Le tendenze del settore manifatturiero nel 2027: tecnologie e sfide per le aziende

1. Intelligenza artificiale industriale: dai dati alle decisioni operative

L’AI è destinata ad avere un ruolo crescente nell’industria manifatturiera. Le sue applicazioni spaziano dall’analisi dei dati di produzione al controllo qualità, fino al supporto alla manutenzione e alla pianificazione delle attività.

Il punto di partenza rimane la disponibilità di dati affidabili. Per utilizzare l’AI in modo efficace, un’azienda deve poter raccogliere informazioni dai propri processi, interpretarle e integrarle nei sistemi utilizzati quotidianamente.

Quali applicazioni può avere l’AI in fabbrica?

Tra gli ambiti da considerare troviamo:

– Controllo qualità: modelli di visione artificiale possono identificare difetti e anomalie attraverso l’analisi delle immagini dei prodotti.
– Manutenzione predittiva: l’analisi dei dati di funzionamento può aiutare a riconoscere comportamenti anomali e segnali di possibile degrado delle apparecchiature.
– Analisi dei processi: algoritmi di analisi possono individuare correlazioni tra parametri produttivi, prestazioni e difetti.
– Supporto alla pianificazione: strumenti intelligenti possono contribuire a valutare scenari e priorità, fornendo informazioni utili a chi gestisce la produzione.

Le applicazioni possibili sono numerose, ma non tutte richiedono necessariamente modelli AI complessi. In alcuni casi, regole deterministiche, algoritmi statistici o sistemi di analisi tradizionali possono risolvere il problema in modo più semplice e controllabile.

La scelta deve partire dal processo e dal risultato atteso, valutando la qualità dei dati disponibili e la possibilità di misurare i benefici ottenuti.

2. Automazione flessibile e robotica: adattarsi a produzioni variabili

L’automazione industriale continua a evolversi per rispondere a esigenze produttive sempre più diversificate. Le aziende devono gestire lotti variabili, frequenti cambi di produzione e cicli di vita dei prodotti sempre più brevi.

In questo contesto, robot industriali, robot collaborativi e sistemi di movimentazione autonoma possono contribuire a rendere più flessibili le operazioni.

Robot collaborativi e automazione delle attività ripetitive

I cobot possono supportare gli operatori in attività come l’asservimento macchina, l’assemblaggio, la movimentazione di componenti e alcune operazioni di controllo.

La loro applicazione richiede comunque una valutazione del processo, degli utensili, dei tempi ciclo e delle condizioni di sicurezza. La collaborazione tra persona e robot deve essere progettata in funzione dell’applicazione specifica.

Robot mobili per la logistica interna

Gli Autonomous Mobile Robot (AMR) possono automatizzare il trasporto di materiali tra magazzini, reparti e postazioni di lavoro.

Il loro valore emerge soprattutto quando la movimentazione interna deve seguire le esigenze della produzione. Per ottenere risultati, occorre coordinare i robot con i flussi logistici, le stazioni di carico e scarico e i sistemi che gestiscono gli ordini di lavoro.

Per questo l’automazione flessibile richiede una visione d’insieme: robot e macchine devono poter comunicare con il resto dell’impianto e adattarsi alle logiche operative dello stabilimento.

3. Dati di produzione e IIoT: costruire una fabbrica più consapevole

Le macchine industriali generano grandi quantità di dati. Il loro valore dipende dalla capacità di raccoglierli in modo affidabile e trasformarli in informazioni utili per chi deve prendere decisioni.

L’Industrial Internet of Things (IIoT) permette di collegare macchine, sensori e dispositivi industriali per acquisire informazioni sul funzionamento degli impianti e sui processi produttivi.

Dalla raccolta dei dati al monitoraggio delle prestazioni

Una volta raccolti e organizzati, i dati possono alimentare dashboard, indicatori di prestazione e sistemi di analisi.

Un responsabile di produzione può, per esempio, monitorare tempi ciclo, fermi macchina, quantità prodotte e scarti. Queste informazioni aiutano a individuare le aree in cui intervenire e a verificare l’effetto delle azioni di miglioramento.

L’analisi diventa particolarmente utile quando permette di mettere in relazione dati che prima rimanevano separati, come lo stato delle macchine, gli ordini di produzione e i risultati dei controlli di qualità.

Edge Computing e sistemi industriali connessi

L’Edge Computing consente di elaborare i dati vicino alle macchine e ai dispositivi che li generano. Può essere utile quando occorre reagire rapidamente, ridurre la quantità di informazioni trasmesse oppure mantenere alcune funzioni disponibili localmente.

In parallelo, l’integrazione tra sistemi OT e IT permette di rendere disponibili le informazioni ai software aziendali che ne hanno bisogno.

La sfida consiste nel costruire un’architettura software coerente con l’impianto esistente, senza perdere di vista interoperabilità, sicurezza e continuità operativa.

4. Integrazione dei sistemi: collegare produzione e gestione aziendale

Digitalizzare un singolo processo può portare benefici, ma molte inefficienze nascono proprio nei passaggi tra sistemi differenti.

Un macchinario può raccogliere dati, un software può gestire gli ordini e un sistema gestionale può contenere le informazioni commerciali. Se questi strumenti non comunicano in modo efficace, le persone devono spesso trasferire dati manualmente oppure lavorare con informazioni incomplete.

L’integrazione tra sistemi industriali permette di ridurre queste discontinuità.

Il ruolo di MES, SCADA ed ERP

I sistemi SCADA consentono di supervisionare processi e impianti. I sistemi MES e MOM supportano la gestione e il monitoraggio della produzione, mentre l’ERP coordina informazioni e attività aziendali a un livello più ampio.

Quando questi sistemi scambiano dati in modo coerente, diventa più semplice collegare gli ordini di lavoro allo stato effettivo della produzione, migliorare la tracciabilità e rendere più tempestivo l’aggiornamento delle informazioni.

Non esiste un’architettura identica per tutte le aziende. La soluzione dipende dai sistemi già presenti, dalle informazioni da condividere e dalle modalità con cui vengono gestiti i processi.

Per questo l’integrazione richiede competenze sia sul software industriale sia sulle tecnologie di automazione, oltre a una conoscenza concreta del contesto produttivo.

5. Digital twin e simulazione: valutare le modifiche prima di realizzarle

Modificare una linea produttiva o introdurre una nuova automazione può comportare investimenti importanti. Prima di intervenire sull’impianto reale, la simulazione permette di studiare il comportamento del processo e confrontare diversi scenari.

Il digital twin può rappresentare un sistema fisico attraverso un modello digitale collegato, con modalità e livelli di aggiornamento variabili, ai dati del sistema reale. La simulazione, invece, permette di analizzare il comportamento del modello in condizioni definite.

I due approcci possono essere utilizzati insieme, ma non sono sinonimi: la scelta dipende dagli obiettivi del progetto e dal livello di dettaglio necessario.

Quando la simulazione può essere utile?

In ambito manifatturiero, un modello di simulazione può aiutare a:

• verificare il dimensionamento di una linea o di un impianto;
• individuare possibili colli di bottiglia;
• confrontare sequenze operative e configurazioni alternative;
• valutare l’effetto dell’introduzione di nuove risorse;
• analizzare i flussi logistici e le interazioni tra sistemi automatici.

Queste valutazioni sono particolarmente interessanti quando un intervento comporta modifiche significative ai flussi produttivi o alla movimentazione dei materiali.

Il modello deve naturalmente rappresentare in modo adeguato il processo che si vuole studiare, e la qualità dei risultati dipende dalle ipotesi utilizzate e dai dati disponibili.

6. Efficienza energetica e sostenibilità dei processi produttivi

L’efficienza energetica rimane una variabile importante per la competitività delle aziende manifatturiere. Il costo dell’energia, gli obiettivi di sostenibilità e la necessità di utilizzare meglio le risorse spingono le imprese a conoscere più precisamente i consumi dei propri impianti.

La digitalizzazione può contribuire a questo obiettivo, rendendo disponibili informazioni sui consumi e permettendo di confrontarle con i livelli di produzione.

Misurare per individuare le inefficienze

La raccolta dei dati energetici può aiutare a individuare macchine che consumano più del previsto, assorbimenti durante le fermate e differenze tra turni o modalità operative.

Incrociando questi dati con le informazioni produttive, è possibile valutare indicatori KPI come il consumo energetico per pezzo prodotto e individuare opportunità di miglioramento.

Anche l’automazione può contribuire a ridurre gli sprechi, per esempio coordinando meglio le attività, limitando le movimentazioni non necessarie o gestendo in modo più efficiente il funzionamento delle apparecchiature.

I risultati dipendono però dalle caratteristiche del processo. Per questo è utile partire da misurazioni concrete e definire obiettivi verificabili, evitando di attribuire automaticamente a una nuova tecnologia un risparmio che deve essere dimostrato.

Come scegliere le tecnologie giuste per il proprio stabilimento?

Le tendenze descritte offrono opportunità interessanti, ma non tutte le aziende devono affrontarle nello stesso momento. Una tecnologia può essere molto utile in un contesto produttivo e avere un impatto limitato in un altro.

Prima di avviare un progetto, conviene partire da alcune domande:

• Quale problema operativo vogliamo risolvere?
• Quali dati abbiamo già a disposizione e quali dobbiamo raccogliere?
• Quali sistemi e macchine devono comunicare tra loro?
• Come misureremo il risultato dell’intervento?
• La soluzione potrà adattarsi a futuri cambiamenti del processo?

Rispondere a queste domande aiuta a stabilire le priorità e a evitare investimenti scollegati dalle esigenze reali dello stabilimento.

Spesso il primo passo consiste nell’analizzare un processo circoscritto, verificare le possibilità di integrazione e definire un progetto progressivo, compatibile con l’infrastruttura esistente.

Il futuro del manifatturiero parte dai processi reali

AI, robotica, IIoT, integrazione dei sistemi, simulazione ed efficienza energetica continueranno a influenzare l’evoluzione industriale. Il loro valore, però, dipenderà dalla capacità delle aziende di applicarli in modo coerente con i propri processi.

Per ottenere risultati, bisogna collegare le tecnologie agli obiettivi produttivi, valutare le condizioni di partenza e definire come misurare i cambiamenti e i risultati.

In Eureka System sviluppiamo soluzioni di software industriale, automazione e robotica su misura, integrando sistemi e tecnologie in funzione delle esigenze dello stabilimento.