Le PMI italiane hanno una grande opportunità per aumentare produttività e redditività grazie a una gestione data-driven dei processi produttivi. 

Scopri come trasformare la tua azienda attraverso il monitoraggio intelligente, l’analisi avanzata e il miglioramento continuo guidato dai dati.

Data-Driven Manufacturing

Adottare una filosofia data-driven, nonostante possa sembrare una parola ormai inflazionata, è ancora una scelta strategica per le aziende che puntano a migliorare le proprie prestazioni. 

Pensiamo all’ottimizzazione dei processi produttivi: la possibilità di raccogliere e analizzare dati lungo l’intero processo permette di identificare inefficienze e aree di miglioramento in modo preciso, consentendo interventi di efficientamento mirati e meno costosi, un vantaggio particolarmente rilevante per le PMI.

Passare a un approccio data-driven, però, non è così immediato. Oltre alla tecnologia, serve un cambiamento culturale interno per valorizzare e comprendere realmente il potenziale dei dati. Abbiamo già approfondito l’aspetto della cultura del dato in un precedente articolo; in questo articolo, invece,ci concentriamo sul lato pratico del diventare data-driven, esplorando anche alcuni esempi concreti di applicazione.

Ottimizzare i processi produttivi con strategie data driven

Iniziamo con una definizione chiara: cosa intendiamo per ottimizzare i processi produttivi con strategie data-driven? 

Significa utilizzare i dati raccolti durante il processo produttivo per prendere decisioni informate, identificare inefficienze e migliorare continuamente le operazioni. Questo approccio non solo rende più efficiente la produzione, ma consente anche un miglioramento costante nel tempo.

Cosa implica questa strategia?

1. Raccolta e integrazione dei dati: La base di una strategia data-driven è la raccolta di dati accurati e tempestivi. L’implementazione di sistemi IoT e sensori permette di raccogliere informazioni in tempo reale da macchinari e processi, mentre l’integrazione con i sistemi aziendali (come ERP e MES) garantisce un flusso continuo e coerente di dati tra le diverse funzioni aziendali.
2. Analisi e monitoraggio avanzato: I dati raccolti devono essere analizzati per trasformarli in insight utili. Le tecniche avanzate di analisi, supportate dall’uso di Copiloti AI, permettono di identificare inefficienze e aree di miglioramento. L’intelligenza artificiale e il machine learning non solo aiutano nell’analisi, ma permettono anche di predire possibili malfunzionamenti o necessità di manutenzione prima che diventino problemi.
3. Implementazione delle azioni: Una volta che gli insight sono stati raccolti e interpretati, è il momento di agire. Modifiche e ottimizzazioni vengono applicate ai processi produttivi, con l’aiuto delle tecnologie AI che supportano i decision maker nel prendere scelte informate e in tempo reale, migliorando l’efficienza e riducendo i costi.
4. Monitoraggio e miglioramento continuo: Qui risiede la vera sfida di un approccio data-driven. I processi devono essere monitorati costantemente per valutarne l’efficacia e per identificare nuove opportunità di miglioramento. In un contesto di produzione, questo significa anche adattarsi rapidamente ai cambiamenti e ottimizzare continuamente i processi per mantenere alta l’efficienza.

Questo ciclo continuo di raccolta, analisi, implementazione e monitoraggio permette alle aziende di evolvere continuamente, migliorando non solo i processi produttivi, ma anche l’intera operatività aziendale.

Quali dati sono importanti?

Per una strategia di ottimizzazione della produzione, è fondamentale raccogliere e analizzare una serie di parametri chiave. 

Monitorare l’operatività delle macchine e il loro stato, ad esempio (standby, produzione, attrezzaggio, carico/scarico ecc.), permette di calcolare l’OEE, identificare periodi di inattività e quindi aree del processo che possono essere migliorate.

La misurazione dei consumi energetici, sia a livello di impianto che di singolo macchinario, aiuta a ridurre i costi operativi e a garantire la conformità alle normative ambientali. La Zerynth IoT & AI Platform offre profili energetici dettagliati, evidenziando le aree di risparmio.

Raccogliere dati sulla produzione, come tempi di ciclo e tassi di difetti, è cruciale per identificare colli di bottiglia e migliorare la produttività. Allo stesso modo, l’analisi dei tempi di fermo macchina consente di ottimizzare la manutenzione e ridurre le interruzioni, migliorando l’OEE.

Infine, monitorare gli allarmi e rispondere tempestivamente a guasti o problemi di qualità previene interruzioni gravi e aiuta a mantenere un flusso produttivo costante.

Questi dati, raccolti e analizzati in tempo reale, permettono di prendere decisioni informate e migliorare costantemente l’efficienza operativa.

La soluzione Zerynth per l’ottimizzazione dei processi produttivi 

La Zerynth IoT & AI Platform è la nostra soluzione end-to-end per l’analisi e l’ottimizzazione dei processi di produzione. La Platform consente alle aziende di monitorare, analizzare e migliorare in tempo reale ogni aspetto del ciclo produttivo, semplificando la gestione di grandi moli di dati e generando preziose intuizioni.

La piattaforma si integra direttamente con i macchinari, raccogliendo dati operativi continui, analizzati automaticamente con il supporto di Zero, il nostro AI Copilot. Questo processo genera insights approfonditi, accessibili tramite dashboard e report intuitivi. In più, Zero è a disposizione per supportare l’interpretazione finale delle informazioni.

L’App Production Insights, disponibile nella Zerynth Platform, permette di effettuare il  monitoraggio in tempo reale dei processi produttivi, consentendo di ottimizzarli in base ai dati raccolti e di ottenere diversi benefici:

• Miglioramento dell’utilizzo dei macchinari e riduzione dei guasti migliorando i tempi di intervento sulle inefficienze
• Aumento della produttività e ottimizzazione dei tempi di consegna, pianificazione e previsione grazie al controllo avanzamento produzione.
• Incremento della sostenibilità con una riduzione degli sprechi

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