Principali tecnologie di digital thread utili ai prodotti, ai processi e al personale

Scritto da: David Immerman
  • 4/30/2020
  • Tempo di lettura : 5 min
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Come per la trasformazione digitale, anche per il thread digitale non esiste una sola tecnologia universale. Ogni organizzazione richiede un insieme di tecnologie di digital thread adatto esclusivamente alle proprie esigenze e strategie. In genere, le tecnologie che in caso di utilizzo offrono grandi vantaggi, in linea con gli obiettivi aziendali, sono quelle di maggiore successo.

Le tecnologie di digital thread possono includere un mix di sistemi già adottati in azienda, come gli strumenti di gestione dei dati e le applicazioni software sempre più personalizzate che generano casi emergenti di utilizzo del thread digitale.

Tuttavia, alcune tecnologie che hanno rivendicato obiettivi di unificazione dei dati simili a quelli del thread digitale hanno deluso le aspettative di molte organizzazioni. Secondo Gartner, ad esempio, gli strumenti generici di aggregazione e gestione dei dati, come i data lake, non dispongono di funzionalità efficaci di gestione.

Le soluzioni software specifiche del settore industriale, come il PLM e l'IIoT (Industrial Internet of Things) sono tecnologie di digital thread oggi molto utili per i prodotti, i processi e il personale.

Di seguito viene fornita un'analisi più approfondita dei modi in cui queste tecnologie di digital thread vengono attualmente implementate.

Thread digitale per la differenziazione dei prodotti

I produttori cercano costantemente di creare prodotti diversificati, ma si trovano a fronteggiare una capacità produttiva e risorse finanziarie limitate. Questi OEM devono quindi investire in tecnologie che abbiano un impatto nella catena del valore.

Per questi produttori la storia del thread digitale inizia in genere nel reparto di progettazione per poi estendersi ai processi di fabbricazione. Acquisire formati di dati diversi durante il ciclo di dita di un prodotto con un solo metodo digitale aggiornabile è estremamente vantaggioso. Secondo LNS Research, queste diverse fonti di dati di prodotto possono includere qualità (il 59% dei produttori si rifornisce), produzione (58%), macchine/sensori (57%), fornitori (46%), materiali (45%) e risorse finanziarie (43%).

Le aziende manifatturiere stanno adottando sistemi PLM per orchestrare in modo ottimale queste fonti di dati tradizionalmente disparate e creare prodotti diversificati. Ad esempio, l'utilizzo del PLM per la sincronizzazione in tempo reale dei dati sulla qualità del prodotto sul campo può fornire ai team di assistenza informazioni essenziali per le riparazioni. Analogamente, i reparti di progettazione possono avvalersi del feedback sulle prestazioni del prodotto per migliorarne le iterazioni future.

L'utilizzo del PLM per collegare i dati dei processi di produzione manifatturiera (distinte base, configurazioni) agli asset interni della fabbrica, incluse le macchine abilitate all'IIoT, i dati sui fornitori esterni e quelli sui materiali, può sensibilmente accelerare lo sviluppo e il time-to-market di nuovi prodotti.

La democratizzazione di modelli di prodotto comuni e la gestione delle modifiche di prodotto senza soluzione di continuità nella catena del valore permetteranno di unificare reparti tradizionalmente separati in silos. Tendenze di mercato, come la personalizzazione di massa e la centralità del cliente, favoriranno ulteriormente l'adozione del thread digitale. Groupe Beneteau, Volvo e Vestas stanno testando questo approccio per superare la sfida della complessità dei prodotti che devono fronteggiare.

Thread digitale per l'efficienza dei processi

Nelle fabbriche, negli stabilimenti di produzione e in altri ambienti industriali, i processi dipendono da dati provenienti da una serie di fonti diverse e spesso scollegate. Possono essere inclusi i dati dei sensori di macchine e robot, gateway di connettività e controllori logici presenti in officina, istruzioni di lavorazione per il personale di fabbrica, informazioni provenienti da sistemi di gestione dei dati in loco o software ERP integrati in sistemi aziendali di back-end esterni o in altri sistemi industriali.

Molte imprese industriali stanno implementando (29% dei partecipanti al sondaggio di LNS Research) o gestendo le fasi pilota (34%) di introduzione di un modello dati o di un'architettura comune tra tali sistemi IT e OT all'interno dell'ambiente industriale.

Sempre più spesso, sono le soluzioni IIoT a essere impiegate come tecnologie di digital thread per collegare, aggregare, gestire e analizzare gli asset e i dati in questi ambienti industriali eterogenei. Il software IIoT offre un modo efficace per procurarsi sia dati OT in fabbrica che dati IT generalmente reperibili all'esterno, contestualizzando al tempo stesso tali informazioni e ridistribuendole tra i vari reparti.

Ad esempio, l'aggregazione degli input sullo stato delle macchine può essere contestualizzata per le istruzioni di riparazione in modo da ridurre il periodo di inattività e migliorare l'efficacia complessiva delle apparecchiature (OEE). Attraverso l'analisi, questi dati possono inoltre consentire una più ampia visione dell'impianto per perfezionare l'ottimizzazione della capacità di fabbrica e migliorare i KPI di processo correlati come i tempi di throughput e di conversione.

Il thread digitale continuerà a unificare le operazioni di produzione e, secondo i dati della società di ricerca 451 Research, il 53% di tali operazioni già utilizza o utilizzerà presto tecnologie di digital thread per un accesso più rapido alla strumentazione e allo stato dell'impianto. Pactiv, Carlsberg e Lavifood sono alcuni dei produttori all'avanguardia che adottano questo approccio ai processi di thread digitale.

Thread digitale per la produttività del personale

Nonostante le considerazioni strategiche e i costi operativi quotidiani correlati a metriche incentrate sul personale, come l'efficacia complessiva della manodopera e le percentuali di risoluzione al primo intervento, non sono stati fatti molti progressi tecnologici per i 2,5 miliardi di lavoratori in prima linea nel mondo.

Un obiettivo fondamentale della tecnologia di digital thread è fornire informazioni corrette alla persona giusta nel momento opportuno. Pur avendo illustrato la funzionalità del PLM per democratizzare l'accesso ai dati di prodotto per reparti diversi del personale, altre tecnologie innovative di digital thread stanno entrando in gioco per dare più autonomia ai lavoratori in prima linea. La realtà aumentata sta già fornendo una piattaforma per trasferire le informazioni da e verso il lavoratore in prima linea.

Garantire ai lavoratori in prima linea visibilità sulla realtà aumentata (AR) consente di fornire informazioni precise e aggiornate per le riparazioni ai tecnici dell'assistenza e istruzioni di assemblaggio altrettanto accurate agli operai. L'acquisizione di flussi di lavoro specialistici tramite tecnologie di realtà aumentata può essere riadattata a scopi diversi e servire, ad esempio, per formare il personale più giovane e inesperto o anche per consentire rapidamente ad altre aziende di realizzare prodotti come i ventilatori durante l'emergenza COVID-19.

La realtà aumentata offre uno strumento innovativo per acquisire e visualizzare informazioni strategiche da più domini, oltre ad attività operative essenziali, da notificare a una catena del valore più ampia. GlobalFoundries e Mercedes-Benz sono due aziende manifatturiere che oggi stanno implementando casi di utilizzo della realtà aumentata interconnessi con il thread digitale.

Considerazioni finali

Per implementare con successo tecnologie di digital thread è necessario tenere conto delle esigenze aziendali e delle iniziative strategiche. Questa strategia di digital thread comprenderà probabilmente un insieme diversificato di strumenti tradizionali di gestione dei dati in loco e nuove tecnologie capaci di acquisire ed estendere ulteriori formati di dati interni e sempre di più anche esterni. PLM, IIoT e realtà aumentata saranno le tecnologie di digital thread preferite dalle aziende che desiderano differenziare i prodotti, ottimizzare i processi e/o dare più autonomia al personale.

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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.