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  • Gianluca Busi

Smart Manufacturing : due grandi sfide

Il concetto di Smart Manufacturing distoglie in parte l'attenzione da ciò che una linea di produzione sta facendo e si focalizza anche su ciò che l'impianto sta comunicando. Quindi il concetto di Smart Manufacturing presuppone un luogo in cui è possibile raccogliere, aggregare e analizzare dati ed agire di conseguenza.

In sintesi, il concetto implica:

1. La raccolta di una vasta gamma di dati dalle macchine degli impianti

2. L’analisi dei dati per identificare guasti, problemi di manutenzione, problemi di prestazioni ed efficienza, ma anche individuare opportunità che possano migliorare il processo o ridurre i tempi\costi

3. Trasformare queste intuizioni in azioni sul campo

Nel mondo perfetto illustrato dai video e nei convegni, una struttura industriale è un impianto nuovo, costruito con sensori, controller, reti, computer e tutto il necessario per soddisfare i desideri di informazione dell'utente.

Ma nel mondo reale, la norma è diversa.

  • Per prima cosa questi dati da raccogliere ed analizzare non sono poi così distinti e delineati a priori. Capire quale dato misurare, con che modalità e quando misurarlo in funzione degli obiettivi di miglioramento desiderati è un primo importante e non banale scoglio da superare. Va bene prendere decisioni sui dati, ma i dati devono essere chiari e soprattutto affidabili.

  • In seconda istanza (ma non meno importante) è che nel mondo reale ci sono linee di produzione, macchine, celle e processi che non sono collegati a nulla. La carta è ancora il principale metodo utilizzato per raccogliere informazioni.

Mentre i grandi vendor estendono le funzionalità Industry4.0 del loro hardware e software, la maggior parte delle aziende ha il proverbiale "elefante nella stanza" che non può essere ignorato: sono le vecchie macchine non connesse e il vecchio hardware e software legacy.

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