È ampiamente riconosciuto che l'Industria 4.0 abbia avuto origine nel 2011 e ora, dopo oltre dieci anni, il settore manifatturiero è nel bel mezzo di una rivoluzione basata sui dati. Secondo unForum economico mondialeNel whitepaper, l'Industria 4.0 stimolerà le aziende a unire le forze in reti di valore interconnesse per sfruttare dati e applicazioni analitiche allo scopo di stimolare 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, Deloitte Consulting ha affermato che "la Quarta Rivoluzione Industriale è ancora agli albori", ma con l'avanzare di questa era, continuerà a liberare una quantità di dati senza precedenti che l'industria manifatturiera dovrà gestire e che dovrà essere salvaguardata. Il mercato globale dei software per la privacy dei dati ha registrato una crescita esponenziale, alimentata in parte dall'adozione dell'Internet of Things (IoT) in vari settori. Di conseguenza, il tasso di crescita annuo composto (CAGR) è maturato a 40,9%, 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 le aziende manifatturiere si trovano sedute su una miniera d'oro di informazioni che possono utilizzare per prendere decisioni cruciali. Il settore manifatturiero dispone di più dati che mai, grazie all'ascesa della trasformazione digitale, che ha introdotto tendenze dirompenti nel settore manifatturiero, come l'IoT, l'apprendimento automatico, i dati e l'analisi dei dati. iper-personalizzazioneTutte le tecnologie innovative, sebbene trasformative, generano anche una grande quantità di dati da analizzare.
Con la crescente dipendenza del settore manifatturiero dai dati, aumenterà la domanda di strumenti analitici sofisticati e di solide misure di sicurezza dei dati. In un'indagine di settore condotta su 1.300 dirigenti del settore manifatturiero, circa tre quarti hanno identificato la crescente importanza dell'analisi avanzata per un solido processo decisionale per le aziende, molto più elevata rispetto a tre anni fa. Inoltre, sarà necessaria una forza lavoro qualificata, formata in data science, intelligenza artificiale e analisi avanzata, per analizzare gli insight e gestire l'afflusso di dati.
Per impiegare con successo processi basati sui dati, i produttori devono superare diversi ostacoli. SecondoHarvard Business ReviewQuesti ostacoli spaziano dall'acquisizione e dall'analisi di grandi quantità di dati, alla supervisione efficace delle catene di approvvigionamento e alla navigazione tra tecnologie e processi produttivi basati sul web. Tuttavia, i vantaggi della produzione basata sui dati, come l'aumento dell'efficienza e il processo decisionale avanzato, la rendono un approccio vitale per lo sviluppo futuro del settore.
In che modo i dati favoriscono una produzione intelligente e sostenibile?
L'Industria 4.0 apre numerose opportunità di sostenibilità, ma può anche rivelarsi dannosa per le aziende manifatturiere che non si impegnano in iniziative ambientali, sociali e di governance (ESG) globali. Le aziende rischiano di perdere la propria reputazione, di rimanere indietro rispetto alla concorrenza o di diventare obsolete nel settore. Tuttavia, grazie ai dati intelligenti derivanti dalla trasformazione digitale, l'industria manifatturiera può abbracciare l'innovazione e aprire nuovi percorsi sostenibili.
I dati supportano una produzione intelligente e sostenibile attraverso il monitoraggio in tempo reale, la manutenzione predittiva e l'ottimizzazione dei processi, con conseguente riduzione degli sprechi, maggiore efficienza e minore 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 le aziende manifatturiere possono ottenere.
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%) dei dirigenti intervistati ha dichiarato che la sostenibilità, la produttività o la resilienza erano 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 risolvere 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 consentirà di ottenere 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 gas serra 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 migliorare e semplificare le 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 mondo. catena del valore, come illustrato nell'infografica qui sotto:
Le sfide dell'utilizzo dei dati per la produzione sostenibile
Secondo il Harvard Business ReviewL'implementazione dei dati ha guidato l'Industria 4.0 in Germania, l'Internet delle cose (IoT) negli Stati Uniti e la tecnologia 物联网 (wù lián wăng) in Cina. Entrambe si concentrano sull'utilizzo di big data e analisi per rimodellare la produzione, ma sono emerse sfide significative, tra cui:
1. Integrazione dei dati
Uno degli ostacoli più significativi nell'applicazione dei dati risiede nell'integrazione di set di dati eterogenei, sia strutturati che non strutturati, provenienti da diverse fonti, in log di macchine, sistemi aziendali e sensori. Armonizzare queste diverse fonti di dati in modo da consentirne un'analisi e un utilizzo efficaci può essere un'impresa complessa.
2. Qualità e accuratezza dei dati
La tua affidabilità dipende dai 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 fattori 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 possono permettersi il lusso di analizzare adeguatamente i propri big data per ottenere 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'utilizzo intelligente dei dati nel settore manifatturiero favorirà l'adozione di principi di sostenibilità, ma può anche offrire preziosi vantaggi come la riduzione dei costi, l'aumento della produttività e l'allineamento ai principi ESG, a condizione che la governance dei dati venga considerata prioritaria. Il costo per un'azienda manifatturiera che non tiene conto degli avvertimenti dei governi sarà elevato, con multe, perdita di reputazione e, in ultima analisi, il 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 unapioniere della produttività, sta entrando nell'era dell'Industria 4.0, che produrrà un volume di big data senza precedenti e promette 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 del settore manifatturiero, che dovrà includere i valori ESG e le pratiche e iniziative di sostenibilità. I produttori, di conseguenza, devono investire tempestivamente in tecnologie di protezione dei dati e adottare un approccio lungimirante, perché il futuro della produzione sostenibile sarà progettato da coloro che sapranno anticipare i tempi 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 missione.Qui.
