I cambiamenti nell’industria 4.0 incidono sulla qualità e sulle potenzialità delle simulazioni che è possibile realizzare. Le nuove tecnologie e l’installazione di sensori all’interno della fabbrica infatti forniscono una grande quantità di dati molto più precisi rispetto a quelli di cui si disponeva in passato. Ad esempio oggi l’attività di rilevazione dei “tempi” all’interno dei “tempi e metodi” può essere totalmente automatizzato (e a costo quasi zero). Con uno studio più approfondito si può capire anche chi fa che cosa e quando e quindi inferire qualcosa anche sui “metodi” senza per questo violare la privacy delle persone (dipendenti, fornitori, clienti). Questo permette di utilizzare la simulazione per molte applicazioni nuove e ne migliora la precisione. Avere dati abbondanti permette costruire modelli affidabili ed di utilizzare la simulazione per molte applicazioni nuove, avere dati puliti ne migliora la precisione.

L’accuratezza dei dati è l’elemento cruciale da ricercare al fine di ottenere buoni risultati dalla simulazione. È necessario quindi valutare i dati ottenuti e gli strumenti utilizzati per ottenerli così da essere confidenti della loro bontà o meno. E non stiamo parlando di utilità, infatti talvolta anche dati sporchi o rumorosi possono essere utili! Ma occorre sapere da dove si parte per sapere che cosa si può ottenere.

La simulazione nell’industria ha le seguenti tre declinazioni:

  • System Dynamics: ha una visione molto alta, studia aggregati di cose e permette di modellare il comportamento nel tempo di sistemi complessi.
  • Discrete Event: consente di simulare eventi discreti che segnano un cambiamento di stato in un particolare istante di tempo. Può essere mappato un evento di qualsiasi livello di dettaglio a seconda della conoscenza del processo.
  • Agent Based: simula i comportamenti degli agenti in grado di sentire cosa succede ed adattarsi come se fossero esseri umani. Ciascun oggetto segue una certa regola ma ognuno a suo modo con una intelligenza artificiale abbastanza evoluta.

I tre approcci implicano rilevazioni, modellazioni, e quindi risultati diversi perciò, per un uso efficiente delle risorse, è ragionevole spendere del tempo nella definizione e nella scelta del metodo che meglio si adatta al caso specifico. Questo per non rischiare di dover personalizzare un approccio che non si rivela essere il più appropriato.

In alternativa i tre metodi di simulazione possono essere combinati per ottenere una simulazione sartoriale che riesca a risponde perfettamente alle esigenze della singola impresa con sforzi di modellazione medio/bassi.

Non tutti I software di simulazione hanno la capacità di prendere in input direttamente i Big Data. Perciò prima è sempre opportuno analizzare i dati per individuare se esistono legami e relazioni da inserire nel modello. Poi, con il modello costruito è possibile eseguire la simulazione su nuovi dati e capire il comportamento del sistema al variare dei parametri.

I software evoluti permettono di eseguire la simulazione attraverso un linguaggio visuale e quindi accessibile anche a persone che non posseggono specifiche skill informatiche.