Che cos’è esattamente una Digital Enterprise? Potremmo dire che è un’azienda nella quale l’IT assume un ruolo determinante nella definizione della strategia di business. Diventare “digital” è ormai imperativo anche per l’industria manifatturiera, sia per far fronte alla competitività globale, sia per rispondere efficacemente a situazioni contingenti di crisi.

Pensiamo, ad esempio, a cosa può significare, in termini di continuità produttiva, che un programmatore disponga di un simulatore di macchina utensile e possa non solo operare da remoto, ma anche testare quanto programmato, senza dover fermare la produzione.

Il concetto di digital enterprise va oltre il reparto di produzione: la trasformazione digitale coinvolge infatti tanto l’intera catena del valore quanto l’organizzazione dei processi interni, il modo in cui si sviluppa un prodotto e il rapporto con tutti gli attori di filiera.

Grazie a tecnologie come l’IoT, la Big Data Analytics e il cloud (o l’edge computing), raccogliere, organizzare e analizzare la gran mole di dati disponibili permette di sviluppare nuovi modelli di business, creando connessioni dirette che vanno dall’ambiente di progettazione a tutti i processi di produzione e viceversa, e l’instaurarsi di un meccanismo di feedback, in logica data-driven, volto costantemente all’ottimizzazione.

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Digital Twin al cuore della Digital Enterprise

Cuore di una Digital Enterprise è il Digital Twin, un modello virtuale olistico della catena del valore: dalla prototipazione veloce ed economica, fino alla manutenzione predittiva, il Digital Twin consente di simulare la singola macchina come l’intero impianto produttivo e il suo utilizzo si traduce in una maggiore flessibilità, in tempi di commercializzazione più brevi e in una maggiore efficienza, grazie anche alla riduzione dei fermi macchina non programmati.

Tutto questo con risultati che parlano chiaro: in uno stabilimento tedesco di motori elettrici, questo tipo di implementazione ha permesso di ridurre del 20% lo sforzo di progettazione e documentazione dei componenti meccanici, e di ridurre del 60% il tempo di messa in produzione di nuovi macchinari.

Letteralmente Digital Twin significa “Gemello Digitale”. Nell’idea del Digital Twin, il sistema reale viene dotato di una serie di sensori in grado di valutare determinati parametri durante il funzionamento del sistema stesso. Dopodiché il modello numerico viene costruito per riuscire a simulare quegli stessi parametri; una volta ottenuta una buona coerenza tra la stima numerica e la realtà, è possibile far “lavorare” i due sistemi in coppia. In questo modo si ha anche la possibilità di rendere sempre più accurato il modello numerico rispetto alla realtà, avendo dei parametri di riferimento che devono essere rispettati.

Che senso può avere spendere tempo e risorse per costruire un sistema in grado di dare le informazioni già note perché misurate sul componente reale? Perché investire in questo tipo di sistemi? Quale scopo può avere? La simulazione numerica è uno strumento molto potente non solo perché è in grado di stimare la condizione attuale del sistema sotto analisi, ma soprattutto perché in grado di prevedere il comportamento futuro del sistema stesso.

Il sistema lavora sotto determinate condizioni, e i diversi parametri di funzionamento, nonché la risposta del sistema, vengono misurati e trasmessi al computer centrale. Questi dati vengono letti e inseriti nel modello virtuale, viene avviata una simulazione numerica stimando il comportamento completo del sistema. Da questo punto, rilevate le eventuali criticità sorte sotto queste determinate condizioni, è possibile prevedere cosa succederà e anche in quanto tempo potrebbe accadere qualcosa.

Così facendo è possibile raggiungere un duplice obiettivo: il primo consiste nel poter introdurre nel sistema di gestione aziendale un programma di intervento sul prodotto basato sul concetto di manutenzione preventiva, ovvero capace di stimare i guasti prima che accadano. La manutenzione predittiva è stata riconosciuta come ottimo strumento per limitare sia il danno che il costo subito dall’azienda a causa di un guasto. Il secondo, ma non meno importante, obiettivo consiste nella possibilità per i progettisti di comprendere a fondo gli elementi critici del sistema, guidando così la progettazione dei futuri modelli verso un miglioramento continuo. Entrambi gli obiettivi hanno il vantaggio di generare un valore aggiunto per l’azienda.

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Verso la Digital Enterprise con l’Edge computing

Vi sono ambiti operativi nei quali anche pochi millisecondi di latenza sono inaccettabili: è ad esempio il caso delle transazioni finanziarie o della smart city, con i suoi sensori, i droni e i veicoli a guida autonoma. Questo vale sempre più anche in ambito industriale: nell’Industrial IoT (IIoT), infatti, è spesso vitale accelerare al massimo il passaggio azione-retroazione tra oggetti e macchinari che interagiscono, ad esempio nella generazione di allarmi o nell’innesco di azioni istantanee di manutenzione predittiva degli stessi oggetti IoT.

In tutti questi casi, entra in gioco l’Edge Computing, tecnologia che consente l’elaborazione dei dati, in tempo reale, laddove essi vengono acquisiti, abilitando nuovi scenari di video processing, real-time analytics e automation e permettendo così di ottimizzare il ciclo produttivo.

Edge Computing: trend di mercato e vantaggi d’uso

Secondo il rapporto Edge Computing Market by Application – Global Forecast to 2027, pubblicato da Meticulous Research, il mercato dell’Edge Computing crescerà con un tasso del 39,4%, arrivando a valere 28,07 miliardi di dollari entro il 2027. L’Edge Computing è incluso da Gartner fra i dieci trend che saranno strategici nel 2020 ed è visto come “un fattore dominante praticamente per ogni settore e use case man mano che l’edge verrà potenziato con nuove e più sofisticate risorse di calcolo e di archiviazione”.

Per i dispositivi nativamente IIoT, come una fotocamera smart, l’Edge è nel processore all’interno della fotocamera, mentre, per le apparecchiature non connesse, l’Edge si trova all’interno del dispositivo smart edge collegato all’apparecchiatura e preposto all’acquisizione e alla elaborazione dei dati: in questo modo l’Edge viene portato anche ai macchinari legacy delle officine industriali.

I vantaggi dell’Edge Computing

Oltre a ridurre la latenza, l’Edge Computing offre anche vantaggi in termini di diminuzione dei costi e della necessità di banda verso il cloud: è infatti conveniente elaborare i dati in locale e poi spostare in cloud solo la quantità di dati rilevanti per applicazioni di advance analytics o per il backup. In questo senso, Edge Computing e cloud sono due tecnologie complementari ed entrambe concorrono a quella “data continuity” che è abilitatore fondamentale dell’Industria 4.0.

Infine, occorre menzionare anche il vantaggio che l’Edge Computing offre in termini di gestione delle lacune di sicurezza negli ecosistemi IT, in cui l’introduzione dei dispositivi IIoT genera multipli punti di accesso vulnerabili. L’Edge Computing riduce queste vulnerabilità, perché, grazie ad esso, ogni dispositivo dell’IIoT funziona in modo indipendente l’uno dall’altro (si parla a tal proposito di micro-data center, in contrasto con i datacenter centralizzati) e difficilmente accade che un attacco interessi tutti i nodi della rete. Inoltre, sempre con riguardo alla sicurezza, la manipolazione dei dati sensibili può avvenire a livello locale.

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