L’IIoT (Industrial Internet of Things) si diffonde anche in Italia. Gli ultimi dati dell’Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano, oltre ad analizzare l’andamento generale dell’IoT, si soffermano sui progetti in ambito industriale. In particolare, i risultati di un’indagine condotta su un campione di 153 grandi imprese e 301 piccole e medie imprese italiane mostrano che la quota di aziende che conosce le soluzioni IIoT è salita nell’ultimo anno – raggiungendo il 98% nelle grandi e l’87% nelle PMI.
Inoltre, il 77% delle realtà enterprise ha deciso di avviare almeno un progetto in questo campo, a differenza del 58% delle realtà più piccole. Per entrambe le categorie di organizzazioni, a frenare lo sviluppo di iniziative con al centro l’IIoT è la mancanza di competenze, insieme alla capacità limitata di sfruttare appieno il valore generato dai dati dei dispositivi connessi.
Che cosa si intende con IIoT
Dati e dispositivi connessi sono due elementi fondamentali dell’Industrial IoT. La loro combinazione consente l’integrazione di macchine, processi e persone in un unico sistema di produzione, con lo scopo di migliorare efficienza, produttività e sicurezza nei contesti industriali.
Per capire cosa si intende per IoT industriale, può essere utile fare riferimento alla definizione che propone l’Osservatorio del Politecnico di Milano: “Quel percorso evolutivo della rete Internet attraverso cui ogni oggetto fisico acquisisce una sua contropartita nel mondo digitale. Alla base dell’IIoT vi sono oggetti intelligenti (capaci cioè di identificazione, localizzazione, diagnosi di stato, acquisizione di dati, elaborazione, attuazione e comunicazione) e reti intelligenti (aperte, standard e multifunzionali)”.
Degli 8,3 miliardi di euro stimati come volume d’affari sul mercato italiano dell’Internet of Things, la Smart Factory si colloca al quinto posto con 780 milioni di euro, dopo Smart Car (1,4 miliardi), Smart Metering e Smart Asset Management (1,37 miliardi), Smart Building (1,3 miliardi) e Smart City (830 milioni).
Se si somma tuttavia il giro d’affari della “fabbrica intelligente” con quello correlato della Smart Logistics (715 milioni), che comunque spesso è collegata ai progetti IIoT, la somma supera le applicazioni per il mondo della Smart Car. Senza trascurare il fatto che la Smart Factory è uno dei segmenti dell’IIoT che è cresciuto ai ritmi più elevati, segnando nel 2022 un +22% sull’anno precedente.
Il mercato IoT in Italia (PoliMi)
Qual è l’obiettivo principale dell’Industrial IoT
Smart Factory e Smart Logistics, come sottogeneri dell’IIoT, fanno capire gli obiettivi che si pone l’Internet delle cose industriale. Nel primo caso la sensoristica e le tecnologie associate servono a migliorare il controllo dell’avanzamento di produzione, la sicurezza sul lavoro, la manutenzione, la movimentazione dei materiali, il controllo qualità e la gestione dei rifiuti. Analogamente, la Smart Logistics permette di avere una maggiore tracciabilità e un monitoraggio più accurato della filiera soprattutto tramite tag RFId (Radio-Frequency Identification), visibilità sulla catena del freddo, gestione della sicurezza in hub logistici complessi e gestione delle flotte mediante sistemi GPS e GPRS.
A livello di controllo dei processi produttivi, poi, il concetto di Smart Lifecycle rappresenta un ulteriore tassello dell’IIoT poiché si presta allo sviluppo di nuovi prodotti, ad attività di end-of-life management nonché a coprire tutte le fasi di realizzazione di un manufatto nella logica dei principi di Industry 4.0.
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Differenza tra IIoT e IoT
Il paradigma della Quarta Rivoluzione Industriale segna l’effettiva differenza tra IIoT e Internet of Things in generale. Le soluzioni IoT, infatti, sono utilizzate per la connessione di dispositivi di uso quotidiano, come gli smartphone o i termostati intelligenti, mentre l’IIoT si concentra sulla connessione di macchinari, attrezzature e sensori nello shopfloor, ovvero nell’ambiente della fabbrica. In quanto tale, rientra tra le tecnologie abilitanti dell’Industria 4.0, che servono a digitalizzare e automatizzare i processi produttivi.
Le altre tecnologie sono Big Data Analytics, robot autonomi, digital twin, integrazione orizzontale e verticale fra tutti i sistemi, cybersecurity, Cloud computing, realtà aumentata e Additive Manufacturing. Molte di queste, sprovviste di sensori che mettano in comunicazione i cosiddetti CPS (Cyber-Physical Systems), resterebbero una mera ipotesi teorica.
Digital twin: cosa è e come funziona il modello del gemello digitale. Clicca sull’immagine per approfondire
La stessa idea di Metaverso, in cui oggi convergono i mondi del gemello digitale, della realtà aumentata e della realtà virtuale, ha bisogno dell’IIoT per tradursi in casi d’uso concreti applicabili nelle fabbriche. Ecco perché l’Industrial IoT può essere considerata l’ossatura portante su cui poggia l’intero ecosistema 4.0.
Come funziona
Va da sé che le tecnologie IIoT sono diverse e tra loro integrate. Oltre ai sensori, vanno contemplati attuatori, software specifici come gli SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) e architetture di rete che possono essere di tipo LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network) o M2M (Machine-to-Machine) o Wireless.
Per certi versi, la convergenza di hardware e software tende a conferire “intelligenza” ai modelli produttivi tradizionali raccogliendo dati in tempo reale da tutti i dispositivi connessi alla rete e analizzandoli per ottenere informazioni utili sulla produzione, sulla manutenzione e sulle performance delle macchine. Dati che possono essere perciò utilizzati per ottimizzare i processi produttivi, prevenire guasti e migliorare la qualità del prodotto. Ma che servono anche a gestire meglio la rotazione del magazzino e l’intera Supply Chain estendendo le funzionalità della Smart Factory a quelle della Smart Logistics.
Il livello di conoscenza dell’IIoT di grandi aziende e PMI (PoliMi)
Il ruolo dell’Intelligenza Artificiale
Tutte le funzionalità ricordate sopra sono all’origine di molte automazioni che interessano il ciclo produttivo di una fabbrica. Si pensi ad esempio al rilevamento di parametri fuori standard provenienti dai sensori installati a bordo macchina. Dalla temperatura elevata alle vibrazioni eccessive, questi indicatori possono generare un suggerimento di azione all’operatore che visualizza su una dashboard i valori anomali.
Con l’arrivo dell’Intelligenza Artificiale e l’uso sempre più massiccio di algoritmi che si basano su modelli, questo tipo di suggerimento tenderà a essere sempre meno generico e sempre più circostanziato, favorendo il passaggio dalla manutenzione reattiva a quella proattiva e predittiva.
Già adesso esistono alcuni settori, come quello dell’intralogistica, in cui i veicoli autonomi o AGV (Automated Guided Vehicle) sono una realtà proprio in virtù della sensoristica che permette loro di muoversi dentro un magazzino senza l’ausilio di un guidatore. Se il sogno della fabbrica autonoma è destinato a non essere più tale, le premesse oggi ci sono tutte.
Perché utilizzare l’IoT industriale
Nel 2022 la società di consulenza Bain & Company ha condotto un sondaggio sull’IIoT rivolto a 500 decision maker presenti in Europa e Stati Uniti. Le risposte hanno rivelato che il numero di organizzazioni che ha implementano PoC (Proof of Concept) è cresciuto di quasi il 20% dal 2018 al 2022. Entro il 2026, inoltre, gli intervistati hanno affermato di prevedere un’ulteriore crescita del 20%.
Tra le motivazioni alla base della scelta di tecnologie IIoT, le più citate si riferiscono alla riduzione dei costi e all’aumento dei ricavi.
Nonostante i buoni risultati ottenuti, l’adozione dell’Industrial IoT tende ancora ad andare a rilento (e questo è in linea con le evidenze dell’Osservatorio del Politecnico).
La difficoltà risiede nella scalabilità ovvero nella capacità di trasformare i PoC in progetti di più ampio respiro che abbraccino tutta l’organizzazione.
Uno degli ostacoli più importanti in tal senso è la complessità dell’integrazione, seguita dalla carenza di technical expertise e da questioni legate all’interoperabilità dei sistemi. Quella che in precedenza era vista come la barriera maggiore, cioè la sicurezza, oggi è scesa al sesto posto.
Le principali barriere che ostacolano l’adozione dell’IIoT (Bain &Company)
I principali vantaggi
Nella survey, la mancanza di chiarezza sul ROI (Return on Investment) occupa il quinto posto tra le principali barriere all’adozione dell’IIoT. È una chiara indicazione del fatto che l’Industrial IoT non rivoluziona soltanto le tecnologie da impiegare in fabbrica, ma anche i criteri con cui vanno misurati efficienza, produttività, sicurezza e competitività. Partendo dalla prima, infatti, l’IIoT consente alle aziende di monitorare e controllare i processi industriali in tempo reale, motivo per il quale può incidere positivamente sull’efficienza e sulla riduzione dei costi operativi.
In merito alla produttività, il suo incremento è reso possibile dall’automazione dei processi industriali a cui si è accennato prima. Automazione che minimizza il tempo di fermo macchina, anche tramite una manutenzione di tipo preventivo e predittivo, accelera il time-to-market e migliora la qualità del prodotto.
Sul fronte della sicurezza, l’IIoT risponde a esigenze combinate di security e safety per via della sua capacità di tracciare persone, oggetti e asset industriali dando così un quadro costantemente aggiornato del posto di lavoro e dei rischi effettivi per la salute e la sicurezza dei dipendenti.
L’insieme di questi vantaggi si traduce, infine, in una maggiore competitività sui mercati sintetizzabile nella capacità di sfruttare i dati di campo in chiave tattica e strategica.
Esempi e applicazioni
Gartner ha pubblicato nel dicembre 2022 il suo Magic Quadrant for Global Industrial IoT Platform. Nella parte introduttiva, viene spiegato che la piattaforma IIoT può essere sia una suite tecnologica sia una piattaforma applicativa aperta, o entrambe. “È progettata per monitorare e gestire i requisiti di sicurezza, protezione, sostenibilità, automazione e altri obiettivi mission-critical associati agli asset industriali e ai loro ambienti operativi” si legge sul documento. E sebbene le applicazioni aziendali orizzontali e verticali non rientrino in questo Magic Quadrant, tuttavia ogni fornitore di piattaforme IIoT deve esibire un valore dimostrabile in termini di integrazione e interoperabilità con applicazioni quali:
- Asset Performance Management (APM)
- Building Management Systems (BMS)
- Computerized Maintenance Management Systems (CMMS)
- Condition Based Maintenance (CBM)
- Enterprise Asset Management (EAM)
- Enterprise Resource Planning (ERP)
- Environmental, Health and Safety (EHS)
- Field Service Management (FSM)
- Fleet Management
- Manufacturing Execution Systems (MES)
- Maintenance, Repair and Operations (MRO)
- Product Lifecycle Management (PLM)
L’elenco degli applicativi con cui le piattaforme IIoT dovrebbe integrarsi e “dialogare” fa capire il ruolo che l’Industrial IoT assume nella gestione di una moltitudine di dati e di protocolli, nonché i molti casi d’uso e gli svariati settori economici in cui l’IIoT potrà fare la differenza.
