Come l’Industria 4.0 nell’automotive può ridurre gli sprechi ben oltre la linea di produzione

Il concetto di auto e taxi a guida autonoma è sulle prime pagine da decenni. Alcuni progressi ci sono stati, ma la realtà è che la guida completamente autonoma per l’automobilista medio non è ancora dietro l’angolo. Tuttavia, nel settore dei macchinari per usi professionali, l’adozione dell’automazione e della guida autonoma è molto più avanzata. Parliamo di trattori agricoli, mietitrebbie, mezzi per la movimentazione in magazzino, macchine edili e altri veicoli da lavoro fuoristrada.

Guidare il futuro

Se non fosse per il fatto che mietitrebbie e trattori ad alta potenza costano anche più di mezzo milione di dollari, alcune aziende agricole non avrebbero nemmeno bisogno di un operatore in cabina per arare, seminare, irrorare e raccogliere. I sistemi di guida automatica e assistita sono ormai di serie sulle macchine agricole di fascia alta più recenti. Esistono anche soluzioni aftermarket e OEM per installare questi sistemi su macchine più vecchie o acquistate senza guida automatica. La semina e la raccolta di precisione possono raggiungere un’accuratezza di 2,5 centimetri grazie al GNSS (Global Navigation Satellite System). In agricoltura, la velocità del mezzo e l’inclinazione del trattore, calcolate insieme al profilo irregolare del terreno, vengono integrate dal sistema GNSS per un’operazione precisa.

Saltare delle porzioni o sovrapporsi può costare migliaia di euro in carburante e produttività nel corso degli anni. Le mappe di guida di un trattore o di una mietitrebbia possono alternare le file per ridurre le inefficienze causate dai rallentamenti a fine campo e dai raggi di svolta più ampi. Si possono così diminuire i passaggi totali e ottimizzare la mappa più efficiente per la semina.

Questi sistemi di guida automatica si integrano con altre pratiche agricole di precisione. La distribuzione a dosaggio variabile (Variable Rate Application - VRA) è una tecnologia che adatta la quantità di semi, fertilizzanti e pesticidi in base alle esigenze specifiche di ogni area. Ogni metro quadrato del campo riceve esattamente ciò di cui ha bisogno, riducendo i costi, migliorando l’efficienza e aumentando le rese.

Automazione al volante

Oggi l’automazione è davvero al comando, in senso letterale, in settori come l’agricoltura, la logistica e l’edilizia. Ma questa trasformazione non riguarda solo i campi coltivati—è parte di un’evoluzione più ampia: la cosiddetta Industria 4.0. Si tratta della convergenza tra tecnologie digitali (come IoT, intelligenza artificiale, cloud computing, machine learning e analisi in tempo reale) e i processi produttivi tradizionali. L’obiettivo? Rendere le operazioni più intelligenti, rapide e connesse.

Credo fermamente che questa trasformazione basata sui dati—che permette a produttori automotive, costruttori di macchine agricole e aziende industriali di integrare intelligenza digitale in ogni area del business—non sia più un’opzione, ma una necessità. Conosco ad esempio un grande produttore di succo d’arancia che ha digitalizzato completamente le operazioni agricole con app mobili e soluzioni GIS, funzionanti anche offline. Gli operatori raccolgono dati tramite app che si sincronizzano con SAP S/4HANA. Le mappe di calore GIS tracciano con precisione focolai di malattie e dati di raccolta. Il monitoraggio dettagliato dei percorsi delle macchine, delle applicazioni chimiche e dei risultati della raccolta ha portato a una drastica riduzione degli sprechi e delle attività duplicate.

E non si parla solo di arance: questa è innovazione intelligente, scalabile, replicabile anche nella produzione industriale e automotive.

Cruise control per il successo 

Per i produttori automobilistici e le aziende agricole, la tecnologia smart si traduce in un aumento dei margini. Le imprese possono ottenere un maggiore controllo sulle proprie attività attraverso:

• L’ottimizzazione degli investimenti in tecnologie smart: meno costi per materiali e input, meno ore macchina sul campo
• Una gestione trasparente e controllata dei modelli di costo e prezzo, anche su catene di fornitura globali
• L’accesso ad analisi e insight che supportano decisioni migliori