Digital twin e machine vision: è la quarta rivoluzione industriale

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Grootveld (Robeco): “Il trend globale della produzione digitale è in rapida crescita e, nel suo ambito, la IIoT è quello che corre di più”

La produzione industriale tradizionale sta volgendo al termine. Essa è ormai destinata a diventare più flessibile, sempre più digitale e spesso più vicina ai mercati finali. Parola di Henk Grootveld, head of trends investing equity di Robeco, secondo cui sistemi informatici e sistemi fisici si connetteranno, dando vita a un trend verso una produzione “smart” e più sostenibile. E i driver essenziali dell’Industria 4.0 sono ormai i big data, l’emergere di algoritmi per analizzare questi dati e i progressi in termini di software e hardware.

Tra i trend di crescita di lungo termine determinati da cambiamenti demografici, tecnologici o regolamentari, Grootveld ritiene molto interessante la ‘digitalizzazione della produzione’ attraverso investimenti in società che coniugano tecniche di produzione all’avanguardia all’Industrial Internet of Things (IIoT). “L’industria digitale trasforma la produzione in una serie di sistemi che si auto-adattano, con un ciclo R&S più breve, una maggiore qualità e una riduzione dei costi – spiega l’esperto -. Per esempio, Maserati ha tagliato del 50% il time to market grazie all’IIoT. Adidas sta sperimentando due speed factory che avvicinano la produzione ai consumi locali attraverso la smart production e la stampa 3D; in questo modo, ha abbattuto il time to market per un paio di scarpe da ginnastica da 12-18 mesi a soli 30 giorni”.

Il trend globale della produzione digitale è in rapida crescita e, nel suo ambito, la IIoT è quello in maggior crescita. Il mercato del software IIoT vanta inoltre i maggiori margini nel settore della produzione automatizzata. Ecco perché Grootveld avverte che riuscire a cogliere ed elaborare in tempo reale le informazioni visive è essenziale per la smart production. “La ‘machine vision’, o visione artificiale, trasferisce immagini a un computer permettendo un feedback quasi istantaneo nel processo. Conferisce alle macchine la possibilità di vedere in sede di test nonché fare verifiche online nel corso di tutte le fasi della linea di produzione, anche quelle iniziali, e non solo alla fine, quando il prodotto è già finito – continua l’analisi -. La machine vision si basa su strumenti di illuminazione, lenti, sensori di immagine ed elaborazione visiva. Utilizzata nel settore automobilistico, farmaceutico, della stampa, alimentare, la machine vision è ora in grado non solo di sostituire la visione umana, ma anche di gestire informazioni invisibili all’occhio dell’uomo”. Secondo Credence Research, il mercato della machine vision è destinato a passare da 9 a 15 miliardi di dollari entro il 2022.

Il digital twin è una rappresentazione virtuale di prodotti fisici o processi che possono essere utilizzati per comprendere, prevedere e ottimizzare la performance. “Si tratta di un’altra importante applicazione dell’IIoT che la società di ricerca Gartner ha posto in cima alla lista dei primi 10 trend tecnologici e strategici per il 2019 – aggiunge Grootveld -. Il digital twin mappa il processo fisico di produzione online. Per i motori dei jet, per esempio, non occorre costruire direttamente i modelli per i collaudi: possono essere disegnati e testati sul monitor. Rolls Royce, per esempio, ha dichiarato che prima del ‘digital twin’, numerosi motori venivano danneggiati o andavano distrutti nel collaudo. Ora produce un importante motore sulla scia dei test, e senza dover sacrificare alcun prototipo”.

Grootveld sottolinea che il digital twin può essere utilizzato anche operativamente. “Raccogliendo informazioni dal motore del jet in volo, il computer a terra può effettuare test per vedere come reagirà a una soluzione di risparmio energetico. I dati vengono poi rimandati all’aereo, dove il pilota può adeguare le impostazioni del motore. Secondo i dati di MarketsAndMarkets, il mercato globale del digital twin è destinato a passare da 4 a 36 miliardi di dollari entro il 2025”, spiega.

“Tuttavia – avverte -, come vuole l’’hype cycle’ elaborato da Gartner, le attese riguardanti una nuova tecnologia portano spesso a un ‘picco di aspettative esagerate’, dopo il quale subentra un’ondata di disillusione con il calo del numero di società coinvolte. Una volta che queste tecnologie hanno superato le difficoltà iniziali, alcune si radicheranno e continueranno a crescere lungo la fase della ‘salita dell’illuminazione’ verso un più stabile ‘plateau della produttività’”.

Diversi elementi dell’Industria 4.0 si collocano in fasi diverse di questo hype cycle, secondo Grootveld. La tecnologia di machine learning è attualmente in cima al picco delle aspettative, mentre le automobili a guida autonoma sono già entrate nella fase della ‘disillusione’. Contemporaneamente, i robot industriali hanno raggiunto la fase del plateau, con quattro produttori già in testa a livello mondiale. “Le piattaforme IIoT, offerte attualmente da circa 500 società, hanno appena superato il picco dell’hype cycle. Il numero di società che le hanno in catalogo è destinato a calare ed è difficile prevedere chi sarà il vincitore finale. Per questo motivo, in questa fase del ciclo, occorre investire in un paniere di titoli”, continua.

E’ importante osservare che nessuna società realmente pure-play offre questo genere di tecnologie. Tutte le società di questo mercato sviluppano e offrono piattaforme IIoT e di altro tipo in aggiunta alle attività correnti. Se decidono di smettere di proporle, l’attività principale può tranquillamente proseguire. Quindi le realtà stesse non rischiano di scomparire. “La produzione digitale fornisce agli investitori molteplici opportunità caratterizzate da un trend ancora in fase iniziale. Solo pochi settori hanno registrato progressi significativi lungo la curva della digitalizzazione, che vede come fanalini di coda l’edilizia, l’industria o il food & beverage”, osserva.

“L’introduzione dell’IIoT nelle fabbriche dà luogo a un mercato in crescita, pur essendo di natura ciclica. Dunque, il capex può calare bruscamente in funzione degli sviluppi macroeconomici, come dimostra la controversia commerciale in corso tra Stati Uniti e Cina; il che differenzia sensibilmente il settore industriale, per esempio, dall’industria alimentare per la quale è impossibile immaginare un calo del 10% della domanda nel giro di poche ore”, conclude Grootveld.