L’IIOT e i Digital Twins, sinonimi di efficienza | NTT DATA | NTT DATA

lun, 28 settembre 2020

L’IIOT e i Digital Twins, sinonimi di efficienza

Come digitalizzare i processi e rivoluzionare la produzione industriale

A cura di Antonio Ferullo, Consulting Associate Director

 

Con un mercato di circa 2 miliardi di euro solo in Italia l’IIOT sta trasformando il modo di gestire la produzione industriale con l’introduzione di nuovi modelli operativi e di business.

L’IIOT consiste in un’interconnessione tra macchine, sensori e applicazioni che genera un’enorme quantità di dati, capaci di indirizzare le decisioni operative e di business. L’internet delle cose ha come focus il prodotto, mentre l’IIOT si concentra sull’ecosistema della produzione industriale.
Edge computing, big data e IA analizzano nel dettaglio le fragilità di un sistema aumentando la capacità di automazione.: risparmio di tempo e riduzione dei guasti sono alcuni dei vantaggi immediati. Le aziende che si sono affidate a sistemi legati all’industria 4.0 hanno registrato un miglioramento nella flessibilità della produzione (+47%) e nell’efficienza degli impianti (+38%).

Opportunità: come i Digital Twins simulano prodotti e organizzazioni

L’introduzione dell’IIOT costituisce quindi un cambio totale del paradigma di business dell’impresa e permette di generare efficienze operative e modelli aziendali completamente nuovi. Una delle possibili applicazioni delle tecnologie IIOT sono i gemelli virtuali, Digital Twins, attraverso i quali è possibile la raccolta e il processo di enormi quantità di informazioni volte a testare virtualmente il funzionamento di un prodotto. 

È possibile anche creare un Digital Twins dell’intera organizzazione, ovvero un DTO. Ai CIO sarà così possibile vedere virtualmente come operano le persone, quali sistemi e quali processi mettono in atto e come il lavoro si sposta tra i vari dipartimenti. 
Secondo Gartner la diffusione del Digital Twins coprirà i due terzi delle aziende che oggi utilizzano tecnologie IIOT. Nell’arco dei prossimi 12 mesi la percentuale di aziende dotate di piattaforme IIOT che utilizzano i Digital Twins passerà dal 26% all’85%.

Con i digital twins aumenta l'efficienza delle aziende asset intensive

Sfide: architetture IIOT personalizzate e formazione IT

I CIO che desiderano avvalersi dei vantaggi dell’IIOT possono imbattersi in alcune difficoltà iniziali, come la scelta dell’architettura dell’IIOT più idonea, il reclutamento di esperti in ambito IT e ICT oltre agli aspetti di cybersicurezza e compliance. In Italia c’è già un’elevata consapevolezza circa i vantaggi di qusta tecnologia in merito al contesto produttivo: il 58% delle imprese ha già avviato un progetto IIOT e il 62% di queste utilizza già tecnologie nell’ambio dello smart factory. Il problema principale più ricorrente è la scarsa competenza del proprio personale in questo campo.

L’impatto sulla cultura organizzativa, la necessità di competenze verticali specifiche e le tecnologie coinvolte rendono indispensabile un approccio che assicuri la scelta dell’architettura IIOT più adeguata alle esigenze dell’azienda. 

Il modello peculiare adottato dall’area Consulting di NTT DATA, perfezionato dall’esperienza, parte da un forte orientamento al business, coadiuvato da un approccio end-to-end applicato all’intero percorso progettuale. Questo metodo consente di stabilire precisi criteri di trade-off costi benefici e coniuga i business need con gli aspetti più tecnici delle piattaforme. 

L’architettura IIOT genera efficienze operative e modelli nuovi e la scelta di quella più adeguata per un’azienda passa da 4 fasi: analisi, studio, progettazione e test. Grazie a questa procedura è possibile mettere in campo processi standardizzati, ridurre i costi e cancellare gli sprechi. Nella fase iniziale di definizione dello use case la collaborazione e l’attenzione ai bisogni e alle capacità del personale e degli stakeholder è fondamentale.

Per giungere alla definizione dell’architettura ideale si parte da un modello standard che dovrà conformarsi allo use case. Il modello prevede 4 layer: il sensor layer che identifica gli oggetti fisici a cui il sistema è connesso; il support layer che assicura un supporto all’elaborazione e conservazione dei dati; il network layer e l’application  layer che trasmettono le informazioni raccolte dagli oggetti fisici tramite dei sensori. 

La fase finale è la progettazione dei laboratori di test per la verifica sul campo delle tecnologie. La scelta di architetture già presenti sul mercato, con la conseguente rinuncia ad una configurazione personalizzata, sebbene economicamente più allettante, non permette di rispondere a tutte le esigenze della realtà progettuale e produttiva.

 


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