I processi manuali spesso creano compartimenti stagni, poiché i responsabili della produzione e della qualità spesso controllano fisicamente prodotti e processi e ne registrano i risultati con carta e penna. Queste informazioni potrebbero non raggiungere i decisori dell'organizzazione, con conseguenti problemi di trasparenza.
Con l'uso dell'Internet industriale delle cose (IIoT), i produttori possono creare un piano di produzione digitale e stabilire fin dall'inizio un'intelligence a livello di stabilimento. Con un supporto adeguato, l'intelligence a livello di stabilimento può generare risparmi significativi con prodotti di migliore qualità, riducendo il rischio di problemi di garanzia, creando processi snelli ed efficienti e riducendo gli sprechi.
4 vantaggi dell'intelligenza in officina e come integrarli nella tua struttura
L'intelligenza artificiale in fabbrica offre quattro vantaggi principali, ma per massimizzarli è necessario che l'impianto sia ampiamente digitalizzato. L'interconnettività è fondamentale: tutti i sistemi operativi e i processi chiave devono essere connessi all'ecosistema digitale dell'IIoT.
Informazioni più dettagliate e dati fruibili
Grazie all'intelligenza del reparto produzione, i produttori possono collegare risorse e sistemi in tempo reale, migliorando il monitoraggio delle prestazioni di produzione. Questo obiettivo può essere raggiunto riadattando i macchinari esistenti con sensori IoT per aumentare i flussi di dati, erogando servizi tramite IoT o misurando l'efficienza complessiva delle apparecchiature (OEE).
I produttori possono anche utilizzare la tecnologia del gemello digitale per replicare virtualmente i macchinari e modellare potenziali problemi. Questo potrebbe includere modelli di produttività e analisi dei colli di bottiglia.
Inoltre, l'aggregazione e la visualizzazione dei dati delle macchine potrebbero contribuire a una migliore comprensione e a una più semplice condivisione sistematica dei dati tra reparti e fabbriche.
Qualità migliorata
Un approccio di manutenzione predittiva che sfrutta le tecnologie IIoT o edge computing può aiutare a risolvere i problemi prima che si verifichino, riducendo il costo annuale dei guasti delle macchine e riducendo al contempo i tempi di inattività imprevisti.
I produttori dovranno prevedere i requisiti di produzione utilizzando l'apprendimento automatico e cercare di rilevare in modo proattivo le condizioni anomale, in modo che gli ingegneri possano anticipare le riparazioni.
Disponibilità su richiesta
L'intelligenza del reparto produzione può anche consentire produzione in piccoli lotti e design, materiali e consegne personalizzati. Per supportare la disponibilità on-demand, i produttori possono sfruttare macchinari intelligenti che utilizzano l'intelligenza artificiale (IA) e sensori IIoT per comunicare tra loro e automatizzare la riconfigurazione. Come ulteriore vantaggio, si riduce il rischio di errori manuali e si possono accorciare i tempi di consegna tra i lotti.
Tracciabilità completa
Grazie alla digitalizzazione e all'intelligenza artificiale in fabbrica, i produttori possono tracciare tutti i componenti, gli ingredienti e i materiali tramite sensori automatici. Questo potrebbe portare a modelli e sistemi operativi sostenibili che incoraggiano il riutilizzo, la riparazione e il riutilizzo dei materiali.
Una migliore tracciabilità e un monitoraggio più efficace possono aiutare i produttori a passare dalla produzione lineare a un'economia circolare. Data l'attuale enfasi su produzione sostenibile in tutto il mondo, ciò potrebbe conferire al produttore un vantaggio competitivo.
Caso di studio: come l'intelligenza artificiale in officina aiuta nel controllo di qualità nella produzione di batterie
La maggior parte assocerebbe Nikon con le telecamere, ma è stato anche abbinato con successo Scansioni radiografiche 3D con software di imaging per portare l'automazione del controllo qualità negli stabilimenti di produzione delle batterie agli ioni di litio (LiB).
La tecnica di ispezione radiografica 2D tradizionalmente utilizzata nella produzione di batterie agli ioni di litio non fornisce risultati accurati e i problemi di controllo qualità potrebbero non essere immediatamente individuati. Grazie alla scansione radiografica 3D e alla tomografia computerizzata, nonché allo speciale software Nikon, i risultati sono più accurati e i problemi di qualità possono essere individuati più rapidamente. Ciò si traduce in una maggiore resa produttiva e una riduzione degli sprechi, riducendo il rischio di costosi reclami in garanzia.
Tutto questo è reso possibile dall'intelligenza di fabbrica, dall'automazione del controllo qualità e dalla costante interconnettività dell'IIoT.
Ma l’intelligenza artificiale in fabbrica non è uno standard negli impianti di produzione
L'intelligenza in fabbrica richiede impianti e strutture altamente digitalizzati. Tuttavia, la digitalizzazione della produzione globale e l'adozione dell'Industria 4.0 variano a seconda delle aree geografiche e dei mercati; un sondaggio condotto nel 2022 ha rilevato solo 24% di produttori avere una strategia di trasformazione digitale.
Attualmente, tre sfide principali ostacolano l'impiego su larga scala dell'intelligence aziendale.
In primo luogo, i produttori potrebbero percepire la digitalizzazione come costosa e presumere che l'implementazione di strumenti e tecnologie digitali causerà significativi tempi di fermo della produzione. Sebbene sia vero che la digitalizzazione può comportare costi e interrompere in una certa misura le normali operazioni, la trasformazione digitale può essere resa il più fluida possibile attraverso una solida gestione del cambiamentoInoltre, i produttori devono comprendere che gli investimenti iniziali potrebbero sembrare intimidatori, ma i costi della mancata adozione si sommeranno presto.
In secondo luogo, i produttori potrebbero considerare l'intelligence di produzione come un sottoinsieme della gestione della qualità. Quest'ultima è spesso vista come un centro di costo piuttosto che come un centro di profitto, il che può causare ostacoli al bilancio. È necessario un cambio di paradigma per dimostrare come l'intelligence di produzione contribuisca alla redditività e al ROI atteso.
In terzo luogo, anche la resistenza al cambiamento può rappresentare un ostacolo all'intelligence aziendale. Ad esempio, dirigenti e dipendenti potrebbero non volersi aggiornare o riqualificare, oppure potrebbero ritenere che i sistemi e i processi esistenti siano sufficienti. Le aziende manifatturiere devono garantire l'allineamento dei vertici aziendali per dare il tono al resto dell'organizzazione.
Migliora le tue operazioni con l'intelligenza del reparto produzione
L'intelligence di produzione svolge un ruolo fondamentale nel settore manifatturiero, consentendo una migliore gestione della qualità e l'ottimizzazione dei processi per ottenere risultati aziendali migliori e favorire la crescita. Sebbene l'intelligence di produzione si basi sulla trasformazione digitale, che in genere comporta un costo iniziale, il costo potenziale derivante dalla mancata adozione di tale tecnologia potrebbe essere ancora più elevato per l'azienda.
L'International Centre for Industrial Transformation (INCIT) supporta la trasformazione del settore manifatturiero e dispone sia degli strumenti che della portata per aiutare i produttori a trasformarsi digitalmente e a portare l'intelligenza di produzione nelle loro strutture.
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