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?
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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.
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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.
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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.