Nell’attuale panorama industriale, l’ottimizzazione della produzione rappresenta uno degli obiettivi principali per la maggior parte delle aziende, anche per i produttori di macchinari.
Le principali sfide che si ritrovano ad affrontare vanno dalla progettazione di linee di produzione più efficienti al rispetto ed individuazione delle specifiche dettagliate durante la costruzione delle macchine.
I processi produttivi dei costruttori dei macchinari risultano complessi, per un’ottimizzazione completa della produzione è quindi prima necessario ottenere piena visibilità sui processi per poterli controllare real-time e da remoto in qualsiasi momento.
Vediamo insieme in che modo è possibile per le imprese affrontare e superare tali sfide.
Come l’IoT può supportare l’ottimizzazione dei processi produttivi
L’ottimizzazione della produzione e dei processi produttivi significa sfruttare le potenziali proposte che l’IoT e l’AI propongono alle industrie per efficientare la loro produzione e ridurre costi e consumi energetici. Sia nelle fabbriche più piccole con dimensioni ridotte che nelle grandi strutture industriali, le soluzioni IoT vengono ampiamente adottate e offrono una serie di vantaggi, tra cui:
- Monitoraggio in tempo reale
- Manutenzione predittiva
- Tracciamento degli ordini
- Tracciamento dei prodotti
- Monitoraggio del consumo energetico e altro ancora
Grazie al retrofitting l’età dei macchinari non rappresenta più un problema: digitalizzare e monitorare i macchinari più datati in poche ore è possibile anche per i produttori di macchinari.
Come trasformare l’intero ecosistema senza causare troppi disagi?
I produttori di macchine si trovano spesso nella situazione di dover aggiornare e digitalizzare l’intero ecosistema di macchinari e non solo una parte. Questa transizione può essere problematica poiché spesso queste aziende possiedono un parco macchine complesso ed eterogeneo, rendendo complessa un’ottimizzazione della produzione efficace.
Gli ecosistemi dei produttori di macchinari includono una vasta gamma di componenti interconnessi, fornitori e processi che contribuiscono insieme alla creazione di macchinari complessi.
Ma come è possibile digitalizzare e connettere questi sistemi senza causare troppi disagi?
Innanzitutto, è importante considerare i costi. Interruzioni nella produzione, anche per brevi periodi, possono comportare ingenti perdite economiche.
Inoltre, non dobbiamo dimenticare il carico di ordini, che dopo la pandemia ha raggiunto livelli di domanda senza precedenti.
Dare priorità sia alla digitalizzazione che alla continuità operativa
La chiave per iniziare un percorso di industria 4.0 nella propria impresa è quello di iniziare un percorso per l’ottimizzazione della produzione e i processi senza causare troppi disagi e senza dare priorità sia alla digitalizzazione piuttosto che alla continuità operativa.
Per raggiungere questo obiettivo i produttori di macchine devono adottare un approccio strategico che identifichi:
- Quali aree di produzione hanno maggior bisogno di digitalizzazione
- Cosa può portare le maggiori riduzioni di costi
- Quali sezioni possono avere il miglior impatto sull’efficienza operativa
Il modo migliore per iniziare è avere un approccio graduale e strategico alla digitalizzazione. In questo modo la produzione può continuare senza grandi interruzioni.
Iniziare con il retrofitting
Un primo passo può essere l’implementazione di un piano di retrofitting dei macchinari esistenti. La maggior parte degli impianti di produzione attualmente utilizza macchinari che hanno tra 10 e 20 anni di età. Invece di acquistarne di nuovi, spesso è possibile riconvertire quelli esistenti, risparmiando in questo modo risorse.
I macchinari più vecchi spesso presentano problemi di inefficienza energetica, mancanza di informazioni sulla produzione e sulle condizioni operative, nonché la necessità di un lavoro manuale per l’operazione e la manutenzione.
Quindi, ecco le domande da porsi per capire come stanno performando le proprie macchine e i propri processi ed per l’ottimizzazione della produzione.
- Sono presenti sulle macchine PLC (Programmable Logic Controller) che possono fornire i dati?
- Quale tipo di protocolli di comunicazione utilizzano gli asset?
- La mappatura delle variabili interne del PLC è conosciuta o deducibile?
Attraverso un solido piano di retrofitting, è possibile raccogliere dati in tempo reale sui processi produttivi, individuare inefficienze e migliorare le prestazioni complessive dei propri asset industriali.
Quali tipi di KPI (Key Performance Indicator) possono essere misurati?
Tempo di ciclo
Rappresenta il tempo totale impiegato per completare un intero ciclo di produzione. Il monitoraggio di questo indicatore consente di individuare punti critici, ottimizzazione della produttività e miglioramento dei flussi di lavoro.
Overall Equipment Effectiveness (OEE)
È una metrica chiave per valutare l’utilizzo dell’attrezzatura, la sua efficienza e la qualità del prodotto. Si considerano fattori come la disponibilità dell’attrezzatura, l’efficienza operativa e il tasso di produzione di prodotti di buona qualità. L’OEE aiuta a valutare l’efficacia complessiva dell’attrezzatura in termini di disponibilità, prestazioni e qualità.
Tempo di inattività
Misura il tempo in cui la produzione viene interrotta a causa di guasti imprevisti dell’attrezzatura, manutenzione o altri problemi. Ridurre al minimo il tempo di inattività è fondamentale per massimizzare la capacità produttiva.
Tempo di consegna
Rappresenta il tempo impiegato per completare un ordine, misurato dal momento in cui viene ricevuto fino alla consegna. È un KPI cruciale per valutare la soddisfazione del cliente e rispettare gli impegni di consegna.
Consumo energetico
Il monitoraggio del consumo energetico durante la produzione dei macchinari consente di identificare aree di ottimizzazione della produzione ed energetica, ridurre i costi ed essere più sostenibili.
Tendenze future
Quali saranno i prossimi trend per coloro che vogliono digitalizzare i propri processi di produzione e sono costruttori di macchine?
Emergono due tendenze: l’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) e la crescita dei dispositivi edge.
Le tecnologie basate sull’AI stanno già rivoluzionando l’industria, con algoritmi di machine learning che analizzano grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili ed iniziare un processo di ottimizzazione della produttività.
Con il potere di portare le capacità di calcolo in primo piano, i dispositivi edge offrono il potenziale per una risposta immediata ai problemi di produzione, una latenza ridotta e un aumento complessivo della produttività.