PLC, sensori smart e software SCADA e MES hanno notevolmente semplificato la vita di coloro che devono prendere decisioni strategiche importanti in azienda.
La raccolta dei dati di produzione non rappresenta più un’incognita di difficile attuazione. Oggi recuperare da macchinari e apparecchiature le informazioni necessarie per comprendere lo “stato di salute” dell’impianto è un’operazione piuttosto semplice, dal punto di vista tecnologico. Non è finita qui, però.
La raccolta dei dati produttivi costituisce la fase propedeutica al lavoro di Business Intelligence, che prevede la gestione e modellizzazione del sistema di raccolta dati per abilitare una corretta interpretazione delle informazioni desunte dai dispositivi collegati in rete, utilizzando le modalità e tecnologie più idonee, sicure e innovative.
Non sei sicuro di stare operando nel modo giusto? Non sai se stai sfruttando veramente il vantaggio di avere a disposizione grandi quantità di dati di produzione? Fai il test: scopri se sai rispondere a tutte domande e se stai gestendo correttamente il patrimonio di informazioni della tua azienda.
Come vengono organizzati i dati di produzione?
I dati raccolti dai macchinari produttivi hanno due caratteristiche specifiche: sono tanti, e sono tutti diversi tra loro. Ci sono i dati relativi alla temperatura, altri che rilevano flussi e pressione, dati che indicano quanti pezzi vengono prodotti all’ora, indicazioni sul tempo ciclo, indici quotidiani relativi all’efficienza operativa dell’impianto, rilevazioni di log e modifiche e turni operatore…
Quantità e Qualità: è fondamentale trovare il modo di organizzare e gestire in modo intelligente e automatico grandi quantità di dati eterogenei.
Per eseguire analisi intelligenti e realizzare proiezioni affidabili è necessario che i dati vengano accentrati in un unico database centrale, un data hub che metta a dimora valori di diversa natura e importanza e sia in grado di recuperare e confrontare in modo rapido e attendibile numeri che richiedono diverse modalità di valutazione.
Dove vengono archiviati i dati di produzione? Come vengono organizzati? Senza un data warehouse adeguato e facilmente accessibile da tutti i livelli aziendali, non è possibile avviare alcuna Business Analytics produttiva.
In che modo vengono analizzati i dati?
Una volta risolta la questione della disponibilità di un database centralizzato, occorre chiedersi quale tipo di analisi si intende intraprendere. I numeri in sé non hanno molto valore: produrre 10 pezzi all’ora può essere tanto o poco in sé, se non viene confrontato con un benchmark.
La prima cosa da fare è stabilire dei valori di riferimento a seconda delle diverse tipologie di dati raccolti. Successivamente, bisogna decretare se per la propria azienda è più importante misurare i risultati in termini di efficienza (le performance produttive rispetto ad un target stabilito), efficacia (mettendo in relazione la produttività con i costi vivi e la gestione efficiente delle risorse) o se è più appropriato ragionare in termini di indicatori articolati (a quanto % è l’uptime? Qual è il valore assoluto dell’indice OEE (Overall Equipment Effectiveness ovvero l’efficienza complessiva di risorsa produttiva)?).
Come avviene il processo di analisi dei dati?
A prescindere dalla tipologia di Analytics intrapresa, è importante che il processo di analisi a livello di ERP abbia luogo seguendo procedure standardizzate, documentate e trasparenti, e che questo sia ripetibile.
Se oggi analizzo il downtime settimanale prendendo come riferimento i minuti di fermo totale della produzione e domani ripeto il calcolo integrando solo i dati di stop produzione, che non considerano la manutenzione programmata, ho seguito due modalità diverse di calcolo e avrò ottenuto due risultati incompatibili e non confrontabili.
Il sistema di analisi dei dati deve pertanto essere il più possibile automatizzato e informatizzato, in modo da seguire procedure omogenee, affidabili e sempre tracciabili, indipendentemente da chi ha effettuato l’operazione di confronto. L’approccio all’analisi dei dati deve essere metodico.
In che modo vengono visualizzati i dati analizzati?
Se proviamo a immaginare l’enorme quantità di dati raccolti dai macchinari produttivi e le diverse tipologie, è inevitabile ritrovarsi confusi di fronte alla loro mole. Qualsiasi sistema di raccolta dati automatizzato è provvisto di un’interfaccia efficace che restituisce i dati sotto forma di control chart, grafici, proiezioni di trend. Anche gli analisti più esperti necessitano di un layout grafico ergonomico e pratico, e non di numeri grezzi e non ordinati.
I sistemi ERP più evoluti integrano anche funzioni di intelligenza artificiale, che arricchiscono di nuovi, interessanti spunti l’analisi dei dati produttivi. Questi algoritmi sofisticati consentono di generare in modo proattivo algoritmi di proiezione futura che siano oltre che affidabili, anche chiari e inequivocabili.
I dati sono sì numeri e valori, ma anche l’occhio vuole la sua parte.
Chi ha accesso ai risultati dell’analisi dei dati e come?
I dati sono disponibili per essere interpretati, ma da chi? Quali figure all’interno dell’azienda hanno accesso ai dati produttivi conservati nel data warehouse centralizzato? E soprattutto: in che modo vi accedono e li visualizzano?
È fondamentale che le informazioni arrivino alle persone giuste al momento giusto, cosicché queste possano agire in modo mirato e prendere decisioni ponderate. Un sistema di notifica a livelli abilita il flusso smart delle informazioni in azienda, mettendo in collegamento il reparto produttivo con il management in modo diretto e trasparente. Gli ERP integrano sistemi di comunicazione flessibili e personalizzabili, in modo che il collegamento tra OT (Operational Technology), IT e gestionale sia proficuo e senza soluzione di continuità.
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