L'Industria 4.0 è ampiamente riconosciuta come nata nel 2011 e ora, dopo oltre dieci anni, il settore manifatturiero è nel bel mezzo di una rivoluzione basata sui dati. Secondo unForum economico mondialewhitepaper, l'Industria 4.0 stimolerà le aziende a unire le forze in reti di valore interconnesse per sfruttare dati e applicazioni analitiche per alimentare la produttività, coltivare nuove esperienze per i clienti e avere un impatto significativo sulla società e sull'ambiente.
Secondo Gary Coleman, consulente senior per il settore e i clienti globali, Consulenza Deloitte ha affermato che "la quarta rivoluzione industriale è ancora allo stato nascente", ma man mano che questa era si sviluppa ulteriormente, continuerà a sbloccare una quantità di dati senza precedenti che l'industria manifatturiera dovrà gestire e che dovranno anche essere salvaguardati. Il mercato globale del software per la privacy dei dati ha sperimentato una crescita esponenziale, alimentata in parte dall'adozione dell'Internet of Things (IoT) in vari settori. Di conseguenza, il tasso di crescita annuale composto (CAGR) è maturato a 40,9 per cento, sottolineando l'importanza della riservatezza e della sicurezza dei dati in questo momento cruciale.
L'ascesa dei processi basati sui dati nella produzione
Se il matematico Clive Humby ha ragione e "i dati sono il nuovo petrolio", allora i produttori sono seduti su una miniera d'oro di informazioni che possono usare per prendere decisioni critiche. Il settore manifatturiero ha più dati che mai, grazie all'ascesa della trasformazione digitale, che ha inaugurato tendenze dirompenti nel settore manifatturiero, come IoT, apprendimento automatico, dati e analisi e iper-personalizzazioneTutte 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 strumenti analitici sofisticati e misure di sicurezza dei dati robuste. In un sondaggio di settore che ha coinvolto 1.300 dirigenti del settore manifatturiero, circa tre quarti hanno identificato il requisito di analisi avanzate per un solido processo decisionale che sta diventando sempre più critico per le aziende, molto più di tre anni fa. Inoltre, sarà richiesta una forza lavoro qualificata e formata in scienza dei dati, intelligenza artificiale e analisi avanzate per analizzare le informazioni e gestire l'afflusso di dati.
Per impiegare con successo i processi basati sui dati, i produttori devono superare diversi ostacoli. SecondoRivista di economia di Harvard, questi bloccanti variano dall'acquisizione e dall'analisi di grandi quantità di dati, alla supervisione efficace delle catene di fornitura e alla navigazione di tecnologie e produzione basate sul Web. Tuttavia, i vantaggi della produzione basata sui dati, come l'aumento dell'efficienza e il processo decisionale avanzato, la rendono un approccio fondamentale 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 la propria reputazione, di restare indietro rispetto ai concorrenti o di diventare obsoleti nel settore. Tuttavia, essendo dotati di dati intelligenti derivanti dalla trasformazione digitale, l'industria manifatturiera può abbracciare l'innovazione e aprire nuovi percorsi sostenibili.
I dati aiutano la produzione intelligente e sostenibile attraverso il monitoraggio in tempo reale, la manutenzione predittiva e l'ottimizzazione dei processi, portando a sprechi ridotti al minimo, maggiore efficienza e impatto ambientale ridotto. Se l'industria manifatturiera riesce a sfruttare la valanga di dati acquisiti tramite digitalizzazione, big data e analisi avanzate, può iniziare a supportare l'ottimizzazione dei processi, ridurre gli sprechi e, infine, guidare la sostenibilità nei propri processi. Questi sono solo alcuni dei vantaggi che i produttori possono sbloccare.
I potenziali benefici dell'utilizzo dei dati per una produzione sostenibile
Secondo il quarto sondaggio sui dirigenti industriali condotto dal Global Lighthouse Network, oltre tre quarti (77 per cento) dei dirigenti intervistati ha dichiarato che la sostenibilità, la produttività o la resilienza sono le loro massime priorità e che i dati possono fungere da motore di miglioramento per tutti gli aspetti sopra menzionati.
1. Efficienza migliorata
Utilizzando l'analisi dei dati, i produttori possono identificare le inefficienze nei loro processi di produzione e affrontarle per ottimizzare l'utilizzo delle risorse e ridurre gli sprechi. analisi dei dati Un'altra caratteristica fondamentale delle fabbriche intelligenti è che i dati aggiungeranno un ulteriore livello di intelligenza alle operazioni per identificare e correggere rapidamente le lacune, migliorando al contempo i processi esistenti.
2. Riduzione dei costi
Secondo l'Agenzia per la protezione ambientale degli Stati Uniti (EPA), l'impegno verso una produzione sostenibile porterà alla luce informazioni basate sui dati e potrà aiutare i produttori a ridurre i costi di produzione e delle risorse ottimizzando l'uso dell'energia, riducendo gli sprechi e aumentando l'efficienza dei processi.
3. Miglioramento della qualità del prodotto e del servizio
La produzione costituisce all'incirca due terzi delle emissioni totali di GHG nel mondo, ma sfruttando dati e analisi avanzate, i produttori possono migliorare la qualità dei loro prodotti e servizi, riducendo così gli sprechi dovuti a difetti e resi.
4. Catene del valore ottimizzate
I big data offrono una vasta gamma di opportunità, tra cui supportare i produttori nel potenziamento e nella semplificazione delle loro catene del valore, aumentare il ritorno sul capitale e rendere le loro operazioni più sostenibili. L'analisi del McKinsey Global Institute ha individuato sette leve dei big data in tutto il catena del valore, come illustrato nell'infografica qui sotto:
Sfide nell'uso dei dati per la produzione sostenibile
Secondo il Rivista di economia di Harvard, l'implementazione dei dati ha guidato l'Industria 4.0 in Germania, l'Internet of Things (IoT) negli Stati Uniti e 物联网 (wù lián wăng) in Cina. Ognuno è concentrato sull'impiego di big data e analisi per rimodellare la produzione e, tuttavia, sono emerse sfide significative che includono:
1. Integrazione dei dati
Uno degli ostacoli più significativi nell'applicazione dei dati risiede nell'integrazione di set di dati diversi, come quelli strutturati e non strutturati provenienti da varie fonti, in registri delle macchine, sistemi aziendali e 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
Sei bravo quanto i dati che ti vengono forniti e, per essere rilevanti, i dati di produzione devono essere accurati e affidabili. Tuttavia, la qualità dei dati può spesso essere poco chiara a causa di considerazioni come errori dei sensori, dati mancanti o irregolarità nei metodi di raccolta dati.
3. Competenze di analisi dei dati
Il Bureau of Labor Statistics (BLS) prevede un36 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 hanno il lusso di analizzare correttamente i propri big data trasformandoli in informazioni fruibili.
4. Sicurezza dei dati e privacy
Con l'aumento della raccolta di dati aumenta anche il rischio di violazioni dei dati. Attacchi ransomware, gli attacchi informatici da parte degli stati nazionali e gli attacchi Distributed Denial of Service (DDoS) sono tutti in aumento e i produttori devono adottare misure di sicurezza efficaci per salvaguardare i dati sensibili.
Governance dei dati nella produzione
L'uso intelligente dei dati all'interno dell'industria manifatturiera favorirà l'adozione di principi sostenibili, ma può anche offrire preziosi vantaggi come la riduzione dei costi, l'aumento della produttività e l'allineamento ai principi ESG, ma solo se la governance dei dati è prioritaria. Il costo per un produttore che non presta attenzione all'avvertimento dei governi sarà elevato, ammontando a multe, perdita di reputazione e, in ultima analisi, fallimento aziendale.
Per evitare rischi, i produttori devono disporre di solide basi di governance dei dati che definiscano politiche, procedure e responsabilità chiare per la gestione dei dati in tutte le loro aziende.
Il futuro della privacy e della sicurezza dei dati nella produzione sostenibile
La produzione, tradizionalmente unpioniere della produttività, sta ora entrando nell'era dell'Industria 4.0, che produrrà un volume di big data senza precedenti e la promessa di guadagni significativi. Tuttavia, con l'espansione del settore in 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 prontamente 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 contempo la sicurezza e la privacy. Per scoprire come fare, scopri di più sulla nostra missioneQui.
