Al centro della rinascita industriale del XXI secolo si sta verificando una sottile rivoluzione. Un tempo acclamata per le sue competenze meccaniche, l’industria manifatturiera si sta rapidamente trasformando in un settore orientato dai dati e dalle analisi. Il concetto di “Fabbrica del futuro” va oltre i paradigmi di produzione convenzionali, immergendosi in un mondo in cui i dati sono altrettanto cruciali quanto qualsiasi materia prima tangibile.
L’industria 4.0 e le fabbriche intelligenti
Nel panorama della produzione industriale, la quarta rivoluzione industriale è la tendenza attuale, iniziata alla fine degli anni 2000 e in costante evoluzione. Attualmente, le aziende stanno anticipando la prossima generazione di produzione, nota come Industria 5.0. Tuttavia, l’Industria 5.0 è ancora un concetto in fase di sviluppo rispetto all’Industria 4.0. La prima è progettata per connettere gli esseri umani con le macchine, mentre lo scopo della quarta generazione di produzione è automatizzare le attività, collegare le macchine alla rete e raccogliere i dati in una posizione centralizzata.
Nell’Industria 4.0, l’interconnessione dei dispositivi non solo aumenta l’efficienza e la produttività, ma ridefinisce anche il processo produttivo. Oggi, le fabbriche intelligenti non sono solo impianti di produzione, ma sofisticati hub di tecnologia e dati, integrati senza soluzione di continuità attraverso l’Internet delle cose (IoT), l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale e il cloud.
Il ruolo dei Big Data e degli Analytics nel settore manifatturiero è cruciale.
I big data, intesi come la grande quantità di informazioni generate da varie fonti in un ambiente industriale, rappresentano la pietra miliare dell’eccellenza manifatturiera. Le organizzazioni basate sui dati sono più efficaci ed efficienti nel prevedere e prevenire i problemi. Grazie all’analisi in tempo reale dei dati, le attività produttive possono identificare e rispondere ai problemi prima che si manifestino. Dalla manutenzione predittiva al controllo della qualità, dalla gestione della supply chain a quella delle scorte, le strategie basate sui dati stanno aiutando le aziende manifatturiere a ottimizzare le loro attività.
“Nel settore manifatturiero, i responsabili delle operazioni possono utilizzare l’analitica avanzata per effettuare un’immersione profonda nei dati storici dei processi, identificare schemi e relazioni tra le fasi del processo e gli input discreti, e quindi ottimizzare i fattori che dimostrano di avere il maggiore effetto sulla resa. Molti produttori globali in diversi settori e regioni dispongono ora di una grande quantità di dati in tempo reale e della capacità di condurre valutazioni statistiche sofisticate.”
– Auschitzky Eric, Hammer Markus e Rajagopaul Agesan, McKinsey & Company, Come i big data possono migliorare l’industria manifatturiera
Purtroppo, secondo il World Economic Forum (studio del 2021), solo il 39% dei dirigenti del settore manifatturiero afferma di aver ampliato efficacemente i casi di utilizzo dei dati al di fuori del processo di produzione di un particolare prodotto. Le imprese dovrebbero seguire l’esempio di grandi aziende come Nestlé, Roche e ABB, che utilizzano dati e analytics per migliorare il processo decisionale, l’efficienza e la qualità. Questa tendenza riflette un più ampio spostamento verso approcci guidati dai dati nella produzione e nelle operazioni aziendali. Se non volete rimanere indietro, continuate a leggere per scoprire i vantaggi dei big data e degli analytics nel settore manifatturiero e i modi per sfruttarli per ottimizzare le vostre attività produttive.
Fonti di Big Data nel settore manifatturiero
Attualmente, i big data vengono utilizzati nel settore manifatturiero in diversi modi. Dal monitoraggio della qualità dei prodotti al controllo delle prestazioni delle linee di produzione, i big data aiutano i produttori a migliorare le loro operazioni e a prendere decisioni migliori.
Di seguito sono elencati alcuni degli usi più comuni dei big data nel settore manifatturiero:
Sensori e dispositivi IoT
Molti dispositivi di apparecchiature industriali avanzate sono dotati di sensori per raccogliere dati su temperatura, pressione, vibrazioni e produttività, tra le altre caratteristiche. Questa capacità è ulteriormente migliorata dai dispositivi IoT, come i gateway di interfaccia di Moxa o i router cellulari industriali di Teltonika, che collegano diversi sistemi e apparecchiature. I dati raccolti in tempo reale dai sensori e dai dispositivi IoT aiutano i produttori a identificare i problemi delle macchine, a ottimizzare i processi produttivi e a implementare la manutenzione predittiva.
Macchine e Attrezzature
Oltre ai sensori, le moderne macchine di produzione costituiscono anch’esse fonti di dati abbondanti. Spesso sono dotate di computer e interfacce digitali che consentono di raccogliere informazioni sulla produttività, registri di manutenzione e dati operativi. Ciò contribuisce ad analizzare l’efficienza delle macchine, prevedere i tempi di fermo e migliorare i programmi di manutenzione.
Linee di Produzione
I dati raccolti dalla linea di produzione possono essere impiegati per ottimizzare l’intero processo produttivo, dai tempi di avvio e di arresto ai ritmi di produzione, inclusi i controlli di qualità. Questo massimizza la produttività e riduce al minimo gli sprechi.
Controllo della Qualità
I sistemi di controllo qualità automatizzati raccolgono dati sulla qualità dei prodotti e sulle loro caratteristiche, tra cui forma, dimensioni, peso, difetti visivi e altri parametri. Questo è fondamentale per determinare la qualità dei prodotti, ridurre al minimo i difetti e rispettare gli standard di qualità.
Catena di approvvigionamento e logistica
I dati della catena di fornitura includono informazioni sui livelli di scorte, sui tempi di elaborazione degli ordini, sulle date di spedizione, sui programmi di consegna e sulle prestazioni dei fornitori. L’analisi di questi dati aiuta a pianificare meglio i livelli delle scorte, la distribuzione e l’approvvigionamento dei materiali, riducendo i costi e migliorando i tempi di consegna. Se avete ancora bisogno di assistenza su come affrontare le sfide della catena di approvvigionamento, vi invitiamo a leggere il nostro articolo qui per minimizzare i costi della catena di approvvigionamento.
Sistemi a interfaccia umana
Le sfide operative e l’efficienza possono essere affrontate grazie ai contributi di tecnici e operatori, spesso ottenuti attraverso le interfacce uomo-macchina (HMI). Le HMI sono particolarmente utili negli ambienti industriali e nei sistemi di produzione, in quanto forniscono informazioni sull’avanzamento e sulle prestazioni meccaniche, assistendo gli operatori nel controllo dei macchinari e massimizzando l’efficienza. Scoprite di più sulle interfacce HMI in questo articolo e scegliete l’interfaccia uomo-macchina ideale per il vostro progetto.
Vantaggi della produzione guidata dai dati
Nell’era dell’Industria 4.0, big data e analytics sono diventati fondamentali per promuovere l’efficienza, l’innovazione e la produttività. La produzione guidata dai dati offre un’ampia gamma di vantaggi che aiutano le organizzazioni a rimanere competitive nel mercato dinamico e veloce di oggi. Ecco alcuni dei vantaggi più significativi:
- Maggiore efficienza: Ottimizzazione dei processi produttivi per aumentare la produzione e migliorare l’utilizzo delle risorse.
- Controllo della qualità: Il rilevamento precoce dei difetti consente di intervenire tempestivamente, riducendo al minimo gli scarti e garantendo elevati standard qualitativi.
- Manutenzione predittiva: Anticipare i guasti alle apparecchiature contribuisce a ridurre i tempi di fermo e i costi di manutenzione.
- Risparmio sui costi: Identificare inefficienze e opportunità di ridurre i costi relativi a energia, materiali e manodopera.
- Ottimizzazione della catena di fornitura: Gestire in modo efficiente l’inventario e la logistica per una catena di fornitura più fluida.
- Personalizzazione e reattività al mercato: Adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato, alle esigenze dei clienti e allo sviluppo di nuovi prodotti.
- Processo decisionale informato: Grazie all’analisi e alla reportistica in tempo reale, le aziende possono prendere decisioni più informate e accurate.
- Maggiore sicurezza: Identificare e affrontare i rischi per la sicurezza in anticipo per ridurre il numero di incidenti e minimizzare l’impatto sulle operazioni.
- Sostenibilità: grazie all’ottimizzazione dell’uso delle risorse, la produzione guidata dai dati supporta le pratiche eco-compatibili e aiuta le aziende a raggiungere i propri obiettivi di sostenibilità.
- Vantaggio competitivo : i produttori possono mantenere un vantaggio rispetto alla concorrenza sfruttando intuizioni e nuove tecnologie basate sui dati.
- Soddisfazione dei clienti : i clienti apprezzeranno la tempestività nel soddisfare le loro esigenze, la qualità superiore dei prodotti e la possibilità di personalizzare i propri acquisti.
- Approfondimenti strategici per il business : grazie alla raccolta e all’analisi dei dati a lungo termine, le aziende possono comprendere meglio i propri clienti e pianificare strategie più efficaci ed efficienti.
5 passi per ottimizzare il processo produttivo con i dati
Per trasformare il vostro impianto in una fabbrica intelligente e ottimizzare i processi produttivi, è necessario utilizzare i dati. Un approccio sistematico ai dati può migliorare l’efficienza, ridurre i costi e migliorare la qualità dei prodotti. Date un’occhiata a questi passi esemplari che possono aiutarvi a raccogliere dati e ottimizzare i vostri processi produttivi:
- Raccolta e integrazione dei dati
Obiettivo: Raccogliere dati completi da tutte le fonti pertinenti.
Azioni:
- Per raccogliere dati operativi in tempo reale, installare sensori e dispositivi IoT sulle apparecchiature dell’impianto.
- Per integrare i dati aziendali e dei clienti, utilizzare sistemi di utilità come CRM (Customer Relationship Management) e ERP (Enterprise Resource Planning).
- Assicurarsi che i dati della catena di approvvigionamento, dell’inventario e della logistica siano accessibili e facilmente collegabili.
Risultati: Ottenere una visione olistica dei processi produttivi con un set di dati integrato.
- Analisi dei dati e generazione di intuizioni
Obiettivo: Convertire i dati grezzi in informazioni utili.
Azioni:
- Utilizzare strumenti avanzati di analisi dei dati per elaborare e analizzare i dati.
- Applicare metodi statistici e algoritmi di apprendimento automatico per identificare modelli, tendenze e anomalie.
- Collaborare con esperti del settore per contestualizzare le intuizioni sui dati.
Risultato: Identificazione delle aree di miglioramento, quali problemi di qualità, inefficienze e colli di bottiglia nella produzione.
- Ottimizzazione e automazione dei processi.
Obiettivo: Implementare cambiamenti per migliorare l’efficienza e la qualità della produzione.
Azioni:
- Modificando le impostazioni delle macchine, ottimizzando i flussi di lavoro o riallocando le risorse, è possibile utilizzare gli insight per migliorare le operazioni di produzione.
- Automatizzare le attività e i processi ripetitivi, ove possibile.
- I KPI (Indicatori di Prestazione Chiave) devono essere controllati regolarmente per valutare gli effetti delle modifiche.
Risultati: Aumento della qualità dei prodotti, riduzione degli scarti e maggiore efficienza operativa.
- Manutenzione predittiva e gestione proattiva
Obiettivo: Aumentare la durata di vita delle apparecchiature ed evitare i tempi di fermo.
Azioni:
- Utilizzare gli algoritmi di manutenzione predittiva per prevedere e prevenire i guasti delle apparecchiature.
- Invece di stabilire intervalli fissi per le attività di manutenzione, basate il vostro programma su previsioni basate sui dati.
- Formate il personale a reagire in modo proattivo agli avvisi e alle indicazioni basate sui dati.
Risultato: Riduzione dei costi di manutenzione, aumento della durata di vita delle apparecchiature e riduzione dei tempi di inattività non programmati.
- Miglioramento e adattamento continui
Obiettivo: Creare un ambiente sempre ottimizzato e adattato.
Azioni:
- Incoraggiare un ciclo di feedback in cui gli operatori e i manager possano contribuire con intuizioni e suggerimenti basati sui dati.
- Rivedere e aggiornare regolarmente i processi in risposta ai nuovi dati e alle mutevoli condizioni di mercato.
- Investire in formazione e sviluppo per migliorare l’alfabetizzazione ai dati e le capacità analitiche del personale.
Risultati: Un processo di produzione robusto e flessibile, in grado di evolversi continuamente per soddisfare le mutevoli esigenze e opportunità.
Migliorare l’efficienza nell’era della produzione intelligente guidata dai dati
L’adozione di strategie sofisticate per i dati è essenziale per le aziende manifatturiere che vogliono migliorare le operazioni e ottenere un vantaggio competitivo nell’era della produzione intelligente basata sui dati. Incorporando queste strategie in ogni aspetto delle operazioni aziendali, dalla gestione della supply chain alla manutenzione predittiva, le aziende possono aumentare la produttività e innovare, posizionandosi al contempo per il successo in un mercato globale in rapida evoluzione. Questo cambiamento, essenziale per l’Industria 4.0 e destinato ad avanzare anche nell’Industria 5.0, implica un ripensamento dei processi produttivi per un’epoca in cui l’uso strategico dei dati è fondamentale per ottenere un vantaggio competitivo. Va oltre i semplici progressi tecnologici.
