Anche le fabbriche tradizionali hanno bisogno dei dati
Pubblicato il 18 marzo 2022 a Industry 4.0
Gli strumenti e la tecnologia giusti possono consentire una manutenzione predittiva avanzata, una prevenzione e un'ottimizzazione dei colli di bottiglia. Scopri in che modo la digitalizzazione colma il divario tra i sistemi legacy e l'Industry 4.0.
La digitalizzazione sta senza dubbio definendo standard elevati di efficienza e resa nella produzione. Oggi, mentre i produttori si avvicinano sempre di più all'Industry 4.0, la domanda è passata da "se" a "quando" le aziende saranno in grado di utilizzare i dati generati con ogni pezzo che esce dalla linea di produzione. In che modo le aziende tradizionali intraprendono i primi passi verso la digitalizzazione e la messa in funzione dei dati? In che modo possono sfruttare il potenziale di ogni sistema di produzione per migliorare e ottimizzare la produzione? E qual è il modo più semplice per sfruttare la potenza del cloud computing e dell'intelligenza artificiale at the edge?
Come sappiamo, non tutte le fabbriche moderne sono uno showroom high-tech con lavoratori lindi in camice da laboratorio. Molte di loro in effetti potrebbero non essere neppure così moderne, ma ciò non significa che non dovrebbero trarre vantaggio dagli strumenti, dai processi e dalle best practice moderne che sono i tratti distintivi di una fabbrica produttiva e di successo. In questo viaggio verso la modernità, la digitalizzazione è diventata un punto di svolta essenziale, dal momento che consente a titolari e direttori di produzione di iniziare a raccogliere i dati che possono fornire indizi essenziali su come migliorare la produzione.
Iniziare dai sensori
Man mano che i nuovi standard di efficienza e qualità diventano la norma, chi cerca un vantaggio competitivo si rivolge sempre più spesso alla digitalizzazione. I sensori (da quelli molto semplici a quelli altamente complessi) possono essere incorporati in tutti i tipi di linee di produzione, per misurare ogni cosa: dalla temperatura e velocità dell'unità alla forma e dimensione dell'output, al peso e alla durezza, e qualsiasi altro aspetto fra questi. I sensori possono far parte di una rete wireless, inviare segnali in remoto, o possono essere collegati direttamente a un sistema di produzione esistente, a seconda delle esigenze della fabbrica.Dai dati grezzi alle informazioni vitali
Il risultato di questi sensori è rappresentato dai dati grezzi che possono essere trasformati in informazioni per semplificare l'efficienza, eliminare i colli di bottiglia, ridurre i tempi di inattività e ottimizzare i cicli di produzione, se utilizzati correttamente. Prima di poter analizzare i dati, è necessario memorizzarli su un server interno o utilizzare un servizio basato su cloud per un maggiore ambito di espansione ed elaborazione fuori sede. La quantità esatta di storage necessaria dipende dall'applicazione, dal livello di digitalizzazione, dalla forma di output e dall'analisi richiesta. A titolo di confronto, una linea di produzione con sensori semplici, collegati per monitorare la produttività, genera una quantità di dati notevolmente inferiore rispetto a una con telecamere di controllo della qualità che monitorano più tipi di forme di prodotto.
Cloud o edge?
Riunire i data point da varie porte nel processo di produzione è un primo passo importante. La velocità di molte linee di produzione è uno dei molti fattori che determinano ciò che accade in seguito. Una volta acquisiti, i dati devono essere memorizzati ed elaborati. Se è necessaria un'analisi intensiva (per la prevenzione dei colli di bottiglia, l'analisi di correlazione, ecc.), potrebbe essere suggerita la memorizzazione locale. Se si devono elaborare grandi quantità di dati, potrebbe essere preferibile una soluzione cloud, ma se è necessaria l'elaborazione in tempo reale, il costante flusso di dati da e verso il cloud può causare ritardi in forma di latenza. Ecco perché i dispositivi edge sono ideali: consentono di elaborare gran parte dei dati vicino alla macchina stessa, senza dover sovraccaricare la rete con flussi di file destinati all'elaborazione nel cloud. In poche parole, quando i dati vengono elaborati at the edge, i risultati possono essere resi disponibili più rapidamente e a un costo inferiore, ma tutto dipende dalle esigenze precise dell'applicazione, che possono essere determinate con il supporto di OMRON insieme alla nostra rete di partner.Creazione di un sistema gestibile
Naturalmente esistono soluzioni che possono aiutare a semplificare e automatizzare l'intero processo. Ad esempio, riunendo tutto questo in un sistema gestibile e significativo, la piattaforma di automazione Sysmacdi OMRON, una soluzione comprovata che offre potenti e affidabili funzionalità di acquisizione ed elaborazione dei dati. Grazie all'acquisizione e all'analisi accurate e prevedibili dei dati, Sysmac utilizza un motore di intelligenza artificiale per consentire l'analisi predittiva dei dati in tempo reale. È dotato di un controller che include la connettività diretta al database SQL, con compatibilità OPC-UA e MQTT, offrendo un unico controllo per l'intera macchina o cella di produzione e può essere facilmente configurato per adattarsi a qualsiasi configurazione.
Progettata per garantire sicurezza e facilità d'uso, la gamma Sysmac offre affidabilità, robustezza e controllo rapido ai proprietari di stabilimenti che desiderano trarre vantaggio dalla digitalizzazione. La gestione di input e output da sensori e attuatori, controller di visione e movimento, IO e sicurezza, è facilmente collegabile in rete e facile da controllare. Che tu sia alla ricerca di tracciabilità della produzione, manutenzione predittiva, simulazione delle modifiche o risoluzione dei colli di bottiglia, avrai a disposizione strumenti comprovati pronti ad aiutarti.
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