Siamo alla fine del 2021 e l’idea dei Digital twins sta prendendo piede tra le aziende che sono alla ricerca di nuovi modi per migliorare le loro attività. È, però, interessante notare che vi è un’evidente disconnessione: il concetto di “gemelli” è prevalentemente legato agli esseri umani, eppure il fattore umano finora non è stato rappresentato in modo adeguato in questa equazione. Il fatto è ancora più sorprendente se si pensa che, secondo gli esperti, i lavoratori umani rappresentino il 70% del valore aggiunto in uno stabilimento. Oltre a questo, molti studi suggeriscono che le mani umane continueranno a giocare un ruolo importante nella quarta rivoluzione industriale (Industria 4.0). È il momento di costruire lo Human Digital Twin. Ma come possono farlo le aziende?
Axel Schmidt, Senior Communications Manager di ProGlove, prova a dare una risposta. E annuncia: “La tecnologia non può completamente automatizzare un singolo ordine nel magazzino”.
Indice degli argomenti
Un’idea “impossibile”
“Automazione, Intelligenza Artificiale (AI) e Gemelli Digitali: parlare di scenari futuri può essere abbastanza spaventoso – scrive Schmidt -. Una opinione controversa prevede che all’interno del modello di fabbrica intelligente, i robot prenderanno il posto delle persone per eseguire il lavoro e ridurre i fallimenti e gli errori. A parte le implicazioni sociali, c’è un altro grande problema con questa visione: questa idea di automazione completa semplicemente non è possibile, né ora, né in un futuro prevedibile. Dal punto di vista odierno questo è un lancio verso la luna. Anche i pionieri della tecnologia, come Scott Anderson di Amazon, la vedono così: e credono che la tecnologia sia lontana almeno 10 anni dall’essere in grado di automatizzare completamente un singolo ordine raccolto HOLD: direi evaso da un lavoratore in un magazzino”.
Gli effetti della crisi del COVID-19 amplificano questo pensiero e dimostrano che l’uomo è indispensabile. La logistica e la supply chain hanno bisogno del contributo della destrezza umana, della spontaneità e della capacità di lavorare con gli altri. Queste abilità distinguono gli umani dai robot. Per esempio, il gigante americano della vendita al dettaglio Walmart ha recentemente terminato la sua collaborazione con una società di robotica durante la pandemia, dopo che i suoi dipendenti hanno dato risultati simili ai robot.
“Questo non significa però che non ci siano vantaggi derivanti da queste tecnologie – aggiunge il rappresentante di ProGlove -. Infatti, possono supportare il personale e liberare tempo per permettergli di concentrarsi su compiti più importanti. Quindi, piuttosto che puntare a sostituire i dipendenti, le aziende devono promuovere la collaborazione uomo-macchina”.
Wearable: la base per lo Human Digital Twin
“C’è molto da guadagnare dallo Human Digital Twin – puntualizza Schmidt -: più produttività, più efficienza e il benessere dei lavoratori. Affinché questo si realizzi con successo, i lavoratori umani hanno bisogno dell’attrezzatura appropriata. I wearable, come gli scanner per guanti intelligenti di ProGlove, possono collegare gli esseri umani all’Internet delle cose (IoT) e fornire l’interfaccia per la collaborazione uomo-macchina. Ma questa connessione non è l’unico collegamento cruciale. Le aziende dovranno andare oltre, sfruttando i dati che i lavoratori umani generano. In altre parole – chiarisce -, le aziende devono contestualizzare i dati e analizzarli per mezzo di un Human Digital Twin”.
Human Digital Twin nella supply chain e negli ambienti di produzione
Lo Human Digital Twin non riguarda la raccolta di dati personalizzati. Si basa invece su una serie di dati aggregati e resi anonimi per modellizzare i lavoratori nel loro ambiente. Pertanto, lo Human Digital Twin combina una rappresentazione virtuale dei lavoratori, una visualizzazione dello stabilimento e un sistema di analisi industriale per consentire di ottenere insight utilizzabili.
“La piattaforma analitica ProGlove Insight – spiega Schmidt – consente questo perché i dipendenti indossano uno scanner che può acquisire più del semplice contenuto convenzionale del codice a barre. Questi dati includono i dati relativi all’orario, il conteggio dei passi, le posizioni, le letture della temperatura, il tempo totale di scansione e molto altro ancora. Guardare come gli operatori di magazzino stanno cercando di migliorare l’efficienza grazie all’aiuto di revisori di terze parti: questo, con cronometri e cartelline, è un indicatore innegabile del perché lo Human Digital Twin può essere un enorme miglioramento. Questa procedura non solo è soggetta a errori, ma raffigura anche nella migliore delle ipotesi il processo desiderato. Non riflette i processi così come sono. Inutile dirlo: non riesce a cogliere i metodi che i lavoratori inventano, quando non hanno qualcuno che li controlla. La mancanza di questi elementi, tuttavia, comporta l’eliminazione di importanti informazioni per individuare le migliori pratiche”.
“Ciò di cui le aziende hanno bisogno – puntualizza ancora – è un modo fattibile per consentire studi Time-Motion affidabili in tempo reale. Per esempio: tracciare i tempi di camminata nel magazzino, che rappresentano circa il 30-50% dello sforzo richiesto per il processo di picking. Questa analisi è importante per l’ottimizzazione, perché può evitare di far camminare inutilmente l’operatore. Questi dati forniscono anche informazioni concrete sugli hotspot, identificano gli ostacoli e permettono di confrontare le postazioni di lavoro. Soprattutto perché i dati possono essere visualizzati come heatmap. In conclusione: i dati sono raccolti da Insight, vengono contestualizzati e si ottengono indicazioni operative applicabili a partire dalla base. Per esempio, si può verificare se troppi operatori sono impiegati in un luogo e nello stesso tempo il personale manca altrove. Su questa linea, gli human digital twin possono anche fornire alle aziende informazioni sulla qualità dei codici a barre. Questo si rivela essere un problema ricorrente, poiché gli articoli arrivano spesso con codici a barre inadeguati o danneggiati. Le informazioni problematiche possono essere comunicate al fornitore, supportate dai dati, e rettificate”.
Aggiungere una vista bottom-up per avere il quadro completo
L’idea dello Human Digital Twin consiste in definitiva nell’aggiungere una prospettiva critica per fare la differenza. “Tuttavia è importante sottolineare che se questo concetto funziona come approccio autonomo, le aziende possono certamente integrarlo nei loro sistemi esistenti – conclude Schmidt -. In questo modo, i dati ampliano il Warehouse Management System (WMS), l’Enterprise Resource Planning (ERP) o altre applicazioni aziendali. Aggiunge una visione bottom-up per completare la prospettiva top-down di queste ultime soluzioni. Questo fornisce al management importanti informazioni su come migliorare le attività, la salute e la sicurezza. Inoltre, in un mondo in cui si parla di macchine che sostituiscono gli esseri umani al lavoro, gli human digital twin agiscono come difensori dei dipendenti, mostrando quanto siano preziose le persone”.
