Big Data è un concetto chiave da ormai alcuni anni, grazie all'aumento delle funzionalità dei computer e alla crescente capacità di acquisizione dei dati.
Nel settore manifatturiero, le industrie stanno assistendo a massicci aumenti della quantità di dati provenienti dalle loro linee di produzione grazie alla tecnologia messa in campo dall'Industria 4.0, che si avvale di macchine integrate con sensori e connesse in modalità wireless al cloud per comunicazioni di tipo machine-to-machine (M2M) e Internet of Things (IoT).
Tuttavia, assieme a queste enormi quantità di dati nasce la necessità di gestirli in modo efficace, e questo si collega direttamente al concetto di “dati come asset strategico” (o Data as an Asset).
Il concetto di Dati come Asset Strategico
Un punto dati è solo un numero che considerato isolatamente potrebbe non avere valore, e lo stesso ragionamento può essere esteso anche un intero set di dati. Il concetto di dati come asset implica che i dati acquisiscano valore se posti in relazione con altri dati e con il complesso delle operazioni aziendali svolte. In altre parole questi dati, se considerati assieme, accrescono il loro valore totale aiutando a orientare le decisioni e le strategie aziendali e industriali in maniera più efficace di quanto possano farlo se presi isolatamente gli uni dagli altri.
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Gestire i Dati come Asset Strategico
Un'azienda nel settore tissue e tessuto non tessuto era solita raccogliere i dati che avrebbero fornito informazioni sulla produttività e sulla redditività di una linea di produzione. Questi dati potevano riguardare i costi, il volume di produzione e la domanda del prodotto.
Ad oggi, grazie all'Industria 4.0, le aziende possono disporre di dati dettagliati riguardanti la macchina specifica (velocità e tensione) e le condizioni ambientali (temperatura e umidità).
- Il primo passo per gestire i dati come asset è quello di combinare i dati tradizionali con quelli operativi per ottenere un quadro completo delle operazioni aziendali e della produttività.
- Il passo successivo consiste nel garantire che tutti i dati siano accessibili tramite una piattaforma machine-and-software-independent. Questa piattaforma deve essere in grado di fornire funzionalità come l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico per analizzare i dati e identificare i pattern, grazie alle quali le aziende potranno godere di automatismi come gli adeguamenti ai processi di produzione e la pianificazione di interventi di manutenzione predittiva.
- Infine, questi dati devono essere accessibili e gestiti in maniera adeguata da tutti gli utenti dell'azienda. Dovrebbe essere responsabilità di tutti garantire che questi dati vengano utilizzati per bilanciare le operazioni aziendali verso la massima redditività. Ciò consente a tutti i lavoratori, a partire dall'alto verso il basso, di ottimizzare i dati per le proprie esigenze, pur tenendo sempre ben presenti le esigenze dell'azienda nel suo complesso.
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Utilizzare i Dati come Asset per una Collaborazione Intelligente
Con le tecnologie fornite dall'Industria 4.0 e la corretta gestione dei dati come asset, le aziende nel settore tissue e tessuto non tessuto possono garantire una collaborazione intelligente tra la linea di produzione e la linea di converting. Ogni macchina di ciascuna di queste due linee, come abbiamo detto in precedenza, sarà dotata di sensori in grado di trasmettere dati operativi in tempo reale, e tutti questi dati fluiranno su un'unica piattaforma dove potranno essere integrati tra loro e analizzati dai programmi di Intelligenza Artificiale.
Il vantaggio di questa configurazione è che l'IA sarà in grado di rilevare anomalie e piccoli cambiamenti nel funzionamento di ogni singola macchina o di una sua parte che potrebbe interrompere il flusso di produzione e converting.
Potrebbe verificarsi ad esempio che la ribobinatrice non si muova ad una velocità sufficiente per poter accogliere i rulli in uscita dalla linea di produzione. I dati rifletteranno questa incoerenza e la velocità della ribobinatrice o della linea di produzione verrà regolata automaticamente dall'IA.
Un altro esempio potrebbe essere la presenza di una parte difettosa nel sistema di taglio, con la conseguente necessità di portare offline la linea di converting. L'analisi dei dati comporterà il reindirizzamento automatico del rotolo in uscita dalla linea di produzione verso una linea di converting funzionante.
La Soluzione Digitale A.Celli per i Dati come Asset Strategico
La Soluzione Digitale A.Celli è stata progettata per gestire in maniera completamente automatica i dati come asset strategici. Questa piattaforma basata su cloud è in grado di fornire:
- un sistema di monitoraggio in tempo reale distribuito chiamato "Machine Monitoring";
- una piattaforma di business intelligence chiamata "Efficiency 4.0";
- una metodologia di Product Passport denominata "iREEL".
L'iREEL diventa particolarmente importante quando si tratta di far collaborare tra loro in modo intelligente le linee di produzione e di converting, in quanto fornisce un framework completamente integrato che consente la comunicazione tra i dati provenienti dalle diverse macchine su ciascuna linea e i dati provenienti dalle applicazioni industriali e aziendali.
I dati non sono più qualcosa che le aziende possono permettersi di raccogliere e archiviare in luoghi in cui raccoglieranno polvere virtuale, ma devono invece essere visti come una risorsa che può essere utilizzata per influire positivamente sulla produzione e sulle operazioni aziendali. Nel settore del tissue e del tessuto non tessuto i dati come asset strategici sono una componente fondamentale per garantire un flusso regolare del prodotto dalla linea di produzione alla linea di converting e l'efficienza ottimale del processo di produzione.
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