trasformazione digitale secondo siemens: soluzioni e casi … · 2020. 12. 19. · acquisizione...

Trasformazione digitale secondoSIEMENS: soluzioni e casi aziendali

WEBINAR INDUSTRIA 4.0 - incentivi e soluzioni perl'innovazione delle imprese

Giuseppe Biffi18 dicembre 2020

Unrestricted | © Siemens 2020 | Giuseppe Biffi | DI S-DE

Unrestricted | © Siemens 2020 | Giuseppe Biffi | RC IT DI-S-DE

Serving society while doing successful and profitablebusiness is at the heart of Siemens’ strategy

295,000employees1

€58.5 bnin revenue2

€5.6 bnin net income3

14.4%adjusted EBITA marginfor the IndustrialBusinesses2

1 Continuing operations as of September 30, 2019 (excluding Siemens Energy) | 2 Continuing operations for fiscal 2019 (excluding Siemens Energy | 3 For fiscal 2019

A new chapter in the history of Siemens AGCompany setup as of October 1, 2020

Unrestricted | © Siemens 2020 | Giuseppe Biffi | RC IT DI-S-DE

1 Publicly listed subsidiary of Siemens; Siemens Healthineers with its own setup for Countries and Service & Governance

BusinessesSmartInfrastructure

DigitalIndustries Mobility

PortfolioCompanies

SiemensHealthineers1

SiemensAdvanta

Service & Governance

Countries

Siemens has been shaping industrial revolutionsever since its founding

Unrestricted | © Siemens 2020

Industrie 1.0

Industrie 3.0

Industrie 4.0

Industrie 2.0

Digitalization –Cyberphysical systems

Electrification –Introduction of the assembly line

Steam power –Shift from manual tomechanical production

Electronics and IT –Automation of production

Founding of Siemens

Digital portfolio and innovation


€10 billioninvested in digital companies inthe past 10 years1

20MindSphere ApplicationCenters set up globally 1

Top 10Siemens is one of the top 10Software companies1

~530digital offerings1

~1/3of all new patent applications arein digital technologies2

~40,000Employees in digital jobsat Siemens3

4.05.7

+40%

FY 2014 FY 2019

Expenditures for research anddevelopment in billions of €

All figures including Siemens Energy

The areas our research and development is focusing on

Unrestricted | © Siemens 2020 | Ottobre 2020

Additivemanufacturing

Autonomousrobotics

Blockchainapplications

Connected(e)mobility

IIOT, Connectivityand edge

Cybersecurity Data analytics,Artificialintelligence

Distributed energysystems

Energy storage Future ofautomation

Materials Power electronics Simulation anddigital twins

Software systemsand processes

Combinare il mondo “reale” con il mondo “virtuale”

Realworld

Virtualworld

Performance data

Realize and optimize

Digital Twin del Prodotto

Virtualproduct

Progettare, simulare e convalidareprodotti in modo digitale, dal punto divista meccanico e multifisico,elettronico e software

Digital Twindel Prodotto

Digital Twin della Produzione

Virtualproduct


Pianificare, simulare, prevedereed ottimizzare la produzione inmodo digitale attraverso lagenerazione del codice PLC edil Virtual Commissioning.

Virtualproduction

Digital Twindella Produzione

Produzione Reale

Virtualproduct



Produzione efficientee sicura con TotallyIntegrated Automation.Virtual

productionReal

productionAutomation

Digital Twin delle Prestazioni

Virtualproduct



Realproduct

Digital Twindelle Prestazioni

Collaboration platform

RealproductionAutomation

Virtualproduction

Monitoraggio continuo dei datiin tempo reale e connessioneal cloud

Posizionamento delle principali Soluzioni di SimulazioneFasi dell’Ingegneria Vs. Livello di Dettaglio

Fasi dell’ingegneria

Live

llo d

i Det

tagl

io

Bass

oM

edio

Alto

Tecnomatix®Plant Simulation

NX MechatronicsConcept Designer

Simcenter™

Progettazione e SviluppoProdotto

Pianificazione & Ingegnerizzazionedella Produzione Commissioning / Operations

Engineering

Il Virtual Commissioning abilita il lavoro parallelo……e quindi un Time-to-market più breve

Progettazione

Time to Market

Concept Progettazioneelettrica

AutomazioneProgettazionemeccanica

CostruzioneCommissioning ProduzioneAutomazione

Progettazionemeccanica

VC

Time to marketpiù breve

Il costo degli errori nel ciclo di vita dei prodotti

Six Sigma/Quality RuleRule of tens

"The rule of tens says thaterror-related costs for anunidentified error increase by afactor of 10 from one value-added level to the next. Theearlier a error is identified andcorrected, the cheaper this isfor the organization. (…)"

ConclusioneLa qualità dello sviluppo deve essere incrementata il prima possibile!

Cos

tope

r erro

re

Product life cycle

Pianificazione Sviluppo Avviamento Esercizio

€1€10

€100

€1000Fino al 99% diriduzione deicosti per errore

Star CCM+

An integrated multiphysics solutionfor the digital product

Fluid dynamics, Multiphase flows,Reacting flows, Solid mechanics,Particle flows, Rheology,Electrochemistry, Electromagnetics,Aero-acoustics, Fluid-structure,interaction, Conjugate heat transfer

MechatronicConcept Designer+ TIA Portal

Simulazione meccatronica e parallelengineering per macchine edimpianti• Analisi interferenza meccanica• Analisi cicli di lavoro• Gravità, attriti, inerzia

Linea di confezionamento completa

• Più sistemi di simulazione incascata

• Output di una macchina alimentala successiva

• Interruzioni su una stazioneimpattano sulla linea intera

• Modello 3D da CAD

• Forza di gravità, inerzie

• Attrito, interferenze meccaniche













Plant Simulation

Simulazione di flussi su interiimpianti di produzione

• Ottimizzazione dell’impianto infase di progettazione

• What-if analysis senza interferirecon la produzione

• Consumo energetico dimacchinari e trasportatori

• Impiego risorse

Oltre la progettazioneUlteriori utilizzi del digital twin

ü Pre venditaü Plant co-creationü Modificaü Trainingü Assistenzaü Marketing

Problema:migliorare l’efficienza energetica dell’impiantodi tostatura.

Soluzione:Simulazione multi fisica mediante modella-zione della tostatrice e dei chicchi di caffè.Studio di alternative progettuali in modovirtuale evitando eccessivi costi con prototipid’impianto

Benefici:Riduzione dei tempi e costi di sviluppo.Riduzione dei consumi energetici delbruciatore.

In collaborazione con:

Problema:Assicurare le prestazioni delle macchineconformemente al contratto di vendita.Verificare i tempi ciclo prima dellarealizzazione fisica di un prototipo

Soluzione:Realizzazione del digital twin della macchinacompreso del robot, integrazione delletecnologie digitali di terze parti

Benefici:Certezza dei risultati, efficacia in fase diprevendita della macchina.

Problema:valutare la producibilità di una nuova bottiglia- La linea di confezionamento attuale può

gestirne la forma?- Cosa accade quando le bottiglie

confluiscono in un buffer? E quando neescono?

- Come si comportano quando il nastro siarresta per un’emergenza?

Soluzione:Realizzare un digital twin della bottiglia edella linea. Simulare la produzione

Benefici:valutazione oggettiva di una situazioneproduttiva.

Problema:come realizzare l’ampliamento di un repartoproduttivo:• Quali sono le potenzialità della CELLA A nel

soddisfare i flussi?• Studio del flusso spedizione• Studio della movimentazione primo piano

Soluzione:Simulazione dinamica di un intero impiantoproduttivo.

Benefici:Riduzione dei tempi di progettazione. Certezzadei risultati

In collaborazione con:

Understand thevalue of IoT foryour business

Gain experience byimplementing a

simple IoT use case

Get transparencyabout what your

Things are doing

Gain new insights toimprove your products,

production, services etc.

Win new customergroups and stay

competitive

Digital maturity is the foundation to monetize IoT andsuccessfully realize new business models

Network impact1 – 6 Maturity level

Generate value throughnetwork effects based on

own eco-system

Digitalmaturity New IoT based

business models

Internallearning phase

1

2

3

4

5

6

Transform BusinessDiscover InsightsExplore Data

Foundation

Cloud level

Edge level

Field level

SCADA CLOUD COMPUTING EDGE COMPUTING

INDUSTRIAL IoT

Sistema SCADA

LOCAL SUPERVISION IoT PLATFORM

Centralized data and intelligence

Local machine supervision

Event Driven

Low flexibility

Data Driven

High flexibility

Digitalization – Why a cloud-based IoT Platform?

Industrial Identification

Field

Control

Operations

ERP

Manufacturing Execution System

SCADA System

Enterprise Resource Planning

Management

Controller HMI IPC IndustrialCommunication

Motion Control CNC

PowerSupplyand distribution

Distribute I/O Drive System Industrial Controls

TIA PORTAL

RUNTIME

SVILUPPO

CONFIGURAZIONE

IIoT - Where is the Cloud?

MindSphere Architecture

Connectivity

Platform

Apps

Che cos’è Edge Computing?Il vettore tecnologico per l’ Industrial Internet Of Things

EdgeComputing

Shifting dellefunzionalità

L’ Internet Of Things, per essere efficace nell’industrianecessita di una infrastruttura completa:

Edge Computingè una tecnica informatica che avvicina il calcolo el'archiviazione ai dispositivi e alle macchine, dove idati vengono prodotti.

Industrial Edge, in connessione con i servizi Cloud,può offrire la soluzione migliore per il futuro.

Strategie di ComputingLa situazione di oggi

Local Computing

Cloud

Client

Factory

MachineMachine

Caratteristiche

Proprietà locale dei dati

Update OS / Patch Sicurezza

Bassa Latenza

Indipendenza da rete Internet

Dati e Intelligenza Centralizzati

Gestione Centralizzata dei Device

Configurazione della Sicurezza

Integrazione nuovo Software

Versioning e Update Applicazioni

Cloud Computing

Workstation

Factory

MachineMachine

Integrata Non presente / Implementazione Manuale

Scalabilità su Plant multipli

Siemens è l'unica azienda in grado di creare un integrazione IT nello shop-floorabilitando TIA ed Industrial Edge

SiemensIndustrialEdgeÈ progettato per scopiindustriali e soddisfa leesigenze dei clienti intermini di capacità dielaborazione dei dati intotale privacy e conoperazione locale.Industrial Edge si integra almeglio nel mondo IT e OTanche grazie alla recenteacquisizione Pixeom neldominio di Siemens

Unrestricted © Siemens AG 2020 Siemens RC-IT DI FA AS

Unrestricted © Siemens 2020

Distribuisci e scala ilsoftware senza limitigrazie alla tecnologiaDocker container

Gestisci dispositivi esoftware centralmenteon-premise o conservizio Cloud

Controllacompletamentedispositivi e datidallo shop-floor alcloud in sicurezza

Raccogli, analizza,archivia e inoltra idati di produzionenel modo piùsemplice e affidabile

Problema:Ridurre lo stress sulla pipeline che erogail cioccolato.

Soluzione:Monitoraggio avviamenti e coppia erogatadalle pompe basato su cloud (Mindsphere)• Informazione in tempo reale del

funzionamento delle pompe• Rilevamento e registrazione anomalie• Reportistica settimanale per manutenzione

e produzione

Benefici:Trasparenza sulle operazioni, visibilità sullaproduzione.In collaborazione con:

Problema:Supervisionare da remoto la qualità dellaproduzione di pasta

Soluzione:Acquisizione dei dati attraverso IIOT e lapiattaforma Mindsphere che offre inoltre lapossibilità di accedere ad algoritmi di analisistatistica per meglio interpretare i trenddell’impianto e visualizzarli grazie a sempliciinterfacce dashboard.

Benefici:Sfruttamento dei dati provenienti dalle macchineper ottenere informazioni puntuali sul processo diproduzione, e renderle accessibili a distanza permigliorare le performance produttive dell’interoprocesso.

Problema:Monitorare variabili critiche di macchina aifini della manutenzione predittiva e dellatrasparenza dei dati per il cliente.

Soluzione:• Connessione di S7-1500 con FB• Utilizzo dell’APP Fleet Manager per

monitoraggio: temperature motori ecuscinetti, velocità della pressa, statogenerale, allarmi, produttività oraria.

Benefici:

• Monitoraggio remoto Plug & Play• No acquisto, installazione e

manutenzione di soluzioni custom.• Miglioramento dell’efficienza• Ottimizzazione del service

Unrestricted | © Siemens 2020 | Giuseppe Biffi | DI S-DE

AI è la capacità di un sistema:

interpretare correttamente i dati esterni (ad es.conoscere la differenza tra una persona eun'ombra)

imparare da tali dati (ad es. che va bene guidaresulle ombre ma non sulle persone)

utilizzare tali apprendimenti per raggiungereobiettivi e compiti specifici attraverso l'adattamentoflessibile. (ad es. guidare un veicolo)

Più in generale, una AI è in grado di svolgerecompiti complessi che in passato richiedevanol’intervento dell’uomo

“

Ambiti applicativi

40

• Generative design

• Riconoscimento e classificazione

• Network security

• Robot handling

• Natural Language recognition

• Data analytics for quality control

• …

courtesy of Siemens

Presso Siemens EWK(Electronics WorksAmberg), l’intelligenzaartificiale si stadimostrando di estremaefficacia nel controlloqualità dei circuiti stampati

Un caso reale: AI + Industrial Edge + IIoT

Assicurare 99.9989%built in quality

Qualità

Aumentare laproduttività senza aumentarecosti e investimenti

Efficienza

X-RAY: Collo di bottiglia inproduzione

! Criticità



Assemblyline

X-RAY

Cloud

AI2

NO X-RAY

3EdgeDevice AI1

courtesy of Siemens

22/05/2020Unrestricted

Riduzione X-Ray test30%

Quality rate100%

Riduzioneinvestimenti

€500,000


In sintesi:

- Tecnologie disponibili oggi per tuttele aziende, anche PMI

- Pensa in grande, parti in piccolo

- Affidati a partner con esperienza

- Inizia da qui: #HowToMakeIt

Unrestricted | © Siemens 2020 | Oktober 2020

trasformazione digitale secondo siemens: soluzioni e casi … · 2020. 12. 19. · acquisizione...

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