5 categorie di dati che dovresti già monitorare sulle tue linee di produzione

Partiamo dall'energia. Non perché sia di moda, ma perché incide direttamente sia sui costi che sugli obiettivi ESG.

Se ti affidi ancora alla bolletta mensile e a un unico contatore principale per capire l'andamento dei consumi, magari hai un'idea generale, ma ti sfuggono tutti i dettagli che contano davvero.

"L'energia è tante cose", ha spiegato Stefan Jensen. "Per la maggior parte delle persone significa kilowattora o emissioni di CO₂. Ma può anche essere temperatura, umidità, pressione, portata. Tutti questi sono dati che ti aiutano a capire se la produzione sta funzionando come dovrebbe".

Il segreto, in realtà, è più semplice di quanto pensi: installare dei sotto-contatori. Con i sotto-contatori puoi monitorare nel dettaglio la distribuzione dei consumi: su una linea specifica, in una zona o persino su una singola macchina. E anche se può sembrare banale, il sotto-controllo ti permette di individuare i macchinari ad alto consumo energetico, rilevare i consumi a vuoto e, alla fine, impostare KPI concreti.

Oltre all'energia elettrica, negli ambienti produttivi è importante monitorare anche metriche correlate come il flusso d'aria, i sistemi di raffreddamento e persino l'uso dell'aria compressa. In questi casi, i tuoi alleati sono i sensori di flusso, i sensori termici e i trasmettitori di pressione, un'assicurazione a basso costo contro gli sprechi e una base solida per i report sulle emissioni di carbonio.

Come ha aggiunto Stefan Jensen, sempre più clienti ti chiederanno qual è l'impronta energetica per singolo pezzo prodotto. E la dura verità è questa: se non sei in grado di fornire numeri reali, qualcun altro lo farà al posto tuo.

Ogni responsabile di produzione con cui parliamo dice la stessa cosa: "Le nostre linee stanno andando bene. Ma quando guardiamo i dati reali, come uptime effettivo, tempi di ciclo, output previsto vs. reale, la realtà è spesso molto diversa. E inutile dirlo: non puoi migliorare ciò che non misuri (e no, "bene" non è una metrica).

"Un buon punto di partenza è semplicemente capire per quanto tempo le tue macchine stanno effettivamente lavorando", ha spiegato Stefan Jensen. "Poi puoi approfondire il motivo degli arresti e verificare se stai raggiungendo l'output previsto".

Da dove cominciare?

Le basi sono semplici: sensori contapezzi come i sensori fotoelettrici per rilevare i cicli macchina e sensori compatibili con IO-Link per monitorare gli stati in tempo reale. Con questi strumenti puoi tenere traccia automaticamente di uptime, velocità di ciclo e transizioni.

Poi vai più a fondo: quando c'è un fermo, perché è successo? Un inceppamento? Un ritardo nei materiali? L'assenza di un operatore? All'inizio puoi registrare molte di queste cause anche manualmente, ma col tempo ti serviranno sensori o software che le traccino in automatico. Puoi integrarli con il tuo MES o semplicemente usare un'interfaccia tablet per permettere agli operatori di registrare le cause in tempo reale.

Con un numero limitato di semplici sensori, avrai i dati necessari per iniziare a costruire una produzione davvero redditizia.

E una volta che hai iniziato, il passo successivo è misurare i fattori ambientali nella produzione: umidità imprevista o variazioni di temperatura possono rallentare le macchine in modo sottile ma costante. Qui entrano in gioco i sensori ambientali, come quelli per temperatura e umidità, non solo per la conformità, ma anche per le prestazioni.

In sintesi: una produzione efficiente richiede visibilità sui tuoi dati produttivi. Senza dati concreti, stai pianificando alla cieca.

Questa è una delle aree più importanti. La qualità fa la differenza tra un pezzo che viene spedito e uno che finisce scartato. Ma è anche ciò che distingue un audit senza intoppi da un incubo normativo. E tu devi gestire entrambe le cose.

"Mi piace dividere la qualità in due categorie", ha spiegato Stefan Jensen. "C'è la qualità del prodotto: il pezzo ha l'aspetto e le prestazioni giuste? E poi c'è la qualità di processo o di conformità: stiamo rispettando i parametri che abbiamo dichiarato?"

Sul fronte del prodotto, le cose sono migliorate e sono diventate anche più accessibili. I sensori di visione e le smart camera oggi possono rilevare difetti superficiali, differenze di colore, componenti disallineati o mancanti.I sistemi di visione serie FH di OMRON, ad esempio, possono controllare le caratteristiche dei pezzi ad alta velocità, direttamente in linea, senza rallentare il processo.

Se li abbini a sensori di spostamento per misurazioni di precisione e a sensori di colore per verificare etichette o confezioni, ottieni un vero e proprio gate di controllo qualità, senza dover contare su un operatore stanco con una checklist in mano.

Sul fronte della qualità di processo e della conformità, invece, ti confronti spesso con standard, tolleranze e audit: ISO 9001, FSSC 22000 e così via. Che si tratti della temperatura richiesta in un forno, dell'umidità in una camera bianca o di un differenziale di pressione, quei numeri contano.

Anche qui, la scelta intelligente sono i processi automatizzati e i sensori, come ha spiegato Jensen.

"Non ti servono cinque persone a raccogliere dati manualmente. Puoi raccoglierli una volta sola, archiviarli correttamente e intervenire solo se qualcosa è fuori tolleranza".

Sensori ambientali, termocoppie e sensori di pressione barometrica possono inviare questi dati direttamente alla tua dashboard, generare i report di conformità di cui hai bisogno e permetterti di agire solo in caso di anomalie, allarmi o eventi fuori dall'ordinario.

Probabilmente hai un piano di manutenzione appeso al muro. Le macchine vengono controllate ogni X settimane, proprio come indicato nel manuale del costruttore. E nella maggior parte dei casi, funziona. Finché non smette di funzionare.

"Stiamo assistendo a un cambiamento: si inizia a usare i dati anche per la manutenzione", ha spiegato Stefan Jensen. "Non solo in base al tempo, ma in base alle ore effettive di funzionamento, ai livelli di vibrazione, all'assorbimento di corrente. Tutti indizi che qualcosa potrebbe iniziare a non andare come dovrebbe".

È qui che entrano in gioco sensori di vibrazione, monitor di corrente e sensori di temperatura a infrarossi. Mettiamo che un motore inizi ad assorbire il 10% in più di corrente rispetto al solito: quello è un campanello d'allarme. Oppure un riduttore comincia a vibrare leggermente fuori norma: hai ancora tempo per intervenire prima che si verifichi un guasto e si blocchi l'intera linea, ma solo se te ne accorgi in tempo.

In pratica, non devi abbandonare del tutto la manutenzione basata sul calendario, ma puoi affiancare i dati in tempo reale sulle condizioni delle macchine, così da stabilire le priorità. Se una macchina poco utilizzata è ancora in perfetta forma, puoi rimandare lo smontaggio completo. Se invece un robot molto attivo inizia a mostrare segni di usura, va messo in cima alla lista.

L'obiettivo non è ridurre la manutenzione, ma eseguirla in modo più intelligente, così da mantenere la produzione fluida e continua.

È qui che la visione d'insieme prende forma. Se non stai usando i dati di produzione per calcolare i costi reali (per ordine, per linea, per turno), stai semplicemente incrociando le dita e sperando che il tuo margine lordo non sparisca.

"Con i dati, oggi puoi calcolare il costo reale per pezzo o per ordine", ha spiegato Stefan Jensen. "Quanto tempo ci abbiamo messo davvero? Quanta energia abbiamo consumato? Quante persone sono state coinvolte? Tutto fa la differenza".

Inizia in modo semplice: traccia l'inizio e la fine di ogni ordine con sensori base o eventi di scansione. Poi aggiungi i consumi energetici (dai sotto-contatori), il tempo di lavoro (tramite login degli operatori o sensori di presenza) e sottrai gli scarti. Et voilà: il tuo calcolo dei costi non si basa più su ipotesi, ma su dati reali e misurabili, raccolti direttamente dalla tua linea di produzione.

E qui arriva la parte di cui nessuno parla: una volta che hai questi dati, puoi anche decidere cosa non produrre. Quali ordini a basso margine ti stanno portando via tempo? Quali macchine ti costano più del previsto per unità prodotta? Questo è il tipo di consapevolezza che distingue un buon impianto da uno eccellente.

Niente panico: non devi diventare un data scientist da un giorno all'altro. Ma se non stai monitorando queste cinque aree (energia, efficienza, qualità, manutenzione e costi) stai giocando in difesa. I sistemi esistono. I sensori costano poco. L'integrazione è più semplice che mai.

Come ha dichiarato Stefan Jensen: "Gli strumenti ci sono. La mentalità sta cambiando. Ora si tratta solo di agire".

Scegli l'area in cui stai perdendo di più e parti da lì. Costruisci fiducia nei dati e continua. Perché anche se oggi le tue linee sembrano funzionare bene, qualcun altro sta già usando i dati per lavorare più velocemente, a costi più bassi e in modo più intelligente e ti aspetterà al traguardo, se non ti metti in pari.