È ampiamente riconosciuto che l’Industria 4.0 ha avuto origine nel 2011 e ora, dopo oltre dieci anni, il settore manifatturiero si trova davvero nel bel mezzo di una rivoluzione guidata dai dati. Secondo aForum economico mondialewhite paper, Industria 4.0 stimolerà le imprese a unire le forze in reti di valore interconnesse per sfruttare dati e applicazioni di analisi per alimentare la produttività, coltivare nuove esperienze dei clienti e avere un impatto significativo sulla società e sull’ambiente.
Secondo Gary Coleman, Global Industry e Senior Client Advisor, Consulenza Deloitte ha affermato che “la Quarta Rivoluzione Industriale è ancora allo stato nascente”, ma man mano che quest’era si sviluppa ulteriormente, continuerà a sbloccare una quantità senza precedenti di dati da gestire per l’industria manifatturiera, che dovranno anche essere salvaguardati. Il mercato globale dei software per la privacy dei dati ha registrato una crescita esponenziale, alimentata in parte dall’adozione dell’Internet delle cose (IoT) in vari settori. Di conseguenza, il tasso di crescita annuale composto (CAGR) è maturato a 40,9%., sottolineando l’importanza della privacy e della sicurezza dei dati in questo momento cruciale.
L’aumento dei processi basati sui dati nel settore manifatturiero
Se il matematico Clive Humby ha ragione e “i dati sono il nuovo petrolio”, allora i produttori si trovano su una miniera d’oro di informazioni che possono utilizzare per prendere decisioni cruciali. Il settore manifatturiero dispone di una quantità di dati mai vista prima, grazie all’ascesa della trasformazione digitale, che ha inaugurato tendenze dirompenti nel settore manifatturiero, come l’IoT, l’apprendimento automatico, i dati e l’analisi e iperpersonalizzazione. Tutte le tecnologie innovative, sebbene trasformative, generano anche una grande quantità di dati da analizzare.
Poiché l’industria manifatturiera diventa sempre più dipendente dai dati, maggiore sarà la domanda di sofisticati strumenti analitici e solide misure di sicurezza dei dati. In un sondaggio di settore che ha coinvolto circa 1.300 dirigenti del settore manifatturiero tre quarti hanno identificato che la necessità di analisi avanzate per un sano processo decisionale sta diventando sempre più critica per le aziende, molto più elevata rispetto a tre anni fa. Inoltre, sarà necessaria una forza lavoro qualificata in scienza dei dati, intelligenza artificiale e analisi avanzata per analizzare approfondimenti e gestire l’afflusso di dati.
Per utilizzare con successo processi basati sui dati, i produttori devono superare diversi ostacoli. Secondo ilRevisione aziendale di Harvard, questi ostacoli variano dall'acquisizione e dall'esame di grandi quantità di dati, alla supervisione efficace delle catene di approvvigionamento e alla navigazione nelle tecnologie e nella produzione basate sul web. Tuttavia, i vantaggi della produzione basata sui dati, come una maggiore efficienza e un processo decisionale avanzato, ne fanno un approccio vitale per lo sviluppo futuro del settore.
In che modo i dati favoriscono una produzione intelligente e sostenibile?
L’Industria 4.0 sblocca numerose opportunità sostenibili, ma può anche essere dannosa per i produttori che non si impegnano in iniziative ambientali, sociali e di governance (ESG) globali. I produttori rischiano di perdere reputazione, restare indietro rispetto alla concorrenza o diventare obsoleti nel settore. Tuttavia, disponendo di dati intelligenti derivanti dalla trasformazione digitale, l’industria manifatturiera può abbracciare l’innovazione e aprire nuovi percorsi sostenibili.
I dati favoriscono una produzione intelligente e sostenibile attraverso il monitoraggio in tempo reale, la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione dei processi, con conseguente riduzione al minimo degli sprechi, maggiore efficienza e riduzione dell’impatto ambientale. Se l’industria manifatturiera riesce a sfruttare la valanga di dati acquisiti attraverso la digitalizzazione, i big data e l’analisi avanzata, può iniziare a supportare l’ottimizzazione dei processi, ridurre gli sprechi e, infine, promuovere la sostenibilità nei propri processi. Questi sono solo alcuni dei vantaggi che i produttori possono ottenere.
I potenziali vantaggi dell’utilizzo dei dati per la produzione sostenibile
Secondo il quarto sondaggio sui dirigenti industriali del Global Lighthouse Network, oltre tre quarti (77 per cento) dei dirigenti intervistati ha affermato che la sostenibilità, la produttività o la resilienza rappresentano la loro massima priorità e che i dati possono fungere da motore di miglioramento per tutti questi aspetti.
1. Maggiore efficienza
Utilizzando l’analisi dei dati, i produttori possono identificare le inefficienze nei loro processi produttivi e risolverle per ottimizzare l’utilizzo delle risorse e ridurre gli sprechi. Facendo analisi dei dati Un’altra caratteristica chiave delle fabbriche intelligenti, i dati aggiungeranno un ulteriore livello di intelligenza alle operazioni per identificare e colmare rapidamente le lacune, migliorando al tempo stesso i processi esistenti.
2. Riduzione dei costi
Secondo l’Agenzia per la Protezione dell’Ambiente degli Stati Uniti (APE), impegnarsi a favore di una produzione sostenibile consentirà di scoprire informazioni basate sui dati e di aiutare i produttori a ridurre le risorse e i costi di produzione ottimizzando l'uso dell'energia, riducendo gli sprechi e aumentando l'efficienza dei processi.
3. Miglioramento della qualità dei prodotti e dei servizi
La produzione compensa grosso modo due terzi delle emissioni totali di GHG a livello mondiale, ma sfruttando dati e analisi avanzate, i produttori possono migliorare la qualità dei loro prodotti e servizi, riducendo gli sprechi dovuti a difetti e resi.
4. Catene del valore ottimizzate
I big data offrono una vasta gamma di opportunità, tra cui il supporto ai produttori nel miglioramento e nella razionalizzazione delle loro catene del valore, nell’aumento del rendimento del capitale e nel rendere le loro operazioni più sostenibili. L’analisi del McKinsey Global Institute ha individuato sette leve dei big data in tutto il mondo catena del valore, come illustrato nella seguente infografica:
Le sfide legate all’utilizzo dei dati per una produzione sostenibile
Secondo il Revisione aziendale di Harvard, l'implementazione dei dati ha guidato l'Industria 4.0 in Germania, l'Internet delle cose (IoT) negli Stati Uniti e 物联网 (wù lián wăng) in Cina. Ciascuno di essi si concentra sull’utilizzo di big data e analisi per rimodellare la produzione, eppure sono emerse sfide significative che includono:
1. Integrazione dei dati
Uno degli ostacoli più significativi nell'applicazione dei dati risiede nell'integrazione di diversi set di dati, strutturati e non strutturati, provenienti da varie fonti, nei registri delle macchine, nei sistemi aziendali e nei sensori. Può essere un’impresa complessa armonizzare queste diverse fonti di dati in modo da consentire un’analisi e un utilizzo efficaci.
2. Qualità e accuratezza dei dati
La tua validità dipende dai dati che ti vengono forniti e, per essere pertinenti, i dati di produzione devono essere accurati e affidabili. Tuttavia, la qualità dei dati può spesso essere oscura a causa di considerazioni quali errori dei sensori, dati mancanti o irregolarità nei metodi di raccolta dei dati.
3. Capacità di analisi dei dati
Il Bureau of Labor Statistics (BLS) prevede a36 per centocrescita dell’occupazione in questo campo entro il 2031, ma in un rapporto sullo stato della scienza dei dati,63 per centodegli intervistati ha dichiarato di essere moderatamente preoccupato per la carenza di talenti nel settore. A causa della mancanza di analisti di dati qualificati, non tutti i produttori possono permettersi il lusso di analizzare correttamente i propri big data in informazioni fruibili.
4. Sicurezza dei dati e privacy
Con l’aumento della raccolta dei dati aumenta anche il rischio di violazione dei dati. Attacchi ransomware, gli attacchi informatici da parte di stati-nazione e gli attacchi DDoS (Distributed Denial of Service) sono tutti in aumento e i produttori devono adottare solide misure di sicurezza per salvaguardare i dati sensibili.
La governance dei dati nel settore manifatturiero
L’utilizzo intelligente dei dati all’interno dell’industria manifatturiera aiuterà l’adozione di principi sostenibili ma può anche offrire vantaggi preziosi come la riduzione dei costi, l’aumento della produttività e l’allineamento ai principi ESG, ma solo se si dà priorità alla governance dei dati. Il costo per un produttore che non tiene conto degli avvertimenti dei governi sarà caro, pari a multe, perdita di reputazione e, in definitiva, fallimento aziendale.
Per evitare rischi, i produttori devono disporre di una solida base di governance dei dati che definisca politiche, procedure e responsabilità chiare per la gestione dei dati all’interno delle loro aziende.
Il futuro della privacy e della sicurezza dei dati nella produzione sostenibile
La produzione, tradizionalmente apioniere della produttività, sta ora entrando nell’era dell’Industria 4.0, che produrrà un volume senza precedenti di big data e la promessa di guadagni significativi. Tuttavia, con l’espansione del settore verso un’attività globale caratterizzata da catene di fornitura estese, anche il fattore di rischio è aumentato.
La privacy e la sicurezza dei dati svolgeranno un ruolo fondamentale nella trasformazione della produzione per includere valori ESG e pratiche e iniziative di sostenibilità. I produttori, in risposta, devono investire tempestivamente nelle tecnologie di protezione dei dati e adottare un approccio lungimirante perché il futuro della produzione sostenibile sarà progettato da coloro che sapranno stare un passo avanti e sfruttare in modo efficiente i propri dati garantendone al tempo stesso la sicurezza e la privacy. Per sapere come farlo, trova ulteriori informazioni sulla nostra missioneQui.
