Industria 4.0 e supply chain, così l’edge computing cambia le regole del gioco. Il caso Sistemi HS nel cuore del progetto HPE Innovation Lab Next.
Intanto una definizione di massima sempre utile soprattutto in una fase in cui, spesso, si abusa di termini di cui si ha in realtà poco controllo. L’Industria 4.0 è la trasformazione digitale dei sistemi di produzione. Il nome si ispira alla tedesca Industrie 4.0, un’iniziativa governativa per promuovere la produzione connessa e una convergenza digitale tra industria, imprese e altri processi.
L’industria 4.0 è la quarta rivoluzione industriale e porterà, secondo gli analisti di Tech Target, alla fabbrica intelligente facendo pieno uso della produzione digitale. Attualmente ancora in una fase di progressiva maturazione, si prevede che sarà, a pieno regime, una digitalizzazione end-to-end dell’intero settore manifatturiero. Nella visione di Industry 4.0, un ecosistema completamente interoperabile di macchine e partner sarà realizzato lungo la “supply chain” e i dati informeranno e correggeranno il corso delle azioni permettendo a imprenditori e responsabili di fabbrica di prendere decisioni migliori in meno tempo.
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Supply chain, Dati, digitalizzazione. Eccolo il cuore, il DNA di una rivoluzione che sta, già oggi, cambiando forma e dimensione di processi ed equilibri storici come la produzione, la supply chain, la gestione del magazzino, le vendite…
Al centro, esattamente al centro di questa rivoluzione c’è la tecnologia, il digitale e ci sono operatori, system integrator come Sistemi HS che, grazie al supporto di piattaforme di collaborazione come HPE Innovation Lab Next stanno cercando di tradurre tutto questo in vantaggi concreti, misurabili e tangibili per imprese, imprenditori, manager, responsabili della produzione…
Industria 4.0 e supply chain, così l’edge computing cambia le regole del gioco. Il caso Sistemi HS
« Fino a qualche tempo fa – ci racconta Daniele Baretto Key Account Manager proprio di Sistemi HS – e per molti ancora oggi, la criticità̀ più̀ importante nella gestione della Supply Chain è la carenza di informazioni, compensata da un approccio basato sull’analisi di indici prestazionali (KPI) e metriche decise “a tavolino” secondo l’esperienza molto spesso dei singoli o delle figure storiche aziendali. Questa metodologia di analisi a posteriori, ove non presente un piano strategico preliminare di utilizzo degli stessi, porta con sé alcune problematiche di tipo analitico-decisionale-evolutivo».
La chiave di volta, il cambio di passo, ora, può e deve arrivare da un approccio Data Driven.
«Proprio così – racconta ancora Baretto -. Il perseguimento di un approccio di tipo data-driven facendo spazio ad un concetto di Data Enrichment è fondamentale per trasformare la complessità di dati grezzi, provenienti sia dai macchinari stessi sia dall’ambiente esterno, in informazioni utili al management. Molto spesso, le nostre soluzioni sviluppate per il mondo manifatturiero, che si avvalgono di sofisticati algoritmi di Intelligenza artificiale, tra cui la sempre più richiesta analisi predittiva, risultano essere di difficile applicazione, da un lato per l’alta eterogeneità e obsolescenza degli asset produttivi, dall’altro onerose a fronte dell’enorme mole di dati che vengono interscambiati tra i sensori presenti “on the edge” e la nuvola».
Industria 4.0 e supply chain, la svolta grazie all’edge computing di HPE
Per tradurre in pratica, per raggiungere un simile obiettivo Sistemi HS ha da tempo deciso di scommettere su una soluzione tecnologia come gli HPE Edgeline. Si tratta di sistemi che, come spiegano da HPE, fanno convergere la tecnologia operativa (OT), come l’acquisizione dei dati, i sistemi di controllo e le reti industriali con un IT di classe enterprise, in un unico sistema rinforzato adatto ad ambienti edge complessi per abilitare nuove capacità innovative all’edge
«Fungendo da anello di congiunzione tra il mondo OT e gli stack superiori, l’utilizzo delle soluzioni convergenti Edgeline di HPE – spiega infatti Baretto -, pre-elaborando e normalizzando il dato direttamente dove viene raccolto, hanno ridotto notevolmente la latenza, incrementando l’affidabilità del dato e ridotto notevolmente i costi di gestione field to cloud a vantaggio del cliente».
