Durante il workshop del 29 settembre, è stato possibile mostrare attraverso una visita guidata nella fabbrica del futuro (LEF) in che modo le tecnologie Industrial IoT sono in grado di fornire una vista completa del parco macchina di ogni azienda, innovandone il loro shop floor attraverso l’interconnessione dei macchinari.

È stata un’ottima opportunità per conoscere in prima persona le esigenze delle aziende e sfruttare l’occasione del workshop per interrogarsi su come sia oggi necessario intraprendere un processo completo di trasformazione digitale.

In sole tre ore e con un fermo macchina di meno di 30 minuti, la nostra piattaforma è stata in grado di sfruttare ed esplorare tutte le opportunità del paradigma Industria 4.0.

IoT e AI per la trasformazione digitale della aziende manifatturiere

Quali sono le opportunità delle aziende italiane? Quali sfide stanno affrontando? 

Queste sono state le principali domande a cui abbiamo cercato di rispondere durante il nostro workshop presso LEF. Per poter avviare un percorso di trasformazione digitale di successo è oggi essenziale essere in grado di rispondere a queste domande.

Più precisamente, se sappiamo come stanno funzionano i macchinari di uno stabilimento, siamo anche in grado di sfruttare al massimo i benefici della trasformazione e sapere con esattezza quali sfide stanno affrontando le imprese oggi. Mappare i processi e le esigenze di ciascuna azienda permette di ottenere una vista chiara sui loro obiettivi finali e di individuare gli step più precisi da seguire per soluzioni di successo.

Le forze trainanti di questo processo di trasformazione sono principalmente le due soluzioni più innovative del panorama tecnologico attuale: l’IoT e l’AI.

Collezionare grandi quantità di dati è spesso il primo passo del processo, oltre che il più importante. In questo modo, le imprese possono partire con una prima fase di estrazione dati dalle macchine, essenziale per poter migliorare il loro business. Analizzare poi i dati ottenuti è il principale compito dell’intelligenza artificiale (AI).

Più precisamente, il problema è che spesso organizzazioni e aziende, dopo aver raccolto grandi quantità di dati, grazie all’utilizzo di tecnologie IoT, non sono comunque in grado di sfruttarli in modo ottimale. La sola memorizzazione di questi dati, infatti, non porta valore all’azienda, ma l’utilizzo di tecniche di analisi e razionalizzazione dei dati permette di ottenere informazioni strutturate per decisioni aziendali più informate (e tutto questo grazie all’IoT e AI).

Monitorare i processi produttivi è un ulteriore esempio di come l’IoT e l’AI possono aiutare le aziende a tagliare i costi ed ottimizzare la produzione.

Utilizzare in maniera congiunta l’IoT e l’AI permette di agevolare il lavoro dell’uomo, sostituendolo in una serie di compiti ripetitivi che altrimenti sarebbero costretti a compiere.

Ad esempio, l’analisi dei dati, il controllo della produzione o la gestione di problemi complessi, come il rilevamento degli errori o la manutenzione predittiva, potrebbero fare affidamento su queste tecnologie per ottimizzare il processo.

Grazie all’utilizzo congiunto di IoT and AI è possibile monitorare:

• OEE
• Tempo di utilizzo macchina
• Efficienza di produzione
• Consumo energetico real-time
• Fermi macchina, e molto altro.

L’impatto economico dell’AI 

Prima di entrare nel dettaglio, è interessante dare un’occhiata a quello che è l’impatto economico dell’AI sulle imprese.

Un grande vantaggio è certamente il miglioramento dei profitti e della produttività del lavoro: grazie all’utilizzo dell’AI molte attività possono essere automatizzate (così come determinati ruoli), permettendo di ridurre gli errori umani e aumentare i guadagni finali.

Uno studio, condotto dal Parlamento Europeo ha mostrato come la tendenza del PIL globale sia in crescita, con una previsione fino al 14% (entro il 2030) grazie allo sviluppo e adozione dell’intelligenza artificiale nell’industria.

Certamente, non tutti i settori utilizzeranno l’AI nelle stesse modalità e misure. In alcuni casi, sarà più utile addestrare modelli per facilitare l’apprendimento automatico delle macchine, mentre altri trarranno vantaggio dall’automazione dei processi robotici. Tutto dipende dal loro obiettivo finale.

Ad esempio, la produzione potrebbe trarre il massimo vantaggio dall’automazione delle attività di routine.

Nell’immagine in Fig 1 viene mostrato in che modo l’AI e l’IoT siano in grado di ottimizzare le operations all’interno dei processi manifatturieri e in diversi settori: Automotive, Life Sciences, Process Manufacturing, e Discrete Manufacturing.

L’analisi mostra, inoltre, le possibili applicazioni per ciascun settore. In alcuni casi, infatti, il ruolo dell’AI è finalizzato alla creazione di engagement dei clienti, mentre per altri in operations personalizzate in fase di produzione. Un’analisi specifica della propria azienda permetterebbe, inoltre, di comprendere a pieno quale tipologia di trasformazione digitale l’impresa ha bisogno, in modo tale da massimizzare i profitti.

Ottimizzare le operazioni nei processi di manufacturing 

Per la maggior parte delle aziende manifatturiere, il percorso di ottimizzazione ha come obiettivo il miglioramento delle prestazioni dei macchinari. Tuttavia, la aziende manifatturiere necessitano anche di prendere in considerazione l’ottimizzazione della produzione e dei processi, altrettanto importanti per un miglioramento complessivo dei profitti finali.

In uno scenario ideale, tutto funziona senza nessun intoppo in fase di produzione, ma nella realtà, sono sempre da considerare modifiche, tempi di fermo macchina indesiderati e soluzioni alternative.

Questo perché il primo passo nel processo di ottimizzazione necessita di comprendere in che modo i propri processi produttivi funzionano davvero. Solo dopo questo secondo passaggio possiamo creare la struttura operativa ideale: semplificando i passaggi, eliminando le attività non necessarie, automatizzando i processi.

Gli aspetti più importanti per l’ottimizzazione delle aziende manifatturiere riguardano:

• Monitoraggio della produzione, dei consumi energetici e dei parametri ambientali
• Monitoraggio del livello di sicurezza sul posto di lavoro e possibili rischi di salute
• Manutenzione predittiva
• Previsioni sulla movimentazione dei macchinari
• Tacking dei veicoli
• Gestione da remoto dei sistemi di sicurezza

Si tratta di un processo circolare, ognuna di queste soluzioni condiziona il corretto funzionamento dell’altra.

Ad esempio, l’implementazione di tecnologie per il monitoraggio della produzione e dei consumi energetici permette di ottenere abbastanza informazioni per iniziare a pianificare azioni di manutenzione predittiva. Il tracking dei movimenti dei macchinari e delle attrezzature consente di raggiungere un ambiente di lavoro più sicuro.

Presentazione della nostra soluzione 

Siete curiosi di vedere e scoprire di più del nostro workshop in LEF?

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