Oggi, la digitalizzazione nella maggior parte dei settori industriali sta guidando la prossima rivoluzione industriale nella produzione. Mentre le aziende e gli OEM cercano di sviluppare capacità digitali all’interno dei loro sistemi di produzione, la produzione intelligente diventa lo standard per chiunque voglia progredire.
Questa tendenza viene spesso spiegata in termini di dati e dati analitici avanzati come percorso verso una migliore qualità, l’ottimizzazione dei processi e numerosi altri vantaggi. Ma quando intraprendete il percorso di digitalizzazione, cosa fate con quei dati? E come vi assicurate che abbiano senso per il motore di analisi destinato a fornire informazioni utili?
La contestualizzazione apre la porta alla produzione intelligente
Sebbene dati accurati siano utili, dati accurati in tempo reale sono ancora migliori. Tuttavia, i dati grezzi da soli necessitano di un contesto per essere preziosi e, senza di esso, l’analisi può fornire informazioni difettose o fuorvianti. Queste informazioni potrebbero portare a interpretazioni errate che si traducono in decisioni sbagliate.
Quindi, cosa sono i dati contestualizzati? La contestualizzazione significa andare oltre l’utilizzo tradizionale dei dati per applicare informazioni aggiuntive rilevanti per il processo o l’operazione. Queste informazioni possono essere semplici come marcature temporali, posizione o fonte.
Nei sistemi di produzione intelligente, anche i dati aggiunti dall’operatore possono essere inclusi per aumentare l’importanza dei dati e fornire un contesto per un’operazione. Questi elementi consentono l’interoperabilità tra i sistemi affinché MES, QMS, ERP, SCP e altri programmi lavorino con dati in tempo reale.
Digitalizzate prima
Il primo passo per sbloccare l’impatto della produzione intelligente attraverso la contestualizzazione è digitalizzare la vostra operazione. L’importanza dei dati nella produzione moderna non può essere sopravvalutata e collegare gli asset fisici all’infrastruttura per raccogliere, pulire, archiviare e analizzare quei dati è fondamentale.
Le diverse aree funzionali – come produzione, qualità, manutenzione e ingegneria – necessitano di diversi tipi di informazioni per svolgere le proprie attività.
I sistemi tradizionali che utilizzavano la raccolta manuale dei dati erano isolati e fornivano report settimanali o mensili. Ma la produzione è complessa e, senza digitalizzare l’azienda, i dati saranno limitati nelle loro potenzialità. La digitalizzazione richiede una solida strategia dei dati e un piano di implementazione, oltre a un impegno nella creazione di un sistema di asset connessi.
Gestione dei dati
In un sistema di produzione digitalizzato, l’utilizzo dei dati riguarda soprattutto l’aggiunta di un contesto specifico del settore per trasformare i dati grezzi in informazioni utilizzabili per l’analisi.
I dati contestualizzati possono includere:
- Tracciabilità nella produzione – La tracciabilità è un elemento fondamentale in settori industriali critici come quello automobilistico e alimentare. Questi dati identificano la posizione specifica della produzione, le sue caratteristiche prestazionali e altri dettagli lungo il processo produttivo.
- Origine delle materie prime – Un ambiente di produzione intelligente comprende una supply chain connessa e altamente visibile. Questo migliora la tracciabilità e consente ai decisori di sapere quale materia prima è stata utilizzata, la sua origine, il numero di lotto e altro ancora.
- Dati degli asset – Le aziende manifatturiere spesso dispongono di un’ampia gamma di asset di capitale di diversi OEM e generazioni all’interno dello stesso OEM. Collegare questi asset consente di collegare le specifiche delle apparecchiature, le capacità e i tempi di ciclo. Può anche includere il consumo di parti e altri dati specifici di un OEM o di una generazione di macchinari.
- Dati evento – I dati evento rappresentano le sempre importanti domande “W” come cosa, quando, dove, chi e perché. Sono fondamentali per identificare le tendenze e facilitare il miglioramento dei processi.
Sbloccate la produzione intelligente
Aziende come la vostra possono sbloccare l’accesso a capacità di produzione più intelligenti solo con una digitalizzazione completa e dati contestualizzati. Analisi e strumenti come il machine learning possono essere alleati potenti per il miglioramento. Tuttavia, con dati completamente contestualizzati, l’analisi è più precisa e più propensa a fornire informazioni utili che migliorano davvero le prestazioni.
I dati contestualizzati apportano benefici anche alle diverse aree funzionali della produzione. I sistemi precedentemente isolati ora utilizzano gli stessi dati in base al contesto rispetto alla loro missione. Questo migliora la comunicazione e garantisce che aree funzionali come produzione, manutenzione, ingegneria, QA e altre siano allineate e non lavorino in modo contraddittorio.
Il percorso verso la produzione intelligente non è un interruttore o una soluzione magica. Richiede una solida strategia dei dati e l’implementazione della tecnologia digitale. Una volta presa questa decisione, è fondamentale contestualizzare i dati per permettere alla nuova infrastruttura di operare al massimo delle sue potenzialità.
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