Lo Smart Manufacturing Leadership Consortium (SMLC) definisce lo smart manufacturing come "la capacità di risolvere i problemi esistenti e futuri tramite un'infrastruttura aperta che consente di implementare soluzioni alla velocità del business creando un valore aggiunto".
"Lo smart manufacturing sta diventando il fulcro della produzione a livello globale", secondo un esperto di Infiniti Research. "Man mano che permea il processo di produzione sotto forma di fabbriche intelligenti e dell'adozione della soluzione Industry 4.0, questo approccio trasforma in meglio la produzione tradizionale".
La rapida evoluzione della tecnologia sta guidando questa nuova rivoluzione industriale. Secondo MIT Professional Education "Questa rivoluzione basata su sistemi di produzione ciberfisici mette in discussione i metodi tradizionali legati alle operations nel settore manifatturiero, rendendoli sempre più dinamici".
"Lo smart manufacturing consiste nella convergenza tra le tecniche utilizzate nella moderna data science e nell'intelligenza artificiale per creare processi che possono essere utilizzati nella fabbrica del futuro. Ma perché è necessario oggi?"
"La tecnologia di smart manufacturing aumenta l'efficienza ed elimina i punti deboli del sistema. È caratterizzata da un'attività industriale altamente connessa e competente, in cui tutte le organizzazioni e i sistemi operativi sono collegati, e ciò porta a una maggiore produttività, sostenibilità e performance economiche".
Lo smart manufacturing consente anche alle aziende manifatturiere di utilizzare la tecnologia cloud per memorizzare e utilizzare quantità importanti di dati. Questi dati possono essere utilizzati maggiormente nelle applicazioni di produzione all'interno di una fabbrica o attraverso un'intera supply chain.
In passato, era molto difficile avere accesso o analizzare in modo efficace questo tipo di dati. Oggi, essi consentono alle aziende manifatturiere di avere un quadro completo, prendere decisioni migliori e informate e agire di conseguenza.
La smart manufacturing (SM) utilizza la connettività e l'accesso in tempo reale ai dati per migliorare i processi di produzione.
Maggiore qualità: la digitalizzazione dei processi riduce la possibilità di errori e guasti dovuti alle persone. Consente di monitorare il processo e le prestazioni per aumentare il rendimento e utilizzare le risorse in modo più efficace.
Riduzione dei costi operativi grazie alla manutenzione predittiva: le fabbriche intelligenti possono prevedere e risolvere i problemi di manutenzione in modo migliore e più rapido, riducendo così una riparazione onerosa delle apparecchiature ed evitando interruzioni nella produzione.
Maggiore soddisfazione dei clienti: lo smart manufacturing offre ai manager l'accesso a dati più precisi, consentendogli di misurare gli indicatori KPI in modo più efficiente e di supportare i clienti in modo più efficace, allineandosi in tempo reale alle loro esigenze.
Significative riduzioni dei costi: un migliore accesso ai dati e agli analytics sulla supply chain e sulla produzione aumenta l'accuratezza delle previsioni e riduce gli sprechi, riducendo i costi attraverso una corretta gestione della domanda.
Maggiore produttività: le macchine autonome comunicano tra loro, generando molti dati e rendendo possibili nuovi scenari di analisi. Questi dati forniscono insight in tempo reale sui processi di produzione, che consentono ai manager di regolare la pianificazione dell'efficienza e migliorare la produttività.
Maggiore soddisfazione dei dipendenti: l'accesso alla tecnologia più moderna può attirare e fidelizzare nuovi talenti. La tecnologia moderna riduce anche gli errori umani, il che significa che i dipendenti devono affrontare meno problemi legati a clienti insoddisfatti.
Efficienza energetica: tutte le aziende manifatturiere possono ridurre le loro emissioni di CO2 limitando gli sprechi. Tuttavia, le industrie ad alto consumo energetico sono quelle che possono guadagnare di più in termini di risparmio energetico, non solo riducendo i rifiuti energetici ma anche rendendo e i prodotti più accessibili.
Le fabbriche del futuro stanno diventando un imperativo competitivo, in quanto l'adozione delle tecnologie di produzione avanzata 4.0 continua a promuovere efficienza, flessibilità e innovazione dei prodotti.
Le aziende manifatturiere di tutte le dimensioni devono adottare iniziative di smart manufacturing per rimanere competitive. Ma per fare questo, la leadership aziendale deve prima adottare una nuova mentalità.
Investire in attrezzature per l'integrazione delle applicazioni di smart manufacturing è un buon inizio. Nel corso del tempo, questi investimenti contribuiranno a migliorare i processi, a far risparmiare denaro e a incrementare le vendite.
La sempre maggiore digitalizzazione e i significativi progressi tecnologici hanno già favorito l'innovazione e la crescita dello smart manufacturing. Secondo Dataplace, "l'industria intelligente è una trend diffuso tra le aziende manifatturiere. L'integrazione dei dati consente ai sistemi di produzione di lavorare in modo integrato e di reagire ai cambiamenti in tempo reale dell'azienda, del cliente o della supply chain".
L'unione e l'implementazione della combinazione giusta di soluzioni di smart manufacturing nel processo di produzione tradizionale consente di prevedere in modo accurato i requisiti, identificare gli errori e rendere più gestibile l'innovazione e il processo di produzione.
Quando si implementa un approccio di smart manufacturing, sono particolarmente importanti una serie di tecnologie, tra cui soluzioni data lakehouse, integrazioni Internet of Things, analytics basati sull'intelligenza artificiale/machine learning, digital twins, realtà aumentata e robotica.
Un data lakehouse è una moderna architettura aperta che consente alle aziende manifatturiere di archiviare, comprendere e analizzare tutti i dati. Combina la potenza e la ricchezza dei data warehouse con l'ampiezza e la flessibilità delle tecnologie dei dati open-source più diffuse che utilizzano attualmente le aziende manifatturiere.
Un data lakehouse può facilmente riunire, analizzare e trovare nuove informazioni da varie fonti di dati, tra cui fatture, moduli e formati di dati, tra cui testo, audio e video, che consentono l'uso dei più recenti framework AI e dei servizi predefiniti.
Avere accesso a potenti soluzioni per raccogliere e aggregare dati operativi in tempo reale, insight approfonditi dai dati, comunicare rapidamente e prendere decisioni olistiche e collaborative sono tutti componenti fondamentali di un processo decisionale efficiente.
Un caso d'uso rappresentativo aiuta le aziende manifatturiere a ottenere la resilienza della supply chain supportando la loro capacità di approvvigionamento da una vasta gamma di fornitori. Un data lakehouse lo fa consentendo loro di unire i dati del sistema ERP che gestisce la gestione degli ordini attraverso i sistemi di inventario, gestione del magazzino e dei trasporti utilizzati per trasportare e fornire i materiali necessari per la produzione.
L'Internet of Things industriale (IIoT) svolge un ruolo cruciale per implementare con successo lo smart manufacturing e raggiungere in modo efficiente gli obiettivi di business.
Un esempio di come l'IIoT può essere distribuito può essere una fabbrica connessa che raccoglie dati in tempo reale da sensori delle apparecchiature, telecamere, robot di produzione e altri dispositivi intelligenti, tutti connessi tramite una rete locale 5G. I dati vengono inseriti in una soluzione di AI/Machine Learning (ML) in grado di fornire suggerimenti in tempo reale per prendere decisioni legate alla manutenzione predittiva, al monitoraggio remoto degli asset di produzione, all'utilizzo degli asset o all'automazione di vari processi e task.
L'intelligenza artificiale e il machine learning sono due tipi di soluzioni software intelligenti che incidono sul modo in cui la tecnologia passata, attuale e futura è progettata per imitare le qualità più umane.
Alla base, l'intelligenza artificiale è una soluzione tecnologica, un sistema o un computer che ha lo scopo di imitare l'intelligenza umana per eseguire i task e migliorare costantemente se stessa in base alle informazioni che raccoglie.
Il machine learning è un sottoinsieme dell'AI che si concentra sulla creazione di un sistema software che possa apprendere o migliorare le performance in base ai dati che consuma. Ciò significa che ogni soluzione di machine learning è una soluzione AI, ma non tutte le soluzioni AI sono soluzioni di machine learning.
Le aziende manifatturiere sfruttano il Machine Learning per identificare le cause alla radice che non sono evidenti, riguardo alla qualità, al rendimento e ad altri problemi operativi. Gli esperti possono utilizzare insight approfonditi per prendere decisioni più rapide ed eliminare i colli di bottiglia nella produzione.
Le soluzioni di Smart Manufacturing utilizzano l'intelligenza artificiale e il Machine Learning per contestualizzare le informazioni e fornire insight utili, consentendoti di prevedere i guasti dei macchinari per una manutenzione ottimale, regolare i piani di produzione ed evitare i tempi di inattività.
Le aziende manifatturiere possono quindi automatizzare vari processi interni, come il conteggio dell'inventario, l'elaborazione dei documenti o l'analisi della produttività e dell'efficienza, per essere in grado di rispondere immediatamente ai trend e migliorare la qualità in tutta l'area.
Le soluzioni di rilevamento delle anomalie possono essere utilizzate per la manutenzione predittiva per le apparecchiature di produzione. Il rilevamento delle anomalie utilizza algoritmi predefiniti per rilevare varie anomalie nei dati delle serie temporali per automatizzare i processi, i task e le decisioni di produzione, come la manutenzione dell'apparecchiatura hardware, l'ordinazione di sostituzioni o forniture, l'adozione di misure predittive per evitare interruzioni e migliorare l'efficienza.
Monitora l'efficienza della fabbrica per rilevare qualsiasi funzionamento anomalo nella produzione utilizzando l'analisi predittiva e più fonti di dati. Utilizza una piattaforma di monitoraggio dei computer per rilevare e prevedere comportamenti anomali delle apparecchiature e consigliare e automatizzare la migliore azione successiva in modo da correggere i guasti previsti.
Implementa il monitoraggio della qualità lungo tutto il ciclo di produzione per rilevare differenze di qualità e generare alert predittivi. In questo modo sarà possibile eseguire un'analisi immediata della causa principale per identificare le origini di un problema di qualità e impostare la formazione sulle best practice utilizzando dati reali provenienti da problemi di qualità passati.
Lo smart manufacturing può aiutare le aziende manifatturiere a diventare più resilienti grazie a nuovi approcci e tecnologie intelligenti.
Se è questo il tuo caso, esplora le soluzioni di smart manufacturing di Oracle per capire come coinvolgere l'intelligenza artificiale e il machine learning e contestualizzare le informazioni, fornire insight utili e acquisire un vantaggio competitivo in un settore sempre più dinamico.
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