Cos'è la Manufacturing Analytics?

La Manufacturing analytics è l'uso di dati e tecnologie delle operazioni e degli eventi nel settore della produzione per garantire la qualità, aumentare le prestazioni e la resa, ridurre i costi e ottimizzare le supply chain. La Manufacturing Analytics fa parte di una rivoluzione più ampia conosciuta come Industry 4.0 dove ci si aspetta che le fabbriche si evolvano in entità auto-esecutive e curative accogliendo nuove tecnologie come il cloud e l'Internet of Things (IoT).

Storicamente, i produttori non erano in grado di sfruttare e utilizzare tutti i dati che provenivano dal processo di produzione end-to-end, dalla supply chain alla produzione alla consegna all'utilizzo da parte del cliente. Si dovevano affidare a strumenti molto complessi e costosi in grado di raccogliere informazioni solo dagli operatori o dalle macchine. Potevano impiegare settimane per individuare il motivo per cui un processo di produzione si stava interrompendo. Nel mondo odierno, estremamente concorrenziale, aspettare settimane o addirittura giorni per una risposta non è più sufficiente. E i produttori hanno bisogno di una visibilità completa dell'intero processo, dalla fornitura al cliente finale, per avere un visione a 360 gradi e ottimizzare davvero i loro risultati.

La Manufacturing Analytics si fonda su Predictive Analytics, Big Data Analytics, internet of things (IIoT) industriale, Machine Learning ed edge computing per consentire soluzioni di fabbrica più intelligenti e scalabili. Con la Manufacturing Analytics, è possibile ottenere spunti d'azione in tempo reale. E basta acquistare un solo pacchetto software per soddisfare tutte le proprie esigenze. La Manufacturing Analytics è costruita appositamente per raccogliere e analizzare i dati da un numero illimitato di fonti per individuare le aree di miglioramento. Spaziano dalle macchine alle persone, da un ordine in arrivo alla consegna di quell'ordine. I dati vengono raccolti e riformattati in maniera facile da capire per mostrare dove sono i problemi lungo il processo. La Manufacturing Analytics raccoglie e manipola grandi quantità di dati per mostrare approfondimenti su cui è possibile agire o predisporre processi aziendali automatici per rispondere in tempo reale.

Vantaggi della Manufacturing Analytics

La Manufacturing Analytics offre una conoscenza contestuale in tempo reale. Fornisce ai decisori un vantaggio competitivo digitalizzando il business, ottimizzando i costi, migliorando la qualità, accelerando l'innovazione e ridefinendo l'esperienza del cliente. La Manufacturing Analytics sta aiutando le aziende manifatturiere ad aumentare la produttività e la redditività delle loro operazioni facendo lavorare le loro enormi quantità di dati. Grazie ai modelli di Machine Learning e agli strumenti di Data Visualization, i produttori sono in grado di scoprire idee nei loro dati, ottimizzare i processi e massimizzare le prestazioni.

Principali business case in tema di Manufacturing Analytics

• Supply chain
  • Previsione della domanda
  • Gestione degli ordini
  • Inventory Optimization
  • Prestazioni dei fornitori
  • Analisi dei trasporti
  • Sistemi di allarme rapido
• Qualità del prodotto
  • Monitoraggio della qualità in tempo reale
  • Causa primaria
  • Affidabilità
  • Garanzia
• Servizio sul campo & Assistenza
  • Gestione dell'inventario
  • Prestazioni dei fornitori
  • Analisi dei trasporti
• Creazione di una fabbrica efficiente
  • Attrezzature e monitoraggio del processo in tempo reale
  • Funzionalità di processo
  • Ottimizzare la manutenzione
  • OEE & produttività della fabbrica

Il viaggio della Manufacturing Analytics - dalle insight all'azione

Ma come si raggiungono questi obiettivi aziendali? Il percorso della manufacturing analytics è destinato a trasformare i dati che si raccolgono da tutti i dati di produzione in conoscenze che possono poi essere trasformate in azioni che influiscono positivamente sul business. Come si può vedere nel grafico sottostante, il percorso parte dall' identificazione dei casi d'uso aziendali. La maggior parte dei produttori possiede obiettivi simili che stanno cercando di raggiungere, tra cui il miglioramento della qualità e dell'affidabilità dei prodotti, la crescita dei ricavi e la creazione di una fabbrica efficiente. Percorriamo da sinistra a destra il tragitto per apprendere tutti i passi per trasformare le conoscenze di produzione in azioni.

Dopo aver prima identificato i casi d'uso aziendali, il successivo passo del percorso è quello di assemblare i dati. Sfortunatamente, nel settore manifatturiero, esistono così tanti dati provenienti dalla fabbrica, dai dispositivi connessi e dai sensori che spesso i dati sono in silos. Si dispone di dati per i fornitori, i processi, le attrezzature, le vendite e molti altri tipi di dati. È necessario gestire questi dati, metterli insieme, unirli, pulirli, filtrarli se necessario e, fondamentalmente, prepararli per l'analisi.

Una volta realizzato questo, è possibile iniziare ad automatizzare i processi per individuare nei dati segnali come difetti, reclami in garanzia, tempi di inattività o resa. Una volta eseguita qualche esplorazione iniziale, si può decidere che ci sono alcuni modi standard in cui vogliamo visualizzare la situazione. È possibile creare applicazioni per il monitoraggio in tempo reale e dashboard che possono essere riutilizzati con nuovi tipi di dati.

Andando oltre i dashboard di base è possibile utilizzare applicazioni di analisi avanzate per costruire modelli per ulteriori analisi basate sulla previsione. Alcuni dei tuoi dati in ingresso potrebbero essere misure di pressione, temperatura o prodotto. È possibile utilizzare i modelli per controllare o prevedere i volumi di produzione, i guasti delle attrezzature e la qualità del prodotto.

Una volta che disponiamo di un buon modello predittivo, desideriamo essere in grado di inviare avvisi. Un esempio di avvisi è su dispositivi mobili.

Obiettivi della Manufacturing Analytics

L'obiettivo della manufacturing analytics è quello di passare da una semplice raccolta e visualizzazione di dati (descrittiva) all'essere in grado di sfruttare quei dati in tempo reale (predittiva) per il rilevamento di problemi con processi e attrezzature, riducendo i costi e massimizzando l'efficienza in tutta la supply chain con meno spese generali e rischi. La manufacturing analytics rende queste idee disponibili a tutti, dall'amministratore delegato fino all'operaio dell'officina.

La manufacturing analytics può contribuire a migliorare la qualità del prodotto finale di un'azienda. Ciò avviene attraverso diversi processi come l'ottimizzazione dei prodotti guidata dai dati, la gestione dei livelli di densità dei difetti e l'analisi del feedback dei clienti e delle tendenze di acquisto. L'ottimizzazione del prodotto basata sui dati può contare su sensori IoT e modelli di Machine Learning per ottimizzare la produzione in base a molti fattori. Analizzando in dettaglio l'utilizzo del prodotto, i produttori possono ridurre o aumentare i componenti che conducono a tassi di utilizzo più elevati. In qualità di produttore, è necessario mantenere basso il rapporto di densità dei difetti. Con i dati raccolti da digital factories, i produttori possono ora comprendere più in dettaglio gli stati di processo che determinano un aumento della densità dei difetti. L'analisi dei clienti permette di comprendere le abitudini di acquisto e le preferenze di stile di vita dei clienti. Muniti delle informazioni sui futuri comportamenti d'acquisto, i produttori possono produrre e consegnare in modo più accurato ciò che i clienti desiderano davvero.

La Manufacturing Analytics può anche aumentare la produttività e il volume di produzione. Uno dei modi principali per farlo è attraverso il rilevamento delle anomalie. Il rilevamento delle anomalie è in grado di avvertire i supervisori di fabbrica dei difetti nei loro prodotti all'inizio della produzione in modo da poter risolvere i problemi rapidamente e senza influenzare la resa. Il rilevamento delle anomalie utilizza una combinazione di sensori IoT, dati storici e algoritmi di machine learning per rilevare dati insoliti che potrebbero essere un'indicazione di un problema in via di sviluppo.

La Manufacturing Analytics può anche ridurre i rischi e i costi associati ai tempi di inattività o ai guasti delle attrezzature. Questo si ottiene identificando i colli di bottiglia o le linee di produzione non redditizie, e anticipando i guasti e diminuendo i tempi di fermo macchina per ridurre i costi con predictive maintenance di risorse fondamentali.