La maggiore fonte di conoscenza e di crescita per un’azienda è oggi rappresentata dai Big Data. Grazie all’elaborazione dati resa possibile dalla Big Data Analysis, le aziende più digitalizzate riescono a far fronte alle mutevoli esigenze dei mercati globali e a sopravvivere al trend sempre più marcato delle strategie aziendali data-driven. Questo è maggiormente vero se si osservano i numeri: il mercato degli “Open Data” vale oggi 184 miliardi di euro e secondo le previsioni raggiungerà un valore compreso tra 199,51 e 334,21 miliardi di euro nel 2025, mentre si stima che i Big Data creati a livello mondiale arriveranno a 175 Zettabyte entro tale data (un volume difficile da immaginare!). Ecco perché anche il numero di aziende che investono nell’elaborazione dati e in soluzioni di Big Data Analytics è in crescita. Ma se fino a qualche anno fa, il maggior ostacolo era rappresentato da complessità, diversità, velocità e variabilità dei dati, oggi, grazie ad AI e machine learning, i software di analisi avanzata, come Proficy CSense, permettono agli ingegneri di processo di combinare i dati provenienti da diverse fonti di dati industriali senza la necessità delle competenze di un data scientist, consentendo anche alle piccole e medie imprese di superare questi ostacoli.
Cosa si intende per elaborazione dati
Con elaborazione dati si intende, in termini generali, l’intero processo di raccolta e gestione, dall’acquisizione dei dati grezzi o raw data alla loro conversione in informazioni che si possano utilizzare, sia per la consultazione sia, soprattutto in industria, per il loro utilizzo nei processi decisionali. Pur trattandosi di uno dei primi termini nati nel contesto informatico, la sua connotazione è cambiata nel tempo. Oggi l’elaborazione dati è di fatto un termine ombrello all’interno del quale confluiscono discipline diverse: acquisizione dei dati di campo dai macchinari, ingestione, normalizzazione ed eliminazione delle ridondanze, archiviazione, presentazione e così via.
Nel contesto aziendale e soprattutto in quello di produzione, l’elaborazione dati è sostanzialmente l’applicazione pratica e produttiva della data science.
Qual è il ruolo dell’analisi dei dati nella produzione?
Nella produzione l’analisi dei dati trova applicazione in diversi campi. A livello organizzativo l’accesso ai dati di produzione permette di utilizzare nuovi e più efficaci modelli decisionali per l’ottimizzazione dei processi produttivi e la gestione della supply chain. Al di là di queste applicazioni organizzative, già note e ampiamente discusse, l’elaborazione dati ha un ruolo se possibile ancora più profondo e importante in produzione, dove l’efficienza operativa oggi è un requisito fondamentale. L’analisi dei dati, con particolare riferimento alla real-time data analysis permette infatti alle industrie di dotarsi di sistemi di monitoraggio continuo che permettono di identificare tempestivamente anomalie sia di natura organizzativa sia di natura funzionale. Quest’ultima è particolarmente rilevante perché, attraverso letture e telemetrie permette di capire immediatamente se c’è il rischio di guasti o rotture e di intervenire tempestivamente. Ma c’è di più: grazie al confronto fra le analisi dati in tempo reale e le informazioni storiche è possibile effettuare analisi predittive capaci di anticipare potenziali problemi ancora prima della lettura di valori al di fuori dei parametri.
Quali sono i vantaggi dell’elaborazione dati nell’industria?
Ogni attività che si intraprende nel contesto industriale ha, ai minimi termini, un unico scopo finale che possiamo riassumere nell’aumento della competitività. L’elaborazione dei dati è particolarmente efficace in questo perché permette di approcciare in modo sistematico e scientifico molte delle attività che nella gestione tradizionale sono affidate, nella migliore delle ipotesi, all’esperienza e alle intuizioni degli addetti ai lavori.
Come l’IA rivoluziona l’elaborazione dati e il controllo di processo
L’utilizzo dell’IA per il controllo dei processi può semplificare molto l’elaborazione dei dati. L’ottimizzazione dei processi è fondamentale nell’industria perché consente di migliorare la qualità del prodotto finito, la produttività e la resa e i modelli tradizionali utilizzati per il controllo di processo, come ad esempio i loop PID e i controlli di processo avanzato (APC), sono componenti critici, in quanto per loro natura statici. Portando l’intelligenza artificiale nei loop di controllo e utilizzando modelli di apprendimento automatico – machine learning – per generare e perfezionare i processi di controllo, si possono conseguire grandi risparmi e ridurre i rischi. In questo modo, inoltre, si può semplificare notevolmente l’elaborazione dati e fornire agli operatori un supporto decisionale avanzato. Proficy CSense è un software di analisi avanzata in grado di creare, sulla base dell’analisi dei dati storici, un modello del profilo attuale con il quale modificare le impostazioni del processo e automatizzare azioni volte a migliorare continuamente la qualità, l’efficienza, la produttività dell’azienda. Il software può anche essere utilizzato per monitorare l’evoluzione del processo, identificare rapidamente i problemi, scoprire le cause principali e prevedere l’andamento futuro delle attività e dei processi, in un’ottica di analisi predittiva, permettendo anche precise simulazioni.
Strumenti per l’elaborazione dati nell’industria 4.0
L’elaborazione dei dati industriali è uno dei principi fondanti di Industria 4.0. Sono proprio i dati raccolti, come abbiamo visto, che danno la possibilità alle aziende di ottimizzare processi produttivi, migliorare l’efficienza operativa e, attraverso queste ottimizzazioni, ridurre l’impatto ambientale senza compromettere produttività e ricavi.
Fra gli strumenti di elaborazione dei dati per l’industria senza dubbio il machine learning si è ritagliato un ruolo fondamentale, per la sua capacità di facilitare l’analisi predittiva e l’identificazione di anomalie. Accanto a questo indubbiamente gli strumenti di maggiore rilevanza sono i software di automazione industriale che integrano, analizzano, dispongono e ottimizzano i flussi operativi e i processi in tempo reale.
Proficy CSense, per esempio, è una soluzione avanzata per l’elaborazione dei dati che combina funzionalità di monitoraggio, analisi predittiva e ottimizzazione dei processi. Insomma, tutto quello che un’industria deve avere per mettere a valore i propri dati. Grazie alla sua capacità di modellare i processi attraverso il concetto di Process Digital Twin Proficy CSense supporta le aziende nel migliorare la qualità e la produttività e gestire al meglio la sostenibilità aziendale. Proficy CSense, infatti, fa parte della suite Proficy Sustainability Insight, che integra strumenti progettati per monitorare e ottimizzare le prestazioni operative in ottica sostenibile. Attraverso questa suite è possibile analizzare e correlare i dati provenienti da diverse fonti, identificare opportunità di risparmio energetico e monitorare in tempo reale metriche ambientali.
Una schermata di Proficy CSense
Come si implementa un sistema di elaborazione dati in una fabbrica?
Il primo passo per implementare un sistema di elaborazione dati in una fabbrica è identificare le origini di dati disponibili. Asset come sensori, macchinari e sistemi di gestione già in uso devono essere mappati per stabilire come effettuare la raccolta dati. Sulla base di questo assessment, si procede con l’installazione di strumenti IoT industriali dove necessario o all’integrazione di quelli esistenti con le infrastrutture di rete per garantire una raccolta dei dati in tempo reale. I dati devono poi essere centralizzati in una piattaforma unificata, un data lake o una data warehouse per fare in modo che le informazioni siano organizzate, gestibili e raggiungibili.
Una volta raccolti, i dati devono essere preparati opportunamente con processi di igienizzazione e normalizzazione per eliminare errori, incoerenze e ridondanze. L’obiettivo è rendere i dati pronti per l’analisi successive e ridurre le risorse di elaborazione necessarie. Utilizzando strumenti di analisi avanzata, come il già citato machine learning, è possibile individuare modelli, identificare anomalie e scoprire opportunità di ottimizzazione.
I risultati dell’analisi vengono quindi tradotti in azioni attraverso soluzioni e strategie di ottimizzazione. Citiamo a titolo di esempio l’automazione di processi, il miglioramento dell’efficienza operativa e la riduzione degli sprechi. Infine, è necessari configurare sistemi di monitoraggio continuo e reportistica per valutare in tempo reale le prestazioni del sistema, e individuare nuovi margini di miglioramento secondo il principio noto come miglioramento continuo.
Proficy CSense: Soluzione completa per l’analisi industriale
Proficy CSense è un software di analisi industriale che consente di migliorare le prestazioni di asset e processi con un modello digitale (Digital Twin). In una soluzione out-of-the-box, utilizza l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning per consentire ai tecnici di processo di combinare i dati provenienti da diverse sorgenti e di identificare e risolvere rapidamente i problemi relativi alle prestazioni dei processi di produzione continui, discreti o per lotti, attraverso l’estrazione e l’elaborazione dati ricavati dai sensori posti sulle macchine e sulle linee di produzione. Grazie a Proficy CSense e alle sue cinque capacità di analisi in un unico pacchetto – analisi, monitoraggio, previsione, simulazione e ottimizzazione e controllo dei setpoint in tempo reale – ingegneri e data scientist possono sviluppare soluzioni che solitamente assicurano un miglioramento continuo di produzione, rendimento, qualità ed efficienza, con margini significativi, trasformando i dati grezzi in informazioni con le quali incrementare rapidamente il business. La possibilità di creare analitycs in drag-and-drop accelera il time-to-value e riduce la dipendenza da data scientist e programmatori. Proficy CSense consente inoltre una moderna visualizzazione analitica thin-client, grazie all’applicazione Proficy Operations Hub inclusa: Monitoraggio del loop di controllo Process+. Con questa Web User Interface (UI) si può disporre di una soluzione analitica ad alte prestazioni accessibile a tutti, dove e quando se ne ha bisogno.
Lo strumento software è proposto anche con demo online e un corso di formazione interattivo che consentono di acquisire in modo semplice e rapido la competenza necessaria per l’uso.
