Misurare le performance di produzione
Gestendo correttamente i dati raccolti sul campo, le imprese hanno oggi la possibilità di ottenere un reale valore aggiunto in termini di efficienza e redditività
La competitività nel settore manifatturiero deriva dalla capacità delle aziende di prendere decisioni corrette in tempi rapidi su due livelli: quello operativo e quello strategico. Tipicamente, il processo decisionale si basa sull’esperienza dei decisori ed è fortemente influenzato dalla corretta interpretazione delle informazioni provenienti dal mercato e dai processi produttivi.
Un approccio ‘Data driven’ porta con sé il vantaggio di una migliore visibilità delle operazioni, grazie all’uso di metriche di riferimento (KPI – Key Performance Indicator) che permettono di focalizzare l’attenzione sulle aree di possibile miglioramento.
È, quindi, in atto il passaggio da una semplice raccolta e visualizzazione dei dati, alla vera e propria capacità di ottenere informazioni preziose che misurino le prestazioni degli asset e dei processi, al fine di: eliminare i colli di bottiglia, aumentare i rendimenti, eseguire manutenzioni di tipo predittivo, gestire meglio il controllo della qualità e migliorare tutte le ‘operations’ che si configurano vitali per l’azienda.
Rispetto al passato, in cui i dati di produzione erano raccolti ed elaborati con strumenti che non permettevano analisi approfondite ed in real time, oggi la situazione è cambiata. Grazie all’Industrial IoT, applicazioni di Big Data e ‘Edge Controller’ di nuova generazione, si è in grado di abbinare al tradizionale controllo affidato ai Plc, capacità avanzate di gestione dei dati su piattaforme standard e aperte.
Quali figure aziendali hanno maggior accesso ai dati?
Secondo una ricerca di LNS Research, nel corso del tempo, sempre più spesso le industrie hanno adottato soluzioni tecnologiche finalizzate alla raccolta dati dagli impianti. Ma questi sistemi non consentono a tutte le figure aziendali di poter accedere e visualizzare i dati in maniera tempestiva e in tempo reale.
Solo una piccola percentuale dei dati industriali è attualmente utilizzata e analizzata dagli operatori di produzione, permettendo loro di prendere decisioni mirate e strategiche.
L’integrazione orizzontale e verticale secondo i paradigmi dell’Industria 4.0 abilita la digitalizzazione lungo l’intera catena del valore e della fornitura, in cui lo scambio di dati è bidirezionale, Machine to Machine e tra i sistemi produttivi e i sistemi informativi.
Con le tecnologie di Industrial IOT è possibile estendere la visione e la condivisione dei dati in tutto lo stabilimento e anche da remoto, per consentire a tutti coloro che non sono presenti nel Plant Floor di prendere le giuste decisioni, basandosi sui dati certi e accurati.
Il beneficio delle Manufacturing Analytics nei diversi settori
Ogni soluzione di Manufacturing Analytics deve essere realizzata ‘su misura’ per la specifica impresa, elaborando i dati raccolti in modo da poter localizzare i problemi e approntare le procedure correttive.
Infatti, secondo una ricerca del Mckinsey Global Institute, con un’analisi basata sull’esigenza dei diversi settori, è possibile determinare su quale aspetto inficiano maggiormente le analytics: engineering, production, assets e quality.
Dalla tabella emergono informazioni interessanti per i vari settori:
• Industria chimica: manutenzione e qualità predittiva, identificazione delle anomalie, ottimizzazione di processo.
• Farmaceutica / biotecnologia: qualità di prodotto, ottimizzazione di processo.
• Automotive: visualizzazione e controllo della produzione, pianificazione avanzata , ottimizzazione dei processi.
• Food and Beverage: visualizzazione e controllo della produzione, manutenzione e qualità di prodotto.
• Metalworks: monitoraggio e controllo della produzione, manutenzione e qualità predittiva.
I principali settori che nel corso dei prossimi anni avranno una maggiore propensione allo sviluppo di sistemi basati sul calcolo dell’Industrial Analytics sono: l’automotive, settore chimico, farmaceutico e biotecnologico. Il motivo è principalmente riconducibile al fatto che le aree di business più critiche sono influenzate da dati analitici.
Il passaggio a nuove metodologie di gestione della fabbrica, non è comunque semplice e richiede un approccio basato su strumenti corretti, stabilendo la strategia per la raccolta e la gestione dei dati, soprattutto introducendo processi formalizzati e strutturati, in grado di sfruttare tutte le variabili necessarie a trarre vantaggio da questo nuovo paradigma.
Il presupposto per ottenere il massimo dell’efficienza è che gli asset di produzione siano intelligenti, collegati in rete e integrati. Tuttavia, a fronte di circa 64 milioni di macchine installate nei reparti di produzione (stime Cisco), solo l’8% al momento risulta collegato in rete. Sempre secondo le stesse stime, ciò porta a una OEE a livello di fabbrica che non supera il 60%.
La strada del miglioramento è ancora lunga, ma il percorso è ormai tracciato.
Approfondisci anche “Perchè gli impianti non sono efficienti”
ECSA offre supporto nell’implementazione di tecnologie e soluzioni Industry 4.0 che consentono il calcolo dei KPI utili a migliorare produttività e l’efficienza della fabbrica.