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Negli ultimi anni la digitalizzazione sta trasformando non soltanto la società e i settori produttivi più innovativi, ma anche l’industria tradizionale, grazie alle seguenti tecnologie abilitanti, tra loro interconnesse:

Advanced Manufacturing Solutions: Robot, macchine di assemblaggio, macchine di smistamento logistico. L’automazione permette maggior decentramento, efficienza, sicurezza e produttività.

Additive Manufacturing: La manifattura additiva sfrutta quei processi che aggregano materiali al fine di creare oggetti partendo dai loro modelli matematici tridimensionali, solitamente per sovrapposizione di layer e procedendo in maniera opposta a quanto avviene nei processi sottrattivi (o ad asportazione di truciolo). La manifattura additiva, permette maggiore customizzazione, design più complessi e sostenibili e fasi di prototipazione e testing più rapidi e efficaci

Augmented reality: La realtà aumentata è l’arricchimento di informazioni con dati aggiuntivi in formato digitale. Rappresenta l’integrazione e il potenziamento delle possibilità che ci vengono offerte dai nostri cinque sensi con dispositivi ad alta tecnologia. Applicazioni importanti sono già state ottenute nel manifatturiero per la manutenzione industriale, sviluppo prodotti e gestione delle consegne in logistica e spedizioni.

Simulation: La crescente complessità geometrica, funzionale e tecnologica dei prodotti si unisce ad un’elevata variabilità degli stessi e, di conseguenza, esercita un forte impatto sulle modalità produttive e le dinamiche di filiera. Questo scenario richiede la necessità di concepire nuovi strumenti di progettazione e simulazione per aumentare l’affidabilità e la qualità prima dei processi e poi dei prodotti.

Horizontal/Vertical Integration: Uno dei più importanti fattori per la produzione, in ottica Industria 4.0, è l’integrazione orizzontale (networking tra macchine, parti di impianto o unità di produzione) e verticale (dal sensore al livello business dell’azienda). Lo sviluppo di queste tecniche di integrazione porta ad un grado sempre maggiore di coinvolgimento del cliente, abilitato da nuove tecnologie nei processi di creazione del prodotto, testing, distribuzione, acquisto e assistenza post-vendita.

Industrial Internet: Industrial Internet of Things si riferisce all’insieme di device, sensori e macchinari intelligenti capaci di dialogare e interagire tra loro e con le persone, trasmettere dati in tempo reale, prevedere malfunzionamenti, ecc.

Tali dati sono una delle basi dei processi di monitoraggio, configurazione dinamica del processo e maintenance. Vengono analizzati tramite big data analytics per monitorare sia trend storici che occorrenza di particolari eventi in real-time.

Cloud: Permetterà a tutti gli attori e i macchinari coinvolti nel processo produttivo, lungo tutta la value chain, di dialogare e prendere decisioni in tempo reale.  Le soluzioni cloud possono soddisfare l’esigenza di riorganizzare diverse piattaforme hardware e data center in modo semplice, avviare attività ed espansioni in nuovi paesi, collocare le risorse informatiche dove e quando sono necessarie in modo rapido ed economico, orientarsi con successo durante la fase di testing, attuare rapidamente progetti speciali ed opportunità uniche.

Cybersecurity: In passato i sistemi di sicurezza erano basati sul concetto che un attaccante dovesse essere fisicamente presente per compiere un attacco. Tale assunzione oggi non è più valida nel momento in cui le varie componenti vengono messe in rete, rendendo in tal modo insicura una componente del sistema che prima lo era. L’aumento dei dispositivi collegati ha portato ad una crescita della superficie d’attacco ponendo così la cybersecurity in una posizione chiave all’interno del processo di industrializzazione 4.0

Big Data and Analytics: Big Data and Analytics offrono una rapidità di mercato, una capacità decisionale e un conseguente time-to-market che permetterà di essere altamente concorrenziale e di profilare meglio le esigenze di mercato.

Tutto questo, senza considerare la velocità con cui le nuove applicazioni analitiche possono essere poste in servizio. Spesso ci vuole tempo per ottenere applicazioni di analisi specifiche. Con il cloud, potrebbe potenzialmente essere solo una questione di ore prima che i manager e si trovino a lavorare con nuove funzionalità sui Big Data disponibili in azienda per ottimizzare prodotti e processi.

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