6 sfide e rischi dell'Industria 4.0

Aaron Ricadela | Content Strategist | 12 ott 2023

L'Industria 4.0, l'approccio di produzione che combina macchine del reparto produttivo connesse a Internet con l'analisi computerizzata della produzione, può portare grandi guadagni in termini di efficienza. Il passaggio a una configurazione di produzione di Industria 4.0 può aumentare la produttività, ridurre i costi, migliorare la qualità del prodotto, accelerare il time-to-market e aumentare i tempi di attività delle macchine. L'adozione delle tecnologie di Industria 4.0 può anche migliorare la competitività dei produttori e ridurne l'impatto ambientale.

Sebbene i vantaggi dell'Industria 4.0 siano numerosi, i produttori devono continuare a fare attenzione alle sfide e ai rischi che potrebbero dover affrontare nell'implementazione di un approccio Industria 4.0: integrazione di nuove tecnologie con sistemi IT legacy, aumento delle minacce alla sicurezza informatica e altro ancora. Le soluzioni includono la pianificazione, il potenziamento della collaborazione e l'investimento in tecnologie che facilitano una produzione sicura ed efficiente.

Che cos'è l'Industria 4.0?

L'Industria 4.0 utilizza tecnologie di automazione e analisi dei dati per creare smart factory costituite da macchine collegate in rete che condividono i dati di produzione con i lavoratori. I principali vantaggi di questo approccio alla smart manufacturing includono la produzione di un volume maggiore di prodotti in tempi più rapidi e con una qualità superiore. Un componente importante dell'Industria 4.0 è l'Internet of Things industriale (IIoT, Industrial Internet of Things), l'applicazione delle tecnologie Internet of Things (IoT) nella produzione: basti pensare ai sensori che monitorano lo stato di manutenzione di una macchina e trasmettono i dati di produzione per l'analisi. L'Industria 4.0 si basa anche su tecnologie, tra cui la copertura Internet wireless in impianti, porti e cantieri navali, robot automatizzati e sistemi avanzati di elaborazione dati.

Concetti chiave

  • Le principali sfide nelle implementazioni dell'Industria 4.0 includono problemi di sicurezza, standard tecnologici e difficoltà di interoperabilità e reskilling della forza lavoro.
  • Per superare queste sfide, i produttori devono aumentare la collaborazione tra i reparti, ad esempio possono superare le sfide legate ai costi lanciando progetti di Industria 4.0 su scala ridotta e perfezionandoli con feedback costanti e preziosi da un mix di team.
  • La tecnologia gioca un ruolo chiave nel superare le sfide dell'Industria 4.0 e nel mitigare i rischi. Il software di integrazione aiuta ad adeguare le strutture più vecchie in smart factory e il cloud computing protegge dagli attacchi informatici, ad esempio.

Spiegazione delle sfide dell'Industria 4.0

I produttori che adottano approcci di Industria 4.0 spesso affrontano problemi durante l'implementazione di tecnologie volte ad automatizzare i processi di fabbrica. I costi possono essere elevati, soprattutto per le piccole e medie imprese che potrebbero avere difficoltà a investire in nuove apparecchiature, nuovi sensori e software. I lavoratori degli impianti potrebbero non avere le competenze necessarie per supervisionare i sistemi di produzione cyber-fisici, utilizzare dispositivi informatici portatili e adattare i processi in base alle raccomandazioni del software. I produttori potrebbero anche dover prendere in considerazione l'assunzione di ingegneri, data scientist e sviluppatori di software, ruoli per i quali l'offerta di lavoratori qualificati potrebbe essere scarsa. Le sfide vanno oltre i costi e il personale: l'integrazione delle tecnologie dell'Industria 4.0 in una fabbrica può esporre macchinari e reti a violazioni di dati o attacchi informatici.

6 sfide dell'Industria 4.0 e le relative soluzioni

Secondo un sondaggio McKinsey del 2020 condotto su oltre 800 produttori in tutto il mondo, gli ostacoli all'adozione dell'Industria 4.0 includono costi elevati della scalabilità delle implementazioni; sfide organizzative, come ottenere il supporto del management per le iniziative di smart factory e sfide tecnologiche, come la scelta del software richiesto e di un partner per l'implementazione. In un sondaggio separato del 2022 tra i responsabili delle decisioni IT condotto da IDC, ricercatore di mercato, le principali sfide nell'implementazione di progetti IoT includevano problemi di sicurezza (citati dal 35% degli intervistati), preoccupazioni sulle capacità e sulla stabilità della tecnologia (27%) e costi di implementazione (26%).

Per ogni sfida, tuttavia, esiste almeno una soluzione che i produttori possono utilizzare per sfruttare i vantaggi dell'Industria 4.0.

1. Sistemi IT legacy

I produttori con un'infrastruttura IT obsoleta potrebbero scoprire che non si integra con i software più recenti per l'analisi dei dati di produzione, richiedendo loro di intraprendere lunghe operazioni di ammodernamento.

  • Soluzione: prima di costruire una smart factory o di aggiornare una fabbrica attuale con la tecnologia di Industria 4.0, è necessario gettare alcune basi IT. Analizza lo stato dei tuoi sistemi di gestione aziendale nei settori ricerca e sviluppo, approvvigionamento, acquisti, produzione e immagazzinamento. Considera le implicazioni tecnologiche dei progetti di Industria 4.0 nei tuoi siti di produzione, non solo in un impianto, e assicurati che il tuo reparto IT collabori con altri dipartimenti.

2. Interoperabilità

Molte fabbriche utilizzano un mix di apparecchiature nuove e vecchie di decenni prive dei sensori e della connettività Internet cruciali per una smart factory, ma non è possibile aggiornare le macchine più vecchie e i produttori non vogliono sostituirle. Molti produttori inoltre non dispongono di sistemi IT in grado di valutare i dati provenienti dalle macchine connesse.

  • Soluzioni: la connessione di fonti di dati isolate è stata a lungo una sfida per i produttori, ma il calo dei costi dei sensori e i protocolli di comunicazione standardizzati ne rendono più semplice il superamento. I produttori possono utilizzare software di integrazione per connettere i computer nel data center o nel cloud con le macchine nel reparto produttivo. È importante investire in un sistema ERP che consenta alla pianificazione della produzione di passare a un sistema di esecuzione della produzione, quindi fino al livello di controllo della macchina, in un approccio chiamato produzione connessa che consente ai pianificatori della produzione e al reparto produttivo di scambiare informazioni.

3. Costi e limitazioni delle risorse

Il lancio di una smart factory richiede investimenti per rendere i sistemi IoT compatibili con i vecchi sistemi di controllo ed esecuzione della produzione, che possono utilizzare standard tecnologici diversi. I vincoli sugli investimenti tecnologici possono impedire la scalabilità dei progetti di Industria 4.0 dalle fasi pilota alle implementazioni in più impianti. I produttori spesso citano anche i costi di implementazione e la difficoltà a ottenere il supporto del management come ostacoli a una più ampia implementazione di un approccio di Industria 4.0.

  • Soluzione: invece di aspettare che un'architettura IT completa venga definita e implementata prima di implementare progetti di Industria 4.0, i produttori possono adottare un approccio di prodotto minimo praticabile, introducendo progetti con lead time più brevi e correzioni dei corsi in base al feedback degli utenti. L'approccio può anche aiutare a concentrare la spesa e a definire la portata dei progetti.

4. Divario di competenze della forza lavoro

Attrarre talenti e riqualificare il personale attuale è una delle sfide HR dei produttori nell'implementazione dell'Industria 4.0, poiché molti lavoratori non sono stati formati in merito all'integrazione dei sistemi digitali con il lavoro di produzione. I produttori spesso hanno bisogno di riqualificare i lavoratori per utilizzare touch screen, tablet e altri dispositivi che consentono loro di interagire con i sistemi connessi e di perfezionare i processi di produzione utilizzando approfondimenti supportati dai dati.

  • Soluzioni: gli operatori delle macchine nelle smart factory devono imparare a interpretare nuovi tipi di informazioni, intervenire e correggere i processi quando necessario e controllare le macchine in nuovi modi. La formazione in fabbrica anziché alla scrivania può essere d'aiuto. Anche gli ingegneri dovrebbero essere formati su nuovi approcci analitici per migliorare i processi di produzione. I produttori devono anche prendere in considerazione l'assunzione di ruoli altamente tecnici, come specialisti nel campo della robotica e dei digital twin.

5. Gestione dei cambiamenti

L'Industria 4.0 non si limita al reparto produttivo: i produttori devono comprendere a livello di organizzazione dove i processi devono cambiare e quali reparti devono essere coordinati per condurre progetti di Industria 4.0 pilota di successo e implementazioni più ampie. Ciò richiede nuovi modi di lavorare che differiscono dai processi di lunga data.

  • Soluzioni: prima del rollout dell'IIoT, i produttori dovrebbero identificare casi d'uso e siti che produrranno rapidi guadagni e ritorni finanziari, per dimostrare il valore delle tecnologie di Industria 4.0 e facilitare la gestione del cambiamento. Il successo dei progetti di Industria 4.0 dipende dall'utilizzo attivo della nuova tecnologia da parte dei dipendenti; dimostrare il ROI ai responsabili può aiutare a coinvolgere i team.

6. Sicurezza informatica

Il modo tradizionale di proteggere le apparecchiature di fabbrica dagli attacchi informatici prevedeva di connetterne il meno possibile alla rete Internet aperta. L'Industria 4.0 adotta un approccio diverso, connettendo le macchine tra loro e i sistemi di gestione aziendale tramite Internet. I responsabili delle decisioni dell'IIoT citano spesso problemi di sicurezza delle tecnologie di Industria 4.0, che sono fondati: il malware Stuxnet di oltre un decennio fa colpì impianti di produzione ed energia, mentre nel 2017, l'allora dilagante virus Petya interruppe la produzione in più di una decina di impianti del produttore di crema per la pelle Nivea Beiersdorf.

  • Soluzioni: il cloud computing può rafforzare la sicurezza poiché i fornitori di servizi cloud garantiscono che i clienti utilizzino sempre le versioni software più aggiornate e l'infrastruttura cloud può fornire sicurezza a più livelli di una rete di computer. Le aziende che implementano l'IoT stanno sempre più configurando reti LTE e 5G private, in cui possiedono e controllano lo spettro radio utilizzato per trasmettere i dati dei sensori, il che rafforza la sicurezza dell'IoT. I produttori possono anche ridurre i rischi implementando standard di sicurezza informatica e diritti di accesso limitati ai sistemi IoT.
Durante il rollout dell'Industria 4.0, i produttori devono controllare i rischi, tra cui minacce informatiche, sistemi legacy, lacune di competenze, interoperabilità e costi.

Superare le sfide dell'Industria 4.0 con Oracle

Con il software di Industria 4.0 di Oracle, i produttori possono ottenere maggiori approfondimenti sulle loro operazioni e integrare facilmente il software ERP e di gestione della supply chain con le linee di produzione.

Oracle Fusion Cloud Manufacturing acquisisce i dati dal reparto produttivo, sui quali i manager possono agire da PC, telefono o tablet. I dati sono integrati con altre applicazioni ERP e di gestione della supply chain, consentendo ai produttori di abbattere i silos di informazioni che possono frenare l'espansione dei progetti di Industria 4.0.

Nel frattempo, Oracle Fusion Cloud Internet of Things Intelligent Applications consente ai produttori di utilizzare i dati dei sensori delle macchine per la manutenzione diagnostica per massimizzare i tempi di attività. Il software per il monitoraggio e la manutenzione delle risorse lavora insieme per produrre avvisi e visualizzare i componenti, contrassegnando i dati dei sensori che mostrano cosa ispezionare. Oracle Manufacturing Execution System for Discrete Manufacturing monitora la produzione e aumenta la produttività guidando gli operatori attraverso un elenco di attività quotidiane. Il software può dare priorità alle attività importanti e aiutare a individuare quelle inutili. Infine, il software di produzione in modalità mista gestisce la produzione discreta e in batch nello stesso impianto, in modo che i produttori di beni di largo consumo, ad esempio, possano monitorare la produzione di snack e imballaggi utilizzando un software comune.

Domande frequenti sulle sfide dell'Industria 4.0

Quali sono alcuni dei rischi percepiti dall'adozione delle tecnologie di Industria 4.0?
L'automazione della produzione può eliminare o ridefinire alcuni ruoli dei lavoratori, richiedendo ai produttori di investire nell'assunzione di lavoratori con competenze diverse o nella riqualificazione di quelli attuali. Le macchine dotate di sensori connessi a Internet possono anche essere più inclini agli attacchi informatici rispetto alle macchine senza i sensori. Le aziende rischiano inoltre di non realizzare i ritorni sugli investimenti previsti mentre portano i progetti di Industria 4.0 dalla fase pilota alla produzione.

In che modo i produttori possono ridimensionare meglio i progetti di Industria 4.0 a partire dai progetti pilota iniziali?
I produttori devono definire processi aziendali e flussi di dati chiari attraverso le loro reti, quindi coinvolgere i responsabili nei cambiamenti. Se le risorse sono limitate, il rollout di un prodotto minimo attuabile, la raccolta del feedback degli utenti e il perfezionamento del sistema possono aiutare a raggiungere la scalabilità. I produttori potrebbero anche dover assumere talenti o riqualificare il personale attuale per ampliare i propri progetti di Industria 4.0.

Quali sono alcune delle tecnologie che compongono l'Industria 4.0?
Le reti di sensori, l'edge computing, il software di analisi dei dati e l'apprendimento automatico supportano le iniziative di Industria 4.0. Molti produttori utilizzano la stampa 3D, chiamata anche produzione additiva, per forgiare le parti. Potrebbero anche impiegare digital twin, testando le modifiche ai layout di fabbrica e alle linee di produzione in modelli computerizzati prima di implementarli.

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