I dati sono stati acquisiti in varie forme e sono stati una parte essenziale dei processi per secoli, da semplici indicatori e note di conteggio a fogli di calcolo complessi e archiviazione nel cloud. Oggi, la quantità e il volume di dati complessi, o big data, che vengono creati e archiviati sono sconcertanti, con una stima di 2,5 miliardi di gigabyte generati ogni giorno.
Nel settore manifatturiero, la quantità di dati in rapida crescita viene creata e distribuita con tecnologie più intelligenti e interconnesse come l'intelligenza artificiale (AI), il machine learning (ML) e i dispositivi Internet of Things (IoT), ora integrati nei sistemi operativi.
Tuttavia, senza una conoscenza approfondita dell’utilizzo e dell’analisi dei big data, i dati saranno ridotti a semplici numeri.
Tra l'uso di queste tecnologie di produzione intelligente e la gestione dei set di dati tradizionali, i produttori hanno a disposizione più punti dati officina che mai prima. Per loro, ottenere maggiori ritorni sui propri investimenti tecnologici in futuro dipenderà dalla messa in atto di sofisticati modelli analitici in quanto ciò consentirà loro di definire, studiare e trarre conclusioni tangibili dai dati per prendere le giuste decisioni per risultati aziendali ottimali. Utilizzando le giuste leve di analisi, nessun dato viene lasciato sul tavolo.
Se l’automazione riguarda l’efficienza, l’analisi riguarda l’intelligenza
Le discussioni sulla produzione moderna spesso ruotano attorno a tecnologie progettate per automatizzare i processi per consentire efficienze operative su larga scala. Con l'avvento di Industria 4.0, abbiamo assistito ad un aumento della velocità con cui l’adozione di questa tecnologia è aumentata e il tasso di trasformazione digitale è ulteriormente accelerato da quando la pandemia di COVID-19 ha dato una spinta alla digitalizzazione.
Molte aziende si stanno impegnando per promuovere una maggiore efficienza con l’aiuto di strumenti e soluzioni intelligenti. Tuttavia, è fondamentale fare la distinzione tra efficiente e intelligente.
Ad esempio, i potenti sensori IoT hanno aumentato l’efficienza dei processi consentendo la possibilità di monitorare e registrare le risorse di produzione in tempo reale, ad esempio monitorando virtualmente la posizione e il contenuto dei contenitori negli impianti di produzione e automatizzando il rifornimento delle scorte su richiesta.
Tuttavia, l’uso di potenti analisi introduce un livello più elevato di intelligenza che facilita l’ottimizzazione. L'analisi dei dati consente al produttore di identificare aree di ulteriore efficienza e riduzione dei costi, ad esempio riorganizzando le sequenze della linea di produzione, riconfigurando il prodotto utilizzando parti di quel contenitore o suggerendo componenti più economici.
Grazie all’analisi dei dati, i produttori possono ora fare un passo avanti verso i loro obiettivi di miglioramento continuo e ottimizzazione dei processi, rendendola un’altra caratteristica chiave delle fabbriche intelligenti. È quindi fondamentale che le aziende manifatturiere sfruttino i dati in modo efficace, aggiungendo un ulteriore livello di intelligenza alle loro operazioni per aiutarle a identificare e colmare le lacune migliorando al contempo i processi esistenti. Anche se per alcuni può essere una sfida, questo obiettivo può essere raggiunto implementando quadri e strumenti di benchmarking come Indice di preparazione del settore intelligente (SIRI) in questo modo le aziende possono guidare e scalare la trasformazione digitale e migliorare ulteriormente le proprie operazioni e processi.
Dalle fabbriche completamente automatizzate agli ecosistemi produttivi autonomi
Nel corso degli anni il settore manifatturiero ha assistito a una serie di cambiamenti, evolvendosi in modo significativo a ogni nuova ondata di cambiamenti. Il passaggio dall’investimento in nuove tecnologie su base ad hoc alla costruzione di fabbriche intelligenti con un piano di trasformazione digitale elaborato partendo da zero è già in corso. Ma i leader visionari del settore vogliono sapere cosa ci aspetta e quali passi sono necessari per arrivarci.
Man mano che sempre più dati vengono sfruttati e analizzati dalle moderne fabbriche del futuro, queste fabbriche iniziano anche a imparare come valutare i contesti, adattarsi ai vincoli e intraprendere azioni che si allineano maggiormente ai risultati predefiniti dall’organizzazione – con poco o nessun intervento umano .
Nel corso del tempo, la potenza dell’analisi dei dati e dell’automazione potrà alimentare la prossima generazione di fabbriche intelligenti, portando a ecosistemi di produzione realmente autonomi che rappresentano il culmine dei primi sforzi dell’Industria 4.0. Sebbene l’Industria 5.0 sia ancora all’orizzonte, l’alba degli ecosistemi di produzione autonomi rappresenterebbe un chiaro passo avanti rispetto all’Industria 4.0.
Il ruolo da protagonista svolto dall’analisi dei dati all’avanguardia è destinato a diventare la caratteristica distintiva di questa prossima era del settore manifatturiero, in cui la produzione potrà bilanciare perfettamente la produzione di massa con la domanda di personalizzazione.
Analisi dei dati: la spina dorsale della trasformazione della produzione
La trasformazione digitale e le tecnologie intelligenti e interconnesse hanno offerto ai produttori di oggi livelli di successo maggiori rispetto a prima. Durante tutto il processo di digitalizzazione, macchinari avanzati e sistemi complessi, insieme a big data, intelligenza artificiale, machine learning e IoT, hanno contribuito ad alimentare le fabbriche di prossima generazione e a massimizzarne le capacità. Tuttavia, le montagne di dati generati in una fabbrica moderna non sarebbero utili senza l’importante spina dorsale dell’analisi dei dati per interpretare ed estrapolare informazioni critiche su cui è possibile agire.
Con l’analisi dei dati, le fabbriche del futuro e gli ecosistemi completamente autonomi possono diventare realtà nell’ambito di una fase avanzata dell’Industria 4.0. Tuttavia, affinché i produttori possano arrivare alla fase successiva, devono capire dove mancano e come possono colmare potenziali lacune. Con SIRI, parametri di riferimento specifici del settore ben definiti e tabelle di marcia chiare apriranno la strada verso la trasformazione ricercata dai produttori.
Vuoi sottoporti a una valutazione SIRI per vedere come si comporta la tua azienda tra i tuoi colleghi? Visita https://siri.incit.org/assessment/request-assessment oppure contattaci a [email protected] per saperne di più.
