Digitalizzazione in primo piano
Motivi per cui la trasformazione digitale è diventata indispensabile per le aziende
L'industria di processo si trova ad affrontare richieste sempre più pressanti di agilità, efficienza e conformità e, nel contempo, deve gestire infrastrutture di vecchia concezione e normative rigorose. In molti settori dell’industria di processo, la trasformazione digitale sta diventando una necessità strategica per rimanere competitivi.
Tuttavia, il Boston Consulting Group ha rilevato che molti i settori industriali stanno avendo problemi ad accrescere la loro maturità digitale (BCG Digital Acceleration Index 20231). In questa fase, è importante che le aziende industriali sfruttino i loro punti di forza - ad es. solide basi in materia di gestione dei dati - per rendere un successo la trasformazione digitale. Un altro report di benchmarking del settore2 pubblicato da McKinsey & Co. ribadisce che i settori ad alta densità di asset tendono a rimanere indietro rispetto ai precursori digitali. Endress+Hauser intende supportare i propri clienti per garantire che la digitalizzazione crei valore anziché costi. Dopotutto, la digitalizzazione mira a migliorare la produttività e la manutenzione in modo che i costi operativi diventino prevedibili, scalabili e magari inferiori a quelli attuali.
Le implicazioni sono evidenti: per garantire il successo a lungo termine, è indispensabile accelerare la digitalizzazione.
Ma cosa frena la trasformazione digitale?
Nonostante il diffuso riconoscimento della sua importanza, il lavoro di trasformazione digitale spesso si blocca alla fase pilota. E questo per diversi fattori:
- Vincoli operativi: culture orientate alla sicurezza e procedure consolidate possono limitare la sperimentazione.
- Complessità organizzativa: la creazione di un ponte tra IT e OT richiede pianificazione integrata, collaborazione interfunzionale e apprendimento continuo.
- Problemi di implementazione: diverse importanti aziende, molto attente all’innovazione, segnalano che l'ostacolo più significativo è l’esecuzione dei progetti digitali – non la loro pianificazione.
- Problemi di scalabilità: anche i progetti pilota più promettenti spesso non riescono ad espandersi a causa di roadmap poco chiare e mancanza di allineamento tra leadership strategica e team operativi.
Abilitazione di una trasformazione sostenibile
Per una effettiva trasformazione digitale non basta la tecnologia. Ci vogliono obiettivi chiari, un approccio strutturato e un impegno condiviso a tutti i livelli dell’organizzazione.
Trasformazione del potenziale digitale in risultati concreti
Sono molte le aziende che devono fare i conti con un divario tra le loro ambizioni digitali e i risultati pratici. Le tecnologie connesse offrono un quadro strutturato che contribuisce a colmare questo divario combinando tra loro automazione, trasparenza dei dati e integrazione semplice del sistema.
Per l'industria di processo, ciò significa riuscire a rispondere più rapidamente, lavorare in modo più efficiente e salvaguardare la conformità in un ambiente esigente.
Interconnessione di dati, dispositivi e decisioni
Il percorso dalla strategia digitale al miglioramento operativo è legato a tecnologie specifiche. Nell'industria di processo, soluzioni di produzione intelligenti come Ethernet-APL e IO-Link consentono la connessione diretta e continua tra dati, dispositivi e decisioni.
Queste tecnologie migliorano la disponibilità dei dati, riducono la latenza e supportano la capacità di reagire in tempo reale – fattori chiave per una produzione affidabile ed efficiente.
Maggiore visibilità, decisioni più rapide
Le soluzioni di produzione intelligente offrono visibilità end-to-end, dal livello di campo ai sistemi aziendali. Questa piena trasparenza rende più rapido il processo decisionale, perché basato su dati attuali e contestualizzati. Inoltre, fornisce informazioni in tempo reale su parametri prestazionali, deviazioni operative e aree di potenziale ottimizzazione. Di conseguenza, le organizzazioni possono implementare miglioramenti scalabili attraverso la conoscenza dei dati creando, in ultima analisi, un ambiente di produzione più connesso, agile e reattivo.
Gestione intelligente della manutenzione
La digitalizzazione va oltre i semplici flussi di dati e la connettività, sta trasformando le industrie di processo. L'utilizzo di risorse e tecnologie digitali, come Digital Twin, consente al team di manutenzione di evolvere da un approccio di manutenzione puramente reattivo a una combinazione di strategie di manutenzione basate sulle condizioni, predittive e preventive. Di conseguenza, è possibile prolungare la durata delle risorse, ridurre i tempi di inattività, aumentare l'affidabilità e migliorare al contempo l'efficienza e la produttività.
Strategie più intelligenti attraverso approfondimenti digitali
Una gestione efficace della manutenzione delle apparecchiature va ben oltre la manutenzione di singoli asset: si tratta di garantire che l'intero impianto funzioni al massimo delle prestazioni. I programmi di manutenzione tradizionali spesso si concentrano su singoli asset e possono comportare costosi tempi di fermo. Tuttavia, la digitalizzazione capovolge la situazione:
Grazie ai flussi di dati continui provenienti da tutti i tuoi dispositivi connessi, verrai avvisato molto prima del guasto, dandoti il tempo di agire, non di reagire.
Per migliorare l'affidabilità e le prestazioni, è necessario passare da un approccio di manutenzione "run-to-failure" a un approccio basato su insight e dati che combini:
- Manutenzione preventiva: attività programmate a intervalli prestabiliti in base a modelli di usura noti o alle raccomandazioni dei produttori.
- Manutenzione predittiva: analisi e approfondimenti sui dati per anticipare o prevedere potenziali guasti prima che si verifichino.
- Manutenzione basata sulle condizioni: il monitoraggio continuo delle condizioni delle apparecchiature attiva azioni solo quando necessario.
FAQ
Note a piè di pagina
1. Boston Consulting Group: Speed, Value, and the Power of the Innovation Flywheel
2. McKinsey & Company: Top ten observations from 2022 in life sciences digital and analytics
