base dei dati della macchina in combinazione con algoritmi di apprendimento automatico, la piattaforma fornisce informazioni di manutenzione predittiva e le collega automaticamente con suggerimenti di soluzioni associabili. Il sistema è addestrato dall'intelligenza artificiale attraverso conoscenze di esperti, serie storiche, trend e dati in tempo reale dalla macchina, e le soluzioni generate sono poi messe a disposizione dei clienti o dei tecnici dell'assistenza sul campo. Tutti i valori, i parametri e altre informazioni possono poi essere accessibili tramite iBot, occhiali AR o moderne funzioni di chat.
Costruttori, utenti e partner possono collaborare sulla stessa piattaforma, condividere i dati e accedere da remoto direttamente agli impianti. Questo si traduce in modi completamente nuovi di cooperazione efficiente. Di nuovo, questo può essere fatto passo dopo passo gestendo opportunamente sia l’integrazione verticale che orizzontale sulla piattaforma (vedi Fig. 2).

Fig. 2: L'ecosistema digitale KEB NOA connette sistemi, sensori, clienti, fornitori, partner e fornitori di servizi.

Grazie alla scalabilità, KEB NOA può essere utilizzato per aziende di diverse dimensioni e per sistemi semplici o complessi. KEB NOA nasce su base standard aperti e può anche essere integrato senza altri prodotti KEB. La flessibilità e la scalabilità sono le caratteristiche che permettono ad una PMI di pensare in grande a nuovi modelli di business e flussi di fatturato e affrontare la trasformazione digitale in maniera scalabile e sostenibile, cominciando in piccolo. Ma cominciando!