In ogni tipo di produzione l'obiettivo è quello di ottenere un prodotto di qualità superiore il più rapidamente possibile, riducendo al tempo stesso al minimo gli sprechi e il consumo di energia. L'industria della carta tissue e del tessuto non tessuto non fa eccezione.
Le aziende di questi settori devono produrre in modo consistente prodotti con caratteristiche specifiche. I processi alla base di questo obiettivo sono sempre stati data driven e, per la maggior parte dell'era industriale, i dati provenivano dall'osservazione umana.
Fortunatamente, i progressi tecnologici odierni rendono la raccolta e l'elaborazione dei dati molto più semplici e completi, e questo facilita il miglioramento dei processi di produzione. Sono questi processi che definiscono l'output della linea produttiva e che determinano se il prodotto finale è conforme alla qualità attesa oppure no, e sono i dati raccolti lungo la linea di produzione che possono darci la risposta. Una volta analizzati questi dati, i processi che hanno portato a prodotti di qualità potranno essere facilmente ripetuti, mentre gli errori potranno essere facilmente evitati.
Da dove arrivano i dati
I dati di un impianto di produzione di carta tissue e tessuto non tessuto provengono da una miriade di sensori e telecamere che raccolgono costantemente informazioni da ciascuna macchina durante il suo funzionamento. Ciò è possibile grazie all'Industrial Internet of Things (IIoT) – una parte dell'Industria 4.0 - che ha portato i computer e l'automazione ad un livello superiore, rendendo più semplice l'interazione, la raccolta e l'analisi dei dati da parte del personale.
Ogni macchina della linea di produzione può essere dotata di dozzine o persino centinaia di sensori. Questi sono collegati ad un network, insieme ad altri dispositivi, e trasmettono costantemente dati via cloud in tempo reale. Questi dati possono essere archiviati per un uso futuro e / o analizzati e utilizzati immediatamente, fornendo al personale informazioni su ciò che sta accadendo in ogni fase del processo lungo la linea di produzione.
Che cosa rilevano i dati
I dati acquisiti sulla linea di produzione vengono analizzati da programmi di apprendimento automatico in grado di:
- rilevare letture anomale;
- vedere il pattern dei dati;
- determinare dove possono essere implementati dei miglioramenti nei processi di produzione.
Il valore di questa mole di dati e di una loro analisi approfondita è significativo. Se, ad esempio, otteniamo come prodotto finale una bobina di ottima qualità con pochi o nessun difetto, i dati riguardanti le condizioni in ciascun punto lungo la linea di produzione rivelano le condizioni ideali necessarie per ottenere una bobina di pari qualità. Una volta a conoscenza di queste condizioni, i processi di produzione possono essere adattati per ripetere tali condizioni anche in futuro.
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L'esempio opposto lo abbiamo quando otteniamo un prodotto finale difettoso. I dati possono essere analizzati per determinare in quale punto lungo la linea di produzione si sono registrate le condizioni che hanno causato il difetto nel prodotto finito. Forse la temperatura era un po' troppo alta o bassa in una delle parti della linea, o magari la velocità di una macchina era troppo alta, compromettendo così la qualità finale del prodotto. Una volta analizzati questi dati è possibile apportare modifiche ai processi di produzione per evitare in futuro difetti del genere.
Grazie all'intelligenza artificiale (AI), la completa automazione lungo la linea di produzione consente di calibrare le condizioni in qualsiasi punto della linea in tempo reale, ovunque siano necessarie per migliorare i processi. In sintesi, questi processi di produzione possono essere modificati su base continuativa, in tempo reale e senza la necessità di interrompere la produzione. Inoltre, i dati raccolti dai sensori lungo la linea rivelano problemi che richiedono attenzione immediata, rendendo così possibile la manutenzione predittiva.
Processi di produzione data driven: la chiave è l'integrazione
Uno dei maggiori problemi per molte aziende produttrici di carta tissue e tessuto non tessuto odierne è che, sebbene queste dispongano di sistemi sofisticati in grado di raccogliere dati lungo la linea di produzione in tempo reale, tali sistemi sono spesso isolati l'uno dall'altro. In altre parole, ogni macchina della linea di produzione ha il suo specifico software. Ciò significa che i sistemi non comunicano tra loro, rendendo così difficile l'integrazione dei dati raccolti da ciascuna macchina in un insieme omogeneo e organizzato da cui è possibile ricavare analisi e soluzioni realizzabili.
L'integrazione delle macchine della linea di produzione, tra loro e con tutti gli altri sistemi utilizzati dall'azienda, dai fornitori e dalla distribuzione, garantirà l'avvio e il mantenimento di processi di produzione data driven più performanti. Poiché tali sistemi sono collegati tra loro e in grado quindi di comunicare e condividere dati, i processi di produzione possono essere personalizzati in base alle esigenze specifiche dell'azienda in base a:
- i loro obiettivi aziendali e operativi;
- la disponibilità delle materie prime necessarie per la produzione;
- la domanda, l'offerta e i livelli delle scorte di magazzino.
La soluzione a questo problema è utilizzare una piattaforma machine-and-software-independent. Questa consentirà infatti una completa integrazione tra i dati provenienti da ogni macchina della linea produttiva, consentendo all'azienda di adottare processi di produzione data driven. La soluzione digitale di A.Celli offre tale piattaforma.
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