Transformarea digitală în mediul industrial (aşa-numitul fenomen Industry 4.0) nu înseamnă altceva decât inter-relaţionarea dintre sistemele informatice şi cele fizice într-un cadru industrial. Această relaţionare face o punte între universurile fizic şi cel digital, dar şi facilitează colectarea de date digitale de la dispozitive şi procese fizice, precum şi utilizarea acestor date în procese de automatizare şi optimizare.
În acest context, noile tehnologii de tip Industrial Internet of Things (IIoT) sunt folosite la colectarea şi procesarea unor volume mari de fluxuri de date de mare viteză, simultan cu automatizarea operaţiunilor şi a proceselor de pe lanţul de aprovizionare-desfacere. După ce a depăşit de ceva vreme statutul de termen la modă, IIoT a ajuns să genereze adevărate studii de caz cu rezultate legate de profitabilitate incluse şi să depăşească, din acest punct de vedere, IoT în zona de consumer. Mai mult, unele rapoarte emise de firme consacrate de consultanţă susţin că IIoT ar putea ajunge să genereze venituri de peste 14.000 de miliarde USD în economia globală până în 2030.
Toate acestea reprezintă temeiul pentru care Allied Telesis, una din cele mai importante firme globale din zona de networking inteligent, a început să dezvolte studii de caz de utilizare cu succes a tehnologiilor IIoT. Unul din aceste studii de caz se leagă, de pildă, de flexibilitatea automatizărilor industriale. De ce? Automatizarea industrială se bazează pe tehnologii operaţionale precum PLC, SCADA şi DCS, tehnologii care formează sisteme în general inflexibile şi care nu permit schimbarea facilă a configurărilor. Ei bine, IIoT facilitează în acest caz convergenţa dintre OT şi IT şi permite reconfigurarea proceselor de automatizare industrială pe baza instrumentelor digitale în unităţi mai mici de timp. Practic, reconfigurarea echipamentelor are loc acum la nivelul digital al sistemelor, motiv pentru care implementările IIoT sunt deja folosite în mod extensiv pentru a sprijini modelele de optimizare în masă a producţiei.
O altă instanţă documentată de utilizare de succes a IIoT este mentenanţa predictivă. Mentenanţa predictivă reprezintă cea mai nouă viziune industrială legată de mentenanţă. Practic, maşinile sunt capabile să prevadă şi să anticipeze singure momentele de cădere prin calcularea cu precizie a unor parametri. Tehnologiile IIoT colectează şi consolidează seturi de date legate de starea echipamentelor, cum ar fi datele de analiză acustică, datele din imagini termice, date legate de analiza lubrifianţilor folosiţi , ş.a.m.d. Cu ajutorul Big Data se extrag informaţii relevante legate de starea operaţională a echipamentului, inclusiv cursuri semnnificative de degradare. Iar dacă e vorba de echipamente scumpe, o astfel de investiţie înseamnă o amortizare cât se poate de rapidă şi de eficientă.
O altă instanţă este aceea a colectării de volume mari de date legate de procesele industriale prin intermediul IIoT, care apoi sunt interpretate prin Big Data. Astfel se asigură o detectare precisă a problemelor calitative în perioade diverse de timp. Se aduc astfel la adevărata lor valoare discipline manageriale precum Total Quality Management şi Zero Defect Manufacturing.
Nu în ultimul rând, IIoT permite acum optimizarea eficientă a lanţurilor de aprovizionare—desfacere. Asta deoarece tehnologiile IIoT interconectează dispozitivele operaţionale, sistemele IT pentru afaceri şi sistemele fizice şi digitale de la toate părţile de pe parcursul lanţului, permiţând simultan fluxuri continue de informaţii între entităţile de producţie, entităţile logistice, clienţi şi alte entităţi. Toate acestea sunt mai bine informate asupra evenimentelor importante petrecute de-a lungul lanţului, cum ar fi plasarea unor comenzi critice, întârzieri în livrarea de materiale, căderi ale echipamentelor de producţie care generează întreruperi de fluxuri, disponibilitatea produselor finalizate, nivelurile de stocuri existente şi multe altele. Astfel de informaţii culese sunt folosite pentru obţinerea de optimizări ale producţiei, cererii şi timpilor de livrare, ceea ce conduce la diverse beneficii majore precum minimizarea stocurilor, reducerea nivelurilor de deşeuri şi producţia apropiată de cererea în timp real.
