Scuola Politecnica e delle Scienze di Base Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Elaborato finale in Reti di Calcolatori

Tecnologie abilitanti per Industria 4.0: Cloud e IoT

Anno Accademico 2016/17 Candidato: Piero Cavalcanti matr. N46001873

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Indice

Introduzione 4

Capitolo 1: Industria 4.0

1.1 Introduzione: l’Industry 4.0 è un grande presente o un grande futuro? 6

1.2 Background 7

1.3 Definizione 8

1.3.1 CPS 9

1.3.2 Internet of Things 10

1.3.3 Internet of Service 10

1.3.4 Smart Factory 10

1.3.5 Industry 4.0 11

1.4 Un primo approccio all’applicazione: la SmartFactoryKL 11

1.4.1 Il Progetto 11

1.4.2 L’Impianto 12

1.4.3 Gli Ostacoli 14

1.5 Principi di Progettazione dell’Industria 4.0 16

1.5.1 Interoperabilità 16

1.5.2 Virtualizzazione 16

1.5.3 Decentramento 16

1.5.4 Attività in Real-Time 17

1.5.5 Orientamento ai Servizi 17

1.5.6 Modularità 17

Capitolo 2: Cloud Manufacturing

2.1 Introduzione 18

2.2 Il concetto di Cloud Manufacturing 19

2.2.1 Risorse di produzione 20

2.2.2 Servizi Virtuali 20

2.2.3 Servizi Globali 22

2.2.4 Applicazione 22

2.3 Conclusioni 23

Capitolo 3: Internet of Things

3.1 Introduzione 25

3.2 Il concetto di IoT: come orientarsi tra “Internet” e “Things”? 26

3.3 Tecnologie abilitanti l’identificazione e il rilevamento 27

3

3.3.1 RFID 27

3.3.2 WSN 28

3.3.3 WISP (ed RSN) 28

3.4 Middleware 28

3.5 Industrial Internet of Things: come l’Industry 4.0 sfrutterà l’infrastruttura IoT 30

3.5.1 Esempi di applicazione di IIoT nel settore manifatturiero e industriale 30

Capitolo 4: Conclusioni

4.1 Lo stato dell’Industry 4.0 in Italia 33

4.2 Industry 4.0 tra tecnologia e processi automatici: e il capitale umano? 34

Bibliografia 37

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Introduzione

Immagina che tutto sia collegato. Un professore della tua università si sente poco bene, il

termometro misura una temperatura sopra la media: ha la febbre; immediatamente un

sensore intelligente all’interno dello strumento invia i dati raccolti alla segreteria automatica

dell’ateneo, che prontamente riferisce agli utenti interessati, gli studenti, che il corso del

professore è stato cancellato. Tale informazione è quindi digerita dal complesso sistema di

Smart Things, di oggetti intelligenti, che compongono l’ambiente quotidiano dello studente:

la sveglia verrà spostata di qualche ora più avanti, l’agenda si aggiornerà automaticamente e

sceglierà per noi l’ora più comoda dalla tabella degli orari dell’autobus, la macchinetta del

caffè e il termostato intanto vengono informati dalla sveglia e reimpostano l’ora di

attivazione automatizzata. In questo si sostanzia l’Internet delle cose.

Da quando nel 1999 da Kevin Ashton, all’epoca ricercatore del Massachusetts Institute of

Technology e considerato ad oggi un pioniere dell’ingegneria moderna, coniò il termine

“Internet of Things” (o IoT), per definire una rete di comunicazione tra oggetti

“intelligenti”, il mondo della tecnologia e dell’industria ne è stato totalmente sconvolto.

L’idea che si possa sviluppare una rete internet, parallela a quella cosiddetta “testuale”

destinata agli utenti, in cui gli oggetti del futuro possano comunicare, possano cioè

trasmettere ad altri simili le informazioni captate tramite sensori pervasivi ed interpretare

quelle ricevute, ha aperto la strada a nuove forme di fabbricazione industriale, di

interpretazione dell’ambiente metropolitano, di trasporto intelligente: più in generale ha

aperto le porte ad un nuovo stile di vita.

In quest’ottica, le modalità in cui l’IoT ha cambiato il modo di concepire la produzione di

massa ha innescato quella che è definita la quarta rivoluzione industriale della storia. La

prima corrispose all’utilizzo del motore a vapore nel ‘700, la seconda fu avviata

dall’introduzione dell’elettricità e di linee di assemblaggio per la produzione di massa, la

terza portò l’utilizzo della tecnologia dell’automazione tramite controlli elettronici. Ora è il

momento di una nuova rivoluzione dell’industria, dove l’organo di fabbricazione sarà

ridefinito in Smart Factory, ovvero in fabbriche il cui funzionamento si basa su Cyber-

Physical System (CPS), integrati a sistemi di elaborazione al fine di creare un unico e

complesso meccanismo di produzione in serie. In questo settore non solo l’IoT in se, quanto

l’idea di promuovere l’utilizzo massiccio di infrastrutture di rete ha avuto ruolo cardine

nella trasformazione: tramite la rete, può essere definito un nuovo metodo di accesso

agevole ad un insieme condiviso di risorse manifatturiere, da software di supporto alla

produzione a capacità produttive, semplificandone l’acquisizione ed il rilascio, con minimo

sforzo da parte del fornitore e dell’utente: non si è più orientati alla produzione, ma orientati

al servizio. Tutto ciò fa capo al termine di Cloud Manufacturing.

È l’insieme di questi avanzamenti che ci permette di parlare oggi dell’Industria 4.0 (dove

l’indice numerico è un chiaro riferimento alla nuova rivoluzione produttiva), argomento

cardine intorno al quale vertono le argomentazioni che proporremo da qui in avanti.

Analizzeremo infatti il ruolo fondamentale che avrà la connettività nelle industrie del

domani, vedendo nel dettaglio i concetti chiave che abbiamo appena presentato (anche da un

5

punto di vista applicativo), quindi analizzeremo più approfonditamente l’IoT e il Cloud

Manufacturing, concludendo con gli obbiettivi e le direzioni future.

La ricerca per la redazione della tesi è stata effettuata mettendo insieme articoli scientifici,

reperiti da diverse fonti, paragrafi di differenti pubblicazioni e libri, ma anche articoli

generalisti o di ambito economico – soprattutto per tutto quello che riguarda lo sviluppo

storico ed economico del progetto Industria 4.0 e le sue conseguenze sulla società e sul

mercato.

Inizieremo col discutere l’idea di Industry 4.0, come nasce, a che cosa si riferisce e quali

sono i suoi componenti. Quindi vedremo un’esempio pratico, una sperimentazione sul

campo dei principi su cui si fonda Industry 4.0 con la SmartFactoryKL, un’esperimento di

fabbrica intelligente progettato in Germania negli ultimi anni; utilizzeremo poi tale Smart

Factory per esemplificare e quindi generalizzare quelli che sono i principi per la

progettazione di una Smart Factory. Quindi ci concentreremo su due particolari tecnologie

abilitanti, ovvero il Cloud Manufacturing e l’Internet of Things. Inizieremo con la

discussione del Cloud Manufacturing, e cercheremo di definire in che cosa consiste e come

può essere architettato, e dei componenti; quindi passeremo all’IoT, una tecnologia ben più

diffusa e definita: vedremo come è stata progettata e quali sono le enabling technologies che

consentono rilevamento, comunicazione, etc. agli oggetti intelligenti, quindi parleremo del

suo utilizzo nel settore industriale (IIoT). Al termine, daremo spazio a temi che esulano

l’ambito tecnico della questione, ma cercheremo di restituire il panorama di Industry 4.0 da

un punto di vista economico e sociale: cercheremo di inquadrare la situazione dell’Industry

4.0 nel nostro paese e di come quest’ultimo si colloca a confronto dei paesi maggiormente

avanzati nel campo dell’innovazione tecnologica; quindi esamineremo una questione

spinosa, ovvero di come si colloca l’uomo all’interno di una fabbrica basata su un

meccanismo completamente automatizzato.

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Capitolo 1: Industry 4.0

1.1 Introduzione: l’Industry 4.0 è un grande presente o un grande futuro? L’Industry 4.0 è attualmente uno dei più frequenti argomenti di discussione tra accademici e

scienziati non solo in Germania o in Europa, ma nel mondo intero. Da quando il governo

federale tedesco annunciò nel 2011 l’intenzione di porre l’Industrie 4.0 (il nome fu

inizialmente introdotto in tedesco) come uno dei punti fondamentali della strategia di

sviluppo tecnologico, numerose pubblicazioni accademiche, report e conferenze si

focalizzarono sull’argomento.

L’aspetto più interessante riguardante l’Industria 4.0 è che per la prima volta una

rivoluzione industriale è stata annunciata a priori, e non invece osservata posteriormente

come le tre precedenti. Ciò ha dato l’opportunità alle compagnie interessate e agli istituti di

ricerca di prevedere concretamente il proprio futuro prossimo, o quantomeno la direzione

dello sviluppo tecnologico negli anni a venire. Altro aspetto da non sottovalutare è l’impatto

economico che tale rivoluzione sembra portare, grazie all’effettivo incremento operazionale,

così come lo sviluppo di modelli economici completamente nuovi, di servizi e di prodotti

che l’Industria 4.0 promette. Un recente studio ha stimato che il mercato legato a tale

evoluzione avrà un influsso di 78 Miliardi di Euro sul solo Prodotto Interno Lordo tedesco

entro il 2025.

Tutto ciò contrasta con quello che invece è la letteratura scientifica riguardante l’argomento:

sebbene l’Industry 4.0 rappresenti una priorità assoluta per molti centri di ricerca sparsi nel

mondo, la maggior parte degli articoli incontrati non definisce concretamente ciò in cui tale

concetto si concentra, ma ne danno più che altro una visione ad ampio respiro. I principali

promotori dell’idea si sono limitati a descrivere un panorama generale, o al contrario si sono

concentrati su uno scenario troppo specifico, sottraendosi ad una visione d’insieme. Fino al

2015 quindi, l’Industry 4.0 era un termine dal significato aperto, a cui si ascrivevano una

serie di argomentazioni più o meno valide, senza però darne una definizione esaustiva e dei

principi chiari. Anche le compagnie mostravano una certa confusione quando cercavano di

prendere l’iniziativa e mettere in atto un idea, senza sapere esattamente di cosa si trattasse:

l’Industrie 4.0 era cioè “uno degli argomenti più frequentemente discussi, ma nessuno era

realmente in grado di spiegare ad un bambino in cosa consisteva” [2].

Solo nel 2015 i ricercatori hanno iniziato realmente ad affrontare il problema: in particolare

un gruppo di ricerca1 ha cercato di dare una definizione organica dell’argomento

riassumendo tutta la letteratura riguardante. I risultati della ricerca, che presenteremo più

avanti, hanno dato una più chiara visione dell’argomento e di ciò che lo compone.

1 Ci si riferisce al già citato articolo [2] nella bibliografia. In seguito, per quanto riguarda definizioni e principi di

progettazione, si fa ampiamente riferimento alla ricerca.

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1.2 Background Il termine “Industrie 4.0” è utilizzato per indicare la nuova rivoluzione industriale, che

dovrebbe prendere piede in un futuro molto vicino. Questa è stata preceduta da tre altre

rivoluzioni industriali nella storia dell’umanità. La prima rivoluzione industriale fu

l’introduzione della produzione meccanica, avvenuta nella seconda metà del 18° secolo e

continuò lungo tutto il 19° secolo. Dal 1870 in poi, la diffusione dell’elettricità, insieme ad

altri fattori, portarono ad una seconda rivoluzione industriale. La terza, chiamata anche

“rivoluzione digitale”, ebbe luogo nel 1970, quando l’elettronica avanzata e le tecnologie

dell’informazione generarono l’automazione dei processi di produzione.

Il termine divenne pubblicamente conosciuto nel 2011, quando attraverso un iniziativa,

chiamata appunto “Industrie 4.0”, un’associazione di rappresentati dell’ambito economico,

politico e accademico, promossero l’idea di un approccio al rafforzamento dell’industria

manifatturiera tedesca. Il governo tedesco supportò l’idea, annunciando che l’Industrie 4.0

sarebbe stato parte integrante del progetto di innovazione tecnologia della Germania, con

scandenza nel 2020, con la quale il paese contava di assumere una leadership mondiale nel

campo tecnologico.

L’ “Industrie 4.0 Working Group”, un gruppo di lavoro formatosi conseguentemente

l’iniziativa, sviluppò la prima argomentazione riguardante l’implementazione delle nuove

tecnologie nella produzione industriale, una prima visione su quella che sarà l’industria del

domani:

“In the future, businesses will establish global networks that incorporate their machinery,

warehousing systems and production facilities in the shape of Cyber-Physical Systems

(CPS). In the manufacturing environment, these Cyber-Physical Systems comprise smart

machines, storage systems and production facilities capable of autonomously exchanging

information, triggering actions and controlling each other independently. This facilitates

fundamental improvements to the industrial processes involved in manufacturing,

engineering, material usage and supply chain and life cycle management. The Smart

Factories that are already beginning to appear employ a completely new approach to

production. Smart products are uniquely identifiable, may be located at all times and know

their own history, current status and alternative routes to achieving their target state. The

embedded manufacturing systems are vertically networked with business processes within

factories and enterprises and horizontally connected to dispersed value networks that can

be managed in real time – from the moment an order is placed right through to outbound

logistics. In addition, they both enable and require end-to-end engineering across the entire

value chain”[1].

"In futuro, le aziende potranno creare reti globali che integreranno i loro macchinari, sistemi

e impianti di produzione e immagazzinamento sotto forma di Cyber-Phisical System (CPS).

Nell'ambiente di produzione, questi sistemi cyber-fisici comprendono macchine intelligenti,

sistemi di stoccaggio e impianti di produzione in grado di scambiare informazioni in modo

autonomo, innescando azioni e controllandosi reciprocamente in maniera indipendente.

8

Questo incoraggia miglioramenti fondamentali ai processi industriali coinvolti nella

produzione, nell'ingegneria, nell'uso dei materiali e della catena di montaggio e nella

gestione del ciclo di vita. Le fabbriche intelligenti che stanno già cominciando ad apparire

impiegano un approccio completamente nuovo alla produzione. Prodotti intelligenti sono

univocamente identificabili, possono essere localizzati in ogni momento e si può conoscere

la loro storia, lo stato attuale e i percorsi alternativi per raggiungere la loro destinazione. I

sistemi di produzione sono verticalmente collegati in rete con i processi di business

all'interno di fabbriche e imprese e orizzontalmente collegati per essere gestiti in tempo

reale - dal momento in cui viene effettuato l’ordine fino alla logistica in uscita. Inoltre,

entrambi consentono e richiedono un ingegneria end-to-end attraverso l'intera catena di

valore2."

Mentre in Germania, prende vita il concetto di Industry 4.0 che avrebbe avuto poi seguito

internazionale, nel mondo si sviluppano indipendentemente ed in maniera parallela dei

concetti molto simili: la General Electric promosse un idea simile sotto il nome di

Industrial Internet nel 2012, definita come “l’integrazione di un complesso sistema di

macchinari fisici, di dispositivi sensibili collegati in rete e di software, utilizzati per

prevedere, controllare e pianificare per una miglior attività commerciale e societaria”. Il

governo americano nel 2014 ha avviato il supporto per la ricerca e lo sviluppo nell’ambito

dell’Industrial Internet per oltre 2 Miliardi di dollari, sotto l’etichetta di Advanced

Manufacturing.

Ulteriori concetti paralleli si possono trovare sotto i nomi di Integrated Industry, Smart

Industry e Smart Manufacturing, tutti provenienti dall’area di pertinenza tedesca.

1.3 Definizione Vogliamo ora presentare i risultati della ricerca citata precedentemente. Tale ricerca3,

realizzata nel 2015 da Mario Hermann, Tobias Pentek e Boris Otto, ricercatori della

Technische Universitat Dortmund (con il patrocinio di AUDI), è strutturata come una

revisione di tutta la letteratura scientifica riguardante l’Industrie 4.0 e gli argomenti affini.

Tale ricerca puntava a tracciare gli aspetti centrali dell’Industrie 4.0 in modo da poter

abbozzare una definizione di questo termine accettabile sia da ricercatori che dagli addetti ai

lavori. Gli articoli analizzati, provenienti da svariati campi, derivano da cinque database di

pubblicazioni accademiche e da Google Scholar. Una prima ricerca, effettuata tramite lo

studio delle Keywords, ha messo in mostra quali erano gli argomenti maggiormente citati

nelle pubblicazioni: ciò ha dato modo di disegnare uno schema dei concetti cardini

strettamente connessi al macrosistema Industrie 4.0 (o Industry 4.0). Tra questi ci sentiamo

2 La catena del valore è un modello che permette di descrivere la struttura di una organizzazione come un insieme

limitato di processi, riassunti sotto i quattro processi primari di: logistica in ingresso, attività operative, logistica in

uscita, marketing e vendite, assistenza al cliente e servizi post-vendita. Questo modello è stato teorizzato da Michael

Porter nel 1985 nel suo best-seller Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance. 3 Vedi nota #1

9

di mettere in evidenza i quattro più importanti (in ordine di influenza, ovvero della quantità

di pubblicazioni in cui sono occorsi), di cui daremo una definizione in seguito: Cyber-

Physical System, Internet of Things, Smart Factory, Internet of Service.

Una seconda ricerca, effettuando la selezione dei soli articoli che contenevano

esplicitamente nel titolo il termine Industrie 4.0, Industry 4.0 o una dei Keywords trovati, ha

permesso di dare una definizione dei sotto-concetti e di arrivare poi ad una descrizione di

ciò che significa Industry 4.0 oggi. Presentiamo tali risultati partendo dai componenti e

arrivando in seguito ad una definizione generale, esponendo poi i principi cardine da cui

bisogna iniziare per fondare la fabbrica del domani.

1.3.1 CPS

Un importante componente dell’Industry 4.0 è la fusione tra il mondo meccanico e quello

virtuale. Questa fusione è resa possibile dai Cyber-Physical Systems: i CPS sono appunto

integrazioni di processi fisici e computazionali. L’integrazione di computer e networks

monitora e controlla i processi concreti, spesso con cicli di retroazione dove sono invece i

processi fisici ad influenzare l’elaborazione computazionale. Lo sviluppo dei CPS è

caratterizzato da tre fasi: la prima generazione di CPS includeva tecnologie per

l’identificazione come etichette RFID4, che permettevano l’identificazione univoca e i

servizi di immagazzinamento e d’analisi erano forniti in maniera centralizzata. La seconda

generazione di CPS era equipaggiata con sensori e attuatori con un ventagli limitato di

funzioni. Le CPS di terza generazioni, vale a dire quelle attuali, possono immagazzinare e

analizzare dati, sono equipaggiate con svariati sensori e attuatori, e sono network-

compatible, ovvero integrabili e collegabili attraverso funzioni di rete.

1.3.2 Internet of Things

L’Internet of Things, generalmente abbreviata nella sigla IoT, è stata, con l’Internet of

Service, la scintilla che ha innescato la cosiddetta quarta rivoluzione industriale. L’IoT

permette alle cose e agli oggetti, come RFID, sensori, attuatori, telefoni cellulari, etc. di

interagire e di cooperare con gli altri smart object vicini, attraverso uno schema di indirizzi

univocamente distribuiti agli oggetti, per raggiungere obbiettivi comuni. Basandoci sulla

definizione di CPS data precedentemente, le cose e gli oggetti possono essere compresi

come CPS. Perciò, l’IoT può essere definito come il network attraverso il quale le CPS

cooperano fra loro attraverso uno schema ad indirizzamento unico.

4 Nell’ambito delle telecomunicazioni, con l’acronimo RFID ci si riferisce a Radio-Frequency IDentification, in italiano

identificazione a radio-frequenza, e si intende una tecnologia per l'identificazione e memorizzazione automatica di

informazioni inerenti oggetti, animali o persone basata sulla capacità di memorizzazione di dati da parte di particolari

etichette elettroniche, chiamate tag, e sulla capacità di queste di rispondere all'interrogazione a distanza da parte di

appositi apparati fissi o portatili, chiamati reader (o anche interrogatori).

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1.3.3 Internet of Service

L’Internet of Services rende possibile ai fornitori di servizi di offrire le proprie risorse via

internet. L’IoS consiste nei partecipanti, nelle infrastrutture per i servizi, nei modelli

commerciali e nei servizi stessi. I servizi sono offerti o combinati in pacchetti di servizi dai

vari distributori; sono quindi trasmessi agli utenti e ai consumatori che potranno accedere ad

essi attraverso svariati canali. Questo sviluppo apre una nuova strada di variazione dinamica

della distribuzione delle attività individuali della catena di valore. Tutto questo è

conciliabile con il concetto secondo cui un giorno la produzione si sposterà dalle singole

fabbriche ad un network distribuito. Le fabbriche potrebbero fare un altro passo in avanti e

offrire speciali tecnologie di produzione anziché basarsi sugli standard attuali: queste

tecnologie di produzione saranno offerte attraverso l’IoS e potranno essere utilizzate per la

fabbricazione dei prodotti o per aumentare il potere produttivo.

Sebbene l’IoS non sia oggetto di discussione della tesi, il Cloud Manufacturing, che ispira

i propri principi alla fornitura di risorse tramite servizi in rete, rappresenta un concetto

parallelo all’Internet of Service con cui condivide molti punti.

1.3.4 Smart Factory

La Smart Factory costituisce una funzionalità chiave dell’Industry 4.0: viene descritta come

una fabbrica context-aware, ovvero capaci di ottenere e sfruttare informazioni di contesto

come ad esempio la posizione o lo stato dell’oggetto, che assiste persone e macchine nella

realizzazione dei propri compiti. Questo è reso possibile da sistemi che lavorano in

background, chiamati Calm-System. Tali sistemi realizzano le loro funzioni basandosi su

informazioni derivanti dalla realtà fisica e virtuale: informazioni del mondo fisico come

condizione o locazione dell’oggetto o al contrario informazioni virtuali come documenti

elettronici, disegni tecnici digitali, simulazioni al calcolatore, eccetera. I Calm-System

rappresentato in questo contesto l’hardware stesso di una Smart Factory: essi si

differenziano dagli altri tipi di sistemi principalmente per la capacità di comunicare e

interagire con l’ambiente.

In parole povere, basandoci sulle definizioni di CPS e IoT precedentemente presentate,

possiamo definire la Smart Factory come un fabbrica in cui i CPS comunicano attraverso

l’IoT per assistere persone e macchinari a terminare i propri compiti.

1.3.5 Industry 4.0

Introduciamo ora una prima definizione di Industria 4.0 basandoci sulle definizioni dei

componenti che abbiamo presentato fino ad ora: possiamo definire l’Industry 4.0 come un

termine composito per le tecnologie e i concetti di organizzazione della catena di

produzione dell’industria del domani. All’interno delle Smart Factories dell’Industry 4.0, i

CPS potranno monitorare i processi fisici, virtualizzare ovvero creare una copia virtuale del

mondo fisico e dare la possibilità di distribuire orizzontalmente il potere decisionale su più

entità addette al lavoro. Attraverso l’IoT, i CPS possono comunicare e cooperare tra di loro

e con gli esseri umani in tempo reale. Via IoS invece, i servizi interni e inter-organizzativi

sono offerti ed utilizzati dai partecipanti della catena di valore.

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1.4 Un primo approccio all’applicazione: la SmartFactoryKL 1.4.1 Il Progetto

Nel giugno del 2005, una serie di rappresentanti di vari settori dell’economia e della ricerca

fondarono un’associazione no-profit chiamata “Technology Initiative SmartFactoryKL”,

con l’intento di studiare la fattibilità della coniugazione tra mondo dell’automazione e

dell’IT per l’industria del domani. I partner fondatori furono inizialmente solo sette: loro

obiettivo comune era lo sviluppo, l’applicazione e la distribuzione di tecnologie innovative

nell’ambito della produzione industriale e la creazione di una fondazione da sfruttare in

differenti modalità nella ricerca e nella sperimentazione. Col passare del tempo, l’iniziativa

aumentò d’interesse portando ad una crescita dei partner a supporto e arrivando a richiamare

anche l’attenzione di organizzazioni politiche e industriali. La principale fonte dei

finanziamenti per la realizzazione del progetto erano le donazioni spontanee dei membri

dell’iniziativa; fondi addizionali arrivarono nella fase di costruzione dell’impianto da

partnership pubblicitarie e soprattutto da parte del Ministero dell’Economia e della Scienza

dello stato di Rhineland-Palatinate, uno dei 16 componenti della Repubblica Federale

Tedesca e che ospita in Kaiserslautern (da cui deriva la sigla KL) la prima installazione del

progetto.

In una serie di workshop per i partecipanti al circolo, le intenzioni e i focus della ricerca dei

membri sono regolarmente discussi in modo che nuovi gruppi di lavoro possano formarsi e

dedicare i propri sforzi ai correnti argomenti di interesse. L’attività del gruppo e la gestione

degli incontri sono coordinate da un core team della SmartFactoryKL per assicurare che la

sinergia tra soggetti di sviluppo e progetti di ricerca sia massima per tutti i partecipanti.

L’iniziativa vive quindi in base alla partecipazione attiva e al contributo di tutti i membri

nella ricerca comune. In più, una struttura di forum d’informazione introduce le compagnie

interessate allo stato di sviluppo del progetto e rende possibile anche la partecipazione

esterna, con la presentazione di idee o di nuove tecnologie. È possibile trovare inoltre

presentazioni pubbliche di SmartFactoryKL regolarmente nei più importanti eventi

industriali di tutto il mondo.

1.4.2 L’Impianto

Una prima struttura ibrida di produzione è stata costruita per la dimostrazione e lo sviluppo

di piattaforme dedicate alla produzione di sapone liquido. Il prodotto è fabbricato, inserito

nei dispenser, etichettato e spedito ai clienti ordinanti. L’impianto è stato progettato in

maniera strettamente modulare e consta di una parte manifatturiera e di una parte (la più

larga) di handling5.

5 L'insieme delle operazioni manuali di prelievo e manipolazione delle merci, e il relativo condizionamento in vista

della spedizione.

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Figura 1: panoramica dell'impianto di produzione di sapone

I macchinari e i componenti sono identici a quelli ritrovabili negli impianti industriali di

ultima generazione e provenienti dalle distribuzioni di vari fornitori o da infrastrutture

disponibili per scopi di ricerca; è assolutamente comparabile nella sua complessità con un

impianto manifatturiero reale.

Il proposito della ricerca era chiarificare l’uso delle tecnologie di ultima generazione nel

campo dell’informazione e delle telecomunicazioni integrate ai sistemi automatizzati e

individuare le necessità risultanti nella progettazione di entrambi i sistemi. Vengono

utilizzate nell’infrastruttura vari sistemi di comunicazione wireless: una connessione

WLAN permanente è stata implementata per la connessione fra i sistemi di controllo

decentralizzati dei componenti e il centro di controllo a più alto livello. Connessioni come il

Bluetooth, lo ZigBee6 e i sistemi RFID sono impiegati invece tra i componenti, per

estendere il collegamento ai vari sensori e attuatori. La comunicazione wireless garantisce

un alto livello di libertà nella disposizione dell’impianto e riduce gli sforzi di pianificazione

non dovendo più considerare il cablaggio dei componenti (a meno dell’alimentazione

elettrica). Comunque, l’utilizzo massiccio della radiofrequenza in modo così eterogeneo può

portare a problemi di robustezza dell’infrastruttura di comunicazione e rappresenta uno dei

punti interrogativi della ricerca.

Le connessioni wireless e la costruzione modulare permettono all’impianto di sfruttare il

principio del “Plug&Play”, ovvero la possibilità di inserire nuovi moduli semplicemente

innestandoli all’interno dell’infrastruttura di rete. Tutti gli elementi possiedono una ben

definita funzione all’interno della catena dei processi. Poiché non esistono connessioni

fisiche tra componenti, è relativamente semplice rimpiazzare o aggiungere dei nuovi

componenti per modificare o estendere il processo di produzione: ogni componente

aggiunto può riconoscere la propria funzione e posizione all’interno della catena di processi

e integrarsi automaticamente all’interno del sistema di controllo per la gestione

6 In telecomunicazioni, lo ZigBee rappresenta uno dei principali standard di comunicazione: attraverso l'uso di piccole

antenne digitali a bassa potenza e basso consumo basate sullo standard IEEE 802.15.4 per Wireless Personal Area

Networks (WPAN), lo standard specifica una serie di profili applicativi che permettono di realizzare una comunicazione

specifica per i diversi profili tipici nel campo delle Wireless Sensor Networks, che variano dal mondo dell'energia al

mondo della domotica.

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dell’impianto. La configurazione del flusso d’informazione, in più, diventa più semplice

quando i componenti sanno identificare i propri compiti nella catena di fabbricazione e

sintonizzarsi con i componenti circostanti. Tale concetto è ultimamente definito con il

termine “Plug&Produce”, che mutua il significato del “Plug&Play” ma considera anche la

conseguente riconfigurazione del componente, perché possa cooperare con gli altri

dispositivi.

La logica continuazione del “Plug&Produce” è la transizione dalla tradizionale architettura

function-oriented alla Service-oriented Architecture (SoA). La SmartFactoryKL ha

convertito una parte dei controlli dell’impianto in un architettura SoA. Il sistema è basato su

diversi standard di linguaggio: un modello in B2MML (Business to Manufacturing Markup

Language), un modello in WSDL7 (Web Services Description Language) e uno in BPEL8

(Business Process Execution Language) per l’amministrazione di sistema.

Usando le tecnologie radio è inoltre possibile utilizzare dei sistemi più flessibili per la parte

di gestione, manutenzione e diagnostica dell’impianto. Oggi la maggior parte dei sensori,

degli attuatori e le varie unità meccatroniche sono spesso equipaggiate con dei pannelli di

controllo poco flessibili, dotati di pochi tasti e pulsanti e qualche luce, in generale poco

adatti a interfacciarsi con comandi e architetture complesse. Con l’aumento del ventaglio di

funzionalità, la complessità di questi dispositivi sta rapidamente crescendo, cosa che non

solo conduce ad un costo maggiore ma anche a problemi di familiarizzazione con lo

strumento e di manutenzione. Una soluzione adottata alla SmartFactoryKL è la separazione

fisica dei pannelli di controllo dalle strumentazioni. Le tecnologie radio permettono a

dispositivi di controllo standard come PDA o smartphones di accedere a differenti

dispositivi nel panorama dei vari fornitori.

L’integrazione di sistemi di localizzazione nei processi di produzione e logistica migliora

notevolmente la flessibilità e la velocità dei cicli di produzione. L’effettivo uso dei dati di

localizzazione permette conseguentemente l’uso di servizi location-based e applicazioni che

si relazionano all’ambiente. All’interno della SmartFactoryKL vengono utilizzati vari

sistemi di rilevamento della posizione: per esempio, il pavimento dell’impianto è rivestito di

una griglia di tag RFID. Questi tag possono essere letti dalle unità mobili per risalire ai dati

di locazione. Altri sistemi per il rilevamento tridimensionale sono basati su tecnologia ad

ultrasuoni o UWB9, questi però sono ancora in fase di testing.

Gli apparati istallati nella SmartFactoryKL coprono e rinnovano tutta la piramide

dell’automazione, e vanno dai già citati dispositivi di campo (sensori e attuatori) ai

Controllori a Logica Programmabile (PLC), Manufacturing Execution Systems (MES) e i

software per il livello ERP (pianificazione delle risorse d'impresa).

7 WSDL è un linguaggio basato su XML che segue uno schema simile a quello delle specifiche API di un sistema. 8 BPEL4WS (o BPEL, in breve) è un linguaggio, nato grazie all’esperienza maturata sulla base di XLANG, una

proposta di Microsoft, e WSFL(Web Service Flow Language), si colloca come la principale proposta in letteratura per

l’orchestrazione di Web Service. [5] 9 Con Ultra Wide-Band, si indica una tecnica di trasmissione sviluppata per trasmettere e ricevere segnali mediante

l'utilizzo di impulsi di energia a radiofrequenza di durata temporale estremamente ridotta

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Figura 2: la piramide dell'automazione

1.4.3 Gli Ostacoli

Nonostante il panorama appena presentato, non è tutto oro quel che luccica, e la strada che

porta dalla visione alla realtà è ancora lunga e tortuosa, nonostante ci si trovi già a buon

punto. Lungo il percorso si sono evidenziati non solo problemi di natura tecnica ma anche

ostacoli di ben diversa natura. Andiamo ad analizzarli:

La realtà tecnica: la dimensione tecnica è forse quella che presenta i problemi minori. I

dispositivi presenti ora sul mercato, infatti, non sono ancora pronti per questo salto

generazionale e nuovi prodotti ad uso industriale devono essere ancora sviluppati. Per

ragioni economiche, inizialmente sono state utilizzate tecnologie provenienti dal mondo del

general purpose e dei consumatori. Tutto ciò è normale: anche il computer ha impiegato

diversi anni perché si evolvesse e potesse essere utilizzato per scopi industriali: è solo

questione di tempo, e i primi risultati sono già riscontrabili.

La modellazione degli strumenti: la maggior parte dei problemi deriva dai metodi di

progettazione comunemente in uso oggi, i quali sono associati prevalentemente

all’hardware, alla parte cioè di costituzione fisica della fabbrica. Di regola, oggi la

progettazione inizia generalmente con un primo approccio top-down approssimativo dove

sono definite le strutture, i componenti, i metodi di produzione e i parametri del prodotto. In

seguito, si utilizza una progettazione bottom-up, dove la pianificazione avviene nel dettaglio

e termina con lo sviluppo del sistema di controllo software e hardware. Oggi si utilizzano

soprattutto sistemi CAx per questo: con CAD, per esempio, i modelli STEP (che è uno

standard per la traduzione che fa da tramite tra CAD ed altri formati) possono essere

importanti e integrati con dati meccanici. Purtroppo questi sistemi spesso mancano di un

adeguata integrazione dei dati: sebbene siano internamente basati su modelli, i modelli sono

spesso incompatibili tra loro: è possibile quindi riprodurre i macchinari secondo diversi

modelli, come Product Data Model, Energy Model, etc. ma è necessario migliorare la fase

15

di disegno in modo che tali modelli siano impacchettati in un unico schema composito tale

da semplificare l’integrazione fra i macchinari. Con l’aumentare della complessità dei

macchinari di produzione e la necessità di una virtualizzazione massiccia delle risorse

fisiche, appare evidente che è necessaria anche un evoluzione della modellazione degli

strumenti.

Problemi relativi a tecnologie wireless: la frustrazione quotidiana di avere la batteria del

proprio smartphone scarica o di subire un attacco informatico da parte di virus al proprio PC

è un problema fastidioso ma difficilmente molto minaccioso. Questo è abbastanza diverso

quando ci spostiamo nell’ambito dell’applicazione industriale: bisogna essere capaci di

assicurarsi che entro un certo dominio di situazioni che potremmo definire “normali”, il

sistema sia costantemente sotto controllo. Ad oggi, le soluzioni cablate permettono una

sicurezza soddisfacente, mentre quelle wireless hanno ancora vari punti interrogativi. Non si

parla solo di garantire la costante disponibilità di alimentazione elettrica a tutti i macchinari,

ma anche e soprattutto del rischio di attacchi criminali da parte di hackers che non solo

possono causare seri problemi ma sono anche difficilmente tracciabili.

Un altro problema è individuabile tra le ipotesi di un futuro molto prossimo, quando le

tecnologie wireless avranno una diffusione ben più larga di quella che già oggi possono

vantare: quando sempre più dispositivi saranno dotati di interfacce di comunicazione

wireless, le bande di frequenza allocate per questi propositi potrebbero raggiungere un

limite di capacità. La WLAN ha già recentemente avuto necessità di nuovi protocolli di

accesso, ed è probabile che lo stesso sistema si presenti per le altre tecnologie che lavorano

in radio-frequenza.

Abbiamo quindi visto il primo approccio alla Smart Factory, vale a dire la fabbrica del

domani, con un progetto che nasce già nel 2005 e ancora adesso, più di dieci anni dopo, è in

fase di sviluppo: questo perché alcuni dei problemi citati precedentemente sono tuttora

materia di studi per i centri di ricerca specializzati. Possiamo però, basandoci su quello che è

un primo, sperimentale, avvicinamento alla realtà dell’Industry 4.0, definire dei relativi

principi di progettazione per l’industria del futuro.

1.5 Principi di Progettazione dell’Industria 4.0 Presentiamo ora quelli che sono stati definiti i principi di progettazione dell’industria del

domani: quei principi, vale a dire, che aiuteranno le aziende ad identificare un prototipo

implementabile di Industria 4.0. In totale, sono stati individuati sei concetti fondamentali,

che andremo ad elencare:

1.5.1 Interoperabilità

l’Interoperabilità è un importante fattore dell’Industria 4.0: nelle compagnie del futuro, le

CPS e gli umani si interfacciano attraverso l’IoS e l’IoT. L’utilizzo degli Standard sarà una

16

delle chiavi di successo per la comunicazione dei CPS provenienti da fornitori diversi, tant’è

che tuttora la ricerca è orientata all’identificazione di standard per la comunicazione: nel

2013 la German Commision for Electrical, Eletronic & Information Technologies ha

riconosciuto questa necessità ed ha pubblicato una prima guida, la “German Standardization

Roadmap”. Nel contesto della SmartFactoryKL, interoperabilità significa che tutte le CPS

appartenenti all’impianto sono capaci di comunicare tra loro attraverso reti aperte e

descrizioni semantiche.

1.5.2 Virtualizzazione

Il termine Virtualizzazione sta ad identificare la capacità delle CPS di monitorare i processi

fisici: i dati sensibili, rilevati dai sensori, devono essere collegati a modelli virtuali

dell’impianto e a modelli di simulazione. In questo modo, viene creata una copia virtuale

della realtà fisica. Nell’impianto SmartFactoryKL i modelli virtuali includono le condizioni

di tutti i CPS; in caso di fallimento, viene informato il personale umano. In aggiunta, il

personale può accedere a tutta una serie di informazioni utili, come il successivo step nella

catena di produzione o le disposizioni di sicurezza.

1.5.3 Decentramento

La necessità crescente di prodotti

univocamente identificabili aumenta la

difficoltà nel gestire i sistemi in

maniera centralizzata. Per questo

motivo vengono usate delle

architetture di sistema integrate che

permettono alle CPS di prendere

decisioni in maniera indipendente.

Solo in caso di Failure, errore, i

compiti vengono delegati ad un livello

più alto. Ciononostante, per la verifica

della qualità e la tracciabilità è

necessario che ci sia almeno un centro

di controllo unico che tenga traccia

dell’intero sistema in ogni momento. Nell’ambito della SmartFactoryKL, decentramento

significa che gli RFID tags dicono alle macchine di produzione quale working step è

necessario al momento. Perciò, la pianificazione centralizzata e controllata risulta obsoleta.

1.5.4 Attività in Real-Time

Per i compiti d’organizzazione è necessario che i dati siano ordinati ed analizzati in tempo

reale, anche per dare possibilità all’ente umano di interagire col sistema in caso di

fallimenti. Nella SmartFactoryKL lo stato dell’impianto è permanentemente tracciato e

analizzato, in modo tale che il sistema possa reagire in caso di fallimento di un processo e

reindirizzare i prodotti ad altri macchinari.

1.5.5 Orientamento ai Servizi

I servizi di compagnie, CPS e umani possono lavorare attraverso l’IoS e la loro attività può

essere sfruttata anche da altri partecipanti. Possono essere offerti allo stesso modo

internamente, all’interno cioè dello stesso circuito di aziende, o oltre i confini aziendali.

17

L’impianto della SmartFactoryKL è basato su un architettura service-oriented, dove tutte le

CPS offrono le proprie funzionalità incapsulate in un web-service. Come risultato, le

specifiche operazioni di produzione possono essere composte basandosi sulle diverse

richieste del cliente, fornite tramite tag RFID.

1.5.6 Modularità

I sistemi modulari sono più facilmente adattabili a cambiare i requisiti rimpiazzando o

espandendo i singoli moduli. Perciò, un sistema modulare è dotato di maggiore flessibilità

in caso di cambiamenti periodici (stagionali) o di cambi nelle caratteristiche del prodotto.

Nell’impianto delle SmartFactoryKL, nuovi moduli possono essere aggiunti usando il

principio di Plug&Play. Con l’utilizzo di interfacce hardware e software standardizzate, i

nuovi moduli sono automaticamente identificati.

18

Capitolo 2: Cloud Manufacturing 2.1 Introduzione I concetti di Servizio, Internet of Things e Cloud Computing sono stati identificati come

cardini della direzione intrapresa dallo sviluppo tecnologico che rimodellerà le imprese di

tutto il mondo. L’industria manifatturiera, in particolare, è quella più soggetta a

trasformazioni veicolate da IT e smart technologies. In questo contesto, il Cloud Computing

ha il principale compito di fornire servizi informatici on-demand, in maniera affidabile,

scalabile e disponibile in varie condizioni. Il National Institute of Standards and Technology

(NIST) chiarisce quello che vuole essere il Cloud Computing, ovvero “un modello per

abilitare un accesso via rete permanente, conveniente e on-demand ad un insieme di risorse

informatiche configurabili che possono essere rapidamente provviste e rilasciate con il

minimo sforzo di gestione e di interazione con il fornitore di servizi” [6].

Nell’ambito del Cloud, tutto è trattato come servizio10: si parla ad esempio di SaaS,

software-as-a-service, o di PaaS, platform-as-a-service. Questi servizi definiscono un

sistema di struttura a livelli per il Cloud Computing: al livello d’infrastrutture

l’elaborazione, la memorizzazione, i servizi di rete e altre risorse informatiche fondamentali

sono definite come servizi standardizzati.

Spesso il Cloud Computing è considerato come un campo di ricerca multidisciplinare,

perché il Cloud rappresenta la convergenza, la naturale evoluzione, di una serie di diversi

argomenti di studio in campo informatico, come la consegna via internet, l’utilizzo delle

risorse informatiche in maniera “pay-as-you-use”, la virtualizzazione, l’elaborazione

10 In economia, un servizio è l'equivalente non materiale della merce, dunque un bene dotato di valore economico

quantificabile. La fornitura o erogazione di un servizio è stata definita come un'attività economica che non risulta

possedibile se non altro perché prodotta contestualmente al suo consumo, e tutto questo è ciò che lo differenzia dalla

fornitura di una merce fisica. [30]

19

distribuita e la memorizzazione distribuita, il Web 2.0. Implementare il Cloud Computing è

diventato un dogma nel processo di innovazione delle imprese e delle infrastrutture IT.

In particolare, ci sono valide ragioni - forse necessità - perché il mondo della produzione

manifatturiera abbracci l’introduzione del Cloud Computing e in particolare prenda in

prestito tale concetto al fine di dare vita al Cloud Manufacturing, ovvero l’utilizzo della

logica Cloud in tutto ciò che concerne la produzione in serie. Vogliamo quindi analizzare

come può disegnarsi il Cloud Manufacturing all’interno di un contesto di produzione

industriale e quali possono essere gli scenari futuri.

2.2 Il concetto di Cloud Manufacturing Quando parliamo di Cloud Manufacturing (anche abbreviato in CMfg) la prima cosa che

ci viene in mente è l’ipotesi di una produzione manifatturiera in qualche maniera

digitalmente condivisa attraverso un’infrastruttura di rete simile ad internet: tutto ciò è già

ampiamente diffuso e si riferisce principalmente a sistemi di integrazione via network di

produzioni distribuite facenti capo ad un unico grande processo di fabbricazione. Quello che

però manca in questo tipo di regime produttivo è la gestione centralizzata delle operazioni in

forma di servizi, con la possibilità di scelta fra vari metodi di applicazione di tali operazioni

e con la possibilità d’accesso integrato a tutte le risorse e gli strumenti necessari alla

produzione, senza la quale è impossibile garantire un servizio continuo, stabile e di alta

qualità. In un tipico sistema di produzione distribuita come descritto precedentemente, la

coordinazione tra il service provider, il fornitore dei servizi e i destinatari è minima, e ciò si

ripercuote sulla produzione in termini di lentezza e di efficienza. Spostando l’attenzione da

una produzione orientata alla produzione ad una orientata ai servizi, e sposando la filosofia

Cloud, il Cloud Manufacturing vuole porre rimedio a queste falle del sistema.

Il Cloud Manufacturing ha un accezione ambivalente: riflette infatti entrambi i concetti di

“integrazione di risorse distribuite” e di “distribuzione di risorse integrate”. Nel CMfg,

le risorse distribuite sono incapsulate in servizi Cloud e gestiti in maniera centralizzata. I

clienti possono usare i servizi Cloud in base alle loro richieste: gli utenti possono richiedere

prestazioni che vanno dalla progettazione dei prodotti, alla produzione, al testing e alla

gestione di tutte le altre parti del ciclo di vita del prodotto; una piattaforma - detta CMFG

Service Platform - si occupa della ricerca, del mapping intelligente e dell’esecuzione del

servizio.

La struttura del sistema Cloud Manufacturing può essere concettualmente divisa in quattro

livelli: risorse di produzione, servizi virtuali, servizi globali e applicazione, che andremo

brevemente a spiegare.

20

Figura 3: struttura concettuale del sistema Cloud Manufacturing

2.2.1 Risorse di produzione

Il livello delle risorse di produzione comprende tutte quelle risorse che sono richieste

durante il periodo di sviluppo del prodotto. Queste risorse consistono in due forme, risorse

fisiche e capacità.

Quando parliamo di risorse fisiche, non parliamo necessariamente di qualcosa di materiale:

esse possono essere in forma di hardware quanto di software. Le prime includono

strumentazioni, computer, server, materie prime, etc. Le altre invece includono per esempio

software di simulazione o di analisi, know-hows, informazioni, standard, dipendenti, etc. Le

capacità produttive invece sono risorse intangibili e rappresentano le abilità di una

organizzazione nel compiere un particolare compito con comprovata competenza.

2.2.2 Servizi virtuali

Il Manufacturing Virtual Service Layer ha tre funzioni chiave: identificare le risorse di

produzione, virtualizzarle e impacchettarle in servizi per il Cloud Manufacturing, che

andranno poi distribuiti tramite piattaforma dedicata. Rispetto ad una tipica infrastruttura

per il Cloud Computing, questo livello risulta molto più complesso.

Un ventaglio ampio di soluzioni è disponibile per l’identificazione delle risorse: un esempio

sono gli RFID, già visti nella SmartFactoryKL, o i wireless sensor networks (WSN), l’IoT, i

CPS, i GPS, classificazione basata su informazioni dei sensori, etc.

La virtualizzazione delle risorse invece si riferisce all’astrazione delle risorse logiche dalle

rispettive risorse fisiche. Differenti risorse di produzione possono essere virtualizzate in

differenti modi: le risorse computazionali e le manufacturing knowledge (nozioni,

21

conoscenze sulla produzione) possono essere virtualizzate in maniera molto simile al

tradizionale Cloud computing. L’hardware è invece generalmente mappato per funzionare

come una macchina virtuale a sé stante: in questo caso il VMM (Virtualization Machine

Manager) è il responsabile della comunicazione con i dispositivi a più basso livello e nel

coordinare e allocare la virtual machine.

Il passo successivo è quello di impacchettare le risorse perché diventino dei servizi del

Cloud Manufacturing: per fare ciò, è possibile utilizzare protocolli di descrizione delle

risorse e linguaggi di descrizione di servizi. In quest’ultimo sono inclusi tipi di linguaggi

ontologici, come lo SHOE (HTML Ontology Extension, una semplice estensione del

classico HTML), il DAML e il OWL.

In un sistema di fabbricazione distribuita supportante il formato STEP11, uno STEP

Resource Locator è la forma più semplice del servizio, simile a ciò di cui necessita il CMfg.

Il STRL si basa sullo stesso concetto di scambio di collegamenti ipertestuali, di passare un

indirizzo URL via internet: l’URL da un “nome”, una locazione, all’interno di un fitto

sistema d’identificazione. Allo stesso modo, l’STRL può essere usato come collegamento

ad una particolare risorse manifatturiera, per esempio un file, un programma, un

workingstep12, etc.

http://stepnc.iimsakldmfg.co.nz/~Cvl/manifold.238#run?ws=first+end-3 esempio di STRL, dove i colori si riferiscono a:

protocollo di trasferimento di un ipertesto, riferimento al sistema di produzione,

proprietario, identificatore della risorsa, azione, query

Lo STRL dell’esempio indica attraverso indici ipertestuali che va considerata la risorsa

indicata dal file manifold.238 (di cui è proprietario il dipendente indicato dalla sigla Cvl,

riferito al sistema di fabbricazione stepnc.iimsakldmfg.co.nz), dovendo effettuare

l’operazione di run, con una query che indica l’esecuzione dalla prima all’ultima linea per i

tre workingsteps.

Per descrivere tutto il panorama delle funzionalità manifatturiere, viene utilizzato un array

(Task, Resource, Participator, Knowledge) formato da quattro elementi: Task indica un

lavoro relativo alla produzione manifatturiera, Resource indica le risorse di produzione

necessarie per il lavoro, Participator indica le risorse umane necessarie per eseguire il

lavoro, e Knowledge rappresenta tutta la conoscenza necessaria per svolgere tale lavoro.

Il processo di virtualizzazione di una risorsa manifatturiera può anche essere visto come un

processo di incapsulamento, che può essere effettuato in tre modalità differenti: one-to-one,

many-to-one e one-to-many.

11 L’ISO-10303, o Standard for the Exchange of Product model data, comunemente chiamato STEP è un formato per la

rappresentazione in formato informatico e lo scambio di informazioni di prodotti manifatturieri. È utilizzato per

rappresentare oggetti 3D in CAD (Computer-Aided Design) e le relative informazioni. 12 Riferendoci alla definizione dello standard STEP-NC AP238, i "working steps sono specifiche operazioni

appartententi ad una determinata libreria e che possono essere eseguite da macchinari CNC. In pratica essi dividono

ogni operazione dei macchinari in steps, o passi, richiesti per eseguire tale operazione.” [12]

22

La mappatura One-to-one è la più semplice: ad ogni risorsa viene applicata una singola

funzione che verrà incapsulata in un singolo servizio nella piattaforma. Lo scambio di

formati CAD (o CAE) è un esempio di questo genere di mappatura.

Nella mappatura many-to-one, varie risorse vengono combinate per creare una risorsa più

potente. Nel Cloud Manufacturing, quando più risorse di produzione verranno combinate,

dei servizi più completi chiamati resource service composition, possono essere forniti agli

utenti per migliorare l’efficienza della prestazione.

L’ultima tipologia, la one-to-many corrisponde ad una mappatura in cui la singola risorsa

appare al cliente suddivisa in più compenenti. Il cliente si interfaccia con tali componenti

come se fosse l’unico utilizzatore del servizio, ma in realtà sta condividendo tale risorsa con

più utenti. Un esempio è il software ANSYS, che provvede ad effettuare analisi strutturali,

termiche, magnetiche e della fluido-dinamica: perciò, l’ANSYS viene incapsulato in

differenti servizi.

2.2.3 Servizi Globali

Il Global Service Layer si basa su un insieme di tecnologie impiegate per l’approccio Cloud,

L’IoT sta velocemente progredendo grazie all’utilizzo di varie tecnologie come RFID,

sensori sempre più intelligenti, nano-tecnologia, etc. L’interconnessione tra oggetti

intelligenti, tra dispositivi fisici è sempre più integrata e semplice da realizzare. Detto

questo, appare urgente la necessità di creare un sistema centralizzato di gestione per le

imprese manifatturiere, con un Cloud service dinamico e semplice da utilizzare. Basandoci

su ciò che abbiamo detto e sulle necessità dell’utente, che vedremo nel prossimo paragrafo,

possiamo suddividere le modalità di operare del Cloud Manufacturing a livello globale in

due tipi: ovvero una modalità di fornitura del servizio completa e una parziale.

Una fornitura completa sta a significare che il livello dei servizi globali si prende la

completa responsabilità dell’esecuzione di tutte le operazioni per l’erogazione del servizio

Cloud. Un esempio di erogazione completa è quella riguardante il servizio in Cloud di

risorse virtuali come RAM, CPU, etc: in questo caso è necessario che il servizio sia

dinamicamente e attentamente monitorato, gestito e bilanciato; quando si parla di risorse

globali è impossibile che non siano fornite in maniera integra con una fornitura completa.

Anche le applicazioni software, le risorse umane, le conoscenze, le abilità produttive

possono essere fornite con un servizio completo.

È possibile che a volte, invece, sia necessario per il cliente mettere mano alle risorse a cui

accede tramite Cloud Manufacturing, attraverso un servizio di fornitura parziale. In questo

caso, il fornitore dei servizi provvede semplicemente ad aggiungere dei componenti o delle

attività addizionali; si parla di fornitura parziale generalmente per i sistemi hardware, come

macchinari o dispositivi per la sperimentazione. Il Global Service Layer è, in questo caso,

principalmente responsabile di localizzare, allocare, calcolare gli importi e monitorare le

risorse di produzione fornite. I fornitori di servizi parziali rimangono invece sempre

responsabili dell’esecuzione dei compiti previsti, in maniera esaustiva e di qualità.

2.2.4 Applicazione

Il livello applicazione funge da interfaccia tra l’utente e il CMfg e permette l’accesso

direttamente da terminale generico del cliente, che può essere ad esempio un terminale PC.

L’utente, tramite questo interfacciamento, può definire e costituire la sua applicazione

manifatturiera tramite risorse virtualizzate. Spesso tali applicazioni incorporano vari servizi

23

di approvvigionamento di risorse di produzione in modo tale che il CMfg fornisca un

servizio composito, un pacchetto unico di servizi diversi.

Come per il Cloud Computing, anche il conteggio del consumo di risorse nel CMfg ha una

logica simile a quello per il calcolo dei costi delle risorse quotidiane, come la bolletta

elettrica, il contatore del gas o il costo dell’acqua. Le prestazioni offerte dal CMfg devono

essere trasparenti, vale a dire che il cliente deve avere la possibilità di valutare i costi per

risorse consumate: l’Activity-Based Costing13 può essere un utile strumento per l’utente, il

quale potrà usarlo per capire quanto l’implementazione necessaria per la sua impresa verrà a

costare, in base anche ai costi relativi alla percentuale destinata al CMfg, quindi migliorando

la trasparenza.

Un altro argomento scottante è quello relativo alla privacy del cliente: ci sono varie

soluzione tecnologiche che permettono di salvaguardare l’integrità e la sicurezza dei dati

legati al cliente, e che vengono implementati nel CMfg:

- Compressione e crittografia dei dati

- LAN virtuali che offrono comunicazioni sicure in remoto

- Firewalls, filtri o altre soluzioni per la difesa passiva della comunicazione

La portabilità dei dati a livello applicativo è un'altra questione importante: in questo caso è

suggerito l’utilizzo di Open Data e Open API: una soluzione possibile sarebbe l’utilizzo del

già citato STEP, Standard for Exchange of Product data, che fornisce un meccanismo di

descrizione dei prodotti in maniera indipendente dal sistema. La natura di tale formato lo

rende adatto ad essere utilizzato non solo per lo scambio di file, ma anche come base per

implementare, condividere e archiviare le informazioni dei prodotti sul sistema CMfg.

2.3 Conclusioni Il Cloud Manufacturing sta cambiando il modo in cui le aziende e le imprese si interfacciano

ai propri affari. Con un adozione della filosofia Cloud più ampia, sarà possibile coordinare il

lavoro di fabbricazione delle aziende di tutto il mondo attraverso una piattaforma

centralizzata: gli utenti potranno così usufruire delle prestazioni, sotto forma di servizi, di

società di tutto il mondo e i fornitori dei servizi potranno contare su un mercato molto più

ampio, dando spazio ad ogni tipo di prestazione dislocata in ogni angolo del globo. E

quando parliamo di produzione manifatturiera dislocata parliamo di un concetto già

sviluppato e ampiamente utilizzato anche dalle grandi imprese mondiali: basti pensare che

la Boeing, la più grande costruttrice statunitense di aeromobili e una delle più grandi

industrie manifatturiere al mondo, ha messo in atto una strategia di transizione che l’ha

portata, da una produzione “fatta in casa” dell’80% dei componenti dei propri aerei a

13 L’Activity Based Costing costituisce un sistema “evoluto” di contabilità analitica che fornisce dati sull’effettiva

incidenza dei costi associati a ciascun prodotto e ciascun servizio offerto dall’impresa stessa, a prescindere da quale sia

la struttura organizzativa della stessa.

24

fabbricare solo il 20-25% dei pezzi nel 2014, demandando il resto ad aziende di supporto

esterno. Tutto ciò senza che il mercato fosse incentivato dalle potenzialità, dalle comodità e

dalla versatilità del Cloud Manufacturing.

Il Cloud Manufacturing si occupa di creare un sistema centralizzato ad alto livello, ovvero

in relazione all’insieme delle imprese; ma come si comportano le aziende al loro interno e,

in particolare, come funzionerà la comunicazione via network tra i macchinari intelligenti

del domani?

Questo livello di connessione non appartiene più al dominio del CMfg, ma è attinente al

prossimo argomento che andremo ad affrontare, ovvero l’IoT. L’IoT va quindi a completare

un percorso di analisi che è andato dall’introduzione dell’idea generale di Industria 4.0,

proseguendo con il Cloud Manufacturing, interconnessione globale tra imprese, e che

termina appunto con lo studio della comunicazione machine-2-machine all’interno

dell’ambito produttivo delle singole aziende.

25

Capitolo 3: Internet of Things

3.1 Introduzione L’internet of Things è, tra le tecnologie presentate, quella più ampiamente in uso nel

panorama mondiale, ed inoltre quella che probabilmente avrà il ruolo più importante nella

nostra vita quotidiana: l’impatto che l’internet delle cose avrà – e sta già iniziando ad avere -

sul nostro stile di vita, sulle nostre città, sulla logistica e sull’economia in generale sarà

senza precedenti. Fra soli 5 anni, saranno 50 miliardi gli “oggetti intelligenti” collegati alla

rete, all’Internet of Things.

L’utilizzo dell’IoT, come detto, coinvolgerà differenti ambiti: dal dominio della logistica e

dei trasporti, a quello che coinvolge la salute, fino ad arrivare agli Smart Enviroments

(ambienti, come casa e ufficio, intelligenti) e alle così dette Smart City.

Nel mondo dei trasporti, l’IoT è già ampiamente utilizzato: in particolare riguardo ai

dispositivi utilizzati per la valutazione delle polizze assicurative (quando, ad esempio,

stipuliamo una polizza assicurativa i cui costi variano in base all’utilizzo) o per il

monitoraggio delle autovetture per l’infomobility. In Italia le smart car rappresentano uno

dei più importanti componenti dell’IoT, corrispondente al 43% degli oggetti connessi

all’IoT. Per quanto riguarda invece le Smart City, ovvero quelle infrastrutture urbane

sensibili e connesse in rete, si possono immaginare grandi vantaggi ad esempio con

l’introduzione di semafori intelligenti, che possono interfacciarsi in maniera intelligente con

il traffico e fra loro, o di lampioni con un sistema di accensione basato sull’ora del tramonto

aggiornata dinamicamente, o ancora su sistemi innovativi per una gestione intelligente della

raccolta differenziata e dello smaltimento dei rifiuti. Tutto ciò è facilmente immaginabile;

ma quando parliamo di Industria e di Produzione, in che modo l’IoT risulterà utile? È ciò

che ci chiediamo in questa disamina: andremo ad analizzare l’IoT, il suo modo di funzionare

e le tecnologie abilitanti; quindi presenteremo l’IIoT, l’Industrial Internet of Things, e i

suoi principali vantaggi.

26

3.2 Il concetto di IoT: come orientarsi tra “Internet” e “Things”?

Affrontando tutta la letteratura scientifica riguardante l’Internet of Things, è facile perdersi

cercando di trovare un significato preciso ed una definizione: l’IoT è un concetto in

continua evoluzione ed è tuttora difficile prevedere in che direzione e che implicazioni

tecniche, sociali ed economiche avrà. La ragione di questa confusione nel definire l’IoT è da

ricercarsi nei due termini che compongono la sigla, e il differente significato che ne deriva.

Una prima visione pone l’attenzione sulla natura network del sistema, mentre un’altra si

focalizza sugli oggetti generici che interfacciano tra loro tramite un’infrastruttura di rete. Si

hanno quindi due prospettive differenti, alcune più Internet-oriented, mentre altre più legate

ad una visione Things-oriented. Guardando il problema con una logica semantica, l’IoT

essenzialmente sta ad identificare “un network mondiale di oggetti interconnessi e

univocamente indirizzabile, basato su protocolli di comunicazione standard” [20];

definizione che apre ad un universo enorme ed eterogeneo di oggetti intelligenti dedicati

all’IoT. Focalizzandoci sull’idea di un indirizzamento univoco degli oggetti, quindi,

otteniamo un’altra definizione - che potremmo definire semantic-oriented.

La prima vera definizione nella storia dell’IoT deriva dall’approccio orientato alle cose,

dove tali oggetti erano identificati nei tag RFID. Il termine Internet of Things, infatti, è stato

attribuito inizialmente dagli Auto-ID Labs, un gruppo di ricerca accademica specializzato

nel campo degli RFID e delle nuove tecnologie di rilevamento. Basandosi sulle proprie

ricerche, tale laboratorio aveva come obiettivo fondamentale essenzialmente la

realizzazione dell’IoT, di un network definito tra e per gli oggetti, iniziando con lo

sviluppare un sistema di identificazione univoca tramite EPC, Electronic Product Code, a

supporto del crescente uso degli RFID, e creare uno standard globale, mirato alle aziende,

per l’EPCglobal Network.

In un senso più largo, però, è chiaro che l’IoT non è semplicemente un infrastruttura di

identificazione univoca degli RFID: questo è solo una piccola parte di un concetto molto più

grande. La RFID è sicuramente una tecnologia che, come vedremo, veicola ed è

fondamentale per lo sviluppo dell’IoT, grazie ad una maturità tecnologica ed un basso costo

che ne permette un utilizzo massivo, ma è affiancato da altre tecnologie, filosofie e livelli di

applicazione che compongono l’intero panorama dell’internet delle cose.

In realtà non esiste una definizione più corretta di IoT al momento, anche perché, cosa che

vale per l’intero universo delle innovazioni tecnologiche, le definizioni date a priori non

avranno mai la stessa autenticità di quelle derivanti l’applicazione sperimentale. Finché

l’IoT non sarà una realtà perfettamente integrata nel mondo e nella cultura, continuerà ad

avere un significato ambivalente tra il network globale di interconnessione di smart things,

in parallelo al web testuale, ed una forma di collegamento wireless generica che permette la

comunicazione fra due o più dispositivi intelligenti, anche con connessioni a basso raggio.

Più che dare una definizione effettiva di un panorama così difficilmente inquadrabile in una

cornice precisa, vediamo invece di cosa si compone, a livello teorico ma anche applicativo,

27

l’IoT e quali sono i principali approcci che la contraddistinguono, cercando poi di disegnare

una descrizione del quadro completo partendo dai componenti.

3.3 IoT: tecnologie abilitanti l’identificazione e il rilevamento Le tecnologie wireless hanno chiaramente un ruolo fondamentale all’interno dell’IoT: la

riduzione in termini di dimensioni, peso, energia consumata e, soprattutto, costi delle

tecnologie radio porterà ad un aumento notevole nella diffusione di tali tecnologie. Ben

presto si avrà la possibilità di integrare componenti che lavorano in radio-frequenza in

pratica su “qualsiasi cosa”, il ché ci riporta al concetto di IoT.

L’integrazione dell’IoT nel mondo reale è possibile solo attraverso l’utilizzo e lo sviluppo di

diverse tecnologie abilitanti, che andremo adesso ad analizzare:

3.3.1 RFID

Componenti chiave dell’IoT sono i sistemi RFID, che sono composti da uno o più Reader

(o Interrogatori), e da vari Tag RFID, anche dette in italiano Chiavi Elettriche di

Prossimità. Tali tag sono caratterizzati da un identificatore unico e sono applicati ad oggetti

(in questo contesto, ma si utilizzano anche per il riconoscimento di persone o animali). I

Reader innescano i tag emanando un determinato segnale, che “interroga” gli eventuali Tag

sulla loro effettiva presenza nell’area e richiede in risposta il loro identificativo. In questo

modo, gli RFID systems possono quindi essere utilizzati per monitorare in tempo reale gli

oggetti senza la necessità di avere una linea di vista tra i componenti.

Da un punto di vista fisico, gli RFID tag si basano su un

microchip collegato ad un’antennina per la ricezione e la

trasmissione, impacchettati generalmente in un

confezionamento simile ad uno sticker adesivo. Le

dimensioni sono molto piccole e possono anche attestarsi

su misure inferiori al millimetro.

In genere, i tag RFID sono passivi, ovvero non hanno un’alimentazione dedicata, ma

sfruttano l’energia necessaria alla risposta della query del Reader nelle vicinanze dallo

stesso segnale d’interrogazione ricevuto. Infatti, tale segnale genera corrente all’interno

dell’antenna tramite induzione e questa energia è sfruttata per alimentare il microchip, che

trasmetterà l’ID del tag in risposta. Tuttavia, sono presenti sul mercato anche tag capaci di

sfruttare un alimentazione elettrica on-board dedicata. In questo caso si parla di tag semi-

passivi, quando cioè la batteria coadiuva l’invio del segnale di risposta

28

contemporaneamente con il segnale di query, o di attivi, quando la batteria è l’unica fonte di

energia per la risposta.

3.3.2 WSN

Anche le reti di sensori (o WSN, Wireless Sensor Network) hanno un compito

fondamentale nell’infrastruttura IoT, collaborando con i sistemi RFID per meglio tracciare

le informazioni sull’oggetto, come posizione, temperatura, movimenti, etc. o per migliorare

la “consapevolezza” di alcune tecnologie intelligenti. Le WSN consistono in un certo

numero di nodi sensori, che comunicano in wireless. Le informazioni raccolte da tali nodi

vengono inviate a un piccolo numero (spesso solo uno) di nodi centrali detti sinks. Oggi la

maggior parte delle soluzioni commerciali per le WSN sono basate sullo standard IEEE

802.15.4 che definisce il livello MAC per comunicazioni a bassa potenza destinate ad un

uso personale (definito WPAN o Wireless Personal Area Network). Questo standard non

include però specifiche ad alto livello necessarie per l’integrazione completa dei sensor

nodes all’interno di internet; il che causa differenti problemi. Perciò si tende a convergere

verso tecnologie RFID anche per le reti di sensori.

3.3.3 WISP (ed RSN)

Il WISP, Wireless Identification and Sensing Platform, nasce da un progetto degli Intel

Labs per l’integrazione delle sensing technologies in tag RFID. I WISP sono alimentati e

letti dai segnali di query dei RFID readers, esattamente come i tag passivi, e sono utilizzati

per misurare le quantità di un certo ambiente come luce, temperatura, accelerazione,

pressione e livello dei liquidi. L’utilizzo di sistemi RFID sensibili permette di costruire delle

RSN (RFID Sensor Network), che, analogamente alle WSN, creano una rete nodulare basata

su RFID Tags e Readers, questi ultimi con un ruolo simile a quello che avevano i sink,

ovvero di raccogliere le informazioni generate dai tag-sensori (oltre che, come detto, ad

alimentarli).

3.4 IoT: il Middleware Il Middleware è il livello software o un set di sottolivelli interposti tra il livello tecnologico

e quello applicazione. La possibilità di nascondere i dettagli di differenti tecnologie è la

caratteristica principale di tale livello, ed esenta il programmatore da tutti i compiti che non

sono direttamente pertinenti con lo sviluppo di applicazioni specifiche per l’infrastruttura

IoT. Come accaduto anche in altri contesti, il livello middleware segue la logica SOA,

Service Oriented Architecture. Tale architettura permette la decomposizione di complessi

sistemi monolitici in applicazioni formate da un ecosistema di componenti semplici e ben

definiti. In particolare, l’uso di interfacce comuni e protocolli standard permette una visione

29

orizzontale per il sistema delle imprese che lo utilizzano. Ciò facilita infatti l’interazione fra

le parti di un’impresa e permette di ridurre di molto i tempi necessari per le operazioni di

adattamento ai cambiamenti richiesti dall’evoluzione dei mercati.

Una rappresentazione astratta del Middleware è quella data in figura: in questo livello di

astrazione è possibile definire una serie di sottolivelli, che andremo ora ad analizzare:

Livello Applicazione: il livello più alto dell’architettura, quelle che permettono all’utente di

accedere a tutte le funzionalità del sistema

Livello dei Servizi: questo è un livello comune nelle architetture middleware di tipo SOA.

Esso mette a disposizione le funzioni per la composizione dei singoli servizi offerti da

oggetti di rete per costruire applicazioni specifiche.

Livello di Gestione dei Servizi: questo livello fornisce le funzioni principali che si prevede

siano disponibili per tutti gli oggetti e che ne permettono la loro gestione.

Livello di Astrazione degli Oggetti: l’IoT si basa su un vasto ed eterogeneo set di oggetti,

ognuno con specifiche funzioni accessibili con il proprio linguaggio e le proprie

caratteristiche particolari. È necessario quindi avere un livello di virtualizzazione capace di

“armonizzare” l’accesso a differenti dispositivi con linguaggio e procedure comuni.

Sicurezza: l’impiego di comunicazioni automatiche tra vari oggetti della nostra vita

quotidiana può rappresentare un pericolo per il futuro. È necessario, quindi, che a livello

Middleware siano disponibili anche funzioni relative alla gestione della sicurezza e della

privacy rispetto ai dati scambiati.

Figura 4: Middleware dell'IoT con approccio SOA

30

3.5 Industrial Internet of Things: come l’Industry 4.0 sfrutterà l’infrastruttura IoT L’IoT, all’interno dell’ambito della produzione e delle industrie, è un concetto ben

conosciuto, che non necessita particolari definizioni ma anzi, che nasce già prima che il

termine Internet of Things fosse coniato. La comunicazione Machine-2-Machine (M2M) è

stata ampiamente utilizzata già da quando le prime tecnologie sperimentali erano in fase di

sviluppo: i macchinari potevano comunicare tra loro trasmettendo e ricevendo informazioni

automaticamente e in tempo reale. Un’architettura non standardizzata e dei meccanismi

ancora grezzi hanno reso necessaria l’abbandono di queste tecniche e l’adozione di una

tecnologia standardizzata: in questo senso l’adozione dell’IIoT (Industrial Internet of

Things) ha permesso non solo di automatizzare le operazioni, ma anche di rendere

“trasparenti” tutte le operazioni della catena di produzione, permettendo l’utilizzo di nuove

tecnologie e raggiungendo nuovi standard prestazionali.

La connessione fra umani, oggetti fisici e sistemi offre una nuove forme di flessibilità,

organizzazione e processi modulari all’interno delle imprese. Tutto ciò si rispecchia in un

grande risparmio nelle spese, così come nella disponibilità e nel consumo delle risorse. È

quindi chiaro che l’infrastruttura di Internet of Things ha un ruolo chiave nell’industria 4.0,

nell’industria del domani, e nella sua catena di produzione.

3.5.1 Esempi di applicazione di IIoT nel settore manifatturiero e d’industria

L’idea di una fabbrica connessa è stata abbracciata dalla maggior parte delle industrie

manifatturiere nel mondo: sensori e macchinari complessi, il tutto connesso in rete, permette

l’automatizzazione dei sistemi di produzione e fornisce informazioni in real-time per gli

operatori e gli addetti ai lavori. Comunque, mentre c’è chi già gode di questi vantaggi, c’è

invece chi ancora non ha considerato il concetto.

Attraverso l’utilizzo di tecnologie sensibili e di equipaggiamenti intelligenti, le industry 4.0

diminuiranno i costi di produzione, ottimizzeranno i processi e conseguentemente il

rapporto qualità-prezzo dei propri prodotti, e il tutto andrà a vantaggio dei clienti. Per

rendere il tutto più chiaro, mostriamo alcuni degli utilizzi maggiormente noti, a funzione di

esempio.

Monitoraggio in remoto delle risorse

Sistemi integrati come i PLC14 o controllori basati sull’utilizzo di processori non bastano per

monitorare e gestire i processi in remoto, e il problema spesso è la connessione tra gli

elementi del sistema. Con una scarsa visibilità e un accesso difettoso alle risorse, inoltre, è

14 Il Controllore a Logica Programmabile o Programmable Logic Controller (PLC) è un controllore per industria

specializzato in origine nella gestione o controllo dei processi industriali: il suo compito principale è eseguire un

determinato programma ed elaborare i segnali digitali ed analogici provenienti da sensori e diretti agli attuatori presenti

in un impianto industriale.

31

difficile prendere delle decisioni responsabili; ed è ciò che accade quando il personale è

situato a chilometri di distanza dal sito di cui è necessario il monitoraggio. Con l’estensione

dei Manufacturing Execution System (MES) o degli ERP, Enterprise Resource Planning,

ovvero dei sistemi informatici per la gestione delle risorse produttive e d’impresa, attraverso

tecnologie che aumentino l’interoperabilità, la connettività e l’intelligenza dei sistemi, è

possibile migliorare il modo in cui le strumentazioni e i processi sono monitorati e

ottimizzati.

Il monitoraggio in remoto può essere implementato con l’istallazione di sensori wireless

all’interno della struttura e integrandoli con un collegamento internet. L’integrazione di

sensori (ognuno con un diverso compito di rilevamento, come pressione, temperatura,

umidità, etc.) in un network senza fili permette una trasmissione dei dati costante ad un

sistema d’analisi della salute e della qualità delle risorse. In questo modo è possibile anche

accedere ai dati e conseguentemente prendere decisioni in tempo reale.

Monitoraggio della Rete

Contemporaneamente all’aumento dell’interconnessione tra le strumentazione attraverso

IIoT, il monitoraggio dello stato della rete è diventato una necessità ed un obbiettivo per le

industrie del settore. In particolare è necessario monitorare lo stato e l’utilizzo della rete, ma

anche e soprattutto salvaguardarla da eventuali cyber-attacchi e tentativi di hacking. Un

sistema di monitoraggio IIoT-enabled gioca un ruolo fondamentale per la supervisione

dell’infrastruttura di rete e dei dispositivi che la compongono, fornendo una visione

unificata dell’intero parco di macchinari e strumenti dell’industria.

Diagnosi a distanza e manutenzione predittiva

Il tempo d’attività, e la manutenzione necessaria per assicurarlo, è un fattore di

fondamentale importanza per la produzione manifatturiera. Le compagnie che non hanno la

capacità di monitorare tale fattore e di valutare il tasso di utilizzo delle macchine, spesso

non riescono ad implementare ottimizzazioni delle prestazioni e a ridurre i rischi di guasto

dei macchinari. Per evitare ciò, le soluzioni IIoT nel settore della produzione comprendono,

ad esempio, l’utilizzo di reti di sensori, sistemi informatici e dati combinati con l’analisi in

tempo reale. I sistemi IIoT di oggi sono in grado di ricavare dai dati rilevati eventuali

anomalie del sistema, fornire avvisi e prevedere errori futuri migliorando la pianificazione

dei processi di manutenzione in modo che i tempi di attività delle macchine possano essere

massimizzati.

All’interno della maggior parte degli impianti di produzione sono già installati sistemi di

sensori per diagnosticare automaticamente diversi parametri, come ad esempio il consumo

di energia elettrica o il grado di surriscaldamento di una determinata macchina. Tali sensori

sono in grado di rilevare la minima variazione dei parametri e inviare tali rilevamenti ad un

sistema centrale, dove, in maniera distribuita, le informazioni vengono elaborate

proattivamente per elaborare eventuali contromisure.

32

Monitoraggio in tempo reale delle risorse

Il monitoraggio in tempo reale delle risorse (comprese materie prime, macchinari industriali,

autovetture per il trasporto, conteiner, prodotti, etc.) consente alle aziende di essere

informati sullo stato dei dispositivi e delle strumentazioni e sulle loro performance. Tali

informazioni possono essere utilizzate per preservare in maniera più efficace la qualità delle

risorse, rimanere informati sulla quantità di risorse disponibili nell’inventario, per la verifica

degli standard di sicurezza, per ottimizzare la logistica o per individuare tentativi di furto.

Tuttavia, il monitoraggio in tempo reale risulta particolarmente complicato quando le

aziende hanno una produzione particolarmente intensa. Per ovviare a tali limitazione o, per

quelle aziende in cui non è strettamente necessario migliorare la qualità del monitoraggio, si

può integrare l’IoT con costi minimi utilizzando dei sensori o dispositivi economici per la

connessione e identificazione nella rete (l’RFID ne è un chiaro esempio), che possono

essere integrati praticamente su qualsiasi cosa (risorse di produzione, prodotto terminato,

singoli componenti, etc), rendendo possibile il tracciamento in tempo reale.

Il risultato è che i produttori hanno una visibilità in remoto completa sullo stato dei processi

di produzione, dalla fornitura alla spedizione. Il monitoraggio in tempo reale delle risorse

facilita la pianificazione della domanda, mentre aiuta i produttori a evitare o minimizzare i

rischi di interruzione della fornitura; così come la gestione intelligente del magazzino

migliora l’efficienza nella gestione delle scorte e conseguentemente la capacità di

produzione. Le aziende devono assicurarsi che il legame tra gli IIoT-devices siano forti e

consolidati, al fine di creare una fitta rete che consente una comunicazione M2M.

Tuttavia, ci sono degli ostacoli organizzativi che vanno superati per ottenere il massimo

profitto dall’utilizzo dell’IIoT. Uno dei modi per ottenere un organizzazione già ottimizzata

per l’utilizzo dell’IIoT è quello di eseguire un programma pilota: facendo ciò, si

minimizza il rischio di adottare una nuova tecnologia senza aver testato la sua adeguatezza

ai sistemi esistenti.

33

Capitolo 4: Conclusioni 4.1 Lo stato dell’Industry 4.0 in Italia

Sebbene il concetto di Industria 4.0 sia stato concepito in territorio europeo e vi sia grande

attenzione in tutta Europa alle ricerche in ambito di innovazione industriale, come al solito

sono paesi come la Germania o l’Austria a vantare gli investimenti più ingenti per la ricerca

e sperimentazione delle nuove tecnologie, mentre sul piano internazionale anche gli USA e

la Cina possono vantare una massiccio impiego di capitali per studi riguardanti l’Industry

4.0 e lo Smart Manufacturing.

È quindi ovvio chiedersi ora come si posiziona un paese come l’Italia che, oltre ad avere

l’impellente necessità di risollevare la propria economia, fa anche dell’industria

manifatturiera uno delle sue più importanti fonti di guadagno – che rende l’Italia il secondo

paese manifatturiero d’Europa. Come al solito, l’Italia è arrivata in ritardo rispetto alle altre

potenze economiche europee e internazionali, ma cosa sta facendo per riconfigurare la

propria struttura produttiva?

In realtà, il quadro è positivo: le premesse per un salto di qualità e i segnali rassicuranti ci

sono, non solo per quanto riguarda l’integrazione da parte delle piccole/medie imprese di

innovazioni tecnologiche per colmare il gap con chi è partito prima, ma anche per quanto

riguarda la produzione e l’export di meccaniche 4.0. In un recente report sullo stato

dell’export in Italia, “SACE dedica un approfondimento alla meccanica strumentale, il

settore di punta e traino del Made in Italy nel mondo per capacità innovativa e di export

(pari a circa il 21% dell’export italiano complessivo), che potrà raggiungere entro il 2019 il

valore di 100 miliardi di euro (dagli 80 attuali). Un obiettivo perseguibile solo se gli sforzi

delle imprese saranno indirizzati verso […] l’innovazione, che passa dal concetto di

industria 4.0.” [26]

Figura 5: grafico sull’andamento 2004-2019, tratto dal rapporto export di SACE

34

Se queste sono le previsioni, quel è però lo stato attuale delle cose? Quanto sono diffuse le

tecnologie smart tra le industrie italiane e come si colloca l’Italia rispetto al resto del

mondo? L’Osservatorio Smart Manufacturing, promosso dalla School of Management

del Politecnico di Milano, ha effettuato un sondaggio su 307 aziende italiane ed estere tra il

2015 ed il 2016, per capire lo scenario attuale italiano. Oltre un terzo delle aziende dichiara

di non conoscere i temi dello Smart Manufacturing e dimostra una scarsa maturità di fronte

ad argomenti di innovazioni nella cultura della produzione, ma per il resto la situazione

sembra sostanzialmente positiva: “Quasi un terzo delle imprese ha già avviato tre o più

progetti utilizzando tecnologie digitali innovative come l'Industrial Internet of Things,

l'Industrial Analytics, il Cloud Manufacturing, l'Advanced Automation, l'Advanced Human

Machine Interface o l'Additive Manufacturing. Il mercato dello Smart Manufacturing nel

2015 in Italia vale già 1,2 miliardi di euro, poco meno quindi del 10% del totale degli

investimenti industriali complessivi (10-12 miliardi di euro), trainato in particolare da

grandi aziende di macchinari e dell'automotive. Un mercato costituito in maggioranza da

applicazioni tecnologiche di Internet of Things per l'industria (il 66% del valore), in cui i

progetti sono ancora principalmente in una fase pilota. Per il 2016 si prevede un tasso di

crescita del 20%, buono ma insufficiente a recuperare anni di ritardo rispetto alle più mature

esperienze internazionali, dove sono nati piani di azione di sviluppo nazionale” [27].

L’Italia quindi non apre le porte al 2017 completamente impreparata e sembra pronta ad

interfacciarsi con questa nuova realtà, anche se con un ritardo difficilmente recuperabile

sulle avversarie. La Commissione Europea ha recentemente annunciato un piano

d’investimenti di 50 Miliardi per l’Industry 4.0 fino al 2020. L’Italia si presenta

all’occasione con grandi possibilità, ma la dimensione e le possibilità delle PMI italiane

possono essere un ostacolo alla crescita: e se nella crescita c’è chi rimane indietro, è

impossibile basarsi su degli standard unici. Vedremo nel corso di questo 2017 cosa accadrà,

intanto gli scenari sono ancora tutti aperti.

4.2 Industry 4.0 tra tecnologie e processi automatizzati: e il capitale umano?

“By one popular estimate, 65% of children entering primary school today will ultimately

end up working in completely new job types that don't yet exist” [28].

Questo è lo scenario che emerge da una ricerca del WEF, ovvero che il 65% dei bambini

che iniziano in questi anni ad andare a scuola, quando terminerà il proprio ciclo di studi farà

un lavoro che non conosce, anzi che tutt’ora non esiste. In questa situazione di continua

evoluzione, la quarta rivoluzione industriale ha un peso importante: la stessa ricerca stima

che entro il 2020 spariranno 7,1 milioni di posti di lavoro nel mondo, e ne verranno creati 2

milioni; il che corrisponde ad una perdita di 5,1 milioni di posti di lavoro. Tutto ciò sembra

35

presentare una situazione molto vicina alle previsioni da incubo dei nostri padri, dei nostri

nonni, che immaginavano un mondo un giorno governato dalla forza lavoro automatizzata,

in cui l’uomo era pressoché inutile. Se da un certo punto di vista questa idea può avere una

certa parte di verosimiglianza, sembra però uno scenario esageratamente distorto rispetto

alla realtà che verrà a crearsi: «se avessimo chiesto all’inizio dell’800 come sarebbe stato il

mondo del lavoro senza l’agricoltura, probabilmente avrebbero previsto la disoccupazione

totale» [23].

In realtà, il fenomeno della diminuzione del numero di lavoratori non è nuovo ed ha

costantemente seguito lo sviluppo della produzione industriale: il numero di operai in Italia

è drasticamente in calo da decenni; da un rapporto 1:5 tra impiegato ed operai, si è passato a

percentuali molto più vicine ai due terzi fino ad arrivare ad una maggioranza di impiegati

rispetto ad operatori. Ciò è però ben precedente all’Industry 4.0, e sembra essere un

fenomeno naturale nell’evoluzione dell’economia, una digestione inevitabile di un tessuto

lavorativo che lo sviluppo rende inutile. In questo l’Industry 4.0 non sembra mostrare un

comportamento diverso.

Le mansioni di basso-medio livello rappresentano i lavori che hanno più alta probabilità di

taglio, mentre al contempo alcune figure nell’ambito dell’industria manifatturiera sembrano

avere più spazio, come la figura dell’analista, del sistemista, del tecnologo, del coordinatore

tecnico e dell’Ingegnere 4.0, quest’ultimo con due diverse mansioni: una particolare

attenzione all’attività di ricerca ed innovazione o con incarichi di engineering e

progettazione dei processi, più vicino alle operazioni direttamente in reparto.

L’Industry 4.0 inoltre, da previsione, sembra generare un grande profitto nel sistema, mentre

la disoccupazione e il taglio dei lavoratori sembra esserci quando invece l’offerta supera la

domanda, e questo non dovrebbe peggiorare ma migliorare. È possibile, quindi, che ci siano

più che altro bisogno di un nuovo livello di maturità nelle figure lavorative, che può

includere anche un necessario cambio generazionale. Il supply chain verrà capovolto dalle

innovazioni dell’industria, e con lui anche le vecchie mansioni verranno trasformate, ma

non bisogna dimenticare che nell’ecosistema formato da tecnologie robotiche, l’intelligenza

umana ha un importanza assoluta: una tecnologia automatica non è in grado di produrre da

se dei salti qualitativi, Resta quindi necessario il legame di controllo tra uomo e macchina;

soprattutto in un settore, come quello della produzione Made in Italy, che fa della creatività

produttiva del designer e produttore italiano il suo fiore all’occhiello.

Sempre secondo il World Economic Forum, le riduzioni dei posti di lavoro si

concentreranno principalmente nei settori concernenti l’area amministrativa, e in parte

anche nel settore della produzione. I posti in crescita, invece, riguardano informatica,

ingegneria e area finanziaria; e anche i settori che sembrano avere una stabilità maggiore,

come marketing o logistica, saranno suddivisi in mansioni molto diverse da quelle svolte al

momento e richiederanno uno staff diversamente preparato e con altre skills. Cambieranno

poi le garanzie sul lavoro e la flessibilità di orari e luoghi di lavoro. Una turnazione

tradizionale è inadatta ad una produzione non standardizzata e alla personalizzazione del

prodotto, ma è necessario lavorare con prestazioni di molte ore in un breve periodo. Così

come non sarà più sempre necessario operare sul campo, ma sarà possibile effettuare

progettazioni, monitoraggio e interventi di problem solving in remoto.

36

Si va delineando quindi una nuova figura di dipendente, con meno responsabilità operative

ma a cui è richiesto un livello di preparazione più alto degli standard a cui ci ha abituato il

mercato odierno. Uno staff con grandi capacità ma a cui viene dato largo spazio nella

progettazione e nella sperimentazione di nuove tecniche e delle proprie idee; con una cultura

scientifica tale da essere capaci di effettuare scelte responsabili, con un integrazione nel

processo decisionale, e non solo nella mera esecuzione di ordini e direttive. Inoltre, il

lavoratore avrà probabilmente più competenza nel settore del suo datore di lavoro, cosa che

in teoria dovrebbe garantirgli una fiducia e affidamento massimo da parte dello stesso, e un

pagamento in base alla produttività.

37

Bibliografia In forma: Autori (luogo, data), titolo, editore/responsabile pubblicazione.

.

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