domenica 25 Luglio 2021

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Verso l’autonomia industriale

Ricerca Yokogawa: due terzi dell’industria prevede di operare in modo autonomo entro il 2030

Nel 2030, due terzi delle 500 aziende industriali intervistate prevedono di operare in gran parte in modo autonomo. Ciò è evidente da uno studio pubblicato di recente da Yokogawa. Tra cinque anni, la produttività sarà notevolmente più elevata poiché più lavoro e processi di produzione opereranno in modo più autonomo. L’obiettivo dell’autonomia industriale non è sostituire i lavori con i robot. L’obiettivo è un settore solido in grado di competere con il mondo. Prima di raggiungere l’autonomia industriale, tuttavia, ci sono ancora alcuni ostacoli da affrontare.

La prima domanda che viene subito in mente è come definire “autonomo”. Marcel Kelder, direttore di Advanced Solutions e consulente di sicurezza informatica OT presso Yokogawa, spiega: “Operazioni autonome non significano certamente impianti senza equipaggio in cui funzionano solo robot. Gli esseri umani giocheranno un ruolo importante in quasi tutti gli impianti in futuro, ma può essere fatto con meno persone che oggi sfruttano al massimo i dati e l’automazione “.

Robot

Torniamo per un momento al timore che i robot assumano il posto di lavoro delle persone. Quanto è grande questa possibilità? “In futuro, alcune funzioni, ad esempio quelle in cui le persone sono a rischio, saranno assunte dai robot”, ritiene Kelder. “Un altro esempio sono le funzioni – spesso funzioni ripetitive come l’ispezione – che preferiremmo non adempiere, possono eventualmente essere occupate anche da robot. Questo porterà a una maggiore disoccupazione nell’industria di processo? No, semplicemente perché abbiamo già una carenza di personale nel settore, che non cambierà dall’oggi al domani. L’autonomia industriale creerà anche molti nuovi posti di lavoro, alcuni dei quali oggi non esistono “.

In control

L’attuale modo di lavorare nel settore si basa sul fatto che si reagisce principalmente a ciò che è già accaduto. “Molte soluzioni attualmente in uso nel settore raccolgono dati storici dal processo e li utilizzano come base per una visualizzazione di ciò che è accaduto. Quindi alcune manopole possono essere ruotate. Con il funzionamento autonomo, ci saranno molte più informazioni disponibili dal processo che l’automazione può prevedere quale controllo è necessario. Quindi questa è un’altra dimensione dell’automazione. Per molte aziende, i dati saranno quindi molto più decisivi in ​​futuro per il funzionamento autonomo di un impianto “ .

Troppi pochi dati per l’autonomia industriale

L’esempio più concreto e ovvio è la manutenzione. C’è già una tendenza che le persone vogliono passare sempre di più dalla manutenzione preventiva alla manutenzione prevedibile. Kelder: “Nella manutenzione, ma anche nelle operazioni, si nota, tuttavia, che sono disponibili troppo pochi dati per prevedere realmente il comportamento della risorsa o del processo. Se si desidera prevedere il comportamento con questa quantità limitata di dati, attualmente necessitano di un software complesso. Spesso, il pieno potenziale di questo tipo di soluzione viene utilizzato solo in misura limitata a causa di una combinazione di complessità e mancanza di conoscenza. Se il numero di sensori sul campo aumenta in modo significativo utilizzando ad esempio sensori IIoT , le applicazioni per l’analisi diventeranno più user-friendly. Yokogawa ha già consegnato alcuni progetti IIoT per la manutenzione e la risposta degli utenti è molto positiva, con un ritorno sull’investimento inferiore a sei mesi “.

Stoccaggio economico

L’emergere dell’IIoT e la disponibilità di uno storage a basso costo per i dati nel Cloud possono accelerare in modo significativo il lavoro prevedibile, sia nelle operazioni che nella manutenzione, secondo Kelder: “Il grande collo di bottiglia finora non è tanto la tecnologia, ma il budget”, egli dice. “La raccolta e l’archiviazione dei dati attualmente richiedono licenze costose per Data Historians. Mi aspetto che questo cambi quando i dati vengono archiviati nel Cloud o nei server edge, dove i costi saranno notevolmente inferiori”.
Oltre allo storage economico, IIoT fornirà una svolta.“Chiedete a qualsiasi manutentore cosa vorrebbe cambiare nel proprio lavoro e la risposta sarà spesso più sensori sul campo. Ora, in molti casi, ciò non è possibile perché un trasmettitore tradizionale che costa poche centinaia di euro, con cablaggio, incrocia -il cablaggio, la connessione al sistema di controllo, l’invio dei dati allo storico, l’aggiornamento dei disegni e così via finiscono per costare diverse migliaia di euro. Semplicemente non c’è un budget per questo “.

Critical vs non-critical

I sensori tradizionali (4-20 mA) sono effettivamente necessari per applicazioni critiche nel dominio OT, ma non specificamente per applicazioni non critiche. Kelder: “Le risorse critiche in un impianto di solito coprono solo circa il venti percento dell’impianto totale. Ciò significa che l’ottanta percento delle risorse non sono critiche – ma sono importanti! – e su quelle risorse puoi utilizzare sensori IIoT più economici. Attualmente, molti degli asset non critici non sono dotati di sensori “ .
“Sugli asset OT critici, continuiamo a lavorare con i sensori tradizionali” , continua Kelder,“ma cosa succederebbe se potessi dotare tutte le risorse non critiche di sensori IIoT, i cui dati vanno direttamente nel Cloud? Allora ti ritroverai con una frazione del prezzo di un sensore OT critico. Ciò significa che con lo stesso budget, puoi installare molti più sensori. Allora stiamo davvero parlando di un punto di svolta “. Secondo Kelder, gli sviluppi citati giocheranno un ruolo importante nella trasformazione dall’automazione industriale all’autonomia industriale, nota anche come IA2IA .

Gemello digitale

Oltre ai dati, l’integrazione gioca un ruolo cruciale nell’autonomia. C’è una certa necessità di rendere più prevedibile il lavoro nell’industria di processo. “L’afflusso di personale nell’Europa occidentale è maggiore dell’afflusso di personale”, afferma Kelder. “Mentre i processi stanno diventando spesso più complessi. Ciò significa che devi essere in grado di svolgere un lavoro più specializzato con meno persone, mentre i processi operano per lo più in modo autonomo in background. Quindi diventa necessario fare di più con i dati, ad esempio in combinazione con un gemello digitale . “”

Integrazione

In un impianto non esistono praticamente più processi separati e autonomi. Kelder: “Se disegni un diagramma di tutti i singoli (sotto) processi, concludi che sono reciprocamente connessi in un modo o nell’altro. Quindi, non puoi semplicemente automatizzare parte del tuo processo e presumere che le altre parti non abbiano nulla a che fare con esso. “
Per raggiungere un’autonomia industriale effettiva, l’integrazione è una necessità, sia in orizzontale che in verticale.“L’integrazione orizzontale riguarda l’integrazione tra i diversi processi di lavoro come catena di fornitura, operazioni e manutenzione. L’integrazione verticale coinvolge l’intera catena, dal sensore al Cloud. In pratica, vedi che molte aziende hanno cercato di integrare, ma spesso solo verticalmente e anche in modo limitato: dall’ERP al carico su camion, per esempio, e poi anche isolato su scala orizzontale. La sfida ora è rendere l’integrazione orizzontale e verticale parte del processo di trasformazione verso l’autonomia “.

Punto di partenza per trasformare

Le aziende che vogliono prima trasformarsi hanno bisogno di un punto di partenza, lo sa Kelder. “In pratica, vediamo che molti impianti non sanno esattamente dove si trovano e quindi non sanno da dove iniziare. Abbiamo sviluppato una metodologia per determinare il livello di base e per collegare un benchmark ad esso. Il livello di base dice fino a che punto un l’azienda è sulla scala della produzione intelligente o dell’Industria 4.0. Se sai dove ti trovi e qual è l’obiettivo finale, li colleghi a un piano generale e a una tabella di marcia. La differenza tra il punto di partenza e gli obiettivi insieme al piano generale determina in ultima analisi il budget.”

Priorità per l’autonomia industriale?

Lo studio di Yokogawa mostra che la crisi della corona funge da catalizzatore nel perseguimento dell’autonomia industriale. Kelder:“Stiamo solo ora vedendo quali sono le conseguenze per un impianto se un numero limitato di persone può lavorare solo sul sito. Le aziende sono spesso molto più vulnerabili di quanto si pensasse. Ora è COVID, domani ci sarà un altro importante disruptor, il fatto è che le piante vogliono e devono essere meglio preparate per situazioni come questa. Questa era una priorità inferiore, ma vediamo che le aziende stanno cambiando. Anche se molti stabiliscono la necessità di una trasformazione, questo non sembra essere facile pratica a causa del fenomeno della produzione “snella e media”. A causa della concorrenza, molte aziende hanno dovuto risparmiare e allo stesso tempo aumentare l’efficienza. Di conseguenza, sia lo spazio che le risorse sono limitati per la trasformazione. Nel medio termine , questo diventerà un problema.Le aziende devono quindi creare lo spazio o trovare un partner per avviare la trasformazione digitale “. I paesi asiatici sono meno colpiti dal collo di bottiglia snello e medio e sono quindi in grado di compiere grandi passi. Il sondaggio mostra anche questo: il 71% degli intervistati in Asia-Pacifico prevede di lavorare in modo completamente autonomo tra dieci anni. In Nord America, questo è solo il 58% e in Europa occidentale il 56%.

La trasformazione che l’industria deve affrontare ora è di tipo diverso da quella che abbiamo visto negli ultimi anni. “Dove le trasformazioni erano spesso molto guidate dal business prima, questa nuova trasformazione è guidata dalla tecnologia. In questo caso, Yokogawa si distingue per il fatto che ha capito OT per più di 100 anni e ora ha aiutato molte aziende a pianificare e implementare la trasformazione digitale.

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Su yokogawa.com/en/DXebook  puoi scaricare l’ebook “Trasformazione digitale nell’industria di processo”.

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