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Il significato dell’espressione smart manufacturing si avvicina molto a quello di industria 4.0. Descrive il percorso che il mondo industriale ha intrapreso per massimizzare l’efficienza, la produttività e la sicurezza delle operations. Alla base vi sono le tecnologie informatiche, l’interconnessione e, soprattutto, il data management.
Smart Manufacturing è, a livello di fabbrica, un ecosistema di macchinari connessi tra di loro e con i relativi sistemi di supervisione (MES, in particolare), una piattaforma che genera dati, li trasmette e li analizza con tecniche moderne (AI) per raggiungere gli obiettivi di cui sopra, da cui dipende la capacità di razionalizzare i costi ma anche la competitività dell’azienda sui mercati.
In uno scenario di mercato sempre più digitalizzato e competitivo, il comparto manifatturiero deve essere in grado di integrare soluzioni per innovare progetti e processi, giorno dopo giorno. Il dato, nella sua accezione più pura, è oggi l’elemento vincente.
Da sempre, i dati sono presenti all’interno della fabbrica: rappresentano il reale valore dei processi di produzione, il “sistema nervoso” che governa le strategie di smart manufacturing.
Per questo, con la fabbrica connessa, le soluzioni data-based si sono moltiplicate, anche grazie ai trend che caratterizzano sempre di più il settore, tra cui:
Tutto ciò, naturalmente, ha dei numeri importanti. Secondo una ricerca di Statista, nel nostro Paese le dimensioni di mercato delle soluzioni di smart manufacturing sono state pari a oltre 3 miliardi di euro nel 2021, con la prospettiva di raggiungere la soglia dei 4,3 miliardi di euro nel 2024.
Il valore strategico del dato viene confermato anche dal report di Boston Consulting Group per il World Economic Forum: secondo il 72% delle aziende intervistate, i sistemi di analisi avanzata dei dati sono diventati molto più importanti oggi, rispetto a tre anni fa. Lo stesso report evidenzia come una corretta strategia data-based sia in grado di abbattere fino al 20% dei costi di conversione.
Il percorso, tuttavia, non è privo di ostacoli. La ricerca di Boston Consulting Group evidenzia 5 sfide principali che le aziende devono affrontare:
Adottare un approccio data-based ha un impatto importante lungo tutta la catena delle risorse umane dell’azienda. Si pensi alle tradizionali metodologie di analisi, che non sono in grado di gestire il flusso continuo dei Big Data, oppure alla complessità di determinati processi interni, che limitano la circolazione delle informazioni e riducono l’efficacia della filiera produttiva.
Per questo, nella fabbrica connessa, si fa ricorso a soluzioni data-based, capaci di aprire la strada a nuove opportunità per la fabbrica, a cominciare dall’aumento della produttività e da un ambiente maggiormente collaborativo.
Pertanto, la fruizione semplice e intuitiva del dato aziendale consente di prendere decisioni strategiche mirate e permette alle risorse umane di dedicarsi pienamente alle attività ad alto impatto sul business.
Quando si parla di smart manufacturing basato sui dati, si fa riferimento a un sistema complesso e liquido basato su metodologie interdipendenti. Gli esempi possono essere molteplici: l’acquisizione dei dati di comportamento delle macchine consente di effettuare analisi mirate e individuare eventuali criticità e anomalie. Questo si traduce nella possibilità di pianificare interventi di manutenzione evitando in questo modo fermi macchina non programmati.
Allo stesso tempo, l’analisi dei dati permette di sviluppare piani di produzione in ottica di miglioramento complessivo dell’efficienza.
Applicare metodologie data-based in ottica di smart manufacturing, inoltre, si traduce in una gestione completa dei dati di produzione lungo tutto il ciclo di vita, con un conseguente tracciamento e supervisione dei processi in corso. Le soluzioni data-based, infine, permettono di digitalizzare tutta la filiera di documentazione dei processi produttivi generando, quindi, nuove e più efficienti metodologie di lavoro paperless.
Un modello reale di applicazione di soluzioni data-based in ambito produttivo può essere articolato idealmente in step progressivi di sviluppo.
Il primo è rappresentato dalla raccolta dei dati, che può avvenire attraverso l’integrazione di strumenti eterogenei come sensori e device, applicazioni, dati esterni e open data, sistemi di data modeling. Successivamente, si passa alla fase di integrazione, che avviene attraverso API e tecniche di interconnessione in ottica analitica. Il terzo step rappresenta la fase di transizione dal dato puro all’intelligence vera e propria: difatti, attraverso metodologie di modellazione e normalizzazione, è possibile dar vita ai cosidetti data lake, repository di dati di diversa tipologia e di grandi dimensioni. Da qui si passa alla fase di analisi vera e propria, fondamentale per la creazione di modelli predittivi, oggetto dell’ultimo step: in questo caso, avremo strumenti come dashboard, report e applicativi che fanno leva sulla forza dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Nasce così una vera e propria fabbrica intelligente.
Applicare soluzioni basate sui dati in ottica di smart manufacturing rende allora possibile trasformare i dati in azioni intelligenti. Si passa così da un modello reattivo/prescrittivo a un modello predittivo, in grado di fornire un prezioso supporto strategico ai processi decisionali.
La smart manufacturing è il presente e il futuro della produzione. I dati rappresentano l’architettura fondamentale dei processi di digitalizzazione della fabbrica. Adottare un approccio basato sui dati rappresenta quindi la scelta vincente per affrontare al meglio le sfide del mercato di oggi e di domani.