Come implementare un PLM end-to-end con l’IoT

Quando un’impresa riesce a progettare i suoi prodotti in funzione della connettività e a installarli sul campo in modo da raccogliere automaticamente i dati su cui si baseranno le future decisioni dell’ingegneria, allora è stato implementato con successo il PLM end-to-end. La tecnologia IoT correttamente integrata si dimostra il vero fattore abilitante a livello aziendale.

di Paolo Delnevo *, Fabrizio Scovenna **
* Vice President SER & GM Italy di PTC
** Country Director Italian Region di Rockwell Automation

Il matrimonio tra il mondo fisico e quello digitale è ora più evidente che mai. È possibile effettuare pagamenti con lo smartphone su registratori di cassa reali grazie ai portafogli digitali, gli orologi possono monitorare gli allenamenti fisici utilizzando la biometria e la triangolazione GPS, mentre le automobili possono segnalare automaticamente collisioni e dati sul traffico. Tuttavia, il matrimonio tra il digitale e fisico va ben oltre il mondo consumer. Sono molti i settori industriali, dalla produzione manifatturiera al medicale, a pressoché qualsiasi altro comparto, che stanno cogliendo i vantaggi della fusione tra la realtà fisica e quella digitale, in particolare sfruttando le potenzialità della tecnologia IoT (Internet of Things).

Gli albori dell’IoT risalgono al 1982, anno in cui ne vennero discussi e applicati i primi concetti e funzionalità. Tuttavia, l’adozione dell’IoT su scala industriale per oltre 25 anni non è stata veramente considerata un’opzione percorribile, a causa della limitata disponibilità di Internet, nonché dei costi e delle dimensioni dei sensori richiesti. Grazie ai recenti progressi della tecnologia e delle applicazioni basate sul Web, nonché alla riduzione dei costi e delle dimensioni dei sensori, l’IoT è oggi riconosciuta e integrata in modo flessibile quale fattore abilitante aziendale, in particolare per la gestione end-to-end del ciclo di vita del prodotto (PLM). McKinsey stima che l’impatto della tecnologia IoT sull’economia globale raggiungerà i 6,2 trilioni di dollari entro il 2025.

La tecnologia IoT rende più efficace il PLM

L’ampio spettro di impieghi della tecnologia IoT ha un denominatore comune: la raccolta di dati e informazioni dal mondo reale e il loro trasferimento nel mondo digitale per la successiva analisi. In particolare, i dati raccolti dai sensori IoT possono fornire informazioni relative alla macchina o al sistema su cui i sensori stessi sono stati posizionati. È quindi possibile analizzare l’insieme delle informazioni ricavate da più sensori IoT e la loro evoluzione temporale per approfondire la conoscenza dell’impresa nel suo complesso, ad esempio per capire dove sono necessari dei miglioramenti o per calibrare meglio le attività.

Così come i dati individuali di un atleta possono fornire alla sua squadra delle indicazioni per sfruttare al meglio i suoi punti di forza, i dati ottenuti dai sensori IoT possono fornire delle informazioni precise sulle prestazioni di una macchina o di un sistema specifico nel contesto generale. I dati ottenuti attraverso la tecnologia IoT permettono di individuare non solo dove investire puntualmente per migliorare la qualità del prodotto, ma anche le possibilità di ottimizzazione dei costi. Ad esempio, un elemento portante progettato per un carico di 1.000 kg potrebbe dover sostenere in realtà un carico massimo di soli 500 kg, permettendo quindi dei significativi risparmi sui costi grazie a una semplice modifica tecnica. Se utilizzata in una prospettiva PLM, l’IoT fornisce dati che le imprese possono utilizzare per migliorare continuamente i loro prodotti e/o i processi, riducendo nello stesso tempo i costi relativi.

Progettare in funzione della connettività IoT

Nonostante i numerosi casi di retrofit mediante sensori di macchine e sistemi allo scopo di ottenerne una conoscenza più approfondita, la quantità e i tipi di dati raccolti presentano ancora dei limiti. Collegando secondo il modello IoT i comuni sensori già installati è tuttavia possibile utilizzare questi ultimi per ottenere nuove informazioni. Ad esempio, le macchine possono segnalare anomalie di funzionamento anche senza la presenza di un operatore, consentendo quindi interventi di manutenzione in tempo reale prima che avvengano interruzioni non programmate o guasti severi. È comunque più difficile per un’impresa sfruttare pienamente queste opportunità se i sistemi non sono stati progettati in funzione della connettività IoT. Se si progettano i prodotti tenendo presenti i dati che devono essere raccolti e le informazioni analitiche richieste dall’impresa, diventa possibile la gestione end-to-end del ciclo di vita del prodotto, a cui si aggiungono ulteriori vantaggi. La natura unica dei prodotti connessi e intelligenti amplia le possibilità di utilizzo dei dati raccolti, poiché inviano un flusso dati costante e permettono un approccio al PLM basato sull’ingegneria dei sistemi.

Per poter sviluppare e introdurre efficacemente dei prodotti connessi intelligenti le imprese devono affrontare due sfide significative. In primo luogo, il prodotto connesso deve svolgere adeguatamente la sua funzione sul campo e/o in officina. In secondo luogo, l’impresa deve poter monitorare costantemente le prestazioni dei macchinari e fornire dati che, una volta analizzati, potranno essere utilizzati da altri reparti dell’impresa. Riprendendo la metafora dell’atleta, ciò equivale a mettere in campo una squadra capace di allenarsi autonomamente e di analizzare sistematicamente le proprie prestazioni per migliorarsi. In più, l’atleta non solo potrebbe monitorare le proprie prestazioni, ma anche suggerire dei miglioramenti al resto della squadra in base alla propria esperienza. I dati forniti dai prodotti connessi intelligenti hanno quindi un valore enorme, non solo per l’impresa in sé, ma anche per la rete dei suoi partner e fornitori.

Quando si progettano e sviluppano prodotti connessi, è necessario coinvolgere tutte i reparti aziendali, inclusa la dirigenza. Ciò contribuisce a definire la strategia IoT dei prodotti in funzione delle esigenze aziendali, consentendo di customizzare adeguatamente i flussi di dati necessari per cogliere gli obiettivi. In un passo successivo, le parti interessate dovranno definire i sottosistemi, le interfacce e i flussi di dati prima di iniziare il processo di progettazione vero e proprio. A tale scopo, sarà necessaria la piena collaborazione di tutti i reparti, dal marketing alle vendite, dall’amministrazione alla qualità: quando si parla di prodotti connessi, non vi sono reparti o ruoli che non siano coinvolti. Quando si sviluppano prodotti connessi intelligenti è necessario quindi adottare l’approccio tipico dell’ingegneria dei sistemi, perché vi sono molti sistemi e reparti diversi che dipendono dalle capacità del prodotto di fornire informazioni preziose.

Utilizzando metodologie di ingegneria dei sistemi basate su modelli (MBSE) le imprese possono utilizzare strutture di riferimento standard per organizzare le proprie idee sui modi più efficaci per generare valore dai prodotti connessi intelligenti. La progettazione dei prodotti sarà in questo caso guidata da parametri con valori prestabiliti. In particolare, i sensori IoT dovranno essere opportunamente integrati con il processo di progettazione sin dall’inizio, per offrire il massimo valore aggiunto e per alimentare i thread digitali in tutta l’organizzazione.

Il PLM come piattaforma per l’ingegneria concorrente

Nella progettazione di prodotti ottimizzati per la connettività IoT, le imprese possono fare a meno di avvalersi dei tradizionali servizi di assistenza. L’IoT offre infatti una visione olistica in tempo reale delle condizioni operative e delle prestazioni di una macchina o di un sistema. Ciò favorisce la creazione di thread digitali, che consentono a tutta l’azienda di accedere ai dati, migliorando la velocità, l’agilità e l’efficienza operativa del prodotto rispetto agli approcci tradizionali. I thread digitali consentono di fare previsioni e comunicare efficacemente in modo bidirezionale a monte e a valle del punto in cui il prodotto si trova nel suo ciclo di vita, permettendo a tutte le parti interessate di utilizzare dati aggiornati e reagire rapidamente a cambiamenti o nuove esigenze.

Le imprese possono sviluppare modelli digitali di prodotti fisici, processi operativi o attività di una persona utilizzando i dati ottenuti da simulazioni virtuali della produzione (digital twin), alimentate in tempo reale da sensori IoT. I prodotti connessi consentono inoltre di migliorare il PLM end-to-end, collegando in rete i prodotti durante tutto il loro ciclo di vita. Grazie alla connettività in rete è possibile monitorare le macchine in tempo reale, non solo per individuare rapidamente le cause dei guasti, ma anche per migliorare continuamente i processi di progettazione e prevenire i guasti imprevisti attraverso la manutenzione predittiva e/o preventiva. Queste indicazioni per la gestione ottimale della manutenzione offrono un altro valore aggiunto, perché possono essere condivise con clienti e partner.

I vantaggi della connettività si estendono anche all’utente finale. L’analisi dei dati sull’uso del prodotto può migliorare il modo in cui i clienti lo ‘vivono’ e utilizzano. Sapere come, perché, quando e dove un prodotto viene utilizzato è importante quanto capire semplicemente come, perché, quando e dove un prodotto si rompe. Ciò consente di migliorare continuamente i prodotti sulla base di feedback e indicazioni reali raccolte direttamente dai prodotti stessi. Sostituendo le ipotesi di progettazione con fatti reali raccolti dai prodotti connessi, le imprese possono quindi soddisfare meglio le esigenze specifiche dei propri clienti.

Quando un’impresa riesce a progettare i suoi prodotti in funzione della connettività e a installarli sul campo in modo da raccogliere automaticamente dati sui quali si baseranno le future decisioni dell’ingegneria, allora è stato raggiunto con successo il PLM end-to-end. Progettando prodotti ottimizzati per l’IoT, le imprese possono monitorarli accuratamente per tutto il loro ciclo di vita, con la possibilità di raccogliere informazioni preziose sulle loro prestazioni e i loro impieghi. Inoltre, avere accesso ai dati IoT e ad analisi avanzate consente alle imprese di utilizzare i prodotti connessi con costi di assistenza inferiori, estendendone al massimo i tempi di attività e migliorandone i cicli di sviluppo.