Industrial data analytics: l’importanza dell’analisi dei dati

Industrial data analytics: l’importanza dell’analisi dei dati

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Con l’avvento della cosiddetta Industry 4.0, l’industrial data analytics ha trasformato l’industria manifatturiera e non solo. La digitalizzazione dei processi ha portato ad una crescita esponenziale dei dati a nostra disposizione, diventati tanto voluminosi da essere definiti Big Data. Un patrimonio enorme per le aziende, che è fondamentale raccogliere e interpretare attraverso adeguati processi e tecniche di industrial data analytics per ottenere informazioni intelligenti e utili al business e alla nostra vita privata e lavorativa. Ma cosa è esattamente l’industrial data analytics? 

 

Che cos’è l’industrial data analytics 

 Nel settore industriale moderno, grazie allo sviluppo della sensoristica e delle tecnologie digitali dell’Industrial Internet of Things (applicazioni software e smart devices), qualsiasi attività svolta sulle macchine e sulle linee degli impianti genera dati, da cui è possibile estrarre informazioni catalogabili, analizzabili e dunque anche valorizzabili dal punto di vista economico. L’industrial data analytics deve concentrarsi sull’automazione dei processi industriali al fine di ottenere informazioni strategiche per capire le regole di produzione e quindi poter intervenire, con il duplice obiettivo di incrementare gli standard di sicurezza da una parte e di massimizzare il livello di efficienza dall’altra.  

I dati e la loro analisi rivestono un’importanza determinate anche dal punto di vista del risk management, e cioè ai fini della prevenzione dei guasti. Con il termine industrial data analytics si intendono, quindi, quell’insieme di tecnologie, metodologie predittive e Intelligenza Artificiale necessarie per la raccolta, la storicizzazione e l’analisi dei dati, ottenuti interagendo a livello di campo con sensori e a livello gestionale con sistemi di Information Technology e Cloud.  

Chiunque desideri essere più competitivo sul mercato, deve poter accedere in modo immediato e intuitivo alle informazioni operative al fine di ottimizzarne l’utilizzo nei processi decisionali e deve poter essere in grado di ricavare il massimo dall’analisi dei dati della fabbrica digitale. L’industrial data analytics fornisce gli strumenti per farlo.   

 

Gli strumenti dell’industrial data analytics  

Tra gli strumenti dell’industrial data analytics rientrano sia le applicazioni di monitoraggio e analisi dei dati, come i sistemi SCADA intelligenti e i gestionali di produzione (MES e ERP), in grado di ricavare dati dai diversi punti di raccolta dislocati in fabbrica e studiare i flussi e le anomalie dei settori produttivi e della logistica, sia quelle di tipo predittivo come AI e Machine Learning, che, attraverso l’analisi e la valutazione costante dei dati di produzione, ottimizzano l’utilizzo delle risorse, garantendo la massima flessibilità nell’affrontare i cambiamenti di mercato, e rendono possibile l’attivazione di procedure in grado di anticipare potenziali anomalie, guasti e fermi macchina.  

Grazie all’industrial data analytics, è possibile creare una nuova dimensione, quella dei ‘digital twin’, “gemelli digitali” ovvero modelli virtuali che replicano le funzioni degli asset fisici, attraverso i quali abilitare l’interpretazione dei dati finalizzata alla manutenzione predittiva e alla modellazione dei macchinari, all’ottimizzazione dei prodotti, dei processi e delle risorse.  

Per farlo, occorrono strumenti di gestione pensati per comprendere i linguaggi delle attrezzature di produzione e quelli del mondo IT, in grado di creare una reportistica che offra una visione completa dei processi da governare, indipendentemente dal settore nel quale le aziende si trovano ad operare, e di trasformare i dati in informazioni in contesti sempre più data-driven. 

 

I principali vantaggi dell’industrial data analytics 

Vediamo dunque nel dettaglio quali sono i principali vantaggi dell’industrial data analytics. Il primo ed essenziale beneficio è dato senz’altro dall’analisi e dal confronto dei dati raccolti con altri sistemi presenti nell’impianto. In tal senso, è fondamentale che i software di automazione di nuova generazione siano in grado di dialogare con i diversi sistemi di fabbrica e i relativi sotto sistemi, per gestire in sicurezza l’estrazione, il trattamento e la trasmissione dei dati degli impianti industriali dai reparti operativi ai sistemi IT al fine di ottenere informazioni utili al miglioramento e l’ottimizzazione dei processi produttivi, secondo importante vantaggio dell’industrial data analytics 

L’analisi avanzata dei dati contribuisce ad una maggiore comprensione delle problematiche relative ai processi di produzione. Informazioni più complete e attendibili consentono di innovare più velocemente il settore industriale nel quale si sta operando.  

Inoltre, grazie all’industrial data analytics è possibile migliorare la qualità dei prodotti, attraverso la progettazione di processi sempre più efficienti e il monitoraggio dei consumi energetici e delle risorse. Da ultimo, il vantaggio più importante sta nella manutenzione predittiva, con la quale si possono utilizzare i dati per prevenzione di eventuali guasti e fermi di produzione.  

 

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