Negli ultimi anni, l'uso dei dati nell'industria manifatturiera è cresciuto in modo significativo, soprattutto per risolvere le sfide legate ai processi produttivi e ai problemi di successione tecnologica. Detto questo, alcuni manager in loco temono di raccogliere una grande quantità di dati senza sapere come utilizzarli in modo efficiente.
In questo blog discuteremo le sfide comuni affrontate dalle organizzazioni manifatturiere, le soluzioni a queste sfide e i vantaggi di un uso corretto dei dati. Capirete perché l'utilizzo dei dati porta a miglioramenti nella produzione e come implementare l'utilizzo dei dati per la vostra azienda.
Che cos'è l'utilizzo dei dati nell'industria manifatturiera?
Nell'industria manifatturiera, l'utilizzo dei dati significa sfruttare i dati generati e accumulati all'interno dell'azienda per migliorare la produttività e la qualità.
Nei siti produttivi, i dati vengono raccolti da vari sensori per visualizzare lo stato operativo delle apparecchiature e quantificare la qualità dei prodotti. Collegando sensori e dispositivi alla rete, le aziende possono analizzare questi dati cruciali in tempo reale.
Secondo il Monodzukuri 2022 del Ministero dell'Economia, del Commercio e dell'Industria White Paper, il 67,2% delle aziende ha risposto di utilizzare la tecnologia digitale nei processi e nelle attività di produzione.
Un numero crescente di aziende si sta spostando verso attività di produzione che non si basano sull'intuizione e sull'esperienza, ma raccolgono vari dati in tempo reale e visualizzano lo stato dei prodotti e delle attrezzature.
Riferimento: 2022 White Paper on Manufacturing | Ministry of Economy, Trade and Industry (PDF)
Perché l'utilizzo dei dati sta guadagnando attenzione nell'industria manifatturiera
Uno dei motivi per cui l'utilizzo dei dati sta guadagnando attenzione nell'industria manifatturiera è l'evoluzione delle tecnologie digitali come l'IoT (Internet of Things) e l'AI (intelligenza artificiale). Questa evoluzione consente alle aziende di trovare informazioni preziose dalla grande quantità di dati elaborati. I dati sono ora una risorsa cruciale per risolvere le sfide.
Le aziende che utilizzano la tecnologia digitale hanno scoperto:
- Miglioramento della produttività
- Riduzione del carico di lavoro e miglioramento del tasso di funzionamento della struttura
- Riduzione dei tempi di sviluppo, produzione, ecc.
- Gestione efficiente dell'inventario
- Qualità migliorata
- Sistema di produzione stabile
Per questo motivo, l'utilizzo dei dati è considerato un modo efficace per migliorare l'efficienza operativa e la produttività dell'industria manifatturiera.
Quattro sfide e soluzioni relative all'utilizzo dei dati
Secondo il "Survey on Issues in Japan's Manufacturing Industry and the Direction of Responses" pubblicato dal Ministero dell'Economia, del Commercio e dell'Industria nel marzo 2022, circa il 40% delle aziende che raccolgono dati ha dichiarato: "Non ci sono molti progressi nell'utilizzo dei dati". No".
Perché non sono stati fatti progressi nell'utilizzo dei dati? Vediamo quattro sfide e soluzioni comuni nell'utilizzo dei dati nei siti produttivi.
1.Divario tra la direzione e il reparto di produzione
È importante introdurre l'utilizzo dei dati nei siti produttivi e misurare i piccoli miglioramenti. In molti casi, il management si aspetta un impatto significativo sulle attività aziendali, ma non sempre è così. Di conseguenza, si crea un divario tra le aspettative dei team di gestione e i risultati effettivi. Questo porta i leader a pensare che l'introduzione della tecnologia digitale nei siti produttivi non sia un grande contributo ai risultati aziendali.
Per far sì che il management lo capisca, è necessario promuovere la digitalizzazione in una prospettiva a lungo termine. È inoltre fondamentale sottolineare che i dati raccolti dall'intero sito produttivo aiutano i leader a visualizzare i processi per contribuire al processo decisionale futuro.
2. Silos di dati per ogni processo produttivo
In molti casi, in un sito produttivo ci sono persone incaricate e responsabili della gestione di diversi processi. Di conseguenza, i dispositivi e le reti di raccolta dati sono ottimizzati solo per ogni singolo processo, creando dei silos in quanto i dati acquisiti dai diversi processi non sono collegati.
Per migliorare la linea di produzione, è necessario organizzare e collegare i dati di produzione raccolti in ogni processo. Tuttavia, poiché i dispositivi e le reti utilizzati negli impianti di produzione hanno standard di comunicazione diversi, non è realistico standardizzarli con le stesse specifiche.
Una soluzione consiste nell'introdurre un sistema di comunicazione che colleghi un controllore logico programmabile (PLC) che controlla un circuito logico programmabile e un server. Collegando al PLC dispositivi che supportano vari standard di comunicazione e utilizzando un software che consente di impostare le connessioni senza codice, è possibile ottenere facilmente una gestione centralizzata dei dati senza modificare le apparecchiature di produzione.
3.Qualità dei dati in uscita dal controllore
Sebbene i controllori abbiano una lunga durata, alcuni non possono connettersi a Internet o il formato dei dati non può essere utilizzato così com'è. È quindi necessario installare un dispositivo in grado di acquisire dati digitali e di convertirli per utilizzarli con la tecnologia informatica.
Ad esempio, se si utilizza uno strumento analogico, è possibile sostituirlo con uno digitale, oppure scattare una foto dello strumento con una fotocamera e produrre le informazioni - lette dall'OCR (Optical Character Recognition) - come dati digitali.
Per acquisire dati digitali utilizzabili in ambito IT, le organizzazioni necessitano di un dispositivo che raccolga ed emetta dati digitali come componente aggiuntivo. Inoltre, è necessaria una connessione di rete per raccogliere e analizzare i dati in tempo reale.
Si teme che la connessione di un gran numero di dispositivi alla rete rallenti la velocità di comunicazione. Per questo motivo, Edge Computing sta guadagnando attenzione come metodo utile per raccogliere i dati ed eseguire l'elaborazione primaria per ridurre il carico sulla rete.
4.Mancanza di risorse umane in grado di utilizzare i dati
Secondo il sito White Paper on Manufacturing 2022, circa l'88% delle aziende ritiene che vi sia una carenza di risorse umane IT. Con il calo delle nascite e l'invecchiamento della popolazione, c'è una carenza di risorse umane in ogni settore e diventerà difficile assumere dipendenti IT altamente qualificati nell'industria manifatturiera. Pertanto, è necessario che il personale non informatico dell'azienda acquisisca competenze informatiche.
Attualmente esistono strumenti che creano applicazioni aziendali senza codice. Se si dispone di competenze informatiche e del desiderio di lavorare al miglioramento del business, gli utenti possono sviluppare un sistema che utilizza i dati dopo aver acquisito le competenze. Un'applicazione scritta da un dipendente che ha familiarità con le operazioni interne ha maggiori probabilità di essere un sistema pronto per il campo rispetto a un fornitore esterno.
Anche se gli strumenti no-code raggiungono i loro limiti, abbiamo esperienza nel processo di sviluppo del sistema, quindi possiamo procedere senza problemi con le richieste a contraenti esterni.
5 vantaggi dell'utilizzo dei dati nell'industria manifatturiera
Quali sono dunque i vantaggi dell'utilizzo dei dati nell'industria manifatturiera?
1.Aumento della produttività
L'uso dei dati migliora la produttività dei siti produttivi. Questo perché lo stato delle apparecchiature, che finora si basava sull'intuizione e sull'esperienza, ora può essere visualizzato in numeri, consentendo alle operazioni di procedere in base a decisioni basate sui dati. Se si riesce a visualizzare la linea di produzione a partire dai dati di funzionamento di ciascuna apparecchiatura, si può capire quale apparecchiatura deve essere migliorata in base ai tassi di funzionamento.
Quando le organizzazioni si concentrano sulle misure per migliorare la produttività, i dipendenti ne sentiranno immediatamente gli effetti, il che porterà anche a un aumento della motivazione dei dipendenti.
2. Verbalizzazione del know-how
Sfruttando appieno la tecnologia digitale, le organizzazioni possono standardizzare il know-how degli esperti. Alcune aziende stanno addirittura raggiungendo l'automazione.
Con l'evoluzione dei sensori e dell'IoT, è ora possibile acquisire dati in tempo reale sui sensi degli artigiani e sull'ambiente all'interno delle attrezzature. Collegando un'ampia varietà di dati acquisiti con la qualità dei prodotti finiti, è possibile verbalizzare il know-how degli esperti in modo dettagliato.
Anche se un lavoratore specializzato va in pensione, l'azienda può mantenere la sua competitività perché può riprodurre elevate capacità tecniche basate sui dati.
3.Riduzione delle perdite
Un altro vantaggio dell'uso dei dati è la capacità di ridurre le perdite di attività produttive.
Monitorando e visualizzando le perdite della linea di produzione in tempo reale, i produttori possono individuare rapidamente le anomalie delle apparecchiature. Anche le piccole anomalie che spesso vengono trascurate possono essere individuate tempestivamente grazie ai dati aggregati. Le apparecchiature possono continuare a funzionare anche quando si verifica un'anomalia, riducendo la perdita di prodotto.
Gli utenti possono anche analizzare la causa dei prodotti difettosi analizzando i dati.
4. Miglioramento della qualità della linea di produzione
Collegando i dati di ogni processo, i produttori rafforzano la tracciabilità - dall'ingresso delle materie prime al processo di ispezione - migliorando la qualità della linea di produzione.
Se le organizzazioni collegano le condizioni di produzione di tutte le parti, i produttori possono confrontare i dati dei prodotti difettosi trovati nel processo di ispezione con quelli dei prodotti normali, identificando la causa dei difetti.
Inoltre, analizzando la relazione tra le condizioni di lavorazione e la qualità e trovando tendenze e modelli, i produttori possono comunicare con precisione i punti di miglioramento del prodotto al reparto progettazione. L'utilizzo dei dati può essere utilizzato anche per migliorare la qualità delle linee di produzione.
5.Aumentare il valore aggiunto
Analizzando i dati di funzionamento dopo la vendita del prodotto e implementando cambiamenti positivi nella progettazione del prodotto e del processo, i produttori possono migliorare il valore aggiunto.
Ad esempio, alcune aziende analizzano a distanza lo stato di funzionamento e l'ambiente di utilizzo del cliente e propongono suggerimenti di funzionamento ottimali per aggiungere valore sotto forma di risparmio energetico.
Utilizzando i dati ottenuti dai sensori collegati al prodotto e fornendo un livello di esperienza del cliente senza precedenti, il valore dei prodotti dell'azienda viene migliorato.
Sfruttare Edge Computing per utilizzare i dati del sito di produzione
Un numero crescente di aziende sta sfruttando i dati critici del sito di produzione per migliorare la produttività e la qualità dei processi produttivi.
Per generare i dati necessari a risolvere il problema, sono necessari sforzi come l'installazione di nuovi sensori e la digitalizzazione dei dati analogici. Inoltre, per utilizzare i dati per migliorare le operazioni, è fondamentale raccogliere e analizzare i dati provenienti da sensori e dispositivi sparsi lungo la linea di produzione.
Tuttavia, l'invio di questa enorme quantità di dati dalla linea di produzione al server cloud per l'elaborazione comporta un carico pesante sulla rete. Per questo motivo, l'introduzione di Edge Computingche esegue l'elaborazione primaria più vicino al luogo in cui vengono generati i dati, ha attirato l'attenzione negli ultimi anni.
Edge Computing Le piattaforme, che sono fondamentali per questi siti produttivi, devono essere ad alte prestazioni, affidabili e sicure. Devono essere di facile manutenzione, in modo che chi non ha dimestichezza con l'IT possa utilizzarle facilmente.
Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei dati nei siti produttivi, consultare questo articolo. Edge Computing per l'utilizzo dei dati nei siti produttivi.
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