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L'adozione di modelli di business di Industrie 4.0 parte dall'implementazione di strategie di trasformazione digitale all'interno dello stabilimento. Per misurare con successo i KPI, nonché acquisire e aggregare i dati necessari per automatizzare i flussi di lavoro industriali, i proprietari delle aziende devono - in primis - integrare tecnologie di digitalizzazione. Una volta completata la digitalizzazione, il passo successivo per supportare l'interscambio di dati è l'implementazione di un network di comunicazione affidabile, come il 5G.
La digitalizzazione della produzione è stata pienamente abbracciata da tutti quei produttori e facility manager che mirano a rimanere competitivi sul mercato. Ad oggi, circa il 91% delle imprese manifatturiere ha avviato una strategia di digitalizzazione e creato dei budget per attualizzarla. Le statistiche sulle implementazioni all'interno dell'industria manifatturiera mostrano che la media dei C-level manager comprende l'importanza di misurare le prestazioni e ottenere informazioni dai dati.
La trasformazione digitale garantisce che i dati possano essere acquisiti, archiviati con precisione ed utilizzati per diversi aspetti dell'operatività della fabbrica. Ad esempio, l'aggiornamento dei partitari o quantità di sales data in formato digitale forniscono i dati necessari per eseguire analisi di demand-forecasting, utilizzando dei software di previsione. A sua volta, questa profonda conoscenza ottenuta dalle previsioni della domanda è essenziale per determinare il numero di risorse da acquistare e come allocarle per i futuri cicli produttivi.
La demand-forecasting è solo uno degli esempi dell'importanza della digitalizzazione nei processi di produzione. I dati acquisiti dalle apparecchiature e dai processi delle linee di produzione forniscono informazioni inestimabili sulle apparecchiature e sulle performance produttive. Pertanto, il produttore è in grado di valutare le prestazioni di produzione inadeguate e confrontarle con le prestazioni di riferimento, andando così ad individuare le carenze. Le sfide evidenziate dall'analisi comparativa possono quindi essere affrontate in modo permanente, garantendo così l'ottimizzazione della maggior parte dei cicli produttivi. L'esempio comparativo è anche codificato all'interno di Industrie 4.0 come “modello di business” per l'ottimizzazione delle performance dello stabilimento basandosi sui dati.
I progetti di digital transformation su larga scala per l’acquisizione di dati operativi includono l'implementazione di dispositivi IoT e edge computing. I dati acquisiti dalle implementazioni IoT costituiscono la base per lo sviluppo di digital twins, modelli di simulazione e l’implementazione di altri modelli di business di Industrie 4.0, come il condition monitoring e il remote monitoring. Tuttavia, per il remote monitoring, così come per altre implementazioni, è necessario un interscambio di dati tra queste soluzioni di digital transformation e lo stabilimento di produzione: è qui che entra in gioco il network 5G.
Entro il 2025, nell'industria manifatturiera globale verranno utilizzati circa 575,36 miliardi di dollari per dispositivi IoT, nel tentativo di automatizzare i propri processi operativi e garantire la sicurezza negli ambienti di produzione. Trasferire con successo i dati da questi dispositivi IoT, insieme ai dati dei dispositivi data-producing allo storage centralizzato o alle piattaforme analitiche, richiede una connettività affidabile.
Le reti cablate non hanno la portata necessaria per supportare centinaia di fonti di produzione dati e i network 4G presentano il limite dell'affidabilità. La sfida di scalabilità e affidabilità che l'industria manifatturiera deve affrontare in termini di networking è la ragione del 5G. Il processo di implementazione di una strategia di digitalizzazione dello stabilimento non è quindi imperniato sul 5G ma, un network di comunicazione affidabile e a bassa latenza, aumenta il tasso di successo delle strategie implementate.
L'approccio modulare dell'implementazione del 5G significa che i produttori hanno l'opzione di aumentare la loro capacità di networking ad ogni nuova implementazione IoT o framework edge. Ad esempio, se un nuovo sistema di veicoli a guida automatica con cinquanta dispositivi IoT di supporto viene inserito in una struttura, la semplice installazione di un box 5G aggiuntivo soddisferà le richieste dei nuovi dispositivi. Il costo di dimensionamento della capacità 5G è relativamente basso se paragonato al costo generale totale per l'implementazione di reti cablate necessarie per soddisfare il nuovo sistema automatizzato di movimentazione delle merci.
Inoltre, il costo dell'utilizzo del 5G è inferiore anche a quello di altre soluzioni di network wireless, inclusa l'iterazione precedente: le reti 4G. Utilizzando il 5G, i produttori possono trasferire in real time a strutture remote grandi pacchetti di dati, come i video in 4K. In questo scenario, il 5G supporta l'infrastruttura digitale all'interno della fabbrica per consentire una comunicazione affidabile ed in tempo reale.
Nonostante ci si aspetti che i produttori determinino i singoli casi d'uso di implementazione del 5G, molti ritengono che il supporto delle risorse di edge computing nelle linee di produzione sarà la sua applicazione principale. Si prevede che l'hardware periferico potenzierà la produzione grazie a risorse di elaborazione decentralizzate e processi decisionali in real time. Anche l'hardware edge implementato interagirà all'interno della struttura di rete, e il 5G consentirà il trasferimento e la ricezione di dati attraverso l'edge. Pertanto, una piattaforma edge 5G fornisce le risorse per sviluppare app personalizzate per il miglioramento delle performance operative all'interno dello stabilimento.
I network 5G supporteranno l'implementazione della servitizzazione avanzata man mano che i produttori espanderanno le loro capacità di generazione di entrate. Sfruttando il 5G, le aziende manifatturiere possono implementare efficaci capacità di condition monitoring per rispondere e risolvere rapidamente i problemi delle apparecchiature servitizzate, sviluppando così un sistema product-service ottimale che fornisce servizi ottimizzati in base alle condizioni stabilite contrattualmente.
Altre possibili applicazioni includono il supporto per le comunicazioni machine-to-machine e device-to-machine. Ad esempio, quando si utilizza un dispositivo indossabile per monitorare i sistemi automatizzati, il 5G fornisce i mezzi per trasferire in tempo reale i dati di sistema; ciò consente al personale di supporto di prendere decisioni relative alla sicurezza in tempo reale.
Gli esempi precedenti mostrano che un network wireless affidabile che supporta implementazioni IoT ed edge su larga scala è un sostegno addizionale alla spinta di trasformazione digitale all'interno dell'industria manifatturiera. È comunque evidente che perseguire una strategia di implementazione del 5G senza aver prima installato nelle linee produttivi i dispositivi digitali che essa supporta è come mettere il carro davanti ai buoi.