Ottenere risultati rapidi nei primi progetti di Industria 4.0
Da quando il concetto di Industria 4.0 è nato in Germania più di dieci anni fa, i suoi sostenitori ne evidenziano il potenziale. Con la sua attenzione ai processi e alle operazioni digitalizzati, rappresenta uno dei pilastri della trasformazione digitale.
La pandemia, durante la quale le aziende dotate di tecnologie digitali sono riuscite a reagire e ad adattarsi alle nuove sfide con maggiore successo rispetto alle aziende non digitalizzate, ha rappresentato un vero e proprio «campanello d’allarme» per chi era rimasto indietro. Tuttavia, anche le aziende che hanno adottato per prime queste tecnologie continuano a incontrare difficoltà nell’implementazione dell’Industria 4.0. Le ragioni sono numerose. Gli ostacoli spaziano dalla cybersecurity e dalle minacce informatiche fino ad architetture dei dati e infrastrutture ormai obsolete.
In I-care abbiamo collaborato con decine di aziende che incontravano difficoltà nei loro progetti di Industria 4.0. In molti casi abbiamo individuato un ulteriore ostacolo: la perdita di interesse da parte del management e del personale a causa della complessità del processo.
Il cambiamento è difficile, ma passare a un nuovo sistema basato su tecnologie poco conosciute richiede visione e coraggio. Per aiutare i nostri clienti a superare gli ostacoli all’adozione, abbiamo individuato un elemento chiave dell’Industria 4.0, i dati, su cui concentrarsi inizialmente per perfezionare il processo decisionale e prepararsi a ottenere «risultati rapidi».
Processo decisionale supportato dai dati: un pilastro dell’Industria 4.0 e di qualsiasi miglioramento dell’affidabilità
Nonostante l’enorme quantità di dati disponibili nei macchinari moderni, nei sensori e in altre fonti, molte organizzazioni non riescono ancora a sfruttarli efficacemente. In I-care abbiamo scoperto che, utilizzando i dati come elemento chiave nella fase esplorativa delle nostre iniziative di miglioramento dell’affidabilità, possiamo aiutare i clienti a raggiungere due obiettivi.
- Esplorare il valore dei dati per il processo decisionale, un elemento centrale per il successo dell’Industria 4.0.
- «Dare slancio» alle iniziative di Industria 4.0 individuando progetti di miglioramento facili da implementare.
Esistono numerose fonti generiche da cui è possibile ricavare informazioni utili per individuare il prossimo progetto di miglioramento dell’affidabilità. Queste fonti includono dati dei sensori, dati delle macchine, rapporti di manutenzione e molto altro. Per offrire alcuni spunti utili per i tuoi progetti, di seguito presentiamo tre esempi di come abbiamo sfruttato il potenziale delle fonti di dati e le informazioni che possono fornire nell’ambito delle nostre iniziative di Maintenance 4.0.
- Dati sui guasti basati sulle vibrazioni raccolti in oltre 800 siti industriali: Analizzando l’intera cronologia dei guasti di tutti i clienti I-care che utilizzano l’analisi delle vibrazioni, possiamo individuare le aree di miglioramento «generiche». Siamo in grado di adattare i risultati in base a esigenze specifiche. Ti interessa un’analisi relativa al tuo settore industriale o a determinate tipologie di apparecchiature? Il nostro set di dati può fornire le risposte!
- Dati sui guasti specifici del cliente estratti da un CMMS: Estrai le informazioni dal database del tuo sistema computerizzato di gestione della manutenzione (CMMS) per perfezionare e identificare i progetti in grado di offrire il ritorno sull’investimento più immediato e significativo. Un’attività di questo tipo richiede un’analisi approfondita dei dati, che può essere eseguita più facilmente con uno strumento automatizzato di data mining.
Uno strumento di questo tipo consente di identificare le apparecchiature più problematiche all’interno dell’impianto e di individuare i problemi principali che influiscono sui KPI di performance.
Nota dell’autore: il data mining dei CMMS per i progetti di Industria 4.0 è una delle principali aree di competenza di I-care. Se desideri maggiori informazioni su questa attività specialistica, contattaci.
- Analisi dei guasti specifica per asset: Identifica gli asset che presentano tassi di guasto o di fermo non pianificato superiori alle aspettative, quindi analizzali in modo approfondito. In I-care abbiamo sviluppato DOFA (Data Oriented Failure Analysis), una metodologia che consente di identificare quali fonti di dati utilizzare per prevedere in modo efficace le diverse modalità di guasto delle apparecchiature selezionate. Si tratta di una fase essenziale per avviare con successo un progetto 4.0. Questo approccio sarà approfondito prossimamente nel nostro prossimo articolo del blog.
Dopo che i responsabili aziendali hanno identificato i casi d’uso con la priorità più alta, il team di progetto può raggruppare e definire le priorità delle iniziative per individuare i «risultati rapidi». Queste strategie sono fattori di successo comprovati per favorire il coinvolgimento della leadership e degli stakeholder e ottenere il supporto e i finanziamenti necessari per ampliare il programma.
Se desideri saperne di più su questo argomento, contatta direttamente Tom su LinkedIn all’indirizzo https://www.linkedin.com/in/tom-rombouts-91419113/