Lo smart manufacturing ha radici antiche. Come racconta Massimo Merli, Vice President, Industry Business di Schneider Electric, «nel 1979 introducemmo un protocollo seriale, che è stato utilizzato come standard nelle applicazioni multivendor». Poi seguì l’ideazione della transparency factory. Concetto centrale che la caratterizzava, che è anche quello che è alla base dell’Internet of Things, «è avere una connettività comune per i device, al di là della piattaforma che li collega. Poi i device dovevano avere il web service integrato, e anche qui siamo alla base di IoT». Quindi il concetto di Industria 4.0 risiede da decenni in Schneider.
«La nostra interpretazione di Smart Manufacturing – spiega Merli – è una visione del futuro per cui le imprese industriali grazie alle tecnologie digitali aumenteranno la propria competitività ed efficienza grazie alla maggiore interconnessione e cooperazione delle risorse».
Come si attua? Sfruttando convergenza fra IT e OT, cioè fra informatica e Operational Technology.
In termini industriali si declina nell’utilizzo della connettività di macchine e dati, per migliorare il lavoro degli impianti e diminuire il consumo di energia.
Si ha convergenza di energia, automazione e software, in un’unica architettura, (che Schneider chiama Eco Struxure) fatta di gestione di macchine industriali, datacenter, building, power distribution, impianti.
Marco Gamba, smart manufacturing project leader di Schneider Electric, ci spiega quali sono i tre assi su cui si sviluppa lo Smart manufacturing: l’Asset performance, con sensori, cloud e analytics per ottimizzare il funzionamento di macchine e impianti; lo Smart control, fatto di tecnologie che integrano le apparecchiature, con hardware personalizzabile via software, come vuole Industria 4.0, che chiede di riconfigurare macchine da remoto; l’Augmented operator, che fa uso di dispositivi mobili, realtà aumentata e connettività per migliorare operatività in campo.
Esempi di smart manufacturing
L’Asset performance fa uso di analytics per evitare i fuori servizio, anticipandoli, con un mix di manutenzione preventiva e predittiva.
Con algoritmi di machine learning per ottimizzazione produttiva, consente di passare dal degrado delle prestazioni all’auto adattamento di macchine e processi. Si parla di aumento del 25% di produttività.
Ancora, utilizzando Smart sensor si trasforma una raccolta dati in raccolta informazioni.
Lo Smart Control va attuato partendo dalla fase di progettazione, pensando a sicurezza (sia fisica, di impianto, sia cybersecurity), simulazione e sostenibilità.
Si passa da un sistema gerarchico a uno flessibile sfruttando Ethernet, aumentando efficienza del 25%.
Creare l’Augmented operator, vuol dire abilitare al monitoraggio dell’intera linea di produzione per aumentare la produttività, raccogliendo dati in formato grafico per l’operatore. Esempio tipico è l’applicazione in realtà aumentata, con dati visualizzabili sul display in tempo reale, con colpo d’occhio sula linea o sulla macchina.
Oppure è il mobile HMI, interfaccia uomo macchina riportata su tablet, in cui il controllo è nelle mani dell’operatore, garantendo massima flessibilità di esercizio.
