Sentiamo parlare molto di imprese intelligenti, operazioni intelligenti, produzione intelligente e così via. Ma cosa significano davvero i termini “intelligente” e “smart” in questi contesti? C’è qualche differenza tra loro?
Essere “intelligenti” è spesso definito come la generazione, l’elaborazione e la condivisione dei dati. Questo è il principio alla base dei “prodotti intelligenti” come i telefoni, le automobili, gli strumenti analitici e persino i sistemi di illuminazione cittadina.
Nell’ambiente di produzione, la mia interpretazione di “intelligente” significa “un livello più avanzato di intelligenza”. Cioè, i dati catturati dai prodotti intelligenti e da ciò che li circonda vengono contestualizzati, con la conseguente creazione di uno “scenario migliore”. Il nucleo di una fabbrica intelligente o smart è spesso rappresentato dal simbolo di un cervello umano. Ma paragoniamo una fabbrica a un essere umano. Tutti noi abbiamo un cervello – ma ogni umano dovrebbe essere considerato intelligente? Probabilmente no. Quindi avere solo un cervello non è sufficiente.
Essere intelligenti significa avere la capacità di assorbire informazioni (dati), contestualizzarle, elaborarle e ricavarne uno scenario (migliore). Significa avere la capacità di adattarsi a condizioni mutevoli.
Nell’ambiente di produzione, gli asset e la forza lavoro dovrebbero essere considerati come piattaforme di dati che generano e consumano enormi volumi di dati che vengono elaborati dai livelli OT e IT.
Questo è “smart” – ma non “intelligente”. Anche l’utilizzo di AI e algoritmi di apprendimento cognitivo/macchina non eleva questi ambienti al regno dell'”intelligente”.
Fatto interessante: le organizzazioni che implementano soluzioni digitali – come i modelli predittivi o il monitoraggio delle condizioni e delle prestazioni – possono affermare che stanno utilizzando i dati per prendere decisioni più veloci e qualitativamente migliori. Ma non stanno sfruttando orizzontalmente e verticalmente.
Ovvero, più soluzioni digitali hanno implementato, più silos hanno creato. Manca l’elemento della contestualizzazione dei dati end-to-end. Invece di rimuovere la complicazione e ottimizzare la complessità esistente, i sistemi sono diventati ancora più complessi. Questo può risultare in un ambiente troppo complesso, complicato e instabile da domare con un cervello centrale.
Come dovrebbe essere un’impresa intelligente?
Questo dipende fortemente dal tipo di catena del valore. Le organizzazioni di produzione discreta con prodotti altamente complessi tendono ad essere più laboriose dei produttori a bassa complessità e ad alto volume. La produzione di processo può essere gestita senza un solo tocco da parte di un operatore. Anche la maggior parte dei processi di back-office possono essere automatizzati.
Ma per tutti i tipi di catena del valore, il nucleo intelligente dovrebbe funzionare come un cervello centrale. Per liberare il nucleo intelligente a lavorare in modo efficace e autonomo, ecco i prerequisiti di base:
- 100% di processi guidati dai dati
- Ambienti IT e OT sicuri
- Sistemi convergenti verticalmente e orizzontalmente
- Catena di fornitura e clienti integrati nella relativa infrastruttura della fabbrica
- Interferenza umana rimossa dai processi per ridurre instabilità e potenziali fallimenti (es, automazione avanzata nella produzione e nel back office)
- Architettura IT scalabile e basata sulla piattaforma
- Decisioni end-to-end prese da algoritmi AI
- Architettura edge e cloud che gestisce l’analisi in tempo reale utilizzando una significativa potenza di calcolo
Qual è l’ideale per il prossimo futuro?
Trasformare una fabbrica intelligente in un’impresa intelligente richiede molto più che sfruttare un flusso di dati continuo e intuizioni e decisioni basate sui dati. Costruire un nucleo intelligente che gestisca autonomamente i processi richiede l’implementazione di un livello avanzato di automazione del software e dell’hardware, l’esecuzione della configurazione e della manutenzione della tecnologia a distanza e la fornitura autonoma della logistica interna ed esterna.
Raggiungere questa impresa può essere un lungo viaggio. Richiede il superamento degli ostacoli, compresa la sostituzione dei sistemi legacy IT e OT in tutti i domini, l’investimento in concetti di produzione completamente automatizzati e flessibili e la protezione di alto livello dell’intero sistema.
Più importante, le spese totali di capitale e operative per il progetto devono risultare nel ritorno desiderato dell’investimento. Per la maggior parte delle imprese, un ambiente ibrido uomo-tecnologia-automazione è ancora la scelta migliore per raggiungere l’efficacia e la sostenibilità del business.
Ma un tale ambiente convergente non è “intelligente – almeno come lo abbiamo descritto sopra. Forse è meglio definirlo “più che intelligente”. Cioè, sfrutta il meglio dei due mondi. Non è completamente gestito dall’IA centrale, ma combina invece la flessibilità del cervello umano, l’intuizione e la capacità di capire le cose in un contesto più ampio, con la capacità dell’IA di derivare intuizioni basate sull’analisi di input di dati complessi. È più vicino all'”intelligente”, ma non ancora.