DIGITALIZZAZIONE: aumentare i ricavi offrendo servizi digitali

costruttori macchinari industriali

Ecco 4 opportunità per i costruttori di macchine. Nei prossimi 5 anni si prevede che almeno il 20% delle entrate dei costruttori di macchine deriverà dai servizi digitali

IXON si propone di aiutare i costruttori di macchine a raggiungere questo obiettivo, non solo per agevolare il passaggio a nuovi modelli di business, ma anche fornendo idee concrete che richiedono un investimento ridotto e offrono un rapido ritorno dell’investimento (ROI).

In questo articolo parleremo delle sfide che devono affrontare i costruttori di macchine e introdurremo le nuove opportunità di business che potranno consentire agli OEM di generare risparmi e ricavi usando con intelligenza i dati raccolti dalle macchine.

Le sfide che aspettano i costruttori di macchine

La maggior parte degli OEM è focalizzato sulle esigenze dei clienti e non pensa tanto a come creare la strada per il proprio successo.

Per produrre macchine a costi ottimizzati bisogna stabilire da dove partire e dove dirigersi.

Esplorare le possibilità digitali per ottimizzare le macchine senza dover affrontare enormi investimenti può essere difficoltoso.

La mancanza di conoscenze, il sovraccarico di tecnologia digitale e potenziali rischi per la sicurezza durante il ciclo di vita della macchina complicano ulteriormente il tutto.

Il che ci riporta alla domanda principale: come è possibile ottenere un profitto del 20% dai servizi digitali entro 5 anni con un modello di business che possa offrire vantaggi all’OEM e ai suoi clienti? Quale tipo di cliente è disposto a pagare per questo?

Nuovo potenziale di fatturato

Per guadagnare offrendo servizi digitali occorre partire da un cambio di mentalità. Uno sguardo critico sui servizi esistenti e un confronto con i clienti può aprire la strada a nuove opportunità.

Ci occuperemo delle diverse opportunità di business in base ai diversi tipi di macchine che ci sono in una linea di produzione.

Sono tutte idee data-driven che possono portare a una nuova crescita dei ricavi o a un risparmio di costi.

  1. Entrate ricorrenti puntando sulle parti consumabili
  2. Servizio di monitoraggio sulle parti soggette a usura
  3. Utilizzare il machine-learning per risparmiare sui componenti
  4. Contratti per il monitoraggio predittivo

Opportunità di flussi di guadagno per i costruttori di macchine 

1) Entrate ricorrenti puntando sulle parti consumabili

Utilizzare parti consumabili fuori specifica può essere una delle principali cause di inattività della macchina. Quando questi componenti vengono invece ottimizzati per le tue macchine e tenuti in magazzino, il tempo di attività delle macchine migliora.

Quindi perché non fornire direttamente al cliente le parti consumabili? O meglio ancora perché non pensare di spostare i guadagni proprio sui consumabili? Certo, non tutte le macchine offrono questa possibilità, ma vale la pena di considerare se questo aspetto si possa adattare alle tue macchine.

Nell’industria della stampa e dell’imballaggio vi sono molti esempi su come questa strategia sia stata applicata con successo. Inviare i beni di consumo al tuo cliente prima ancora che sappia di averne bisogno vuol dire alleggerirlo di una potenziale preoccupazione. È una situazione win-win, che porta a un’operatività aumentata e a entrate ricorrenti per il costruttore di macchine.

2) Servizio di monitoraggio sulle parti soggette a usura

Certe parti di macchina hanno un ciclo di vita definito e a un certo punto saranno soggette a usura. L’inattività non pianificata provocata da parti di macchina usurate offre un’esperienza negativa per il cliente e genera un aumento dei costi. Basti pensare all’automobile: meglio essere avvisati della necessità di manutenzione piuttosto che subire una improvvisa rottura.

I costruttori di macchine possono usare dati della macchina per determinare quando le parti soggette a usura sono alla fine del loro ciclo. Possono offrire questo nuovo servizio notificando al cliente in anticipo, con un piccolo sovrapprezzo che permetterà però al cliente di prevenire un fermo della produzione. Il risultato per l’OEM sarà un aumento delle vendite di parti di ricambio, contratti di assistenza e un miglioramento della soddisfazione del cliente.

3) Utilizzare il “machine learning” per risparmiare sui componenti

Implementare soluzioni di machine learning è difficile e impegnativo, specialmente per i piccoli costruttori di macchine. La maggior parte dei costruttori di macchine si concentra su come aver software di macchina che funzionano bene con pochi bug e un sistema operativo stabile. Cambiare software è fuori discussione e usare algoritmi ad apprendimento automatico e intelligenza artificiale è vista come una possibilità solo per un futuro lontano.

Quando però si progettano nuove macchine si tiene conto di determinati margini sulla sicurezza, a volte anche eccessivi, per essere sicuri di non incorrere in guasti. Se però queste parti non si guastassero mai, sarebbe possibile ridurre tolleranze e costi. Come? Mentre tutti studiano le parti malriuscite e analizzano le cause dei guasti, raramente ci si concentra sulle parti che invece non si guastano perché sono state ben progettate.

Raccogliendo e analizzando i dati delle parti ben riuscite si può ri-progettare ciò che è ha avuto successo, riducendo notevolmente i costi. E la competenza acquisita sarà di aiuto nella fase di progettazione su parti future e sulle macchine e per ottimizzare quelle di nuova generazione in modo da ottenere un vantaggio in termini di competitività.

4) Contratti per il monitoraggio predittivo

Nelle macchine ci sono alcune parti critiche che hanno un ciclo di vita di produzione e progettazione a lungo termine; eppure queste parti si guastano durante la vita della macchina.

La rottura di parti critiche porta a lunghi periodi di inattività dal momento che molte aziende non hanno a magazzino queste parti critiche. Tutto questo può avere un impatto importante in termini di processo di produzione e per i clienti significa aumento dei costi.

Analizzando i dati di parti guaste e di parti vicine alla fine del loro ciclo di vita può essere potenzialmente combinato con la data science per trarne informazioni preziose.

Dei Service Engineer esperti possono riconoscere se una macchina funziona bene o no semplicemente ascoltando la macchina o sentendo le vibrazioni e identificandone la causa.

Monitorare i dati giusti e confrontarli con i modelli noti può consentire di offrire un servizio di assistenza 24 ore, 7 giorni su sette e 365 giorni l’anno su ogni macchina. Sarà possibile sapere che un guasto si verificherà prima che succeda realmente.

Sostituire parti e fare assistenza prima della rottura in un momento in cui l’impatto sulla produzione è limitato può aumentare il livello (e i ricavi) dei contratti di assistenza offerti.

Ecosistema digitale in impresa: la quarta rivoluzione industriale

quarta rivoluzione industriale

La quarta rivoluzione industriale è caratterizzata dall’avvento dell’ecosistema digitale: i concetti di Internet of Things (IoT) e Internet of Services (IoS) nella produzione e “nell’inventory management

Tutto ciò permette alle fabbriche di diventare “intelligenti”, con sistemi di produzione integrati verticalmente e orizzontalmente.

Il driver principale è la tecnologia, poiché Industria 4.0 è un termine collettivo per indicare proprio le tecnologie e i concetti di organizzazione della catena del valore.

L’ecosistema digitale e le piattaforme di produzione connesse e integrate svolgono un ruolo importante nell’affrontare le pressioni competitive e nello sviluppo di nuove applicazioni e servizi. In questo articolo analizziamo che cosa significa integrare un ecosistema digitale in impresa e qual è il ruolo dell’Internet of Things e dei “dati” di cui sentiamo sempre più parlare.

Ecosistema digitale: dal monitoraggio remoto al condition monitoring

Nelle prime fasi della digitalizzazione del settore industriale si parlava principalmente di sistemi di monitoraggio remoto delle macchine (RMMS): tipicamente prodotti software che, abbinati agli strumenti, consentivano di monitorare le attrezzature e i dispositivi in impianto.

L’avvento dell’Internet of Things nel settore industriale ha spinto l’adozione della raccolta di informazioni basata su sensori, per affrontare i problemi legati principalmente ai tempi di fermo macchina e ai ritardi nella produzione. In questo modo, il monitoraggio della macchina si evolve verso il monitoraggio delle condizioni (condition monitoring), che è la pratica di monitorare i dispositivi, solitamente con sensori esterni, al fine di raccogliere i dati necessari per la diagnosi sullo stato di salute. Per raggiungere questo obiettivo, vengono utilizzati sistemi di acquisizione dati per monitorare tutti i tipi di apparecchiature e dispositivi industriali.

Oggi, oltre al monitoraggio delle condizioni, si stanno sviluppando altri tipi di servizi per rispondere a necessità come la manutenzione preventiva, la misurazione dell’autonomia e dell’operatività dei sistemi, il monitoraggio dell’energia o delle prestazioni dell’impianto; di conseguenza, i responsabili dei processi hanno necessità di una maggior digitalizzazione per ricevere e interpretare tutti i dati necessari.

Ecosistema digitale: il ruolo dell’Internet of Things

La digitalizzazione della produzione collega, tramite il cosiddetto internet delle cose (IoT) persone, dispositivi di processo, macchinari e impianti. Come abbiamo già accennato, un ecosistema digitale consente una maggior disponibilità di dati legati alla produzione: la loro raccolta, archiviazione ed elaborazione fa sì che essi descrivano con precisione il contesto in cui il prodotto viene fabbricato, il processo di fabbricazione, lo stato di salute degli asset di produzione e l’intera rete del valore. L’ecosistema digitale svolge quindi un ruolo cruciale nel consentire una miglior visione dello scenario, finalizzata all’ottimizzazione della produzione da diverse prospettive quali efficienza, disponibilità, qualità del prodotto finale, prestazioni degli asset e così via.

È chiaro, quindi, come l’Internet of Things industriale influenzi ampie porzioni del processo di produzione, e in modo significativo.

La spinta verso un ecosistema produttivo digitale include però la necessità di modelli condivisi, accordi su interfacce e protocolli di comunicazione industriale, e interoperabilità dei dati.

Sensori di numerose tipologie sono già ampiamente utilizzati nell’ambiente di produzione, ma mentre il loro uso diventerà più diffuso, la capacità di connettere e trasmettere dati più velocemente e con una migliore integrità sarà il vero fattore abilitante dell’IIoT.

Ecosistema digitale: il ruolo dei dati e della loro trasmissione

I dati alimentano l’Industria 4.0 e gli ecosistemi digitali. L’analisi dei dati è il prerequisito base per l’implementazione delle applicazioni digitali in impresa.

Man mano che gli ecosistemi digitali si espandono, aumenta anche l’importanza di stabilire forti livelli di sicurezza, supportati da processi trasparenti e integrità dell’origine dei dati. Sistemi di gestione dati che garantiscano la loro integrità possono aiutare le aziende a evitare violazioni e a gestire meglio le interruzioni delle operazioni: questa è la prima preoccupazione legata alla sicurezza dei dati, secondo una ricerca di pwc.

I protocolli e i framework di connettività consentono ai responsabili d’impianto di raccogliere e trasferire dati in modo più rapido e accurato, dai sensori fino al cloud, per l’aggregazione e l’analisi. Gli esempi includono:

  • il protocollo IO-Link, introdotto dai fornitori di sensori;
  • il protocollo OPC UA, che supporta una maggiore interoperabilità e una trasmissione più sicura delle informazioni al cloud.

Ecosistema digitale in impresa: i driver dell’adozione

Di seguito sono riportati i fattori chiave per rendere gli ecosistemi digitali in impresa una realtà sempre più presente e strategica.

1. Connettività e tecnologia

I settori industriali possono generare enormi quantità di dati. La tecnologia per la loro acquisizione e analisi apre a nuove opportunità di ottimizzazione e monetizzazione.

2. Standardizzazione e sicurezza

L’industria ha bisogno di standard comuni per consentire a prodotti, macchine e apparecchiature intelligenti di diversi produttori di interagire senza problemi. Con l’uso industriale del cloud, la sicurezza rimane la principale preoccupazione da superare.

3. Produzione e competitività

L’adozione dell’internet delle cose a livello industriale può accelerare i tassi di produttività in fabbrica, riducendo i tempi di inattività non pianificati e aumentando la disponibilità degli impianti.

In conclusione, l’adozione dell’IoT industriale e degli ecosistemi digitali in impresa ha subito un’accelerazione con l’ingresso delle nuove tecnologie e lo sprint a cui l’emergenza sanitaria ha costretto l’intero settore produttivo.

Secondo un report di IHS Markit, entro il 2030 i dispositivi IoT installati supereranno i 125 miliardi. Gli ecosistemi digitali saranno sempre più fondamentali per l’interpretazione dei dati e un miglior sviluppo degli impianti industriali, nonché delle performance e della competitività aziendale.

Chip, mercato in crescita

chip dispositivo

Qualche mese fa gli esperti prevedevano, per il 2021, un incremento del 12% del volume mondiale di vendite di dispositivi a semiconduttore – chip

Oggi anche i meno ottimisti danno per certa una crescita almeno del 19%.

Con possibilità di ulteriori ritocchi al rialzo. E non c’è un particolare segmento che trascini questa corsa.  Tutte le famiglie di dispositivi superano ogni giorno nuovi record.

I grandi produttori si stanno ancora leccando le ferite: le fermate causate dalla pandemia, i massicci blackout elettrici che hanno condizionato il funzionamento della produzione in Texas, o l’incendio che ha creato problemi a un colosso nipponico.  Con conseguenze sui tempi di consegna che si stanno allungando sempre più.

Per reazione i consumatori di chip sono entrati in panico inondando il mercato di ordini doppi o tripli e innescando una spirale complessa da gestire.

Intanto il ruolo dei semiconduttori come tecnologia abilitante sta diventando sempre più evidente per lo sviluppo di una qualunque economia industriale avanzata.

Proprio per questo la Cina sta puntando sull’autosufficienza pressocché totale, mentre in America Biden ha messo sul tavolo 50 miliardi di dollari, tanto per iniziare, destinati alla ricerca e produzione domestica di microelettronica integrata. Anche i colossi del settore stanno impegnando fior di miliardi per tenere il passo: TSMC e Samsung, per esempio, sono ciascuna poco sotto l’asticella dei 30 miliardi.

I CHIP SONO ALLA BASE DELLO SVILUPPO DI OGNI SOCIETÀ INDUSTRIALE AVANZATA

Un mercato che cresce così velocemente, società che investono a ritmo serrato e governi che puntano con decisione le loro carte sulla tecnologia più avanzata. Ormai i chip sono alla base della creazione di nuovi posti di lavoro, della sicurezza nazionale, del sistema educativo di una nazione, della crescita e dell’innovazione di settori industriali come l’aerospaziale, l’auto, la medicina, le comunicazioni.

AVEVA Unified Learning

AVEVA Unified Learning combina le ultime tecnologie con un solido piano didattico, per fornire un apprendimento esperienziale basato sulle competenze, in modo che gli operatori possano migliorare le proprie prestazioni.


Le persone sono al centro di ogni operazione industriale. Una forza lavoro competente è essenziale per evitare problemi nell’ambito della sicurezza, dell’ambiente o della produzione. Le aziende investono già molto nei corsi di formazione, ma poche ottengono i risultati sperati.

AVEVA Unified Learning fornisce risultati misurabili ed incentrati sulle tue esigenze. Affronta i problemi dalla radice. AVEVA Unified Learning combina le ultime tecnologie con un solido piano didattico, per fornire un apprendimento esperienziale basato sulle competenze, in modo che gli operatori possano migliorare le proprie prestazioni.

AVEVA Unified Learning unisce le tecnologie di formazione in un contesto standardizzato ma personalizzabile. L’approccio integrato massimizza i risultati e il ROI per:

  • Colmare il divario di conoscenza: Trattieni le conoscenze dalla forza lavoro che sta per andare in pensione e trasferiscila ai giovani, riducendo al minimo le risorse necessarie per implementare il training.
  • Eliminare le inconsistenze di performance: Incoraggia gli sforzi di eccellenza operativa, standardizzando training e processi. La tecnologia cloud di AVEVA semplifica l’implementazione di strumenti avanzati come simulatori di training per operatori, ed ambienti di formazione in ​​realtà virtuale.
  • Incoraggiare i risultati ed i cambiamenti di comportamento o di mentalità: Consolida le conoscenze del personale dopo il training iniziale. Assicurati che i lavoratori sappiano far riferimento ai contenuti cruciali quando ne hanno più bisogno.
  • Estendere il valore del digital twin. Sfrutta gli investimenti precedenti in simulazione ed ingegneria, per migliorare le prestazioni dei lavoratori.

Per maggiori informazioni su AVEVA Unified Learning per l’Industria Chimica, visita l’Hub Dedicato (https://hubs.la/H0PhDyD0), dove troverai documenti, video e storie di successo.

ITAL CONTROL METERS: SERIE RHM (DOPPIO TUBO)

Principio di misura


Due bobine forniscono energia ad uno o due tubi ad omega per farli oscillare. Due sensori induttivi posti sulla struttura oscillante generano due onde sinusoidali che in presenza di flusso produrranno una differenza di fase direttamente proporzionale alla portata di massa in transito. Controllando invece la frequenza di oscillazione sarà possibile ottenere anche il valore di densità del fluido in transito.

La tecnologia

  • Fornisce direttamente la portata ponderale senza necessità di compensazioni.
  • Con un solo strumento, oltre alla portata massica, si può ottenere anche la misura di temperatura e densità.
  • Eccellenti precisioni di misura e dinamiche molto estese.
  • Manutenzioni ridotte al minimo.
  • Non risente delle variazioni di densità, viscosità, temperatura e pressione.
  • Limiti: introduce perdite di carico sulla linea ed è piuttosto costoso sulle grosse taglie (> DN 80) e sui materiali speciali.

Lo strumento

Il sensore Rheonik si basa su un progetto tecnico geniale che si differenzia da qualsiasi altro sistema Coriolis presente sul mercato:

In/Out Tubes: disaccoppia i tubi di misura dagli stress della linea aumentando la vita del misuratore. I tubi, convergendo verso il centro dello strumento, scongiurano eventuali disturbi alla misura derivanti da condizioni impiantistiche non sempre ideali.

Torsion Rods: è il cuore del sistema che fornisce l’energia e guida l’oscillazione dei tubi in maniera regolare e priva di deformazioni meccaniche, soprattutto in condizioni di alte pressioni e colpi d’ariete. Consente anche di ottimizzare l’apporto di energia riducendone le perdite, rendendo questo Coriolis il più versatile della categoria.

Mass bars: fornisce stabilità e sostegno all’oscillazione dei tubi di misura e li fa vibrare come un pendolo, il cui peso è concepito a determinare la miglior frequenza di oscillazione del misuratore.

Omega technology: la particolare geometria dei tubi, accentua le deflessioni (macro motion) generate dalle forze di Coriolis per una alta risoluzione e affidabilità di misura.

Tutto quanto sopra descritto, consente realizzazioni di una gamma di strumenti straordinari per portate minime, taglie extra large, pressioni e temperature altissime e materiali speciali.

Le applicazioni

  • Oil & Gas misure alta pressione (chemical injection) e sui separatori
  • Impianti chimici su acidi grazie alle versioni realizzate in materiali speciali
  • Raffineria oli pesanti e bitumi, caricamenti batch precisi anche per impieghi fiscali
  • Impianti pilota e laboratori grazie alla possibilità di misura di portate bassissime
  • Impianti per la produzione di poliuretani
  • Stazioni alimentazione idrogeno e gas liquidi in genere ad elevatissime pressioni

ITAL CONTROL METERS, Oil&Gas: MISURATORI DI PORTATA SPECIALI

RHM misuratore di portata speciale

Nel settore oil&gas relativo sia al greggio che al gas naturale in ambito onshore ed offshore, sono molte le applicazioni che richiedono la misurazione delle portate dei fluidi e quindi misuratori di portata speciali

Ma soprattutto nel settore della perforazione la richiesta degli impianti è indispensabilmente mirata sia alla sicurezza che all’affidabilità in qualsiasi condizione e con poca manutenzione.

Nei pozzi di estrazione è comune l’esigenza di iniezione nel pozzo di fluidi di servizio, in particolare metanolo ma anche acqua e prodotti chimici con varie funzioni specifiche. Quello che c’è da considerare è che molto spesso le portate in gioco sono microscopiche, soprattutto per gli inibitori, quindi su tubazioni di piccolo diametro, da pochi millimetri fino tipicamente a poche decine di centimetri, inoltre molte di queste applicazioni di iniezione sono a pressione estremamente elevata, anche superiore ai 1.000 bar.

L’impianto quindi necessita di:

➤ capacità di misura per piccole portate, in condizione di elevatissime pressioni, utilizzando per i sensori materiali compatibili con fluidi chimicamente aggressivi e con certificazioni ATEX/IECex

➤ affidabilità, precisione e continuità di misura che devono essere garantite nel tempo

PER QUESTE APPLICAZIONI CRITICHE PROPONIAMO DUE SOLUZIONI TECNICHE DIFFERENTI

  • Misuratore di portata di massa ad effetto Coriolis –Rheonik Messtechnik. È uno strumento che non ha eguali per la capacità di misura di portate microscopiche, a partire anche da pochi grammi/min, con tubi di misura realizzati in moltissimi materiali anche speciali (inox, hastelloy, tantalio, duplex, super duplex, monel, inconel, HP160, ed altri ancora), versioni realizzate per funzionare anche oltre i 1.200 bar. Basato sulla misura delle forze di Coriolis questo strumento rileva in tempo reale la portata direttamente in massa del fluido che lo attraversa, indipendentemente dalle sue caratteristiche chimico-fisiche e da pressione e temperatura, fornendo prestazioni di accuratezza anche fino al +/-0,1% del valore misurato (versione “Gold Line”). Il sensore della serie RHM è fornibile in varie taglie, tutte certificate ATEX/IECex per zona 0, 1 e 2 e viene connesso ad un convertitore elettronico montabile sia in campo che anche a distanza, con display locale per la visualizzazione della portata istantanea e totalizzata e per l’interfaccia diagnostico con l’operatore che naturalmente può anche essere effettuato a distanza mediante collegamento seriale con un software dedicato.
  • Misuratore di portata ad ultrasuoni clamp-on – Flexim. Nei casi in cui le portate sono sempre molto piccole ma non microscopiche, come spesso capita ad esempio per l’iniezione di metanolo, quindi in tubazioni di diametro sopra i 6 mm, è possibile impiegare questa tecnica di misura che prevede l’installazione dei trasduttori completamente all’esterno della tubazione, quindi senza nessun contatto con il fluido in transito.
  • Questa soluzione, oltre a non avere limitazioni di pressione di esercizio, ha anche l’enorme vantaggio di garantire sempre la continuità di esercizio dell’impianto, anche durante il montaggio, lo smontaggio o qualsiasi operazione si voglia o debba fare sul misuratore stesso.
  • Anche questo strumento è certificato ATEX/IECex per zona 1 oppure 2 e viene fornito con un convertitore di misura, serie F721 oppure serie F80x, da campo o anche remoto provvisto di display locale e di ogni funzionalità addizionale, oltre che di datalogger a bordo ed interfaccia seriale con diversi protocolli di comunicazione a scelta.
  • Le prestazioni in termini di incertezza di misura sono tipicamente entro +/-1% del valore misurato con ripetibilità entro +/-0,15%.