I dati non sono mai stati così appetibili

Non serve guardare troppo lontano

La buona notizia è che i dati esistono già. Mentre le nuove attrezzature possono essere configurate in modo “intelligente” per la trasmissione dati, ci sono anche vari modi per ricevere dati da apparecchiature più datate. Questo è possibile attraverso tecnologie implementate nel corso degli ultimi decenni, tra cui sensori, componenti, PLC, azionamenti, storici, database, HMI ecc.

Ma ecco la realtà. La maggior parte degli impianti ha più di 20 anni, ed è composto da celle o linee individuali acquisite nel tempo. Pur essendo sotto lo stesso tetto, la mancanza di connettività tra diverse isole tecnologiche rende quasi impossibile valutare la produttività a livello globale. Gli operatori si basano quindi sull’esperienza personale per prendere decisioni: una formula sempre più pericolosa man mano che i lavoratori vanno in pensione.

Disporre dei dati non è abbastanza. Potervi accedere richiede le infrastrutture giuste, e utilizzarli per ottenere miglioramenti richiede tecnologie avanzate come l’analisi dei dati. Tra le aziende che hanno accesso ai dati, solo il 25% li usa per finalità proattive. Questo equivale a guidare un’auto basandosi su quello che si vede dallo specchietto retrovisore.

Il passaggio dalla situazione attuale a un sistema operativo integrato basato sui dati non può compiersi da un giorno all’altro. Molte aziende hanno team che stanno affrontando temi come Industria 4.0, produzione intelligente e altri progetti per l’industria del futuro, alla ricerca di modi per ottenere una maggiore produttività attraverso la tecnologia.

Questi team analizzano casistiche, conducono progetti pilota, implementano tecnologie su singole celle, processi o linee al fine di dimostrare il ritorno sugli investimenti per poi determinarne la scalabilità attraverso le varie fasi operative e nell’impresa. E i risultati che stanno ottenendo sono interessanti

Datos de transformación en acción

Per esempio, Agropur Dairy Cooperative ha iniziato con uno dei suoi caseifici, cercando di trovare nuove soluzioni per accedere ai dati, in modo che gli operatori dell’impianto potessero prendere decisioni informate. Grazie alla tecnologia avanzata, non solo hanno risparmiato 2.500 ore di raccolta manuale dei dati ogni anno, ma hanno registrato rapidamente una riduzione del 30% nel consumo di lubrificante e un incremento dell’efficienza del 25%.

In modo analogo, Kraft Heinz ha iniziato una piccola sperimentazione del concetto su una linea del suo impianto di produzione Ore-Ida. Questa linea di lavorazione delle patate con decenni alle spalle aveva sistemi di controllo datati e dipendeva dal know-how degli operatori per l’ottimizzazione delle impostazioni e la ricerca dei guasti.

Attraverso l’uso di upgrade tecnologici comprendenti l’analisi dei dati, è stato possibile scomporre ogni variabile e ottimizzarla per una maggiore capacità. Questo ha permesso un incremento della capacità del 10% sulla linea pilota e un ritorno sugli investimenti in meno di 12 mesi. Cosa ancora più importante, i dati per ottenere questo miglioramento erano sempre stati lì, solo che risultavano inaccessibili e non erano sfruttati con le infrastrutture giuste.

Infine, abbiamo collaborato con Jim Beam per aumentare la produzione di bourbon in una delle sue distillerie di un litro al minuto. Ancora una volta, l’opportunità di miglioramento era sempre stata lì, nascosta nei dati. L’uso dei sistemi di analisi dei dati ha consentito all’azienda di capire dove si poteva spingere la capacità produttiva nella fase di controllo. Sono quindi stati in grado di ottenere una riduzione del 60% nella variabilità che ha portato a questo significativo incremento della capacità.

Bene, da dove si comincia?

Bisogna evitare il blocco nell’analisi e di essere sommersi da un’enorme mole di dati. È probabile che già abbiate intuito dove risiedono le vostre inefficienze. Osservate la parte del processo che presenta i maggiori costi di input, il maggiore impatto sulla redditività o i problemi più ricorrenti.

È da lì che dovreste cominciare. Se potete migliorare il rendimento, a partire dai componenti con le voci di spesa più elevate fino ai vostri prodotti finiti, ottenete puro guadagno. L’analisi dei dati può aiutarvi a focalizzare l’attenzione su cosa deve accadere in una determinata parte del processo e dove la tecnologia può migliorare la produttività in tempo reale.

Non è così difficile o costoso come può sembrare. I progetti possono diventare facili ed economici da implementare, con un partner che conosce a fondo gli ambienti IT e OT.

I progetti pilota si possono attuare interferendo meno possibile con i processi operativi. Questo approccio porta di solito a un ritorno sugli investimenti rapido e positivo, creando la casistica di cui avete bisogno per scalare la soluzione attraverso tutte le vostre fasi operative e cominciare a realizzare i miglioramenti della produttività che erano nascosti appena sotto la superficie.