Software as a Service: la soluzione ai problemi di investimento delle PMI (e non solo)
“L’utilizzo di una soluzione SaaS permette di beneficiare di una soluzione di livello industriale anche con budget limitati, l’approccio ottimale per un produttore di piccole e medie dimensioni”.
“L’utilizzatore non si deve accollare costi e rischi associati a acquisto, manutenzione e controllo dell’infrastruttura (in house o cloud), nè del suo dimensionamento iniziale e nel tempo”.
Le applicazioni di business basate su Cloud e distribuite attraverso il modello SaaS (Software as a service) presentano dei vantaggi tangibili, assolutamente non trascurabili rispetto alle tradizionali soluzioni On-Premises. Offrono vantaggi operativi immediati, soprattutto nel caso di budget e team limitati.
SaaS è un modello di concessione della licenza d’uso applicabile a un software ospitato centralmente nel Cloud e accessibile da browser tramite una connessione internet: la licenza viene solitamente concessa in forma di abbonamento (in genere annuale).
I principali vantaggi per l’utilizzatore di una soluzione SaaS sono riassumibili in:
- Costi iniziali più bassi (nessun costo di licenza iniziale; nessuna spesa per la manutenzione di hardware e software);
- Configurazione e implementazione rapide (l’applicazione SaaS è già installata e configurata nel Cloud);
- Aggiornamenti semplici (nessun carico di lavoro e responsabilità da parte dell’utente);
- Accessibilità (tutto ciò che serve è un browser e una connessione ad internet).
Nel caso specifico in cui il software riceva dati in modalità Internet of Things, ai vantaggi elencati si aggiunge quello della Scalabilità (i costi sono facilmente modulabili in funzione delle effettive necessità d’uso).
Macchine industriali: un mercato interessato dall’evoluzione "Data-driven"
“Il segmento di mercato delle macchine industriali è, per sua natura, tra i segmenti più avanzati dell’intero mercato industriale. Il ruolo dei loro produttori è quello di fornitori della grande maggioranza dei sistemi chiave di ogni processo produttivo (tali sono ciò che chiamiamo, con ampia accezione, macchine o macchinari industriali) e la loro forza competitiva dipende altamente e necessariamente dalla loro capacità di padroneggiare tecnologia e innovazione”.
“I produttori italiani si posizionano tra i leader del mercato mondiale (il loro valore aggiunto, in maggior parte esportato, ne fa un importante settore dell’economia nazionale), ma non pochi guardano ancora ai nuovi requisiti del loro mercato come a esigenze “ancora da maturare”. Ancora pochi, soprattutto, hanno visualizzato come il soddisfare le nuove esigenze rappresenti in realtà il cavalcare una concreta e immediata opportunità per una rinnovata competitività”.
L’evoluzione indotta nell’industria a livello mondiale dalle nuove tecnologie digitali (un’evoluzione ben precisa, anche se non di rado fraintesa quando si parla sul piano mediatico di «Industria 4.0») ha già concretamente creato per i Produttori di Macchine Industriali nuovi requisiti, vere e proprie nuove aspettative di mercato, che in termini rigorosamente «tecnici» si possono così riassumere:
NUOVI REQUISITI RELATIVI AI LORO PRODOTTI
Anche le macchine industriali evolveranno per diventare “risorse (sistemi ciber-fisici, CPS) interconnesse ad altre risorse interne ed esterne alla fabbrica dove sono installate;
NUOVI REQUISITI RELATIVI AL LORO RUOLO
Anche i produttori delle macchine evolveranno per diventare “entità dell’ecosistema interconnesse alle altre risorse dell’ecosistema, a cominciare dalle «loro» macchine, risorse usate da altre entità dell’ecosistema, i loro clienti”.
I nuovi requisiti si inquadrano in un quadro evolutivo in cui i processi decisionali diventano realmente «data-driven», «guidati dai dati», cioè basati sulle informazioni estraibili da dati analizzabili in tempo reale oltre che come serie storiche. Si tratta di una modalità del tutto naturale di efficientamento dei processi che ha acquisito una enorme rilevanza competitiva con le odierne capacità tecnologiche di trattamento analitico dei cosiddetti Big Data e di interconnessione di risorse nell’ecosistema di appartenenza dell’impresa. Macchine e apparecchiature usate nei sistemi per produrre, sono fonte primaria dei dati a tale scopo utilizzabili in ambito manifatturiero.
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Intelligenza Aumentata: strumenti per potenziare il saper fare dell’uomo
“Puoi insegnare alle macchine a fare buon uso delle esperienze che hai fatto, insegnandogliele; ma non dimenticare che sei stato tu ad educarle su cos’è giusto e cos’è sbagliato”.
“Anche nel mondo industriale oggi si parla molto di Intelligenza Artificiale, ma pensando alla competitività delle imprese italiane, la novità di cui si dovrebbe parlare è un concetto tecnologico e metodologico più ampio, quello di Intelligenza Aumentata”.
Il concetto di Intelligenza Artificiale pone il focus sulla macchina, sul come la macchina, una volta dotata di capacità tecnologiche di apprendimento e interazione quasi umane, possa diventare capace di operare in grande autonomia anche nel compiere azioni molto complesse, riuscendo a farle anche meglio di un uomo. Per dirlo in un modo congegnale al mondo industriale, il concetto di Intelligenza Artificiale esprime il contributo tecnologico più avanzato all’automazione possibile di attività umane sempre più complesse.
Il concetto di Intelligenza Aumentata pone invece il focus sull’uomo, sul come l’uomo, grazie a una tecnologia che gli abilita nuove capacità, possa fare più e meglio il proprio lavoro, quella parte di attività che comunque rimangono sua prerogativa. Le soluzioni di Intelligenza Aumentata non sono un’alternativa alle soluzioni di Intelligenza Artificiale; sono piuttosto il modo per “inglobare” queste ultime in un percorso evolutivo dell’uomo e delle sue macchine totalmente razionale e praticabile, basato sulla piena consapevolezza di quali rimangono i punti di forza e di debolezza della macchina, anche quando è potenziata con Intelligenza Artificiale.
Con l’ottimale applicazione di tutte le tecnologie al momento disponibili, l’Intelligenza Aumentata serve sostanzialmente all’arricchimento delle facoltà imprenditoriali e manageriali, per portarle a un livello superiore, “aumentato”, e non semplicemente alla sostituzione di capacità decisionali o esecutive laddove riconducibili a un livello subordinato.
In un’azienda manifatturiera, per esempio, uno strumento di Intelligenza Aumentata conferisce quel livello di conoscenza in più che permette di re-inventare una gestione più efficace del business in varie fasi del ciclo di vita del prodotto. Il passaggio che opera («dai dati all’informazione al saper fare») non si traduce cioè nel semplice “automatizzare qualche fase dei vari processi, nel fare anche noi quello che può fare chiunque altro, magari prima e meglio di noi”. Punta al posizionarsi un passo avanti nella «re-invenzione digitale», tipicamente in logica data-driven, di ogni attività dell’imoresa, dalla progettazione dei prodotti, alla loro commercializzazione, all’erogazione di servizi post vendita ai clienti.
In estrema sintesi, uno strumento di Intelligenza Aumentata è quello che serve oggi per rafforzare anzitutto i propri elementi distintivi di competitività nell’evoluzione del proprio mercato.
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Non solo tecnologie: che cosa serve alle PMI manifatturiere per diventare delle vere smart factory
La capacità di saper raccogliere dati dalle macchine è oramai un’attività fondamentale per l’efficientamento di tutti i processi industriali: permette all’uomo, e alle aziende, di prendere decisioni informate, basate su quello che sta realmente accadendo in produzione. Se è vero che le tecnologie giocano un ruolo chiave nell’abilitare questi processi (soprattutto l’IoT e l’Intelligenza Artificiale), le conoscenze delle aziende e il loro approccio all’utilizzo di queste tecnologie sono fondamentali.
Va capito, in primo luogo, il contesto legato alla particolarità aziendale, le esigenze specifiche che determinano quali tecnologie scegliere, quali e quanti parametri sono necessari per l’efficientamento dei processi. Soltanto così si può estrarre valore aggiunto dal dato, poiché la mera raccolta del dato grezzo non porta alcun vantaggio all’azienda.
Per fare tutto ciò occorrono le giuste competenze, una cultura e un approccio corretto all’utilizzo delle nuove tecnologie e, ovviamente, anche gli strumenti giusti.
Elementi imprescindibili, ma che spesso mancano alle piccole e medie imprese (PMI). Ed è in questo campo che si concentra l’impegno di Holonix, azienda nata nel 2010 come spin-off del Politecnico di Milano e che oggi è una PMI innovativa.
L’offerta di Holonix è incentrata su soluzioni cloud-based per le PMI manifatturiere, ma non solo. L’azienda offre infatti attività di consulenza e formazione, in linea con la sua missione di accompagnare le aziende nel processo di trasformazione in smart factory, ossia “la fabbrica di coloro che hanno capito che le tecnologie abilitanti vanno cavalcate, non subite, che ci sono degli strumenti che ci permettono di lavorare in modo più efficiente ed efficace, diminuendo la possibilità di errore e di farci lavorare in modi nuovi, guidati da strumenti che azzerano le distanze fisiche”, spiega Lara Binotti, Sales Director di Holonix.
C’è ancora molto da fare in questo ambito, sottolinea Binotti: infatti, a fronte di un aumento di consapevolezza raggiunto in questi 10 anni in merito alla raccolta e alla gestione dei dati, anche nelle aziende più strutturate (di medie dimensioni) c’è ancora il rischio di cadere nell’errore di voler passare direttamente all’ultimo step (quindi l’utilizzo dei dati), senza prima fare un percorso di comprensione dei parametri che davvero sono necessari all’azienda.
(…)
IoT Experience, così Holonix accompagna le PMI nel percorso di trasformazione digitale
Sono proprio i produttori i principali interlocutori di Holonix. Per accompagnarli in questo percorso di trasformazione e renderli in grado di offrire più servizi agli utenti finali, Holonix ha ideato una strategia che si basa su approcci modulari, progressivi e personalizzati ai bisogni di ciascuna azienda, che prende il nome di IoT Experience.
(…)
Differentemente dalle piattaforme che sviluppano i “big” del settore (più rigide, in quanto rivolte ad aziende medio-grandi), le soluzioni di Holonix sono pensate e progettate per le PMI: si tratta quindi di soluzioni pronte all’utilizzo, con tempi di implementazione notevolmente inferiori e costi più accessibili (si parla di qualche migliaio di euro).
Inoltre, l’attività di formazione fornita attraverso IoT Experience può essere fatta ricadere nell’ambito delle attività di formazione agevolabili con il nuovo credito di imposta, che permette un rimborso fino al 50% delle spese associate alle attività di formazione per le micro e piccole e medie imprese.
Un approccio modulare che si rende necessario proprio perché spesso a frenare le aziende è proprio la diffidenza verso le nuove tecnologie che si riscontra all’interno. Diffidenza che a volte proviene dagli operatori (intimoriti che le “macchine” possano rubargli il lavoro) e a volte anche dallo stesso team manageriale, a fronte di un tentativo di innovazione del reparto IT.
“Per questo diciamo ai nostri clienti che il percorso, per avere successo, deve coinvolgere diverse aree dell’azienda, dal pre-sales al post-sales, dal management al team di operations. Occorre far capire che è un cambiamento che deve riguardare tutti e che porterà solamente vantaggi”, spiega Binotti.
KITT4SME, il progetto europeo per portare l’AI alle PMI
Lo spirito innovativo dell’azienda l’ha spinta, in questi anni, a confrontarsi con i big europei e a partecipare a diversi progetti di carattere internazionale.
Dopo il progetto Manutelligence – che ha portato alla creazione di una piattaforma in grado di collegare, ottimizzandoli, il ciclo di vita del prodotto con quello del servizio – l’azienda è ora impegnata in altri due progetti inseriti nell’ambito di Horizon 2020: il progetto Coala, che poterà alla creazione del primo assistente vocale di fabbrica (progetto di cui abbiamo parlato nell’intervista con Jacopo Cassina, CEO e co-founder di Holonix) e il progetto KITT4SME (G.A. 952119 | https://kitt4sme.eu).
Articolo di Michelle Crisantemi | Innovation Post
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Non solo tecnologie: che cosa serve alle PMI manifatturiere per diventare delle vere smart factory
La capacità di saper raccogliere dati dalle macchine è oramai un’attività fondamentale per l’efficientamento di tutti i processi industriali: permette all’uomo, e alle aziende, di prendere decisioni informate, basate su quello che sta realmente accadendo in produzione. Se è vero che le tecnologie giocano un ruolo chiave nell’abilitare questi processi (soprattutto l’IoT e l’Intelligenza Artificiale), le conoscenze delle aziende e il loro approccio all’utilizzo di queste tecnologie sono fondamentali.
Va capito, in primo luogo, il contesto legato alla particolarità aziendale, le esigenze specifiche che determinano quali tecnologie scegliere, quali e quanti parametri sono necessari per l’efficientamento dei processi. Soltanto così si può estrarre valore aggiunto dal dato, poiché la mera raccolta del dato grezzo non porta alcun vantaggio all’azienda.
Per fare tutto ciò occorrono le giuste competenze, una cultura e un approccio corretto all’utilizzo delle nuove tecnologie e, ovviamente, anche gli strumenti giusti.
Elementi imprescindibili, ma che spesso mancano alle piccole e medie imprese (PMI). Ed è in questo campo che si concentra l’impegno di Holonix, azienda nata nel 2010 come spin-off del Politecnico di Milano e che oggi è una PMI innovativa.
L’offerta di Holonix è incentrata su soluzioni cloud-based per le PMI manifatturiere, ma non solo. L’azienda offre infatti attività di consulenza e formazione, in linea con la sua missione di accompagnare le aziende nel processo di trasformazione in smart factory, ossia “la fabbrica di coloro che hanno capito che le tecnologie abilitanti vanno cavalcate, non subite, che ci sono degli strumenti che ci permettono di lavorare in modo più efficiente ed efficace, diminuendo la possibilità di errore e di farci lavorare in modi nuovi, guidati da strumenti che azzerano le distanze fisiche”, spiega Lara Binotti, Sales Director di Holonix.
C’è ancora molto da fare in questo ambito, sottolinea Binotti: infatti, a fronte di un aumento di consapevolezza raggiunto in questi 10 anni in merito alla raccolta e alla gestione dei dati, anche nelle aziende più strutturate (di medie dimensioni) c’è ancora il rischio di cadere nell’errore di voler passare direttamente all’ultimo step (quindi l’utilizzo dei dati), senza prima fare un percorso di comprensione dei parametri che davvero sono necessari all’azienda.
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IoT Experience, così Holonix accompagna le PMI nel percorso di trasformazione digitale
Sono proprio i produttori i principali interlocutori di Holonix. Per accompagnarli in questo percorso di trasformazione e renderli in grado di offrire più servizi agli utenti finali, Holonix ha ideato una strategia che si basa su approcci modulari, progressivi e personalizzati ai bisogni di ciascuna azienda, che prende il nome di IoT Experience.
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Differentemente dalle piattaforme che sviluppano i “big” del settore (più rigide, in quanto rivolte ad aziende medio-grandi), le soluzioni di Holonix sono pensate e progettate per le PMI: si tratta quindi di soluzioni pronte all’utilizzo, con tempi di implementazione notevolmente inferiori e costi più accessibili (si parla di qualche migliaio di euro).
Inoltre, l’attività di formazione fornita attraverso IoT Experience può essere fatta ricadere nell’ambito delle attività di formazione agevolabili con il nuovo credito di imposta, che permette un rimborso fino al 50% delle spese associate alle attività di formazione per le micro e piccole e medie imprese.
Un approccio modulare che si rende necessario proprio perché spesso a frenare le aziende è proprio la diffidenza verso le nuove tecnologie che si riscontra all’interno. Diffidenza che a volte proviene dagli operatori (intimoriti che le “macchine” possano rubargli il lavoro) e a volte anche dallo stesso team manageriale, a fronte di un tentativo di innovazione del reparto IT.
“Per questo diciamo ai nostri clienti che il percorso, per avere successo, deve coinvolgere diverse aree dell’azienda, dal pre-sales al post-sales, dal management al team di operations. Occorre far capire che è un cambiamento che deve riguardare tutti e che porterà solamente vantaggi”, spiega Binotti.
KITT4SME, il progetto europeo per portare l’AI alle PMI
Lo spirito innovativo dell’azienda l’ha spinta, in questi anni, a confrontarsi con i big europei e a partecipare a diversi progetti di carattere internazionale.
Dopo il progetto Manutelligence – che ha portato alla creazione di una piattaforma in grado di collegare, ottimizzandoli, il ciclo di vita del prodotto con quello del servizio – l’azienda è ora impegnata in altri due progetti inseriti nell’ambito di Horizon 2020: il progetto Coala, che poterà alla creazione del primo assistente vocale di fabbrica (progetto di cui abbiamo parlato nell’intervista con Jacopo Cassina, CEO e co-founder di Holonix) e il progetto KITT4SME (G.A. 952119 | https://kitt4sme.eu).
Articolo di Michelle Crisantemi | Innovation Post
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FAQ Tecnologie IoT
Qual è il ruolo della tecnologia nel processo di trasformazione digitale?
Risposte brevi a domande ricorrenti
Le “Tecnologie Digitali” hanno determinato tangibili cambiamenti epocali ed ora stanno abilitando un’ulteriore fase di profondo cambiamento dei nostri sistemi socio-economici. Questo cambiamento sfocerà, non tanto in un succedersi di episodici ed eclatanti fenomeni di “disruption”, quanto nella creazione di un vero e proprio nuovo ecosistema socio-economico, alle cui mutate caratteristiche diventerà necessario sapersi adattare.
La tecnologia ha sempre rappresentato un fattore non eludibile del progresso. La rapida “rivoluzione digitale” non potrà che continuare ad essere un fattore chiave nel processo di trasformazione in atto e la capacità di gestirla e dominarla nel contesto globalizzato sarà elemento strategico di chi riuscirà ad esserne protagonista.
Appare sempre più chiaro come le nuove tecnologie non si limitino solamente a rendere più efficienti i processi operativi in essere, o a rendere possibile la loro integrazione. I paradigmi del “Cloud” e dell’“Edge computing”, che offrono enormi potenzialità a costi molto contenuti, insieme alla disponibilità ubiqua di connessione, stanno rendendo possibili vere e proprie re-invenzioni dei modelli di business storicamente adottati.
L’esempio immediatamente comprensibile è quello della servitizzazione dei prodotti, che viene applicata a svariati settori: dall’aereonautica, nel quale, invece di motori, vengono vendute ore di volo, all’automotive, dove non vengono vendute automobili, ma “mobilità”; altri esempi sono presenti in settori meno visibili, come quello delle stampanti 3d, delle macchine industriali o di cantiere. Questo implica una profonda conoscenza e padronanza dei propri processi distintivi quale premessa al pieno utilizzo del potere innovatore delle nuove tecnologie.
Nessuno può ragionevolmente ambire ad essere autonomo in quanto a conoscenza e a controllo delle innumerevoli componenti delle tecnologie digitali. Rilevanza strategica assume la capacità di identificare e perseguire le partnership più coerenti sul piano tecnologico e di business con la propria tipologia di attività e le proprie capacità dimensionali e di globalizzazione.
Cloud computing, embedded ed edge computing, connettività obliqua e a basso costo, sono riconoscibili trend tecnologici che stanno rivoluzionando la nostra vita privata e professionale. Un progetto ben strutturato di innovazione deve però partire da un efficace utilizzo delle tecnologie abilitanti, e deve essere guidato da una chiara vision del management aziendale, che ne declina i vantaggi nella specificità dei processi aziendali.
Un primo esempio di reale trasformazione digitale è rappresentato da un utilizzo dei dati per ottenere una drastica riduzione degli scarti in lavorazione (zero defects), iniziando dall’apprendimento derivante dal poter navigare tra i dati massivi, analizzandoli con l’esperienza di chi conosce i processi da cui nascono, per poi passare all’utilizzo di algoritmi di data analytics e infine a strumenti di intelligenza artificiale.
Holonix ha come obiettivo lo sviluppo di un software finalizzato all’ottimizzazione dei processi produttivi introducendo sistemi di monitoraggio e previsione guasti/difetti in tempo reale con conseguente settaggio automatico delle macchine al fine di minimizzare gli scarti/sprechi, nella quale i dati raccolti verranno storicizzati e le nuove conoscenze acquisite saranno la base per l’implementazione degli algoritmi necessari all’avvio di una produzione Zero Defects.
Andando oltre il mondo della fabbrica, spaziando verso l’impresa 4.0, le opportunità sono ancora più rilevanti. Sfruttare le potenzialità dell’IoT per creare nuovi prodotti-servizi, permette un’interazione continuativa nel tempo e la fidelizzazione dei clienti, oltre a un aumento esponenziale dei dati dal field a disposizione del fornitore; a questo si legano una serie di possibilità di miglioramento della progettazione, grazie all’integrazione con i sistemi PLM aziendali.
La raccolta sistematica dei big data originati dalle macchine, la loro condivisione in modalità Internet of Things e il loro trattamento mediante forme di Artificial Intelligence evolute sono il cuore di questo epocale processo di trasformazione.
A riguardo, può essere utile illustrare come l’utilizzo delle nuove tecnologie e l’acquisizione dei relativi vantaggi possano essere visti da un produttore (e dai suoi clienti) come le tappe di un viaggio verso la Manutenzione 4.0.
La prima tappa consiste ovviamente nel rendere le proprie macchine “intelligenti’; dotandole di un sottosistema che raccolga in modo continuativo i parametri più significativi dello stato macchina e li trasmetta in rete a una piattaforma dati sicura e di illimitata capacità. Terminato questo primo step (che non richiede un investimento impegnativo), il produttore può raggiungere immediatamente il primo punto di approdo del suo viaggio.
Uno strumento come i-Live Machines di Holonix assicura infatti al produttore l’immediato controllo in tempo reale dello stato del proprio installato, oltre alla raccolta dello storico dati completo di ogni singola macchina. Si potrà usare questa nuova base tecnologica per implementare rapidamente, ad esempio, un servizio di Manutenzione su Condizione innovativo, attivando l’intervento sulla base di parametri rilevati in tempo reale sulla macchina e consentendo così livelli di accuratezza e sicurezza assai più elevati del tradizionale, anche rimanendo in logica di manutenzione preventiva.
Il vero salto quantico sarà permesso dal passaggio, sempre sulla stessa base, alla manutenzione preventiva. L’uso di appropriati strumenti di predictive analytics – a partire dal modello di macchina, all’interno dello storico dati della stessa, verranno identificati gli schemi di correlazione tra l’evoluzione dei parametri fisici rilevabili in macchina e i failure mode riscontrati – permetterà di implementare logiche di manutenzione just-in-time, minimizzando i fermi macchina non pianificati e massimizzando radicalmente produttività e TOC della macchina.
I dati saranno pure il nuovo petrolio, ma in questo caso la minaccia per il nostro modello di sviluppo sembrerebbe venire, più che dalla finitezza di una risorsa limitata e sempre più faticosamente estraibile, dalle sbalorditive e illimitate potenzialità di crescita e di disponibilità della materia prima dell’informazione.
Scherzando ma non troppo, dovremmo seriamente porci il problema di come riuscire a cavalcare quest’onda emergente e gigantesca di dati, per evitare di esserne travolti o di perdervi l’orientamento e il controllo del nostro agire.
Uno dei punti qualificanti la preparazione a farlo è la consapevolezza di dover progettare con coerenza i processi e gli strumenti usati per estrarre e raffinare i dati, a partire dallo scopo per cui sono acquisiti, fino alle conseguenti decisioni su quali dati acquisire, su come acquisirli e su come analizzarli (data-driving).
È il pragmatico suggerimento dei nostri data scientist, la premessa al poter trasformare i nuovi dati in informazioni utilizzabili nei processi data-driven reali.
Casi emblematici sono quelli in cui l’efficacia del processo decisionale dipende dalla disponibilità di dati non filtrati, non alterati e non alterabili da interpretazioni terze; o in cui dipende dalla possibilità di analizzare dati provenienti dall’intero insieme delle situazioni operative possibili e non solo da un sottoinsieme selezionato sulla base di criticità già note; o in cui dipende dalla disponibilità di dati, adeguatamente rappresentativi per ampiezza e precisione della reale distribuzione probabilistica dei parametri critici.
Veridicità, copertura e ampiezza sono infatti requisiti di qualità del dato che risultano spesso decisivi nel far emergere, con adeguate analitiche, criticità identificabili solo in logica data-driven.
Tutte queste casistiche sono state affrontate e risolte da Holonix anche nell’ambito del progetto europeo Horizon2020 denominato Lincoln (G.A. 727982, www.lincolnproject.eu), dove una gran mole di dati viene acquisita da sistemi di tracking e gestione per abilitare un processo di fact-based design di imbarcazioni.
Il monitoring nel tempo e l’analisi integrale di parametri misurati nell’uso effettivo delle imbarcazioni da parte di un’utenza clusterizzata, hanno permesso di documentarne un impiego molto differente dal dichiarato e hanno portato alla decisione dei costruttori di modificare i profili di missione previsti in alcuni degli scenari professionali da loro indirizzati.
La raccolta ad alta frequenza dei parametri salienti di progetto durante il test in mare dei prototipi ha invece permesso di “raccordare” la complessità e la variabilità di tali parametri misurati nelle reali condizioni operative con la modellazione per essi utilizzata in fase di progettazione.
Come dire, il data-surfing non basta per un data-driven professional sailing: serve un adeguato data-driving!
Grazie alla continua evoluzione della digitalizzazione, le aziende hanno oggi la possibilità di entrare in contatto con un’enorme mole di informazioni e dati provenienti da differenti fonti, relative ai propri clienti; partendo dagli acquisti effettuati negli store, passando a quelli effettuati online, tracciando anche i like sui social degli utenti rivolti a determinati brand.
Per essere sfruttata in maniera utile, la mole disomogenea di dati accumulata dalle aziende, i cosiddetti Big Data, deve essere filtrata e analizzata; è proprio in questo contesto che si inseriscono le soluzioni di Augmented Intelligence, in grado di automatizzare questo processo e di renderlo efficace.
La problematica da affrontare sarà la gestione di questi dati, in quanto le aziende ne hanno immagazzinato una gran mole, ma in maniera disomogenea, con strumenti e metodi differenti, spesso non integrati tra loro. La mancata integrazione dei dati raccolti impedisce di sfruttarne la ricchezza e, proprio per questo motivo, la vera sfida sarà quella di unirli e di ottenere, attraverso l’implementazione di algoritmi, degli insights utili e applicabili.
L’interpretazione dei dati è fondamentale nelle nuove prospettive di marketing, in quanto consente di conoscere più nel dettaglio il potenziale cliente, permettendo di intercettare i suoi bisogni e proporgli un’offerta customizzata.
Proprio su queste basi, all’interno del progetto europeo Z-Fact0r (G.A.723906), che ha come obiettivo lo sviluppo di un software finalizzato all’ottimizzazione dei processi produttivi, introducendo sistemi di monitoraggio e previsione guasti/difetti in tempo reale con conseguente settaggio automatico delle macchine al fine di minimizzare gli scarti/ sprechi, Holonix sta testando futuri sviluppi per il proprio strumento di intelligenza aumentata, i-Live Machines, nella quale i dati raccolti verranno storicizzati e le nuove conoscenze acquisite saranno la base per l’implementazione degli algoritmi necessari all’avvio di una produzione Zero Defects.
Il produttore di macchinari industriali, grazie all’utilizzo di questa soluzione che permette di raccogliere i Big Data trasmessi dalle singole macchine installate, può offrire un efficiente ed efficace servizio di supporto sul reale comportamento di ciascuna macchina del proprio parco, in modo continuativo e senza filtri intermedi, proponendo ai propri clienti offerte customizzate che soddisfino le loro reali esigenze.
Oltre a rappresentare un beneficio a tutti gli effetti, i-Live Machines permette ai produttori di proporsi sul mercato con delle nuove componenti che rafforzano la sua attuale offerta e di intraprendere il percorso di digital transformation allo scopo di essere più competitivi.
Questa trasformazione non è dedicata esclusivamente alle Large, ma qualsiasi realtà ha la possibilità di attivare i servizi necessari per trasformare i Big Data in valore e iniziare il suo percorso di digital transformation.
i-Live Machines di Holonix, si rivolge ai produttori che vogliono ricevere informazioni real-time circa il funzionamento delle loro macchine. I dati generati a bordo macchina del cliente, vengono elaborati e trasmessi da un gateway alla soluzione Cloud i-Live Machines.
L’esigenza di generare valore dall’analisi delle innumerevoli informazioni disponibili nasce affinché sia possibile creare nuove procedure e regole per, ad esempio, definire azioni di manutenzione correttiva, preventiva e predittiva.
Per questo Holonix sta lavorando ad algoritmi, sviluppati con l’applicazione di tecnologie di big data e augmented intelligence, specifici per un modello macchina o per una singola macchina, che consentono l’elaborazione di regole al fine di predire fermi macchina, malfunzionamenti, etc.
Per il produttore, tramite i-LiveMachines, è possibile monitorare più macchine, avendo così un vero e proprio sistema di fleet management. All’aumentare delle macchine collegate, aumenta la numerosità dei dati collezionati ed è quindi possibile parlare di big data. Ogni macchina è inserita a sistema con una puntuale classificazione delle sue caratteristiche e della sua geolocalizzazione. Questo consente il monitoraggio nello spazio e nel tempo del proprio parco macchine successivamente alla sua vendita.
Il produttore è quindi in grado di capire come la macchina si comporta, registrando eventuali difettosità per migliorare il prodotto stesso e supportare l’utilizzatore nelle manutenzioni.
L’esperienza di Holonix in questo settore è in continua crescita grazie anche alla sua presenza in diversi progetti di ricerca europei. Nel progetto europeo Z-Bre4k (G.A. 768869| https://www.z-bre4k.eu/), il principale obiettivo è la creazione di una piattaforma di manutenzione predittiva per eliminare guasti, imprevisti e prolungare la durata dei sistemi di produzione. Il continuo feedback e lo sviluppo di algoritmi di Augmented Intelligence in sinergia con i migliori centri di ricerca a livello europeo, permettono un continuo miglioramento di i-Live Machines, inserendo funzionalità volte a rispondere alle esigenze di manutenzione predittiva.
È necessario seguire alcune metodologie quali ad esempio test funzionali, test detti negativi, test di usabilità, valutazioni di manutenibilità e di sicurezza al fine di poter definire i KPI fondamentali per le aziende sui quali basare le azioni di intervento.
Ecco quindi che i-Live Machines diviene la soluzione ideale per tutte quelle aziende che vogliono trarre valore dai dati e tramite essi iniziare un processo di innovazione al loro interno e verso il loro esterno.
L’informatica, prima dell’avvento della blockchain, è riuscita ad automatizzare svariate procedure, ma determinati controlli relativi alle transazioni, in generale, sono sempre stati molto legati all’intervento umano. Uno degli ambiti che ha sofferto di questa carenza è “l’Internet of Value”, cioè l’insieme di tutte quelle applicazioni che permettono di scambiare monete (virtuali) o oggetti (concetto di valore).
Dopo l’avvento della blockchain nel 2008, circa 10 anni fa, non solo le soluzioni di monete virtuali hanno ottenuto dei benefici, ma anche tutte quelle applicazioni dedite ad accertare l’autenticità, la sicurezza e la consistenza dei dati, in quanto il costo relativo al controllo è drasticamente diminuito.
Grazie all’implementazione della tecnologia blockchain, è possibile tracciare i dati, rendendo così il controllo dell’autenticità eseguibile in tempo reale a ogni nuova modifica effettuata al prodotto. La rete blockchain viene inoltre condivisa da tutti gli attori della supply chain e ogni attore contribuisce ad alimentarla.
Holonix sta sperimentando la tecnologia blockchain in uno dei progetti di ricerca europei in cui abbiamo il ruolo di partner tecnologico. All’interno del Progetto ManuSquare (G.A. 761145 | https://www.manusquare.eu/), l’obiettivo è la creazione di una piattaforma comune a tutti gli attori della supply chain, coinvolti in tutto il processo di produzione, dalla creazione di una nuova idea, alla messa della produzione del nuovo prodotto.
Il nostro ruolo specifico all’interno del progetto è la gestione del processo di idea innovation e l’integrazione di tutte le componenti software dei nostri partners. Grazie all’utilizzo della blockchain, possiamo garantire l’autenticità del dato e quindi rafforzare e rendere efficaci ed efficienti i relativi controlli.
Holonix vuole accrescere il proprio knowhow in termini di blockchain per future implementazioni all’interno dei suoi prodotti. Nell’ambito IoT, nel quale operiamo da anni, miriamo a integrare la tecnologia blockchain nelle nostre soluzioni, per permettere un controllo maggiore sui dati sensibili come ad esempio i contratti, la compravendita di asset e i controlli sui dati generati. Il successo che ha questa tecnologia nell’ambito delle monete virtuali è stato l’evento che ha concesso visibilità alla blockchain.
Come possono affrontare il processo di trasformazione digitale le medie e piccole eccellenze industriali italiane?
Rispondere in modo efficiente alla sfida di Industry 4.0, significa sfruttare gli enormi vantaggi attesi per il sistema produttivo in termini di flessibilità, velocità, produttività, qualità e competitività. La produzione intelligente, o smart manufacturing, è il perfetto connubio tra l’informazione generata dall’analisi dei dati, la tecnologia e l’ingegno umano per giungere a un concetto di azienda a elevatissima competenza ed efficienza.
Le aziende necessitano di essere guidate verso l’efficienza operativa per stimolare la produttività, acquisire conoscenze e competenze per rimanere competitivi.
IoT EXPERIENCE. Oltre la Formazione, oltre la Consulenza.
Esperienze concrete in tecnologie e prodotti Internet of Things e Augmented Intelligence.
Dal dato all'informazione al sapere
Tecnologie IoT e Servizi software in Cloud,
gli strumenti chiave della nuova Trasformazione Digitale dell’industria e del business,
a misura di PMI
Next Production Revolution
L’Industria 4.0 e la Nuova Rivoluzione Industriale: una sfida per le PMI
L’Industria 4.0 e la Nuova Rivoluzione Industriale sono argomenti all’ordine del giorno. Si parla spesso di come l’evoluzione radicale dettata dalla quarta rivoluzione industriale abbia modificato per sempre non solo le attività che coinvolgono la produzione, ma soprattutto l’approccio di ogni realtà industriale al lavoro e all’organizzazione dello stesso.
I due termini, ormai, sono sulla bocca di tutti: scopriamone quindi i significati e approfondiamo insieme la loro filosofia.
La filosofia della nuova Industria 4.0 in Italia
Nell’Industria 4.0, siamo di fronte ad una completa automazione dei processi. Questa comporta un minor impiego dello sforzo umano e si concentra sulla controllabilità assoluta dei macchinari, che diventano sempre più autogestibili.
La filosofia dell’industria 4.0, come dichiarato durante l’ultimo G7 Industria/ICT, verte su tre temi fondamentali: inclusione, apertura e sicurezza.
Il tessuto industriale italiano è rappresentato, per il 70% circa, da piccole e medie imprese; è fondamentale che esse siano incluse completamente in questo nuovo scenario di innovazione e che vengano accompagnate, passo dopo passo, nei nuovi processi di digitalizzazione. La transizione, già in atto per alcune e alle porte per altre, verrà sostenuta dai vertici del Paese, con l’obiettivo di intraprendere una collaborazione e una cooperazione mirata tra le PMI e i grandi colossi industriali.
Siamo tutti interconnessi e con noi, anche le nostre aziende. I dati viaggiano in un flusso continuo e libero da vincoli; i nuovi sistemi basati sull’intelligenza artificiale permettono una rapida condivisione delle informazioni, implementando così il benessere dell’intera popolazione.
Questa nuova modalità di circolazione dei dati, se da un lato porta un miglioramento in termini di interconnessione dei soggetti, dall’altro può essere percepita come un rischio. La sicurezza informatica è una questione delicata e, per questo, deve essere monitorata e accertata in ogni istante.
Una Nuova Rivoluzione della Produzione
Con il Rapporto “La Nuova Rivoluzione industriale: implicazioni per i governi e per le imprese”, di 12 capitoli, l’OCSE evidenzia le positività e le criticità che i soggetti economici si troveranno ad affrontare durante il percorso di indirizzamento verso il cambiamento circa l’Industria 4.0 e la Nuova Rivoluzione Industriale. Nello specifico, il documento segnala le modalità con le quali le aziende potranno affrontare le numerose modifiche che investiranno il settore della produzione, il ruolo che i leader del Paese assumeranno, le implicazioni delle così dette nuove tecnologie abilitanti e, di conseguenza, la necessità di avere una chiara e trasparente comunicazione che chiarisca e diffonda le relative informazioni.
In ambito Industria 4.0, nuove tecnologie abilitanti nei sistemi digitali come la stampa 3D, la robotica e nuovi materiali guadagneranno spazio. Da sottolineare è però la modifica che ha visto protagonisti i processi e l’approccio che ogni realtà produttiva sta assumendo nei loro confronti. Condizioneranno gli andamenti economici, occupazionali e reddituali. Si riscontreranno conseguenze anche in ambito commerciale, ambientale e sociale, mutando le condizioni di benessere della popolazione.
Troppo spesso fonti di preoccupazione, l’Industria 4.0 e la Nuova Rivoluzione Industriale sono concetti che racchiudono, nel loro significato e applicazione, una transizione forzata e obbligata ma, non per questo, negativa. Il cambiamento deve per lo più essere accolto come un nuovo stimolo, una possibilità ed un’opportunità irrinunciabile. Le aziende e, con loro, le figure professionali che lavorano al loro interno, hanno la possibilità di far propri i nuovi concetti, sposandone i capi saldi ed investendo positivamente tempo e risorse.
Le necessità dettate dall’adeguamento all’Industria 4.0
Ogni realtà produttiva dovrà affrontare il cambiamento in maniera positiva, seguendo un approccio basato sul raggiungimento di una maggiore efficienza operativa volta a stimolare la produttività, aumentare le proprie conoscenze e acquisire nuove competenze.
“Rispondere in modo efficiente alla sfida di Industria 4.0 significa sfruttare gli enormi vantaggi attesi per il sistema produttivo in termini di flessibilità, velocità, produttività, qualità e competitività” – da “La Next Production Revolution” di Lara Binotti.
Diventa così implicita e doverosa, la condivisione, da parte delle aziende, del proprio sapere internamente ed esternamente al proprio ambiente produttivo. Solo in questo modo, perseguiranno l’obiettivo di trasparenza delle informazioni e raggiungeranno un adeguamento tecnico in ambito delle nuove procedure. Istruzione, formazione e ricerca industriale lavorano in sinergia, co-creando un nuovo know-how che diventerà la guida verso l’Industria 4.0 e la Nuova Rivoluzione della Produzione.
Il punto di partenza per una vera Rivoluzione nel settore Produzione
I dati sono il punto di partenza per seguire il cambiamento. Rilevati con estrema accuratezza e precisione, tramite l’impiego dell’IIoT, vengono ordinati e strutturati per poi essere restituiti in termini di informazioni direttamente usufruibili dai diversi interlocutori aziendali.
Questa è la Data Driven Innovation, l’interdipendenza e l’interconnessione tra fattore umano e macchinario, che, co-operando, agiscono per implementare la digitalizzazione dei processi produttivi.
I Metodi da adottare per l’adeguamento produttivo in ottica Industria 4.0
Con l’avvio dell’Industria 4.0, la Smart Manufacturing delinea le sue componenti chiave, riassunte in analisi dei dati, tecnologie e ingegno umano.
Solo attraverso lo sviluppo di questi 3 elementi combinati, è possibile attuare una produzione intelligente in cui la ricerca e l’osservazione dei dati, effettuate attraverso l’impiego di mirate tecnologie, permette l’utilizzo degli stessi da parte delle realtà aziendali. Queste, risultano essere già in possesso di un grande know-how in termini di ricerca e sviluppo industriale. Queste sono indubbiamente pronte a condividerlo.
L’Industria 4.0 e la Nuova Rivoluzione della Produzione in Holonix
Per affrontare il cambiamento è necessario conoscere a fondo le tecnologie più adeguate alla propria realtà aziendale e capire come sfruttarle.
L’esperienza di Holonix con i propri clienti ha portato alla creazione di percorsi su misura che permettono l’inclusione delle PMI di qualsiasi dimensione e settore, l’apertura agli standard tecnologici adeguati alla propria realtà, l’utilizzo delle migliori tecnologie a garanzia di una maggiore sicurezza, esattamente i temi fondamentali dell’industria 4.0.
IoT EXPERIENCE consente di comprendere impatti, strumenti e scenari di business attrattivi per la propria azienda attraverso l’applicazione di Tecnologie Internet of Things (IoT). Tutti gli oggetti possono acquisire un ruolo attivo grazie all’interconnessione di macchine, persone e dati: è importate capire come sfruttarne le potenzialità ai fini del proprio business.