AeS Nr.8

Novembre - Dicembre 2023 n Automazione e Strumentazione Approfondimenti 54 FOCUS telligenza artificiale (AI), che aiutano a ridurre al minimo la necessità di intervento umano. Verso un paradigma ‘software-defined’ Vari fattori stanno portando a un cambio di para- dima nell’automazione industriale: il dato emerge da un’analisi McKinsey pubblicata quest’anno, e basata su un sondaggio condotto su 188 utenti e vendor di automazione industriale, in settori che spaziano dal mondo automotive, ai macchinari, all’elettronica, all’industria petrolchimica. Da un lato, macro-tendenze come il ‘reshoring’, ossia la rilocalizzazione di attività industriali precedente- mente delocalizzate, la carenza globale di mano- dopera qualificata, le istanze ESG (environmental, social and governance) stanno accelerando il cam- biamento. Dall’altro, i più evoluti trend nelle tec- nologie di produzione, tra cui digital twin, robot capaci di autoapprendimento, dispositivi in grado di eseguire la propria programmazione, favori- scono l’instaurazione nell’automazione industriale di un paradigma sempre più ‘software-defined’. Lo studio ipotizza due possibili scenari per la futura evoluzione dell’automazione industriale, che fondamentalmente differiscono, come accen- nato all’inizio, per la velocità alla quale la tecno- logia verrà adottata. Il primo scenario, più proba- bile, prefigura un graduale sviluppo del mercato, e l’avvento di una produzione completamente automatizzata con fabbriche ‘software-defined’ non prima del 2040. Il secondo, prevede una tran- sizione più rapida, con punti di svolta chiave nel giro di cinque, dieci anni, e la completa automa- zione e digitalizzazione di molte fabbriche entro il 2035. Le soluzioni digitali sono viste come una componente di crescente importanza negli sforzi compiuti dalle organizzazioni per l’automazione di fabbrica: secondo il sondaggio, il 69% dei rispondenti afferma che le soluzioni digitali sono già una parte importante delle loro iniziative di automazione. Un punto critico indirizzato dalla survey è come oggi gli utenti creano le proprie piattaforme IIoT, che consentono alle imprese manifatturiere di estrarre valore dall’enorme volume di dati generati dai dispositivi e sistemi connessi nelle fabbriche, elaborando analisi e strategie di ottimizzazione. E, da questo punto di vista, sulla base delle risposte alla survey, il più importante fattore di selezione di una piattaforma IIoT è la sua facilità d’integrazione con le tradizio- nali piattaforme e soluzioni software esistenti, tra cui i sistemi ERP (enterprise resource planning), i MES (manufacturing execution system), i PLM (product lifecycle management), i CRM (customer relationship management). Tornando alle tecno- logie che potrebbero avere un impatto notevole sull’automazione industriale del futuro, tutte sono già in uso, puntualizza l’analisi, e probabilmente cresceranno con tassi a due cifre fino al 2030. Tra queste vi sono soft PLC, digital twin, ‘teach-less robotics’ ovvero robot e cobot più intelligenti che richiedono minore training per eseguire nuovi compiti; edge e cloud computing, 5G e Wi-Fi 6, tecnologie di semplificazione e standardizzazione I sistemi ‘teach-less robotic’, ovvero robot e cobot più intelligenti, richiederanno minore training per eseguire nuovi compiti