Monitoraggio della produzione: ecco scenari e strumenti nel 2021

La pandemia ha obbligato le aziende manifatturiere a cambiare in modo importante e inaspettato.
Una delle conseguenze è che l’ambito di riferimento del monitoraggio della produzione va necessariamente ampliato. Non basta più tenere sotto controllo le attività produttive in senso stretto, ma occorre allargare il proprio campo visivo includendo nuovi aspetti: dalla comunicazione adeguata delle regole da mantenere per contrastare la diffusione del virus, alla maggiore circolazione d’aria per mantenere gli ambienti in sicurezza o alle procedure periodiche di sanificazione, con le inevitabili conseguenze sui consumi energetici e la configurazione degli impianti ausiliari e dei flussi di materiali.

In misura crescente, i manager di produzione dovranno essere capaci di variare repentinamente l’organizzazione produttiva tenendo conto di un maggiore grado di incertezza delle condizioni contestuali. Si pensi all’improvvisa notifica di un caso positivo in un reparto che equivale a un fermo macchina oppure, nel caso peggiore, a un fermo linea non programmato. Eventi legati alla salute dei lavoratori, che in passato venivano gestiti esclusivamente dai responsabili del personale, ora devono essere sistematicamente presi in considerazione anche nel monitoraggio dei fattori produttivi, così da studiare e definire adeguate azioni di mitigazione preventiva dei loro effetti sulla produttività.

Smart building per la smart factory

Tra le altre, la tecnologia degli edifici intelligenti giocherà un ruolo importante, anche se si concentrerà meno sulle priorità del passato, come l’efficienza energetica e la produttività dei lavoratori. Nel 2021, la tecnologia degli edifici intelligenti si focalizzerà piuttosto su priorità urgenti come la salute e la sicurezza dei lavoratori.

Mentre in passato le tecnologie per gli smart building erano utilizzate per programmare sale conferenze per riunioni e per programmare luci e termometri intelligenti in ottica di efficienza energetica, negli impianti produttivi del 2021 l’attenzione sarà puntata sul distanziamento sociale dei lavoratori e, più in generale, sui comportamenti corretti da tenere all’interno dei reparti di produzione.

L’obiettivo principale sarà dunque ridurre al minimo la diffusione del COVID-19 attraverso soluzioni digitali che permettano la comunicazione delle informazioni in modo diffuso e in tempo reale.

Dal monitoraggio della produzione remoto ai big data

Grazie a macchine, sensori e impianti collegati in rete si possono cogliere velocemente i vantaggi del monitoraggio della produzione da remoto.

Il rinnovato interesse per l’Industrial Internet of Things e la maggiore enfasi sulla manutenzione predittiva fanno sì che i big data siano una risorsa ancora più allettante. In futuro, è probabile che ogni macchina in reparto si trasformerà in un sensore per la raccolta dei dati capace di condividere informazioni in tempo reale.

La capacità di raccogliere dati da una molteplicità di fonti, combinata con disponibilità di servizi cloud manufacturing sempre più potenti, rende possibile per i produttori aggregare e rielaborare i dati in modo da ottenere una visione più accurata dell’andamento reale delle attività. Un elemento assolutamente essenziale da adoperare nella rivalutazione dei modelli di previsione e pianificazione è la definizione di una strategia di uscita dal COVID-19 di successo.

Verso il monitoraggio della produzione con il machine learning

Nei prossimi mesi, i direttori di produzione potranno esplorare le opportunità di reingegnerizzare le catene di valore per integrare le possibilità offerte dalla tecnologia offerta dall’intelligenza artificiale, a partire dal machine learning.

Il machine learning è un’opportunità che rappresenta un netto cambio di rotta nell’ambito del monitoraggio della produzione. Per decenni, le aziende hanno raccolto, organizzato e analizzato i dati con un obiettivo in mente: aiutare gli esseri umani a prendere decisioni basate su dati statistici piuttosto che su intuizioni ed emozioni. I modelli utilizzati nel machine learning possono estrarre bassi livelli di significatività statistica attraverso volumi massicci di dati strutturati e non strutturati. Lavorano 24 ore su 24 e possono prendere decisioni intelligenti in tempo reale.

Per espandere negli anni a venire le risorse degli algoritmi e degli altri strumenti avanzati di analisi in ambiente di produzione, è importante esplorare tutte le opportunità di memorizzazione di enormi volumi di dati non strutturati provenienti da sensori, macchine e dispositivi IoT, con moderne tecnologie di database predisposte per le tecniche dell’intelligenza artificiale. Le potenzialità sono enormi e conviene iniziare a sperimentare.