Le rivoluzioni industriali hanno influenzato le sorti economiche e politiche delle aziende, dei governi e della società umana nel corso della storia. La prima rivoluzione industriale è iniziata alla fine del diciottesimo secolo in Gran Bretagna, quando il potere dei motori a vapore ha permesso all'industria tessile di passare dai metodi di produzione a mano alla produzione a macchina. C'è voluto quasi un secolo perché arrivasse la rivoluzione industriale seguente, con la disponibilità di trasporti ferroviari, comunicazioni telegrafiche ed elettricità. Solo dopo la seconda guerra mondiale, con l'invenzione del transistor negli Stati Uniti nel 1947, arrivò la terza rivoluzione industriale, con computer digitali che hanno poi portato a ulteriori progressi nelle tecnologie di trasporto e comunicazione.
Oggi stiamo vivendo la quarta rivoluzione industriale, altrimenti nota come Industria 4.0. Il termine è nato da un programma di strategia high-tech del governo tedesco nel 2011, ma non si è diffuso fino a quando il World Economic Forum non lo ha adottato nel 2016. Rispetto ai suoi predecessori, questa rivoluzione si sta evolvendo ad un ritmo esponenziale. Per via della velocità, della portata e dell'impatto dell'Industria 4.0 ci sono implicazioni, opportunità e rischi per le aziende e la popolazione causati da questo enorme cambiamento.
L'Industria 4.0 ha un impatto significativo sulle aziende per via della tecnologia necessaria per essere competitivi ed efficienti dal punto di vista operativo e adattarsi ai nuovi modelli di consumo dei clienti, e per via delle competenze maggiori che i lavoratori devono avere.
Secondo McKinsey e il World Economic Forum, le tecnologie dell'Industria 4.0 potenzialmente forniranno fino a 3,7 trilioni di dollari in valore per l'economia globale entro il 2025, attraverso nuovi prodotti e servizi. Queste tecnologie consentiranno la progettazione, la personalizzazione, la produzione e la consegna ai consumatori di beni e servizi nel momento in cui desiderano e nella modalità di consumo che preferiscono. Una maggiore automazione richiederà competenze di livello superiore, le quali determineranno anche una retribuzione più elevata. Tuttavia, i lavoratori meno qualificati potrebbero essere sostituiti da macchine, cosa che porterà a problemi di manodopera e a un aumento delle tensioni sociali.
Queste tecnologie aumentano anche il rischio che dei malintenzionati diano problemi al business. Ad esempio, nel 2021 gli attacchi ransomware di alto profilo a Colonial Pipeline Company e JBS Foods hanno causato uno shock dell'offerta per benzina e forniture alimentari che ha impattato parte della popolazione degli Stati Uniti. Quindi non c'è da meravigliarsi che la sicurezza dei dati sia fondamentale per garantire un commercio sicuro ed efficiente.
Per i governi, le piattaforme mobile e la tecnologia Internet hanno già garantito maggiore trasparenza, visibilità e una comunicazione immediata con la popolazione. Ma le forme tradizionali di controllo del governo possono anche essere ignorate da queste tecnologie, in quanto i gruppi possono auto-organizzarsi e comunicare al di fuori dei normali canali di comunicazione. Eventi e scenari ora si sviluppano a una velocità che può suscitare reazioni immediate dalla popolazione, spingendo i leader governativi a essere più agili nei loro processi decisionali.
Sono disponibili nuove tecnologie per realizzare la quarta rivoluzione industriale e possono essere raggruppate logicamente nei seguenti elementi: (a) l'Internet of Things (b) il calcolo on-demand (c) il calcolo cognitivo (d) i sistemi cyber-fisici e (e) gli analytics dei dati.
Per Internet of Things o IoT si intendono gli oggetti fisici con sensori, software e persino unità di elaborazione incorporati e poi connessi alle reti tramite tecnologie di comunicazione cablate o wireless. Grazie alla comunicazione e allo scambio di dati con altri oggetti o sistemi tramite Internet, sono abilitate nuove tecnologie. La domotica offre vantaggi ai consumatori monitorando e controllando continuamente dispositivi ed elettrodomestici. Un digital twin, la rappresentazione digitale di un oggetto fisico che viene sempre aggiornato con i dati della sua controparte fisica, consente una prototipazione più rapida della progettazione e un monitoraggio continuo delle prestazioni delle apparecchiature per i business.
Il calcolo on-demand è necessario per ridurre la latenza dei dati tra sistemi che devono interagire e creare un singolo thread digitale per orchestrare i processi aziendali in modo efficiente. Il cloud computing è l'esempio più conosciuto, ma una forma di calcolo distribuito, chiamata edge computing, è fondamentale perché i sistemi mission-critical abbiano una potenza di calcolo sufficiente vicino al lavoro svolto per ottenere una latenza prossima allo zero.
Il calcolo cognitivo comprende intelligenza artificiale (AI), machine learning e applicazioni di visione artificiale. È il calcolo che imita il cervello umano e aiuta a migliorare il processo decisionale. I veicoli completamente autonomi esistono da anni come prototipi, ma stiamo iniziando a vedere livelli crescenti di autonomia nei nostri veicoli normali, come i sistemi automatizzati di parcheggio parallelo. Le piattaforme di manutenzione delle attrezzature con funzionalità AI/machine learning applicano algoritmi di data science e dati storici per generare suggerimenti che ottimizzano gli intervalli di manutenzione preventiva, riducendo così i costi.
I sistemi cyber-fisici sono sistemi meccanici controllati da algoritmi basati su computer. La robotica ora è diffusa nelle moderne operazioni di manufacturing e logistica. L'additive manufacturing, comunemente noto come stampa 3D, consente la personalizzazione, la prototipazione rapida e la produzione di volumi elevati di parti intricatamente modellate.
Per analytics dei dati si intende la trasformazione di dati grezzi in insight e tendenze utili. Grandi quantità di dati in tempo reale vengono generati da sensori incorporati e apparecchiature connesse. Questi dati vengono memorizzati meglio in un data lake, un'architettura di storage progettata per memorizzare dati grezzi e strutturati. Un'altra architettura di storage dei dati denominata data warehouse combina i dati provenienti da più origini, tra cui il data lake, e consente visualizzazioni e analisi dei dati per migliorare il processo decisionale.
Il settore del manufacturing è stato probabilmente l'area più colpita dalle rivoluzioni industriali. Adesso sono emersi dei nuovi termini, come lo smart manufacturing e le fabbriche intelligenti. Per evitare confusioni, è utile riconoscere che smart manufacturing è un termine generico e fa riferimento agli sforzi per modernizzare le pratiche industriali attraverso apparecchiature, strutture, prodotti, dati e processi più intelligenti. Il termine include i concetti paralleli di Industry 4.0 e fabbrica intelligente. Nelle fabbriche intelligenti, l'ambiente di produzione viene gestito con un intervento umano minimo utilizzando le nuove tecnologie per la produzione industriale, come l'IoT, la robotica e l'additive manufacturing.
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Un'altra fonte di confusione nell'implementare l'Industria 4.0 è la presenza di troppe scelte tecnologiche. Con il ritmo accelerato a cui oggi avvengono i cambiamenti, è difficile per i produttori comprendere e riconoscere le opportunità di business che sono abilitate da queste tecnologie. È importante investire in nuove tecnologie per rivoluzionare un mercato, non solo per proteggere il proprio business. Purtroppo tendenzialmente succede il contrario: il 72% degli intervistati nel settore del manufacturing ha dichiarato di investire in nuove tecnologie per proteggere la propria attività, rispetto al 28% che investe in nuove tecnologie per rivoluzionare il mercato. (Fonte: Punit Renjen, “Success personified in the Fourth Industrial Revolution,” Deloitte Insights, 19 gennaio 2019).
Una cosa è chiara: l'Industria 4.0 ha bisogno di un nuovo software. Dai programmi locali utilizzati per eseguire sensori ai manufacturing execution system che monitorano e coordinano le risorse su più linee di produzione, tutte queste nuove tecnologie hanno bisogno di un nuovo tipo di architettura IT. L'integrazione con l'enterprise resource planning e altri software di supply chain management garantisce che i design di prodotti siano realizzati metodicamente, utilizzando risorse e materiali adatti in più fabbriche, con prodotti di alta qualità e margini di profitto migliori.
Oracle ha la più ampia gamma di soluzioni tecnologiche che migliorano l'innovazione dei prodotti, potenziano customer service e assistenza sul campo, supportano le fabbriche intelligenti e offrono visibilità sull'intera value chain. Un thread digitale connesso fornisce informazioni sull'uso e sul feedback dei clienti nell'applicazione product lifecycle management (PLM) per migliorare la qualità del prodotto e ridurne i cicli di sviluppo. I sensori integrati e la tecnologia blockchain permettono la visibilità e il controllo di beni e servizi oltre le quattro pareti della fabbrica per spingersi fino all'intera value chain. Il software cloud di monitoraggio della produzione IoT aiuta i produttori a prevedere i requisiti di manutenzione, ridurre i tempi di inattività, analizzare i problemi di qualità e gestire le operazioni sia a livello di fabbrica che di azienda. Queste soluzioni integrate e pronte per l'implementazione forniscono un'unica fonte affidabile, consentono implementazioni rapide e accelerano il time-to-value.
Le aziende e i governi devono essere consapevoli e preparati per i massicci cambiamenti portati dall'Industria 4.0. È importante sfruttare l'Industria 4.0 non solo per ridurre i rischi, ma anche per tutte le opportunità che questa nuova rivoluzione offre. Le aziende che accettano l'Industria 4.0 possono aspettarsi di aumentare la produttività, ridurre gli sprechi e creare processi di produzione più sostenibili.