Come il controllo e l'ottimizzazione dei processi di produzione generano grandi guadagni

Il controllo dei processi di produzione è un elemento cruciale di tutte le attività produttive. Si ottiene impiegando software e sistemi per monitorare e regolare le diverse fasi della produzione. Il controllo dei processi produttivi comprende sia l'infrastruttura che i dispositivi intelligenti, ad esempio:

  • Reti per raccogliere dati e collegare le apparecchiature
  • Apparecchiature di elaborazione dati
  • Algoritmi per correlare le variabili dei processi di produzione ai vari attributi del prodotto
  • Sensori, attuatori e sonde

I sistemi di controllo adattivi, gli strumenti software ad architettura aperta, gli strumenti diagnostici e i processi che monitorano le condizioni delle apparecchiature di lavorazione sono tutti applicabili al controllo dei processi produttivi e contribuiscono all'ottimizzazione del processo stesso.

L'ottimizzazione, in generale, si riferisce alla selezione dell'opzione migliore tra le possibili soluzioni a un problema di produzione, in base a criteri predefiniti.

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Perché il controllo e l'ottimizzazione dei processi produttivi sono necessari?

La produzione è il processo di creazione di un prodotto a partire da una serie di materiali e prodotti. Questa attività comprende varie attività correlate in diverse fasi del processo, tra cui la produzione, l'integrazione e l'assemblaggio dei componenti del prodotto. Può essere un'operazione molto complessa, a seconda del settore o del prodotto stesso.

La produzione moderna è un amalgama di progettazione del prodotto, selezione dei materiali, pianificazione del processo, controllo della qualità, assicurazione della qualità, documentazione e gestione del prodotto. I progressi tecnologici degli ultimi decenni hanno reso la produzione sempre più complessa, richiedendo sofisticazione tecnica, automazione e finezza nella gestione delle operazioni. A ciò si aggiungono gli elevati livelli di sicurezza dei processi e il rispetto delle norme di sicurezza necessari con i cicli di produzione più brevi. Senza un'adeguata ottimizzazione dei processi, un'azienda può rimanere indietro rispetto ai suoi piani di espansione e alle sue aspirazioni.

La globalizzazione è stata il principale fattore di aumento della concorrenza tra i settori industriali e il settore manifatturiero non fa eccezione. Le aziende devono utilizzare le tecnologie esistenti ed emergenti per ottenere un vantaggio competitivo. Il controllo e l'ottimizzazione dei processi produttivi promettono di aumentare la quota di mercato rendendo possibili prodotti di migliore qualità.

Il controllo e l'ottimizzazione dei processi produttivi possono facilitare un uso più efficiente di beni, risorse e ricavi, riducendo i costi di produzione e il consumo di materiali. La gestione delle operazioni di produzione in condizioni ottimizzate consente di risparmiare, di aumentare la produttività e di migliorare la qualità dei prodotti fabbricati. Inoltre, rende l'azienda più sostenibile, ottimizzando il consumo di energia e riducendo l'impatto ambientale.

Dove si applica il controllo dei processi produttivi?

Il controllo del processo di produzione è particolarmente importante nelle fasi successive del processo stesso:

  • Misurazione dei profili di temperatura in ambienti di lavorazione sensibili o gravosi
  • Misurazione di attributi fisici critici ad alte temperature e velocità di linea elevate
  • Monitoraggio dei processi di combustione e della composizione chimica della miscela

Questo ha un ulteriore impatto sul controllo e sulla garanzia della qualità del prodotto.

Dal punto di vista della linea di produzione, il controllo e l'ottimizzazione dei processi produttivi possono eliminare i seguenti problemi che causano una riduzione della produttività e della qualità:

  • Problemi della linea di produzione
  • Postazioni di lavoro isolate sovraccaricate oltre la loro capacità
  • Eccessivo lavoro in corso
  • Beni e attrezzature inutilizzati che occupano spazio
  • Errori umani, con conseguenti rilavorazioni o ritardi
  • Produttività inconsistente e insoddisfacente
  • Problemi di gestione della produzione
  • Colli di bottiglia del flusso di lavoro

Diventare proattivi con il controllo dei processi di produzione

Il controllo dei processi produttivi si basa sull'azione preventiva e sulla pianificazione di emergenza con l'automazione.

Pianificazione di emergenza

Ad esempio, i produttori possono progettare una tabella di controllo automatizzata che fornisca avvisi e piani d'azione corrispondenti in caso di problemi.

Controllo qualità

Il rilevamento delle anomalie e la classificazione automatica dei difetti è una caratteristica comune e importante del controllo dei processi produttivi per mantenere la qualità e l'integrità dei prodotti.

Perché la manutenzione predittiva è importante

La manutenzione predittiva è l'uso di analisi dei dati per prevedere e prevenire i guasti alle macchine. Presenta un modo nuovo di ristrutturare le attività di manutenzione su scala industriale. Questo è particolarmente importante nell'industria manifatturiera, perché molto denaro e molte risorse dipendono dal funzionamento ottimale di apparecchiature che richiedono un grande investimento. Questi beni possono richiedere una manutenzione periodica, con conseguenti tempi di inattività. Strategie di manutenzione inadeguate possono causare un calo significativo della capacità produttiva di un impianto, con conseguente perdita di fatturato e di vantaggio competitivo.

D'altro canto, anche i vantaggi degli investimenti nei sistemi di controllo dei processi produttivi sono piuttosto significativi: La previsione dei guasti tramite analisi avanzate può aumentare i tempi di attività delle apparecchiature.

In media, la manutenzione predittiva può:

  • Aumentare la produttività
  • Ridurre i guasti
  • Ridurre i costi di manutenzione delle apparecchiature

In generale, le strategie di manutenzione formulate su scala industriale devono tenere conto dei beni disponibili e funzionanti, dei loro costi operativi e dei livelli di sofisticazione tecnica. A seconda della combinazione, un'organizzazione può scegliere tra quattro tipi di risposte. Le prime tre sono più convenzionali, mentre la quarta, la manutenzione predittiva, è una novità, guidata dalla tecnologia e dall' Internet delle cose.

1. Manutenzione reattiva

Se si rompe, bisogna ripararlo o sostituirlo. Questo termine e questa azione sono generalmente applicabili a oggetti facilmente sostituibili e di scarso valore, come una lampadina o un telecomando.

2. Manutenzione preventiva

Questo termine si riferisce all'azione preventiva intrapresa per prevenire i guasti attraverso la manutenzione di apparecchiature e macchine a tempi di inattività prestabiliti e a intervalli di tempo fissi. Questa opzione funziona di solito quando il costo della manutenzione non è molto elevato e quando può essere programmata al di fuori degli orari di produzione, con perdite minime.

3. Manutenzione basata sulle condizioni

Questa forma di attività di manutenzione dipende fortemente dai livelli di utilizzo di una particolare macchina o apparecchiatura.

4. Manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva è un approccio alla manutenzione che trae la sua strategia e la sua frequenza dall'analisi di un insieme di dati relativi al processo operativo. Impiega metodi di analisi molto avanzati per prevedere con largo anticipo la possibilità e la tempistica di guasti alle apparecchiature, rendendo possibile un'azione preventiva e una stima della vita residua o del tempo di funzionamento di apparecchiature e macchinari. In combinazione con i dati raccolti da sistemi come Smart Factory o Industria 4.0, si basa su se stesso per essere sempre più preciso nel tempo.

La manutenzione predittiva è preziosa nei casi in cui le attività di manutenzione sono complesse o a più livelli, la loro implementazione può essere costosa o i tempi di fermo possono comportare perdite significative.

Passare dalla manutenzione reattiva a quella predittiva proattiva: sfide e soluzioni

La creazione di una fabbrica digitale, di un processo o di una macchina non è una proposta semplice o immediata. I sistemi di monitoraggio intelligenti devono integrarsi con i sistemi esistenti o legacy e la produzione deve continuare senza perdere un colpo. Allo stesso modo, la manutenzione predittiva deve entrare in funzione prima che siano necessarie riparazioni o fermi macchina per essere efficace dal punto di vista dei costi.

Per un'evoluzione e una transizione senza problemi dalla manutenzione reattiva a quella proattiva, gli esperti dell'industria manifatturiera devono concentrare i loro sforzi per risolvere una serie di sfide.

Geografia e complessità

La sfida della complessità operativa o delle distanze geografiche può essere affrontata con la creazione di un ecosistema di unità produttive connesse, che introduce un elemento di consapevolezza situazionale in tempo reale nell'intera organizzazione. Inoltre, facilita il monitoraggio da parte di chi supervisiona l'attività. I sistemi intelligenti devono essere impostati in modo da formare collegamenti validi tra i dispositivi "di ingresso" come i sensori, gli attuatori, l'infrastruttura di raccolta dati e il personale umano.

Accessibilità dei dati

L'analisi dei dati deve collegare tutti gli aspetti dell'attività produttiva, dalla catena di fornitura all'utente finale. La struttura dei dati deve essere progettata in modo tale che un'istantanea in tempo reale di dove si trova tutto sia prontamente disponibile attraverso i report. Ciò consente alle aziende di prendere decisioni agili basate su situazioni in tempo reale.

Anomaly Detection

Il rilevamento delle anomalie costituisce una parte importante della manutenzione predittiva e dell'ottimizzazione del controllo qualità. Per funzionare, il sistema ha bisogno di una grande quantità di dati di registro dettagliati relativi ai guasti del processo. Il rilevamento delle anomalie si basa sui dati accumulati dei sensori con una frequenza minima di misurazioni per ogni unità di tempo e sensore dell'infrastruttura.

A questi dati può essere applicata l'analisi avanzata per stabilire i parametri di ciò che viene considerato "normale". Eventuali scostamenti dalla norma o aberrazioni nel sistema fanno scattare una segnalazione e inviano avvisi di sistema agli operatori. Questi ultimi devono quindi accertare se si è effettivamente verificato un guasto all'apparecchiatura e prendere decisioni in merito alle misure correttive.

Vantaggi della manutenzione predittiva per il controllo e l'ottimizzazione della produzione

I vantaggi della manutenzione predittiva sono molteplici:

  • Ridurre i costi dei tempi di fermo delle apparecchiature anticipando i guasti prima che si verifichino e applicando la manutenzione preventiva.
  • Automatizzare il monitoraggio delle apparecchiature e gli avvisi di sistema per ridurre i guasti e i tempi di risposta.
  • Contribuire all'agilità della catena di fornitura rispondendo in tempo reale a condizioni volatili.
  • Ridurre i difetti dei prodotti e stabilire un controllo qualità più accurato.
  • Comprendere ogni aspetto del processo produttivo, dal più semplice al più complesso, consentendo una visione a 360 gradi delle attività in ogni momento.

I fattori digitali determinanti del controllo e dell'ottimizzazione dei processi produttivi

Automazione dei processi robotici

L'automazione robotica dei processi si fa carico di attività operative noiose, ad alta intensità di lavoro, senza senso e meccaniche. L'automazione robotica dei processi libera il potenziale umano e lo riorienta su aree ad alto valore aggiunto per favorire la crescita dell'azienda. Molte ore di lavoro umano vengono sprecate in attività noiose e ripetitive che dovrebbero essere svolte dall'automazione.

Negli ultimi tempi si è assistito a un boom di aziende e start-up che offrono una serie di soluzioni e prodotti di automazione intelligente che promettono di ottimizzare anche i flussi di lavoro più complessi.

L'adozione dell'automazione robotica dei processi nel settore manifatturiero è ritenuta una mossa che porterà grandi benefici alle aziende sia a breve che a lungo termine.

Intelligenza artificiale

Il più grande vantaggio dell'intelligenza artificiale nel controllo e nell'ottimizzazione dei processi produttivi è la sua capacità di crescere e svilupparsi costantemente per diventare più intelligente, più intuitiva e più proattiva. Prende i dati generati dai processi connessi (come l'automazione digitale dei processi e l'automazione robotica dei processi) per diventare più forte e più precisa nel rilevare le anomalie e prevedere i guasti.

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Ottimizzazione dei processi in tempo reale

L'ottimizzazione in tempo reale è definita come un processo che garantisce il costante miglioramento delle prestazioni in tempo reale. Rispetto ai controllori di processo tradizionali, i controllori di processo in tempo reale si differenziano per la scala e la progettazione. I processi di ottimizzazione in tempo reale si basano per lo più su sistemi di ottimizzazione basati su modelli. Di solito hanno dimensioni maggiori rispetto ai controllori di processo tradizionali.

L'ottimizzazione in tempo reale si basa sul feedback del sistema e sull'analisi dei dati. Con l'ottimizzazione in tempo reale, il rilevamento degli errori è automatico e il sistema può modificare ed eliminare gli errori casuali e non casuali.

Inoltre, l'ottimizzazione in tempo reale rende disponibili i dati calcolati in tempo reale e può inviarli a varie sedi. Può essere programmato per valutare i dettagli delle prestazioni per qualsiasi periodo di tempo specifico e per qualsiasi attività o applicazione all'interno del processo. Si tratta di una soluzione altamente conveniente per migliorare le prestazioni del sistema e ottenere l'ottimizzazione del processo.

Non confondere l'ottimizzazione dei processi in tempo reale con il controllo avanzato dei processi (APC). Non sono intercambiabili, ma sono funzioni complementari. Il controllo avanzato dei processi è una tecnica progettata per ottenere strategie di controllo che riducano efficacemente la differenza tra i valori di riferimento del processo e i valori effettivi. Un esempio potrebbe essere la minimizzazione dell'overshoot durante un cambiamento di processo o la riduzione del tempo necessario a un sistema per tornare allo stato stazionario dopo un'alterazione del processo.

L'ottimizzazione dei processi in tempo reale viene utilizzata per definire i parametri di processo prefissati per l'APC, in modo da rimanere allineati con gli obiettivi e i target aziendali. L'ottimizzazione del processo in tempo reale può essere applicata al controllo di base on o off attraverso tecniche complesse di controllo predittivo e controllo dinamico a matrice.

I sistemi di automazione e ottimizzazione dei processi sono in grado di ottimizzare diversi processi produttivi, da quelli più semplici a quelli più complessi. Quando si tratta di selezionare i processi che produrranno i massimi benefici e aumenteranno l'efficienza operativa nel tempo, una strategia di transizione chiara e ben definita è molto preziosa.