Industrial analytics, i pro: tra identificazione anomalie e predizione

Industrial analytics, i pro: tra identificazione anomalie e predizione

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L’industrial analytics è un pilastro dello Smart Manufacturing. In questo modello in cui l’ecosistema dei dati e l’approccio data-driven guidano le logiche di business, le tecniche di raccolta, di monitoraggio e di analisi dei dati che comporta l’industrial analytics sono un elemento fondamentale.  

Industrial analytics: la crisi spinge all’innovazione 

Il lascito di questi ultimi difficili – e tragici – anni è sotto gli occhi di tutti. Per assicurarsi la sopravvivenza, nelle imprese del Manifatturiero si sono dunque imposti nuovi modelli sia di business che di gestione delle attività.  

La remotizzazione delle operations e quindi il remote management, la partnership digitale con gli operatori della catena del valore che necessita una analisi istantanea dei dati di fabbrica, logistica e distribuzione, la crescita esponenziale di soluzioni IoT e IIoT che hanno come logica conseguenza la richiesta e lo sviluppo di Digital Twin per simulare il comportamento di sistemi complessi in progettazione, produzione, manutenzione, fino alla vendita, tutti i modelli e i sistemi phygital che abilitano l’automazione industriale, gli strumenti di tracciabilità e Real Time Location System che incidono sullo Smart Product Lifecycle.  

Tutto questo e ben tanto altro ancora ha avuto un’impressionante accelerazione con la crisi sanitaria con un impatto su tutto il sistema di produzione e di distribuzione del pianeta. L’industrial analytics quindi, prima di essere applicativi e soluzioni, è un paradigma che copre l’intero processo di vita del prodotto, l’unico strumento utile per valorizzare i dati, o meglio, i Big Data. 

 

Industrial analytics: quali vantaggi nella Smart Factory 

Nell’industrial analytics sono comprese sia le applicazioni di monitoraggio e analisi dei dati, come gli SCADA di ultima generazione (link: https://www.servitecno.it/prodotti/ge-ifix-hmi-scada/), che studiano i flussi e le anomalie produttive e della logistica, sia quelle di tipo predittivo come AI e Machine Learning, che abilitano nuove modalità operative, perfezionano l’utilizzo delle risorse a garanzia della massima flessibilità nell’affrontare i cambiamenti di mercato. Le soluzioni applicative di industrial analytics consentono dunque la raccolta e l’elaborazione dei dati al fine di ottimizzarne l’utilizzo. Non si tratta più solo di acquisire dati per estrarre informazioni, ma di creare dei modelli digitali per l’interpretazione dei Big Data, in modo da garantire continuità operativa e gestione delle risorse.  

L’industrial analytics, grazie alle tecnologie dell’Internet of Things, consente ai Chief Operating Officer di rispondere tempestivamente ai flussi della domanda, ma anche di attivare procedure che anticipino le potenziali anomalie, guasti e fermi macchina con una analisi costante dei dati della produzione. La logica conseguenza di tutto ciò è il miglioramento dei prodotti e una ottimizzazione dell’uso delle risorse, sia degli impianti che professionali. 

Con l’industrial analytics il confronto dei dati raccolti consente una migliore pianificazione dell’attività produttiva individuando in anticipo eventuali problematicità. L’elaborazione analitica dei Big Data consente inoltre un controllo della qualità dei prodotti attraverso processi/test periodici e accurati. In ambito manifatturiero poi, ma non solo ovviamente, la manutenzione predittiva dei macchinari è uno dei benefici più importanti dell’industrial analytics, che incide sulle prestazioni degli impianti e delle linee di produzione. 

 
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