Grazie alla digitalizzazione dei suoi processi, il settore della produzione industriale dispone oggi di una crescente quantità di Big Data. Macchine, robot, sensori e operatori raccolgono quotidianamente informazioni preziose su ogni fase della filiera, arricchendo vasti dataset che, se osservati attraverso la lente dell’analisi dei dati, nascondono un’autentica miniera d’oro.
Quando bonificati e raccolti secondo processi che ne assicurino l’estrazione e fruizione del valore, i Big Data possono migliorare tutte le fasi del processo produttivo e portare dei vantaggi competitivi impossibili da ignorare. Adoperando i Predictive Analytics, la leader mondiale di processori Intel è arrivata a risparmiare circa 656 milioni di dollari: un risultato reso possibile dall’integrazione dell’analisi dei dati in tutte le fasi della produzione, dalla gestione dei fornitori alla distribuzione del prodotto finito.
Produzione industriale: dove incidono i Big Data?
I Big Data sono il carburante di quella che è stata definita la “quarta rivoluzione industriale”: un processo di radicale innovazione tecnologica destinato a modificare per sempre l’industria, modernizzandone i processi e espandendo le opportunità di crescita.
Dalla gestione dei fornitori alla distribuzione del prodotto finito, l’intera catena produttiva può essere irrobustita dall’analisi dei Big Data. Ma dov’è che i Data Analytics possono essere più incisivi?
Nella catena di approvvigionamento
L’influenza dei Big Data sulla produzione industriale inizia dall’approvvigionamento delle materie prime. Grazie all’analisi combinata di dati interni, relativi al ciclo produttivo, e dati esterni, relativi a fattori ambientali e situazionali, i Big Data possono influire sulla supply chain da molteplici punti di vista.
Grazie ai Data Analytics è possibile analizzare i fattori che influiscono sul costo delle materie prime e anticiparne le variazioni, nonché individuare eventuali mancanze dei fornitori nell’ottemperare ai contratti stipulati. Calcolare la probabilità di carenze e ritardi nella consegna si traduce nella capacità di prevedere la disponibilità delle materie prime e di attivare per tempo misure straordinarie per l’approvvigionamento. Una catena di produzione sempre rifornita è una catena che continua a funzionare e non deve affrontare i costi di un’interruzione imprevista.
Nella manutenzione preventiva
La maggior parte delle industrie segue già rigorosi calendari di manutenzione delle macchine di produzione: un task spesso oneroso in cui hanno la precedenza i macchinari che danno segni visibili di rallentamento o malfunzionamento, e che hanno quindi già avuto modo di abbassare l’efficacia della filiera produttiva, se non costringerla a frenare bruscamente.
Tramite l’utilizzo dell’analisi predittiva dei Big Data, è possibile individuare i macchinari bisognosi di manutenzione prima ancora che incorrano in un guasto. Passare da un modello di manutenzione reattiva a uno standard di manutenzione predittiva vuol dire poter preventivare con estrema precisione quando un macchinario rischia di rompersi, intervenire prima che blocchi l’intera linea di produzione, ma anche cogliere rallentamenti che passerebbero altrimenti inosservati e individuarne le cause esatte.
È ciò che ha fatto la Ford nel suo storico stabilimento in Michigan: tramite l’applicazione in tempo reale dei Data Analytics sui dati raccolti da sensori e macchinari, nella fabbrica di River Rouge è stato possibile individuare immediatamente le minime anomalie, identificare il macchinario responsabile e intervenire per aggiustarlo. Dal vecchio imperativo “riparare e sostituire”, la manutenzione della Ford si è evoluta nel modello “predire e prevenire”.
Nel controllo qualità
L’effetto virtuoso che l’analisi dei Big Data ha sulla produzione industriale non si ferma alla manutenzione preventiva, ma si estende in tutto il ciclo produttivo e arriva a coinvolgere la qualità del prodotto finale.
Il corretto funzionamento dei macchinari è solo uno delle decine di variabili che contribuiscono all’efficacia e all’integrità del processo produttivo, espresse dalla qualità del prodotto finale. L’analisi dei dati raccolti nel corso delle operazioni industriali permette di individuarle e intervenirvi, con l’obiettivo finale di ridurre drasticamente le anomalie, garantire la qualità e ottimizzare i costi della produzione.
Cosa causa una deviazione del processo di manifattura? In quale punto la catena produttiva ha rallentato e, soprattutto, quali azioni possono garantire una più alta conformità del prodotto finale? L’analisi dei Big Data è in grado di rispondere a queste domande e segnare il percorso verso una crescita sicura e guidata dalla scienza dei dati.
Il caso UMBRAGROUP
Trasformare l’analisi dei Big Data in un valore concreto: è possibile, ed è ciò che ha fatto UMBRAGROUP S.p.A., azienda leader mondiale nella produzione di viti a ricircolo a sfere per il settore aeronautico e produttrice di componenti high-tech per i settori aerospaziale e industriale.
Grazie alla collaborazione con Nodes e IBM, UMBRAGROUP ha implementato un progetto mirato al perfezionamento della catena produttiva, con l’obiettivo di ridurre la produzione di unità non conformi e ottimizzare l’utilizzo delle materie prime.