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Esaminiamo quindi le aree in cui tale influsso è particolarmente
significativo:
- intelligenza delle macchine:
grazie al contributo dell’IoT è
possibile riprogettare la gestione dell’informazione, dalla fase
di ideazione a quella di smaltimento o ricondizionamento del
prodotto. Possiamo quindi fare riferimento all’IoT di prodotto e
all’IoT di processo. Il ciclo di produzione può avvantaggiarsi di
un ecosistema altamente collaborativo grazie all’acquisizione in
tempo reale dei dati dal campo (macchinari di produzione di vario
tipo, tutti interconnessi), che può essere esteso anche alla catena
di fornitura. Se poi i prodotti diventano intelligenti e comuni-
cano, il PLM può acquisire una quantità di informazioni preziose
a supporto delle fasi di definizione dei requisiti dei nuovi pro-
dotti (chiusura del ciclo di progettazione) e per una più efficace
manutenzione di quelli in esercizio. Sarà possibile, per esempio,
rilevare l’utilizzo delle funzionalità disponibili per sviluppare ul-
teriormente quelle più utili ed eliminare quelle inutilizzate, con
riduzione dei costi a parità di valore percepito dal cliente;
- cloud:
la diffusione delle piattaforme in cloud ridefinisce i con-
fini delle soluzioni PLM, rendendole sempre più accessibili anche
alle PMI. Approcci di questo tipo, erogati sotto forma di abbo-
namenti in hosting, permettono anche a piccole realtà che non
dispongono di un team dedicato al PLM, di accedere allo stesso
software che le grandi imprese utilizzano da anni per gestire le
informazioni di prodotto;
- additive manufacturing:
sistemi integrati di CAD/CAE e PLM
permettono oggi alle imprese manifatturiere di sviluppare mo-
delli tridimensionali di prodotti non ancora disponibili (prodotti
virtuali) e di realizzarli immediatamente in forma prototipale con
stampe 3D. La nuova frontiera dell’additive manufacturing per-
mette, in alcuni casi, di non limitarsi alla mera realizzazione di
prototipi, ma di operare in produzione a tutti gli effetti;
- Big Data:
è una tecnologia indispensabile per gestire e interpre-
tare le grandi moli di dati acquisite sul campo dai ‘prodotti intelli-
genti’ (IoT). Alcuni fornitori stanno lavorando per dotare i sistemi
PLM di funzionalità di big data analytics, o per fornire integrazioni
con prodotti già diffusi in tale mercato. Integrando Business Intel-
ligence, analytics e informazioni dai clienti è possibile sviluppare
prodotti migliori, ma anche anticipare le evoluzioni del mercato
ed erogare servizi intelligenti e mirati;
- cyber-security:
è un’esigenza trasversale a tutte le aree appli-
cative, incluso lo sviluppo prodotto, necessaria per garantire un
adeguato livello di protezione alle grandi quantità e al maggior
valore dei dati gestiti.
Altre evoluzioni di rilievo legate invece alla digital transformation
sono la resilienza, ovvero una maggiore capacità di adattarsi a
diversi modelli di business; la scalabilità, ossia la possibilità di
incrementare il numero di utenti senza impatti significativi sulle
prestazioni e sulla stabilità del sistema; la diffusione delle app,
che consentono di eseguire task elementari anche a utenti oc-
casionali, alimentando un sistema condiviso a livello aziendale.
Esistono poi molte altre funzionalità del PLM, non strettamente
correlate all’Industry 4.0 e alla digital transformation, che ci pos-
siamo aspettare di avere a disposizione in un prossimo futuro (si
veda tabella).
Infine, anche i modelli di acquisto si stanno evolvendo e sono di-
sponibili diverse alternative: subscription, prodotti open source,
SaaS (Software as a Service) ecc.