Big data e l'analisi dell'intelligenza artificiale: L'Industria 4.0 comporta la raccolta di enormi quantità di dati provenienti da fonti diverse, come ad esempio Dispositivi IoT, applicazioni per le attrezzature di fabbrica, il meteo e il traffico, oltre a sistemi ERP e CRM. Questi dati vengono analizzati in tempo reale attraverso l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, portando a un miglioramento del processo decisionale e dell'automazione in tutti gli aspetti della gestione della supply chain, compresi gli acquisti, la R&S e l'ingegneria, la gestione delle risorse aziendali (EAM), la gestione della logistica, la produzione e la pianificazione della supply chain.
Integrazione orizzontale e verticale: L'Industria 4.0 si basa sull'integrazione orizzontale e verticale. L'integrazione orizzontale collega i processi su una scala più ampia, compresi gli impianti multipli e l'intera catena di fornitura. L'integrazione verticale, invece, unifica tutti i livelli dell'organizzazione, consentendo ai dati di fluire senza soluzione di continuità dal piano superiore a quello di produzione e viceversa. Il risultato è un sistema strettamente integrato in cui la produzione è strettamente allineata con altri processi aziendali, quali R&S, vendite e marketing, assicurazione qualità e altri reparti, abbattendo le barriere dei silos di dati e conoscenze.
Cloud computing: Il cloud computing è un elemento cruciale dell'Industria 4.0 e della trasformazione digitale, che consente una moltitudine di progressi. Oggi la tecnologia cloud va ben oltre i suoi vantaggi tradizionali, come la velocità, la scalabilità, l'economicità e lo storage. Serve come pietra angolare per le tecnologie all'avanguardia, tra cui l'intelligenza artificiale e l'internet delle cose, e consente alle aziende di guidare l'innovazione. Il cloud è la casa dei dati che alimentano le tecnologie dell'Industria 4.0 e i sistemi cyber-fisici al centro dell'Industria 4.0 utilizzano il cloud per la comunicazione e il coordinamento.
Realtà aumentata (AR): L'integrazione della realtà aumentata, una tecnologia che fonde i contenuti digitali con l'ambiente fisico, è un aspetto centrale dell'Industria 4.0. L'AR consente ai dipendenti di accedere a dati IoT in tempo reale, parti digitalizzate, contenuti formativi, istruzioni per la riparazione o l'assemblaggio e altro ancora attraverso occhiali intelligenti o dispositivi mobili, semplicemente guardando un oggetto fisico come un'apparecchiatura o un prodotto. Nonostante sia ancora in fase nascente, l'AR ha implicazioni significative per la manutenzione, l'assistenza e la garanzia di qualità, nonché per la formazione e la sicurezza dei tecnici.
Internet industriale delle cose (IIoT): L'industria internet delle cose nell'industria 4.0 è così fondamentale per l'Industria 4.0 che i due termini vengono spesso utilizzati in modo intercambiabile. La maggior parte degli oggetti fisici in fabbriche collegateI dispositivi, le attrezzature, i macchinari, i robot e i prodotti sono dotati di sensori e tag RFID che forniscono dati in tempo reale sulle loro condizioni, prestazioni e posizione. Questa tecnologia consente aziende dell'industria 4.0 per ottimizzare le loro catene di fornitura, progettare e modificare rapidamente i prodotti, evitare i tempi di inattività delle apparecchiature, seguire le tendenze dei consumatori, monitorare i prodotti e le scorte e molto altro ancora.
Produzione additiva/stampa 3D: La manifattura additiva, nota anche come stampa 3D, è una tecnologia fondamentale per l'Industria 4.0. Inizialmente utilizzata come strumento per la prototipazione rapida, la stampa 3D ha ora ampliato la sua gamma di applicazioni per includere la personalizzazione di massa e la produzione decentralizzata. Con questa tecnologia, i pezzi e i prodotti possono essere immagazzinati come file di progettazione in inventari virtuali e prodotti su richiesta nel punto di utilizzo, riducendo così le distanze e i costi di trasporto.
Robot autonomi: L'Industria 4.0 sta inaugurando una nuova era di robot autonomi. Questi robot sono progettati per svolgere attività con un coinvolgimento umano limitato e sono disponibili in una gamma di dimensioni e funzioni, dai droni per la scansione dell'inventario ai robot mobili autonomi per le operazioni di pick and place. Dotati di software avanzato, intelligenza artificiale, sensori e visione artificiale, questi robot sono in grado di affrontare compiti complessi e delicati e di elaborare, analizzare e rispondere alle informazioni ricevute dall'ambiente circostante.
Simulazione/ gemelli digitali: Un gemello digitale si riferisce a una rappresentazione virtuale di una macchina fisica, di un prodotto, di un processo o di un sistema che si basa sui dati raccolti dai sensori IoT. Come aspetto chiave dell'Industria 4.0, consente alle aziende di ottenere maggiori informazioni, valutare e ottimizzare l'efficienza e la manutenzione di sistemi e prodotti industriali. Ad esempio, l'operatore di un impianto può utilizzare un gemello digitale per individuare un componente problematico, anticipare potenziali problemi e migliorare la disponibilità.
Sicurezza informatica: Nell'era dell'Industria 4.0, in cui la connettività e l'utilizzo dei big data sono in aumento, sono fondamentali forti misure di cybersecurity. Adottando un approccio Zero Trust e utilizzando tecnologie innovative come l'apprendimento automatico e la blockchain, le organizzazioni possono ottimizzare il rilevamento, la prevenzione e la risposta alle minacce alla sicurezza, riducendo così il rischio di violazioni dei dati e garantendo un'operatività senza soluzione di continuità sulle loro reti.
Edge computing: La necessità di una risposta immediata nelle operazioni di produzione richiede che alcune analisi dei dati vengano eseguite alla fonte, il cosiddetto "edge". In questo modo si riduce il tempo che intercorre tra la generazione dei dati e la necessità di una risposta. Ad esempio, l'identificazione di un problema di sicurezza o di qualità può richiedere un'azione rapida con l'apparecchiatura, mentre l'invio dei dati al cloud aziendale e il ritorno alla fabbrica potrebbe richiedere troppo tempo e dipendere dall'affidabilità della rete. L'edge computing garantisce inoltre che i dati rimangano vicini alla loro origine, riducendo il rischio di violazioni della sicurezza.
