Categorie: Big Data Smart Factory

Nuovi tool e una visione più nitida dei desiderata del mercato permettono di affinare le potenzialità di un buon Data Management e di portare lo Smart Manufacturing a un livello più evoluto.

L’avanzare della ricerca tecnologica, infatti, ha reso disponibili nuove soluzioni e infrastrutture IT: questi strumenti sono capaci d’integrarsi totalmente nel sistema di applicazioni IoT degli “impianti intelligenti” ed estrapolare i dati utili dal mare magnum dei Big Data.

La rivoluzione di tipo Data Driven che ha portato alla genesi della Smart Manufacturing, dunque, ha cambiato e sta cambiando ancora il modo di produrre. Oggi è possibile avanzare ancora di un passo, guadagnando ulteriore competitività.

Le figure professionali che si occupano di Data Management all’interno delle aziende sono di fronte a due nuove sfide:

  • Selezionare i dati sulla base di una visione olistica della produzione. Si tratta di dati che tengano conto dell’interazione uomo/macchina e della sensorizzazione che consente la digitalizzazione, integrando le tre componenti dell’automazione industriale: elettronica, informatica e meccanica
  • Allargare il campo visivo comprendendo i dati sulle performance dei processi e sui consumi energetici e di materiali, per tarare la produzione sulla realtà della domanda e non sprecare risorse materiali ed energetiche

 

Nuovi obiettivi per il Data Management

Il Data Management gioca un ruolo fondamentale nello Smart Manufacturing, permettendo di dare valore ai dati, organizzarli e metterli al servizio del business. Tuttavia la mole di informazioni generata all’interno degli impianti è enorme e le soluzioni e i software meno recenti non soddisfano appieno le esigenze attuali.

Nell’era della Platform Economy, infatti, i consumatori sono più selettivi: chiedono grande varietà e velocità di consegna. L’e-commerce ha abituato la società al just in time e a un veloce turn-over dei prodotti. All’industria è dunque richiesta flessibilità e velocità produttiva. Le soluzioni adottate per raggiungere questi traguardi, però, devono garantire anche efficienza energetica, semplicità e sicurezza.

Per massimizzare questi vantaggi, è necessario selezionare solo i dati utili, filtrati e contestualizzati, generati da ogni fonte della catena produttiva e interconnetterli per ottenere informazioni utili all’ottimizzazione dell’intero processo produttivo.

Tendenzialmente, dunque, le imprese che hanno intrapreso il percorso per diventare Data-Driven, che tanto ha contribuito all’incontro tra l’Information Technology e l’Operational Technology, oggi sono chiamate a guardare con attenzione al modello di produzione Data-Based, per migliorare la propria competitività.

 

Il modello Data-Based e l’individuazione dei Right data

Nel modello Data based non si ragiona più sulla linea dei big data, ma sulla necessità di individuare i Right data. Un giro di vite nella strategia produttiva che renderà lo Smart Manufacturing ancora più efficace ed efficiente.

L’ampio e complesso ecosistema IT presente negli impianti smart richiede attività necessarie per allineare e contestualizzare le diverse informazioni. Le industrie avranno bisogno di software middleware che permettano di far dialogare tutti i dati tra loro, indipendentemente dalla fonte che li genera, dal protocollo di comunicazione o dai sistemi operativi. Solo così sarà possibile selezionare i dati giusti, effettivamente utili e centrare l’obiettivo.

Oltre a potenti data center e applicazioni IoT, inoltre, sarà determinante distribuire rapidamente i dati in prossimità dei punti nei quali vengono generati, direttamente alla macchina e dai componenti di automazione responsabili per il controllo e le movimentazioni. Per poter lavorare in real-time, infatti, i dati dovranno avere bassissime latenze ed essere attendibili e affidabili. Per questo, secondo l’International Data Corporation, entro il 2023 oltre il 50% delle nuove infrastrutture IT che le imprese installeranno riguarderà i siti edge, che permetteranno di lavorare i dati direttamente sul campo.

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