I processi manuali spesso creano compartimenti stagni, poich\u00e9 i responsabili della produzione e della qualit\u00e0 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.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Con l'uso dell'Internet industriale delle cose (IIoT), i produttori possono creare un piano di produzione digitale<\/a> e stabilire fin dall'inizio un'intelligence a livello di stabilimento. Con un supporto adeguato, l'intelligence a livello di stabilimento pu\u00f2 generare risparmi significativi con prodotti di migliore qualit\u00e0, riducendo il rischio di problemi di garanzia, creando processi snelli ed efficienti e riducendo gli sprechi.\u00a0<\/p>\n\n\n\n L'intelligenza artificiale in fabbrica offre quattro vantaggi principali, ma per massimizzarli \u00e8 necessario che l'impianto sia ampiamente digitalizzato. L'interconnettivit\u00e0 \u00e8 fondamentale: tutti i sistemi operativi e i processi chiave devono essere connessi all'ecosistema digitale dell'IIoT.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Grazie all'intelligenza del reparto produzione, i produttori possono collegare risorse e sistemi in tempo reale<\/a>, migliorando il monitoraggio delle prestazioni di produzione. Questo obiettivo pu\u00f2 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).\u00a0<\/p>\n\n\n\n I produttori possono anche utilizzare la tecnologia del gemello digitale per replicare virtualmente i macchinari e modellare potenziali problemi. Questo potrebbe includere modelli di produttivit\u00e0 e analisi dei colli di bottiglia.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Inoltre, l'aggregazione e la visualizzazione dei dati delle macchine potrebbero contribuire a una migliore comprensione e a una pi\u00f9 semplice condivisione sistematica dei dati tra reparti e fabbriche.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Un approccio di manutenzione predittiva che sfrutta le tecnologie IIoT o edge computing pu\u00f2 aiutare a risolvere i problemi prima che si verifichino, riducendo il costo annuale dei guasti delle macchine e riducendo al contempo i tempi di inattivit\u00e0 imprevisti.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n 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.\u00a0<\/p>\n\n\n\n L'intelligenza del reparto produzione pu\u00f2 anche consentire produzione in piccoli lotti<\/a> e design, materiali e consegne personalizzati. Per supportare la disponibilit\u00e0 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.\u00a0<\/p>\n\n\n\n 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.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Una migliore tracciabilit\u00e0 e un monitoraggio pi\u00f9 efficace possono aiutare i produttori a passare dalla produzione lineare a un'economia circolare. Data l'attuale enfasi su produzione sostenibile<\/a> in tutto il mondo, ci\u00f2 potrebbe conferire al produttore un vantaggio competitivo.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n La maggior parte assocerebbe Nikon<\/a> con le telecamere, ma \u00e8 stato anche abbinato con successo Scansioni radiografiche 3D con software di imaging<\/a> per portare l'automazione del controllo qualit\u00e0 negli stabilimenti di produzione delle batterie agli ioni di litio (LiB).\u00a0<\/p>\n\n\n\n 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 qualit\u00e0 potrebbero non essere immediatamente individuati. Grazie alla scansione radiografica 3D e alla tomografia computerizzata, nonch\u00e9 allo speciale software Nikon, i risultati sono pi\u00f9 accurati e i problemi di qualit\u00e0 possono essere individuati pi\u00f9 rapidamente. Ci\u00f2 si traduce in una maggiore resa produttiva e una riduzione degli sprechi, riducendo il rischio di costosi reclami in garanzia.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Tutto questo \u00e8 reso possibile dall'intelligenza di fabbrica, dall'automazione del controllo qualit\u00e0 e dalla costante interconnettivit\u00e0 dell'IIoT.\u00a0<\/p>\n\n\n\n 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<\/a> avere una strategia di trasformazione digitale.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Attualmente, tre sfide principali<\/a> ostacolano l'impiego su larga scala dell'intelligence aziendale.\u00a0<\/p>\n\n\n\n In primo luogo, i produttori potrebbero percepire la digitalizzazione come costosa e presumere che l'implementazione di strumenti e tecnologie digitali causer\u00e0 significativi tempi di fermo della produzione. Sebbene sia vero che la digitalizzazione pu\u00f2 comportare costi e interrompere in una certa misura le normali operazioni, la trasformazione digitale pu\u00f2 essere resa il pi\u00f9 fluida possibile attraverso una solida gestione del cambiamento<\/a>Inoltre, i produttori devono comprendere che gli investimenti iniziali potrebbero sembrare intimidatori, ma i costi della mancata adozione si sommeranno presto.\u00a0<\/p>\n\n\n\n In secondo luogo, i produttori potrebbero considerare l'intelligence di produzione come un sottoinsieme della gestione della qualit\u00e0. Quest'ultima \u00e8 spesso vista come un centro di costo piuttosto che come un centro di profitto, il che pu\u00f2 causare ostacoli al bilancio. \u00c8 necessario un cambio di paradigma per dimostrare come l'intelligence di produzione contribuisca alla redditivit\u00e0 e al ROI atteso.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n In terzo luogo, anche la resistenza al cambiamento pu\u00f2 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.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n L'intelligence di produzione svolge un ruolo fondamentale nel settore manifatturiero, consentendo una migliore gestione della qualit\u00e0 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 pi\u00f9 elevato per l'azienda.\u00a0<\/p>\n\n\n\n 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.\u00a0<\/p>\n\n\n\n4 vantaggi dell'intelligenza in officina e come integrarli nella tua struttura\u00a0<\/h2>\n\n\n\n
Informazioni pi\u00f9 dettagliate e dati fruibili<\/h3>\n\n\n\n
Qualit\u00e0 migliorata<\/h3>\n\n\n\n
Disponibilit\u00e0 su richiesta<\/h3>\n\n\n\n
Tracciabilit\u00e0 completa<\/h3>\n\n\n\n
Caso di studio: come l'intelligenza artificiale in officina aiuta nel controllo di qualit\u00e0 nella produzione di batterie\u00a0<\/h2>\n\n\n\n
Ma l\u2019intelligenza artificiale in fabbrica non \u00e8 uno standard negli impianti di produzione<\/h2>\n\n\n\n
Migliora le tue operazioni con l'intelligenza del reparto produzione\u00a0\u00a0<\/h2>\n\n\n\n