L’Industrial Analytics è la raccolta, l’elaborazione e l’utilizzo dei dati generati nelle operazioni industriali e durante l’intero ciclo di vita del prodotto o del servizio. Benché sia un’attività diffusa già da diversi anni con metodi tradizionali di acquisizione delle informazioni e modellazione statistica, il suo pieno potenziale è legato alla digitalizzazione e ai progressi della connettività promossi dall’Industria 4.0. Dall’IIoT al Machine Learning, la quarta rivoluzione industriale apre un intero scenario di tecnologie di analisi e interpretazione dei Big Data con enormi benefici strategici per le aziende.
Vediamo i principali vantaggi dell’Industrial Analytics per elaborare i dati in modo strategico.
Confrontare dati
Il primo beneficio dell’Industrial Analytics è la possibilità di confrontare i dati raccolti con altri sistemi e informazioni in modo da generare nuove evidenze e insight. Questo promuove l’accesso a dati sempre più aggiornati ed efficaci sulla base dei quali pianificare l’attività produttiva.
Ottimizzare la produzione
L’analisi avanzata dei dati contribuisce ad aumentare in modo sostanziale il livello di comprensione di quello che avviene nelle operazioni di produzione. Questo include anche fare luce su problematiche prima impenetrabili o addirittura ignote, dando la possibilità di risolverli. Il che è fondamentale per rendere il processo produttivo più efficiente, massimizzando le risorse e migliorando le prestazioni dello stabilimento.
Accelerare l’innovazione
Un vantaggio diretto del precedente è l’opportunità di innovare più velocemente il settore industriale grazie al confronto tra dati e all’elaborazione di nuove informazioni più complete e attendibili.
Migliorare la qualità del prodotto
I Big Data e l’Industrial Analytics hanno inaugurato una nuova era nel controllo qualità dei prodotti. Sulla base dei dati raccolti, eventuali componenti difettosi possono essere scartati prima nel processo di produzione attraverso dei sensori automatizzati. Il che riduce al minimo il costo dei difetti. Inoltre, la disponibilità di più informazioni permette agli analisti di analizzare i prodotti problematici con maggiore precisione, così da progettare processi di test sempre migliori.
Monitorare i consumi
Uno degli impieghi più strategici dell’Industrial Analytics è il monitoraggio dei consumi energetici e di altre risorse. L’efficienza è uno dei temi più ricorrenti nell’Industria 4.0 e l’elaborazione dei dati di consumo è la chiave per tagliare l’impronta ambientale e gli sprechi nella produzione. Per questo ESA ha sviluppato una linea di soluzioni per la gestione energetica. Con il software Energyaware, i data meter e il nostro Data Manager è possibile creare un sistema integrato di misura, monitoraggio e controllo remoto dei consumi dell’impianto.
Migliorare la manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva dei macchinari è forse l’applicazione più importante dei Big Data in un contesto manifatturiero. Tra i benefici dell’Industrial Analytics, infatti, spicca la possibilità di monitorare e modellare le prestazioni delle macchine attraverso dei sensori. Sulla base di questi modelli, si possono utilizzare i dati rilevati in tempo per prevedere eventuali guasti. La capacità di anticipare simili eventi mette la linea di produzione nella condizione di pianificare in tempo una risposta appropriata.