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Il futuro dell’automazione: monitoraggio remoto e cloud analytics

L'automazione sta cambiando rapidamente i lavori che svolgiamo, i luoghi dove lavoriamo e persino il modo in cui definiamo il lavoro stesso. Forrester ha previsto che un milione di lavori cognitivi verranno sostituiti da chatbot, robot software, RPA e agenti virtuali solo nel 2020. Può sembrare un inquietante avvertimento, ma il rapporto stima anche che si verranno a creare 331.500 nuovi posti di lavoro nei soli Stati Uniti, con ruoli che richiederanno empatia, intuizione e agilità mentale e fisica.

Con il diffondersi dei sistemi di automazione, la connettività e l'affidabilità dei sistemi aiuterà le aziende a rendere i dati, i sistemi e i processi sempre più accessibili e disponibili. Tuttavia, molte aziende manifatturiere stanno rallentando il loro percorso verso l'automazione e la trasformazione digitale a causa dei livelli di produttività e del rischio dei possibili tempi di fermo produzione.

Affrontare questo problema oggi è possibile grazie a strumenti come quelli per l'analisi predittiva e la manutenzione, che agiscono come un'estensione virtuale dei team aziendali. L'implementazione di queste tecnologie richiede però competenze esterne. Per approfondire questo aspetto, ecco le cinque principali criticità che le aziende si trovano ad affrontare nel viaggio verso la trasformazione digitale e i suggerimenti su come affrontarle.

Problema 1 - I rischi per la sicurezza informatica

Le violazioni alla sicurezza informatica continuano a fare notizia a causa delle gravi conseguenze che possono provocare. Un sistema hackerato mette a repentaglio non solo informazioni sensibili, ma potrebbe causare interruzioni, tempi di inattività e problemi di produttività, oltre a gravi danni alla reputazione. Tutto ciò evidenzia l'importanza per le aziende di migliorare i propri processi di gestione dei dati e di investire nella propria infrastruttura IT.

La manutenzione predittiva può aiutare i produttori ad evitare tali problemi monitorando automaticamente eventuali anomalie e identificando immediatamente i potenziali segnali di furto di dati o di intrusione nella rete. Un approccio globale alla sicurezza include inoltre politiche e procedure specifiche per fornire livelli di difesa a protezione delle persone, dei processi e dei rischi tecnologici.

Problema 2 - Troppi dati da gestire

Le aziende generano un enorme volume di dati che, se utilizzati correttamente, possono diventare una risorsa estremamente preziosa. Molte aziende manifatturiere, tuttavia, non sanno come utilizzare al meglio questi dati e, di conseguenza, non riescono ad ottimizzare i flussi di lavoro o i processi di produzione in modo da poter raccogliere le informazioni e i risultati di cui hanno bisogno.

Essere in grado di comprendere grandi quantità di dati è la chiave per risolvere le maggiori sfide che le aziende devono affrontare oggi. Ma le competenze e le capacità necessarie per farlo, raramente si trovano all’interno di un'organizzazione. È quindi importante collaborare con un partner esperto in grado di raccogliere le informazioni giuste, archiviarle e presentarle in modo da consentire decisioni più efficaci.

Problema 3 - Cattiva gestione dei dati

Le aziende accumulano sempre più dati, ma il semplice fatto di disporre di queste grandi quantità di dati non basta. Servono strumenti per sfruttare meglio i dati e comprendere le informazioni a disposizione delle aziende.

Il vero valore dell'automazione risiede nella proprietà intellettuale che le aziende hanno relativamente ai loro clienti, ai processi e alla progettazione dei prodotti. Sfruttando l'intelligenza artificiale e il machine learning possono analizzare grandissime quantità di informazioni, formulare ipotesi, creare pattern di dati significativi e sviluppare modelli di apprendimento per scoprire ciò che non conoscono. Inoltre, gli esperti saranno in grado di trovare un maggior numero di casi d'uso in tempi notevolmente ridotti, il che li aiuterà nella comprensione dei dati.

Il potenziale di questi progressi nel campo dell'intelligenza artificiale è stato evidenziato dall'analisi di McKinsey che ha rilevato che le più avanzate tecniche di “deep learning” potrebbero fruttare fino a 5,8 bilioni di dollari di valore all’anno. In due terzi dei 400 casi d'uso studiati, l'IA ha migliorato le prestazioni rispetto a quelle ottenute con altre tecniche di analisi. Senza questa capacità di raccogliere enormi quantitativi di dati da più piattaforme e di utilizzarli in modo efficace, i produttori continueranno a faticare a trarre conclusioni utili ai cambiamenti e alla produttività dei loro stabilimenti.

Problema 4 - Non stare al passo con la tecnologia

I tanti discorsi a proposito della trasformazione digitale spesso possono apparire eccessivi o persino irritanti per le aziende che vogliono semplicemente una tecnologia che funzioni. Molti fornitori richiedono anche grandi investimenti iniziali, il che può essere una prospettiva scoraggiante per un’azienda. Inoltre, rimanendo vincolati a un unico fornitore o un unico sistema c’è il rischio che l’azienda si ritrovi indietro rispetto ai concorrenti.

È quindi importante lavorare con fornitori in grado di offrire un progetto pilota o un prototipo prima di qualsiasi implementazione che rappresenti un grande cambiamento tecnologico. Ciò permetterà di avere una visione passo-passo di come il processo funzionerà, stabilirà delle fasi di sviluppo graduale, e aiuterà l'azienda a capire come funzionerà il tutto e quale sarà il ROI previsto. Un partner tecnologico affidabile deve essere un'estensione del team interno se vuole aiutare l’organizzazione a raggiungere gli obiettivi e i KPI prefissati.

Problema 5 – Mancanza di competenze

Anche disponendo delle giuste tecnologie di automazione, le aziende spesso hanno bisogno di un supporto esterno di esperti con competenze ben specifiche. Oggi questo è possibile grazie all’utilizzo del supporto remoto e alla realtà aumentata che permette di fornire assistenza a distanza.

Come per qualsiasi tecnologia, deve essere in linea con la cultura aziendale e con ciò che funziona meglio per le proprie esigenze. Tuttavia, bisogna sottolineare che le aziende che ritardano il passaggio alle tecnologie emergenti corrono il rischio reale di rimanere indietro.

Apritevi al futuro dell'automazione

Affrontare le sfide di una maggiore produttività e di una riduzione dei tempi di fermo è possibile con le adeguate strategie tecnologiche e con il giusto partner. Comprendendo i problemi sopra descritti, le aziende manifatturiere possono avvicinarsi con maggiore fiducia verso il futuro dell’automazione, consapevoli che la digitalizzazione non è un viaggio che possono compiere da sole.


Marc Baret
Marc Baret
Director, EMEA industrial services, Rockwell Automation
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