Le aziende del settore produttivo stanno adottando strategie di digitalizzazione al fine di migliorare la propria competitività, mitigare la carenza di manodopera e aumentare l'efficienza produttiva. Questi sforzi sono motivati dalla volontà di mantenersi al passo con le tendenze di mercato e non solo di difendersi dalla concorrenza.
In particolare, la raccolta e l'analisi dei dati generati dall'attività produttiva possono rappresentare una vera e propria leva per l'innovazione, consentendo alle aziende di trasformarsi in organizzazioni veloci, audaci e competitive, caratterizzate da una maggiore capacità produttiva e costi operativi ridotti.
Tale approccio consente di ottenere una maggiore agilità e flessibilità, necessarie per far fronte alle sfide poste dall'evoluzione del mercato e dalla sempre più rapida trasformazione digitale degli altri settori industriali.
Modelli e relazioni
La gestione della qualità ha tradizionalmente mirato alla riduzione della variabilità della produzione e degli sprechi attraverso il miglioramento dei processi, mediante l'utilizzo di metodologie come Sei Sigma. Il miglioramento dell'output con gli stessi input (o con un minor numero di input) è influenzato da numerose variabili, che possono facilmente ostacolare ogni sforzo, sia singolarmente che in combinazione.
Il grande volume di dati generati nell'ambito produttivo rappresenta un'importante risorsa per le aziende, che possono utilizzarlo per acquisire informazioni significative.
L'analisi statistica avanzata dei set di dati di produzione consente di individuare modelli, sensibilità e correlazioni tra i dati, favorendo miglioramenti significativi della resa produttiva. In tal modo, si aprono nuove possibilità per la gestione della produzione, che possono portare a importanti vantaggi competitivi.
L’intelligenza artificiale
La disponibilità di tecnologie di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, unite all'espansione dell'Internet of Things industriale (IIoT) e dell'edge computing, ha rivoluzionato il settore della manutenzione delle apparecchiature.
In particolare, le aziende operanti in settori ad alta intensità di risorse, come il petrolio e il gas, il settore minerario, chimico o della cellulosa e della carta, stanno guidando l'adozione di funzioni di apprendimento automatico per la manutenzione predittiva (PdM).
In questi settori, il guasto di risorse critiche può comportare conseguenze enormi, con impatti sulla sicurezza, sull'ambiente e sulla sostenibilità finanziaria. La manutenzione predittiva consente ai professionisti della manutenzione di individuare le apparecchiature critiche.
Gli algoritmi predittivi analizzano e apprendono dai dati operativi storici, monitorando le operazioni in tempo reale per identificare il deterioramento delle caratteristiche operative che possono indicare guasti futuri.
Nonostante il processo sia complesso e richieda tempo, rappresenta un vantaggio significativo per i produttori, poiché consente di prevenire guasti costosi e migliorare l'efficienza operativa.
Gestione della logistica
L’utilizzo dei big data consente alle aziende di ottenere una visibilità completa della supply chain e di supportare una maggiore automazione, migliorare le relazioni con gli stakeholder e aumentare la produttività e la collaborazione. Ciò permette di individuare in anticipo eventuali problemi e di diventare più agili e proattive.
In questo senso, l'analisi dei big data rappresenta una leva fondamentale per migliorare l'efficienza della catena di approvvigionamento e aumentare la resilienza del sistema produttivo in generale, consentendo di prevenire eventuali problemi e di adottare soluzioni tempestive per far fronte alle sfide del mercato globale.
