Il mondo industriale sta affrontando un’esplosione di dati. Dalla lettura delle temperature dei forni e dei movimenti di magazzino ai contatori intelligenti che tracciano l’utilizzo dell’energia, le industrie dispongono di un numero maggiore di dati su un numero maggiore di processi operativi rispetto al passato. La metà di tutti i dati industriali è stata creata negli ultimi due anni. Le stime indicano che nel 2024 un altro 38% dei nuovi dati operativi sarà memorizzato ed elaborato nel cloud.
Si prevede che quest’anno la spesa tecnologica globale raggiungerà i 5.000 miliardi di dollari. In futuro, il modo in cui raccoglieremo, analizzeremo e sfrutteremo collettivamente questa ricchezza di dati darà forma al futuro valore industriale. Un mondo più connesso può favorire un uso responsabile delle risorse mondiali in un’epoca di sconvolgimenti senza precedenti.
Come le piattaforme cloud industriali migliorano la collaborazione
Le imprese non lavorano in modo isolato. L’atto stesso di creare valore richiede la connessione e la collaborazione con altre entità.
Allora perché non colleghiamo i nostri flussi di dati? Troppo spesso i dati industriali rimangono isolati all’interno delle organizzazioni. A volte, addirittura, rimangono non ordinati e non analizzati nel punto di raccolta.
Ma la conoscenza è potere. Solo quando le unità industriali condividono in modo sicuro i loro dati all’interno e con i partner esterni, possono davvero sbloccare le informazioni utili per stimolare l’innovazione e la crescita.
Molte aziende industriali utilizzano oggi i gemelli digitali – rappresentazioni virtuali interattive di oggetti e processi fisici – per simulare i risultati reali e per vedere in anteprima le nuove iniziative, al fine di risolvere i difetti e migliorare il processo decisionale.
Condividendo l’accesso al gemello digitale tramite il cloud, si democratizza l’accesso alle informazioni, si migliora la produttività e si potenzia la collaborazione.
Questo tipo di Industrial-Intelligence-as-a-Service (IIaaS) è la chiave per scatenare la prossima ondata di trasformazione industriale.
Il caso dell’azienda Henn
Il produttore di automobili Henn è in corsia di sorpasso verso l’efficienza. Utilizzando un’applicazione integrata per la raccolta dei dati e un programma di gestione dei dati scalabile basato su cloud, l’azienda produttrice di componenti per auto è in grado di monitorare e monitorare i prodotti nelle linee di assemblaggio disperse, il tutto in un’unica finestra, ovunque. Gli stakeholder autorizzati all’interno dell’azienda, compresi quelli della sede centrale e delle filiali in remoto, hanno ora una visione in tempo reale delle linee di produzione. I problemi vengono identificati e gestiti rapidamente, con un aumento dell’efficienza complessiva del 10%.
Perché gli ecosistemi di dati sono essenziali per la crescita del valore
Cosa succede se estendiamo la condivisione dei dati nel cloud a partner esterni?
Il caso di Dominion Energy
Dominion Energy, negli Stati Uniti, sta adottando un approccio innovativo per distinguersi nel sempre più affollato settore delle energie rinnovabili. Dominion raccoglie e condivide con i clienti delle utility i dati in tempo reale provenienti dalla sua rete di distribuzione nordamericana attraverso il cloud. Ciò consente loro di fornire a investitori, autorità di regolamentazione e revisori contabili la prova della loro condotta sostenibile. Questa autostrada di dati digitali integrati sta portando nuovi affari a Dominion, in quanto aumenta la richiesta di rapporti trasparenti e misurabili.
Dominion è un esempio di un nuovo tipo di ecosistema industriale connesso.
In questo nuovo ecosistema connesso, ogni entità della catena del valore industriale condivide un’unica fonte digitale di verità. Un cruscotto a finestra unica riunisce i dati provenienti da flussi eterogenei, come gli asset industriali, i fornitori e gli altri partner della catena del valore. Quando ogni entità può vedere i dati dell’intero sistema nel contesto e in base alle proprie esigenze, può comprendere l’impatto delle proprie azioni sulla propria attività, su quella di ogni altro attore della catena del valore e sull’ecosistema nel suo complesso.
Questa infrastruttura di dati centralizzata e scalabile crea una comprensione più stretta e una collaborazione in tempo reale. All’interno di un ecosistema industriale connesso, tutti possono prendere decisioni migliori, le operazioni aziendali diventano più efficienti, l’uso delle risorse viene ottimizzato e gli sprechi ridotti al minimo.
Come l’analisi dell’intelligenza artificiale migliora la comprensione umana
L’intelligenza artificiale ha dimostrato di poter migliorare il nostro lavoro in termini molto concreti. Inoltre, ci aiuta a ottenere il massimo dai dati industriali, facendo emergere intuizioni utili per massimizzare le prestazioni operative.
Con l’esaurirsi del clamore suscitato dall’AI generativa, nei prossimi mesi ci aspettiamo di assistere a una più ampia diffusione di strumenti di AI diversi e più industriali. L’apprendimento automatico (ML) potrebbe diventare più diffuso, ma altri tipi di AI saranno utilizzati in modo più prolifico. Le industrie stanno adottando molte tecnologie AI diverse, tra cui l’analisi avanzata e l’ottimizzazione predittiva degli asset.
I programmi di analisi avanzata possono costruire ed eseguire senza sforzo modelli guidati dall’intelligenza artificiale, semplificando il modo in cui i lavoratori industriali ottimizzano l’efficienza della produzione. Si consideri, ad esempio, che anche piccole variazioni di processo possono avere un forte impatto sui risultati di produzione. Elaborando centinaia di variazioni con raccomandazioni dettagliate, i modelli di intelligenza artificiale consentono agli operatori di prendere decisioni sicure, migliorando al contempo la redditività e la sostenibilità. Pensate a “pianeta e profitto” piuttosto che a “pianeta e profitto”.
Nel breve termine, i guadagni di efficienza aiutano a ridurre il consumo di energia e le emissioni di gas serra. A medio termine, gli strumenti di AI fungono da motore dell’innovazione, portando a miglioramenti dei processi industriali e persino a nuove catene del valore, accelerando ad esempio lo sviluppo dell’idrogeno come carburante.
Il caso Hill’s Pet Nutrition
Hill’s Pet Nutrition utilizza analisi intelligenti per determinare come le variazioni nel processo di produzione possano modificare positivamente o negativamente il prodotto. Modellando l’impatto di cambiamenti come l’aumento delle temperature o l’uso dell’acqua, Hill’s può regolare i processi produttivi in tempo reale per mantenere la qualità. Il risultato? La resa del processo-prodotto è aumentata del 30%, mentre gli scarti sono diminuiti.
Allo stesso modo, l’ottimizzazione predittiva degli asset combina l’analitica predittiva, prescrittiva e prognostica con l’ottimizzazione dei processi per creare un gemello digitale ibrido, che unisce i dati fisici e simulati per informare le decisioni.
Con una visione a 360 gradi della salute e delle prestazioni degli asset, gli operatori possono identificare i problemi prima, stabilirne le cause con maggiore precisione e prevedere il momento migliore per implementare una soluzione. I tempi di attività e la disponibilità operativa sono massimizzati, con conseguente miglioramento della redditività e della sostenibilità. L’utilizzo di queste informazioni per la progettazione degli asset futuri dà il via a un ciclo di miglioramento continuo.
Il metaverso industriale risolverà le sfide reali
Quando l’accesso ai dati in tempo reale e agli approfondimenti intelligenti sarà democratizzato lungo tutta la catena del valore dell’ecosistema, si aprirà la fase successiva della trasformazione industriale: il metaverso industriale.
Questa tecnologia rivoluzionaria è semplicemente un modo per riunire virtualmente i team in modo che possano svolgere meglio il loro lavoro. Nel metaverso industriale, le persone collaborano virtualmente attorno a una rappresentazione in tempo reale degli asset fisici, con dati e analisi in tempo reale disponibili a comando.
Il metaverso industriale sarà uno strato di collaborazione in cima a un gemello digitale, con l’AI industriale nel ruolo complementare di assistente, che porterà intuizioni più nitide e accurate ai decisori umani.
Il metaverso industriale è semplicemente un’estensione logica degli investimenti tecnologici delle aziende industriali. È chiaro che offre interazioni più strette e utilizza i dati industriali per stimolare l’innovazione e generare nuovo valore. Si tratta del modo più intelligente per trasformare i crescenti volumi di dati in rendimenti sostenibili.
Solo quando le entità industriali condividono i propri dati con i partner interni ed esterni possono davvero capitalizzare le conoscenze competitive necessarie per guidare la prossima ondata di crescita sostenibile, anche in tempi dirompenti.
