IL RUOLO DELLE RISORSE UMANE, DEGLI SKILLS E DELLE COMPETENZE NELLA TRANSIZIONE DIGITALE E COMPETITIVA DELL’INDUSTRIA MANIFATTURIERA: AZIONI DI SOSTEGNO E ACCOMPAGNAMENTO PER AFFRONTARE IL CAMBIAMENTO
Prof Marco TaischPolitecnico di Milano, School of ManagementManufacturing Group
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Industry 4.0 (R)Evolution
Le Tecnologie
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‘Ubiquitous computing names the third wave in computing, just now beginning. First were mainframes, each shared by lots of people. Now we are in the personal computing era, person and machine staring uneasily at each other across the desktop. Next comes ubiquitous computing, or the age of calm technology, when technology recedes into the background of our lives’’ Weiser, 1991 The computer for the 21st century. Scientific American, special issue on communications, computers, and networks
Wireless Sensor Networks
Wearable Technologies
Cloud Computing
RFId
Advanced robotics
Information System
Actuators
Bluetooth
Wi-Fi Sensors
Big Data analitycs
Virtualization
Smart Devices Mobile Devices
Additive Manufacturing
Machine to Machine (M2M)
Cyber Physical Systems (CPS)
Service Oriented Architecture (SOA)
IPv6
Augmented Reality
Human Machine Interface (HMI)
Industrial Analytics Industrial
Internet
Machine to Business (M2B)
Networked Systems
Internet of X
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Stamatis KarnouskosCyber-Physical Systems in manufacturing and production workshopBrussels 30th October 2013
• Dati diventano “materie prime”• Non sono riconosciuti nello stato
patrimoniale
Big Data
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Evoluzione incrementale
Real/virtualproduc0onplantCPPR–CyberPhysicalProduc0onResource
CPSenabledproduc0onresources
CPPR3
Enterprisenetwork(office)
App1 App3 App1 App2 App5 App2 App5
User/ProcessX User/ProcessY User/ProcessZ
StandardProduc0onequipmentAddi0onalcontrol
intelligence
+encapsula0on
MOS–ManufacturingOpera0ngSystemApp1 App2
App3 App4
App5 App…
ManufacturingServiceBus/Real0me/IndustrialMiddleware(Shopfloor)
M-Appsareaggregatedandcustomizedbasedonuserandbusiness
needs
Existing Monolytic
Applications (e.g. ERP, MES,
…)
Interface Layer
Migra0onfromMESworld
Migra0onfromStandardEquipmentsWorld
M-AppsStore
ManufacturingWorkspace
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Cognitive Automation
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TUTTO BELLO MA…ORGANIZZAZIONE E COMPETENZE?
Digital divide delle PMI
DIGITAL DIVIDE:La crescente velocità del cambiamento tecnologico incentiva una conseguente rapidità di trasformazione, a velocità altrettanto crescente, la quale, se non colta, porta ad un divario digitale e tecnologico compromettendone la capacità produttiva e innescando, quindi, un fenomeno di esclusione dal quadro macro-economico del mondo manifatturiero
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Operatore 4.0
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Skill aggiuntive (alcune)TECNOLOGIE “ACCRESCITIVE”Utilizzo di occhiali per realtà virtuale ed aumentataUtilizzo di esoscheletri e altri dispositive indossabiliUtilizzo di applicazioni per aumentare le capacità sensoriali, fisiche e cognitive TECNOLOGIE DI IT-OTCapacità digitali di baseUtilizzo e interazione con robot collaborativiUtilizzo e interazione con sistemi e sensoriCapacità di utilizzare applicazioni per il monitoraggio e il controllo delle attività TECNOLOGIE DI PROCESSOAdditive manufacturing
ALTRECapacità di interpretare dati quantitativi e grafici (KPIs).Capacità di interpretare modelli digitali 3D
Operatore 4.0
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Manutentori 4.0
SUPERVISORE REMOTO controllo e manutenzione remoto delle macchine nel mondo
MANUTENTORE SUL CAMPO capacità di interagire con wearable technolgies capacità di reperire informazioni velocemente dal database
MAINTENANCE DATA ARCHITECT sapere progettare il sistema di manutenzione (dove mettere i sensori, impostare i flussi di info e definire i destinatari dei dati) strategia di aggregazione dati fluide capacità creare un modello di dati e adatto al contesto e al cliente/utilizzatore
SERVICE MANAGER 4.0 creare valore dai dati
Statistica Elettronica Sistemistica Fisica Organizzazione Statistica Evolutiva Predictive Vs Regressioni Storiche Ingegneria Industriale Meccatronica
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Operatore Logistica 4.0
• Saper utilizzare strumenti indossabili quali Augmented Reality, smartwatch, vision picking, etc.
• Saper utilizzare App e interfacce per la
gestione del magazzino in real-time
• Capacità di supervisionare e interagire con robot adattivi e veicoli self-driving connessi
• Capacità di risolvere problemi
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Supply Chain Manager 4.0 COMPUTER SCIENCE E DATA MANAGEMENT• Capacità di analizzare dati in autonomia con linguaggi di programmazione (es. R, Python,
Matlab..)• Capacità di gestione e armonizzazione del flusso di dati proveniente dall'intera Supply
Chain• Competenze nell'ambito di Analisi dei Social e Web Sentiment
SOFTWARE/PIATTAFORME• Conoscenza di architetture e piattaforme Cloud di collaborazione• Conoscenza di piattaforme IoT• Conoscenza di sensoristica IoT
• Competenze nell'ambito della Cyber Security e nella gestione di dati sensibili
• Capacità di prevedere scenari futuri mediante l'uso di software di simulazione
• Capacità di utilizzo di software per progettare e mappare i processi aziendali
INNOVAZIONE• Conoscenze nell'ambito dell'Artificial Intelligence
• Capacità di adattare rapidamente le innovazioni tecnologiche al proprio business• Conoscenza delle tecniche di Virtual Design per i processi aziendali• Competenze nell'ambito della digitalizzazione dei processi
ALTRO• Capacità di gestire in real time le risorse umane• Capacità di collaborare con altri soggetti (anche esterni all'azienda)Prof. Marco Taisch – School of Management – Manufacturing Group
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Operations Manager 4.0
MIGLIORAMENTO DEI PROCESSI• Capacità di gestire e fare implementare roadmap tecnologica orientata alla generazione di
valore (lean)• Capacità di snellire processi con attenzione alla digitalizzazione del processo
• Capacità di introdurre flessibilità quando necessario nella gestione del processo
ANALISI DEI DATI, MODELLAZIONE, SIMULAZIONE• Capacità di comprendere e utilizzare modelli matematici• Capacità analisi "scenari" per preparare possibili interventi a seconda della situazione
(simulazioni, classificatori, etc.)• Capacità di selezione e utilizzo delle analitiche industriali • Capacità di leggere e creare valore dai dati
GESTIONE DI RISORSE "SMART"
• Capacità di gestione real time risorse umane (utilizzatori di wearable devices, AR, VR)) • Capacità di gestire linee/celle manuali/robotizzate/collaborative• Capacità di gestire innovazioni tecnologiche con implicazioni privacy, cybersecurity,
sicurezza, legali• Capacità di comprendere e trarre vantaggio da architetture IT-OT, sensori, comunicazione,
flusso dei dati, cloud, standard
• Capacità di interfacciarsi con sistemi di Knowledge Management e di reporting complessi
ALTRO• Capacità di guida al problem solving strutturato (multi-objective, multi-stakeholder)
• Capacità di coinvolgere e dialogare con i sindacati per introduzione tecnologieProf. Marco Taisch – School of Management – Manufacturing Group Politecnico di Milano | copyright
CxO/Entrepreneur 4.0
• Conoscere e comprendere i trend tecnologici relativi a Industria 4.0 e i cambiamenti nel contesto competitivo
• Capacità di definire e implementare nuovi
modelli di business e strategie basate su Industria 4.0
• Capacità di valutare la maturità digitale
della propria azienda e progettare piani di migrazione per prodotti-servizi, piattaforme, processi, competenze, performance, partner.
• Capacità di stringere relazioni e alleanze
con i diversi stakeholder dell’ecosistema Industria 4.0
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Piano nazionale Industria 4.0 2017-2020 Direttrici strategiche di intervento
Direttrici chiave
Competenze Infrastrutture abilitanti
Investimenti innovativi
Strumenti pubblici di supporto
Direttrici di accompagnamento
• Incentivare gli investimenti privati su tecnologie e beni I4.0
• Aumentare la spesa privata in Ricerca, Sviluppo e Innovazione
• Rafforzare la finanza a supporto di I4.0, VC e start-up
• Diffondere la cultura I4.0 attraverso Scuola Digitale e Alternanza Scuola Lavoro
• Sviluppare le competenze I4.0 attraverso percorsi Universitari e Istituti Tecnici Superiori dedicati
• Finanziare la ricerca I4.0 potenziando i Cluster e i dottorati
• Creare Competence Center e Digital Innovation Hub
• Assicurare adeguate infrastrutture di rete (Piano Banda Ultra Larga)
• Collaborare alla definizione di standard e criteri di interoperabilità IoT
• Garantire gli investimenti privati
• Supportare i grandi investimenti innovativi
• Rafforzare e innovare il presidio di mercati internazionali
• Supportare lo scambio salario-produttività attraverso la contrattazione decentrata aziendale
• Sensibilizzare sull’importanza dell'I4.0 e creare la governance pubblico privata Governance e awareness
Fonte: Cabina di Regia Industria 4.0
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Piano nazionale Industria 4.0 2017-2020 Obiettivi
+10 €Mld incremento investimenti privati da 80 a 90 €Mld
nel 2017 +11,3 €Mld
di spesa privata in R&S&I con maggiore focus su
tecnologie I4.0 nel periodo 2017-2020 +2,6 €Mld
volume investimenti privati early stage mobilitati nel
periodo 2017 – 2020
100% delle aziende italiane
coperte a 30Mbps entro il 2020
50% delle aziende italiane coperte
a 100Mbps entro il 2020
6 consorzi in ambito standard IoT presidiati in aggiunta ai
tavoli istituzionali a partire dal 2017
200.000 studenti universitari e
3.000 manager specializzati su temi I4.0
+100% studenti iscritti ad Istituti
Tecnici Superiori su temi I4.0 ~1.400
dottorati di ricerca con focus su I4.0 (vs. ~5.000 previsti
nel PNR)
Competence Center nazionali
+0,9 €Mld Riforma e rifinanziamento per il 2017 del Fondo Centrale di
Garanzia
+1 €Mld Contratti di sviluppo
focalizzati su investimenti I4.0
+0,1 €Mld Forte investimento su catene
digitali di vendita (Piano Made in Italy)
Scambio salario – produttività
tramite incremento RAL e limite massimo agevolabile
Direttrici chiave
Competenze Infrastrutture abilitanti
Investimenti innovativi
Strumenti pubblici di supporto
Direttrici di accompagnamento
Fonte: Cabina di Regia Industria 4.0
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Digital Innovation Hub Caratteristiche: • Selezionati DIH pivotando su sedi Confindustria e R.E TE. Imprese Italia sul territorio
• Ponte tra imprese, ricerca e finanza
Mission: • Sensibilizzazione delle imprese su opportunità esistenti in ambito I4.0
• Supporto nelle attività di pianificazione di investimenti innovativi
• Indirizzamento verso Competence Center I4.0
• Supporto per l'accesso a strumenti di finanziamento pubblico e privato
• Servizio di mentoring alle imprese • Interazione con DIH europei
PMI
Competence Center I4.0 Caratteristiche: • Pochi e selezionati Competence Center nazionali
• Forte coinvolgimento di poli universitari di eccellenza e grandi player privati
• Contribuzione di stakeholder chiave (e.g. centri di ricerca, start-up,..)
• Polarizzazione dei centri su ambiti tecnologici specifici e complementari
• Modello giuridico e competenze manageriali adeguate
Mission: • Formazione e awareness su I4.0 • Live demo su nuove tecnologie e accesso a best practice in ambito I4.0
• Advisory tecnologica per PMI su I4.0 • Lancio ed accelerazione di progetti innovativi e di sviluppo tecnologico
• Supporto alla sperimentazione e produzione "in vivo" di nuove tecnologie I4.0
• Coordinamento con centri di competenza europei
Università Governo e Istituzioni Pubbliche
Start-up
Cluster Associazioni di categoria
Player industriali
Incubatori
Investitori
Centri di Ricerca
CC
CC CC
Fonte: MIUR
Competenze: Digital Innovation Hub e Competence Center I4.0
PercorsiExecu0veinManufacturingManagement
Industria4.0
1°EdizioneAprile–Dicembre2017
INDUSTRIA 4.0: DA DOVE PARTIRE?TOOL DI ANALISI DELLA MATURITA’ DIGITALE
E’ un tool innovativo utilizzato per analizzare lo stato attuale delle pratiche di un’azienda manifatturiera per capire quanto è pronta a diventare digitale e, sulla base dei punti di forza e di debolezza individuati, quali opportunità può cogliere
Stakeholders:• Production manager; • Asset manager;• Quality manager;• Product engineering manager;• Process engineering manager;• Operations manager;• Logistics manager;• IT manager
Digital Readiness Assessment Maturity Model
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C1.1 QUOTE A1.1 CONCEPTA1.2
REQUIREMENTS & PRODUCT PLANNING
A1DESIGN &
ENGINEERINGA1.3 PRODUCT
DESIGN & ENGINEERING
A1.4 PLANT DESIGN &
ENGINEERING
A2.1 PRODUCTION PLANNING
A2.2 PRODUCTION SCHEDULING
A2PRODUCTION MANAGEMENT
A2.3 PRODUCTION EXECUTION
A2.4 PRODUCTION MONITORING &
CONTROL
A3.2 QUALITY MANAGEMENT
IN PRODUCTION
A3 QUALITY
MANAGEMENTA3.1 PRODUCT
TESTING
A4.2 MAINTENANCE
PLANNING
A4 MAINTENANCE MANAGEMENT
A4.1 MAINTENANCE ENGINEERING
A4.3 MAINTENANCE
EXECUTION
A4.4 MAINTENANCE MONITORING &
CONTROL
C5.1 INBOUND LOGISTICS
A5.1 INTERNAL LOGISTICS
C5.2 OUBOUND LOGISTICS
A5 LOGISTICS
MANAGEMENT
B A C K B O N E
Processi analizzati
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It comprehends information regarding how the processes are
carried out within the company
It comprehends information regarding how a process is monitored and controlled
It comprehends information regarding the ICT systems, hardware and/or software, used in support of the processes
It comprehends information regarding organizational aspects of the processes
How much the systems supporting the processes are standardized and integrated?
Howmuchtheprocessisautoma0zed?
Withwhichsystems,ifthereareany,dataareretrievedandhowtheyarestored?
Whatareresponsibili0eswithintheprocess?
Howmuchisthecollabora0onamongtheprocesses?
How decision making is carried out within a process and how it is supported by feedback about the process?
Howperformancesofprocessesareretrievedandusedforanalysis?
Howmuchistheabilityofaprocesstoreconfigureitselfa^erchangeshaveoccurred?
Howmuchtheprocesstendstowardscon0nuousimprovement?
What are the methods used to perform a process?
What is the operating mode of a process?
How much is the level of standardization of the process?
How information is tracked and used, within a process?
How much is the level of integration with the other processes?
Monitoring & Control Technology
Process Organization
Dimensioni di analisi considerate
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Maturity Level 1INITIAL
Maturity Level 2MANAGED
Maturity Level 3DEFINED
Maturity Level 4INTEGRATED AND INTEROPERABLE
Maturity Level 5DIGITAL ORIENTED
Poorly controlled processes
Reactive process management
Lack of organizational and technical tools
ML 1
Partially planned processes
Choices driven by the experience of the planner
ML 2
Implementation of good practices
Gaps/Lacks of integration and interoperability
ML 3
Fully planned and implemented processes
Common and shared standardization
Best practices (organization and technologies)
ML 4
Digital oriented processes
High potential growth organization
Fast, robust and secure information exchange
ML 5
Livelli di maturità
Esempidicara_eris0cheassociateaciascunlivellodimaturità
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