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3 modi in cui la trasformazione digitale sta cambiando in meglio il settore industriale

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La trasformazione digitale dell'industria prosegue a ritmo sostenuto, anche in un mercato incerto. Queste soluzioni e la tecnologia Industry 4.0 consentono alle aziende di trarre il massimo vantaggio dai dati raccolti, semplificando il lavoro, riducendo il rischio di errori e consentendo nuove strategie di produzione.

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Le nuove iniziative digitali stanno aiutando i produttori a trasformare le loro attività in diversi modi. Ecco tre punti da considerare mentre la trasformazione digitale dell'industria lascia il segno nel settore industriale.

1. Semplificare il monitoraggio, i test e la gestione con i gemelli digitali

La tecnologia Internet of Things consente ai produttori di acquisire grandi quantità di dati in tempo reale, dalle operazioni di fabbrica alle prestazioni delle singole macchine.

Tuttavia, rendere queste informazioni accessibili e leggibili per l'uomo può essere una sfida significativa, soprattutto quando le soluzioni di raccolta dati IoT diventano più grandi. Un singolo produttore può gestire centinaia di migliaia di singoli sensori IoT che generano regolarmente nuovi punti di dati potenzialmente importanti.

I gemelli digitali aiutano a fornire un contesto essenziale alle informazioni che le aziende stanno raccogliendo.

Un gemello digitale è un modello ad alta fedeltà di un impianto, di una macchina, di un componente o di un altro oggetto che mira a rappresentare l'equivalente del mondo reale nel modo più dettagliato possibile. Si avvicina il più possibile a una copia digitale dell'originale.

La creazione di un gemello digitale di un oggetto esistente facilita l'organizzazione dei dati su quell'oggetto. Supponiamo che una certa caratteristica vari in modo significativo in tutta la struttura. In questo caso, la qualità dell'aria è molto migliore in un punto rispetto a un altro o ci sono variazioni significative di temperatura vicino a determinati tipi di apparecchiature: i modelli saranno molto più facili da individuare.

Un gemello digitale può anche facilitare il monitoraggio delle operazioni quotidiane. Il gemello di un magazzino o di una struttura simile è completamente consultabile, consentendo ai manager di navigare rapidamente nel modello, isolare elementi particolari o identificare aree problematiche.

Un gemello digitale può anche aiutare le aziende a testare e simulare un prodotto, un impianto o una macchina prima ancora che esista.

I dati di progettazione possono creare un gemello digitale che può essere testato con vari strumenti di simulazione. Per esempio, un team può usare un gemello per modellare il flusso del traffico in un potenziale layout di magazzino o la tolleranza al calore in un'apparecchiatura di fonderia proposta.

Le informazioni ricavate da queste simulazioni possono aiutare i progettisti a individuare le sviste o le opportunità mancate prima che inizino la costruzione, la produzione o lo sviluppo, riducendo la possibilità che gli errori superino la fase di progettazione.

2. Migliorare la disponibilità dei dati e ridurre i silos con l'integrazione nella trasformazione digitale dell'industria

Grazie alla trasformazione digitale dell'industria, i dati e le analisi sono tra le risorse più preziose a disposizione delle aziende. Oggi i leader sono in grado di raccogliere informazioni su più fonti di dati e di utilizzarle per far crescere ed espandere il proprio business.

Tuttavia, queste informazioni sono utili solo se i dipendenti giusti possono accedervi. I dati importanti intrappolati in silos a disposizione solo di alcuni reparti o dipendenti diventano meno preziosi per l'intera organizzazione.

Ad esempio, i dati prodotti o acquisiti da una piattaforma CRM, da uno strumento di gestione della supply chain, da una piattaforma IoT, da un report sui prodotti o da una risorsa simile possono rimanere intrappolati lì e non avere alcun significato per molti dipendenti.

La trasformazione digitale dell'industria si accompagna spesso all'integrazione dei dati: strumenti, piattaforme e pratiche che aiutano a migliorare la visibilità e l'accessibilità in tutta l'azienda.

Integrazione dei dati significa collegare vari sistemi fisici e digitali in modo che possano scambiare facilmente informazioni. In molti casi, questa integrazione rappresenta la prima volta che alcuni elementi vengono collegati al web e alle reti digitali, consentendo l'accesso ai dati da remoto.

Le informazioni acquisite da un sistema di gestione della catena di fornitura o da una piattaforma di monitoraggio IoT saranno rese disponibili a un sistema aziendale come un ERP, consentendo a questi sistemi di alto livello di sfruttare appieno i dati acquisiti in tutta l'organizzazione e nelle sue strutture.

L'integrazione di soluzioni di gestione dei dati come ERP, MES, CRM e strumenti simili può anche aiutare un'azienda a garantire che le informazioni critiche siano disponibili al maggior numero possibile di dipendenti e stakeholder. Ciò significa che chiunque voglia utilizzare i dati li avrà a disposizione.

3. Ridurre i tempi di inattività e tagliare i costi di manutenzione con l'intelligenza artificiale e la manutenzione predittiva

Le grandi serie di dati create dalle aziende possono essere ingombranti e difficili da analizzare, anche con potenti strumenti di visualizzazione dei dati. Di conseguenza, è possibile che queste aziende non riescano a sfruttare appieno le informazioni raccolte e che si lascino alle spalle intuizioni preziose.

L'analisi dei big data, unita a tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI), può aiutare ad analizzare insiemi di dati troppo grandi per essere gestiti da soli dagli analisti umani. Queste soluzioni possono scoprire modelli e correlazioni sottili in vasti set di dati, aiutando le aziende a estrarre più valore.

Un caso d'uso emergente per l'intelligenza artificiale e l'analisi in tempo reale è la manutenzione predittiva: algoritmi che possono utilizzare i dati dei monitor per prevedere quando le apparecchiature necessitano di manutenzione o rischiano di guastarsi. Un algoritmo predittivo può avvisare i tecnici nel momento in cui rileva segnali di problemi futuri o di potenziali problemi di manutenzione, analizzando continuamente i dati attuali provenienti dai sensori delle macchine.

I tecnici possono reagire immediatamente, consentendo potenzialmente di prevenire i tempi di inattività o di risolvere problemi che potrebbero essere stati trascurati se ci si fosse affidati a un programma di manutenzione preventiva.

I vantaggi specifici della manutenzione predittiva variano a seconda delle aziende e dei casi d'uso. Secondo il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti, l'azienda media che adotta la manutenzione predittiva rispetto a quella preventiva risparmia l'8%-12% sui costi energetici e riduce i tempi di inattività fino al 35%-45%.

Altri casi di utilizzo dell'IA e dell'analisi dei big data sono la previsione della domanda e l'ottimizzazione della gestione della produzione.

Questi sistemi algoritmici possono fornire vantaggi simili a quelli di un sistema di manutenzione predittiva, ottimizzando i flussi di lavoro esistenti e garantendo che le aziende non vengano colte di sorpresa dalle future condizioni di lavoro o di mercato.

La trasformazione digitale nell'industria aiuta a semplificare il lavoro critico

La trasformazione digitale nell'industria sta rendendo il lavoro mission-critical molto più semplice in vari settori. Questo cambiamento probabilmente trasformerà il settore industriale per molti anni a venire.

L'integrazione dei dati, i gemelli digitali e l'analisi dell'intelligenza artificiale sono tre esempi di soluzioni che stanno guidando il cambiamento nell'industria in questo momento. Queste tecnologie contribuiscono a rendere le informazioni più accessibili, a migliorare l'analisi e ad aumentare il valore che le aziende possono estrarre dai dati raccolti.

Nei prossimi anni i dati diventeranno probabilmente più importanti per molti settori. È probabile che la trasformazione digitale dell'industria aumenti di importanza, aiutando le aziende a trarre il massimo vantaggio dalle informazioni che raccolgono e generano.