Le 5 tecnologie emergenti che guidano la trasformazione digitale industriale

Scritto da: David Immerman
  • 10/20/2021
  • Tempo di lettura : 10 min
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I produttori si trovano sempre più frequentemente di fronte a cambiamenti impattanti delle condizioni di mercato, e le loro reazioni a questi cambiamenti determinano la continuità del loro business e la performance finanziaria. Per affrontare questi cambiamenti apparentemente infiniti, i produttori devono rivolgersi alle tecnologie emergenti (4.0) all'interno di un programma di trasformazione digitale industriale.

Di seguito ci immergeremo in cinque tecnologie emergenti che le imprese industriali stanno implementando per prepararsi alle incertezze indotte dal mercato di domani e per guidare il proprio business in un mercato in costante cambiamento.

 

1. SaaS fornisce un'accessibilità senza limiti

Le aziende industriali sono state tradizionalmente ostacolate dal loro sistema legacy, che in genere viene eseguito on-premises. Con il lavoro a distanza che sta diventando sempre più comune sulla scia di COVID-19, le aziende hanno bisogno di garantire che tutti i dipendenti, indipendentemente dalla loro posizione, abbiano lo stesso accesso e le stesse opportunità di collaborazione.

L'accesso a programmi software come il CAD in remoto attraverso applicazioni desktop virtuali non fornisce un'esperienza intuitiva e fluida o un ambiente adatto al lavoro da casa. Questo mette a dura prova il bisogno degli ingegneri di prodotto e di produzione di eseguire programmi software complessi e ad alta intensità di calcolo su potenti workstation e desktop da ufficio, che non sono accessibili.

Le piattaforme SaaS di sviluppo del prodotto come Onshape hanno ridotto questa problematica grazie a una potente accessibilità remota e funzionalità di collaborazione e di progettazione disponibili per gli ingegneri di tutto il mondo. All’interno di un team d’ingenieri, poter lavorare simultaneamente sulla stessa iterazione del prodotto su una moltitudine di dispositivi diversi può ridurre notevolmente le rielaborazioni e migliorare il time-to-market.

Con il lavoro a distanza che sta guadagnando terreno sui modelli operativi attuali e futuri, l'aumento della globalizzazione e l'ubiquità di internet, il SaaS sarà la piattaforma scelta prevalentemente per liberare i lavoratori dalle loro scrivanie e dai loro spazi tradizionali.

2. L'IoT collega i prodotti e le fabbriche per il "Remote Everything" (tutto remoto)

Le mutevoli condizioni del mercato creano incertezze operative per i produttori, dove l'accessibilità ai loro impianti di produzione e ai prodotti sul campo è raramente garantita.

Il monitoraggio e il servizio remoto abilitato attraverso l'Industrial IoT consentono di mantenere il tempo di attività del prodotto quando gli interventi fisici in loco non sono disponibili.

ESAB, un produttore di prodotti per la saldatura, ha già implementato questa tecnologia nelle sue flotte di prodotti per i suoi clienti e come risultato è stato in grado di ottenere livelli più elevati di tempo di attività e nuovi modelli di coinvolgimento.

Il concetto di "Remote Everything" continuerà a diventare sempre più integrato con l'IIoT sempre più onnipresente che permette di avere una visione “digital twin” dell'impresa industriale.

3. L'AR apporta poteri digitali al lavoratore in prima linea

Circa 2,5 miliardi o il 75% del totale della forza lavoro globale sono considerati lavoratori di prima linea, eppure solo l'1% dei finanziamenti via venture capital per software è orientato verso questa tecnologia specifica per i lavoratori di prima linea. In generale, questi lavoratori devono ancora beneficiare delle tecnologie digitali e - per di più - appartengono a settori che affrontano un incombente divario di competenze, che sta creando sfide alla produttività della forza lavoro per le aziende di tutto il mondo.

La realtà aumentata (AR) è la nuova piattaforma designata per il lavoratore di prima linea che “aumenta” gli ambienti fisici con informazioni digitali in tempo reale. L'AR sta giocando un ruolo sempre più importante quando è richiesto un lavoro complesso, guidando e supportando il lavoratore in prima linea con informazioni 'just-in-time'.

Il presidente e CEO di PTC Jim Heppelmann spiega questo concetto in una dimostrazione in cui gli operatori del controllo qualità di Volvo Group svolgono compiti complessi tramite la realtà aumentata.

 


La risoluzione dei problemi in loco è stata un'altra delle tante sfida causate dalla pandemia, poiché molti dipendenti esperti non erano fisicamente disponibili per effettuare le operazioni o per guidare il supporto. L'AR per l'assistenza remota ha permesso di ovviare a questo problema ed ha assicurato una collaborazione ininterotta del supporto in queste situazioni.

I molti casi d'uso che facilitano il lavoro in prima linea, rendono la realtà aumentata un investimento necessario per le aziende industriali nel prossimo futuro.

4. L'intelligenza artificiale (AI) migliora le applicazioni industriali

L'intelligenza artificiale è sempre più presente e sempre più forte è il suo impatto nelle applicazioni industriali.

Il generative design guidato dall'intelligenza artificiale ne è un esempio: i produttori lo stanno usando per ottimizzare i processi di sviluppo dei prodotti. Incorporando l'IA in questo processo si ottengono istantaneamente dozzine di opzioni di design del prodotto ottimizzate con vari materiali, processi di produzione, fonti di dati e altre varianti di design.

Un'applicazione AI emergente è il ruolo del deep-learning nella visione artificiale. Nel contesto della realtà aumentata e delle applicazioni industriali, le aziende possono utilizzare i loro file di dati CAD per il training delle reti neurali nel cloud e creare modelli inferenziati di AI che possono riconoscere automaticamente un pezzo di ricambio o una macchina. Con l'aumento della complessità dei prodotti e dei servizi, diventa difficile eseguire compiti complessi su questi asset industriali; la capacità dell'AI di riconoscerli istantaneamente, nel contesto, e di sovrapporre le istruzioni di lavoro migliora drasticamente questo processo per il lavoratore in prima linea.

Heppelmann presenta un'altra applicazione AI emergente che monitora i movimenti degli operai per migliorare l'ispezione e la convalida della qualità. Il potenziale per scalare questa applicazione in un'impresa industriale potrebbe risultare in milioni di risparmi sui costi di scarti e rilavorazioni.

 


5. Lo spatial computing ottimizza il lavoro industriale

In PTC, abbiamo iniziato a ripensare lo spazio di lavoro tradizionale nella nuova normalità e a come le tecnologie emergenti possano giocare un ruolo fondamentale. La prossima mossa del digitale che trasforma il fisico negli spazi di lavoro delle aziende industriali arriverà con lo spatial computing.

Lo Spatial computing è la digitalizzazione delle relazioni spaziali tra macchine, persone, oggetti e ambienti per abilitare e ottimizzare le loro interazioni.

Nel prossimo video, Heppelmann spiega come la tecnologia potrebbe essere sfruttata tramite un lavoratore in prima linea che dirige una macchina in un ambiente industriale.

 


Lo spatial computing fornisce inoltre un nuovo contesto alle tecniche tradizionali di ottimizzazione dei processi di lavoro, come il taylorismo o la gestione scientifica. Il video finale mostra come sarebbe in una fabbrica e i tipi di analisi possibili. L'applicazione dell'analisi spaziale a questa nuova fonte di dati dei lavoratori può identificare e risolvere i colli di bottiglia in tempo reale, portando a livelli più alti di produttività.


Conclusioni

Molte di queste tecnologie sono alla base di modelli di lavoro flessibili che stanno permettendo ai produttori di prepararsi alle incertezze future ed essere i leader del loro mercato. Tecnologie come SaaS, IoT e AR sono chiaramente qui per rimanere, in quanto facilitano questa natura flessibile del lavoro ora e in futuro, mentre le tecnologie emergenti, tra cui AI e spatial computing, diventeranno sempre più pervasive nello spazio di lavoro industriale

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Informazioni sull'autore

David Immerman

David Immerman è Senior Research Analyst nel team di marketing di PTC che produce importanti materiali sulle tecnologie, tendenze, mercati e altro. In precedenza, David è stato analista nel settore dell’Internet of Things di 451 Research, coprendo principalmente i mercati dei trasporti intelligenti della tecnologia automobilistica, tra cui le auto connesse e i veicoli autonomi. Ha anche trascorso del tempo a fare ricerche sulle tecnologie abilitanti dell'IoT e su altri settori verticali, tra cui quello industriale. Prima di 451 Research, David ha condotto ricerche di mercato presso IDC.