Uno dei principali vantaggi dell’utilizzo delle tecnologie IIoT (Industrial IoT) per la raccolta e l’analisi dei dati è l’ottimizzazione dei processi produttivi. Grazie alle tecnologie 4.0 è, infatti, possibile abilitare il monitoraggio continuo e in real-time di dispositivi e macchinari, dando così vita ad impianti produttivi digitalmente connessi che, a loro volta, diventano una fonte inesauribile di dati da analizzare e interpretare per estrarre informazioni utili ai processi decisionali.

Negli ultimi anni, grazie dunque alla digitalizzazione e all’automazione di molte attività e alla crescente disponibilità dei dati, sempre più aziende hanno adottato un approccio Data Driven ai processi decisionali: una filosofia che, utilizzando opportuni strumenti per monitorare e analizzare dati chiave in produzione, sfrutta informazioni concrete e misurabili per prendere decisioni oggettive, eliminando gli elementi di soggettività e preconcetto caratteristici dei processi decisionali tradizionali.

Ciò significa raccogliere, analizzare e interpretare grandi quantità di dati (Big Data), sia interni che esterni, per identificare le tendenze e le opportunità di miglioramento. Queste informazioni vengono utilizzate per tracciare le preferenze dei clienti, monitorare le prestazioni dell’azienda, identificare le inefficienze nella catena di approvvigionamento e molto altro ancora. In sostanza, essere Data Driven permette di migliorare l’efficienza e la qualità dei processi produttivi, la pianificazione e l’innovazione, consentendo all’azienda di rimanere agile e flessibile in un ambiente sempre più complesso e, in pratica, fornendole un importante vantaggio competitivo.

Comprendere il valore dell’analisi dei dati per un’organizzazione ha un’importanza fondamentale.

Tanto che gli analisti prevedono che il mercato dell’analisi dei big data, valutato 271,83 miliardi di dollari nel 2022, crescerà da 307,52 miliardi di dollari nel 2023 fino a 745,15 miliardi di dollari entro il 2030, con un CAGR del 13.5% nel periodo di previsione.

Big Data e IIoT, una combinazione vincente

I Big Data si distinguono soprattutto per la loro eterogeneità: i dati possono infatti provenire da numerose fonti, caratterizzate da vari protocolli di comunicazione, dispositivi e sensori IoT differenti, utilizzati per monitorare altrettanti processi. Oggi sono sempre di più i dispositivi connessi che sono caratterizzati da livelli di sofisticazione altissimi grazie anche all’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Secondo Statista, il mercato globale dell’Industrial Internet of Things (IIoT), che nel 2022 ammontava a oltre 544 miliardi di dollari, crescerà nei prossimi anni, raggiungendo circa 3,3 trilioni di dollari entro il 2030, mentre il numero di dispositivi Internet of Things (IoT) in tutto il mondo arriverà ad oltre 29 miliardi di dispositivi nel 2030 .

Per prendere decisioni basate su dati così eterogenei, provenienti da più sorgenti differenti, è essenziale avere una visione unificata e trasparente sull’andamento della produzione, in modo che l’azienda possa prendere decisioni migliori, in tempi più rapidi. Questo è possibile grazie all’“integrazione dei dati” (Data Integration), ovvero il processo di unione dei dati provenienti da più sorgenti differenti, che, quando gestito correttamente, può contribuire a ridurre i costi, migliorare la qualità dei dati e promuovere l’innovazione dei processi di produzione, senza stravolgere le strutture di dati e modificare l’automazione esistenti.

Gli strumenti per ottimizzare i processi produttivi

Per affrontare questa sfida, è utile disporre di strumenti che forniscano una miglior comprensione del “cosa, come e perché” un determinato episodio si sia verificato all’interno dell’impianto. Si tratta di software che consentono l’integrazione dati della produzione, la loro aggregazione e visualizzazione in un’unica interfaccia grafica.

Field Analytics di SICK, è un software I4.0 scalabile per l’integrazione dati, grazie al quale gli utenti possono registrare dati, creare e configurare dashboard per uniformare, monitorare e analizzare dati chiave in produzione, sulla base dei quali visionare le prestazioni degli impianti e migliorare i cicli di produzione.

La combinazione di software per l’integrazione dati e smart sensor, moderni sensori intelligenti non si limitano a raccogliere dati ma li elaborano e li convertono in informazioni, permette di monitorare in continuo gli indicatori specifici (KPI) dello stato di efficienza degli impianti mediante i quali ottimizzare e rendere più efficiente anche la manutenzione, abilitando una Predictive Maintenance che riduce gli eventuali tempi di fermo, dovuti a guasti imprevisti.

Gli smart sensor industriali sviluppati da SICK differiscono dai sensori tradizionali per la loro capacità di elaborazione dei segnali e di comunicazione: non sono soltanto capaci di monitorare in modo intelligente stati e processi, ma anche di interagire con altri componenti in sistemi di reti complesse. Sono cioè anche in grado di comportarsi in modo attivo. Grazie alla visibilità e alla capacità di controllo e monitoraggio che abilitano per ogni asset dell’impianto industriale e al continuo scambio di informazioni con una piattaforma centrale o un sistema cloud, questi sensori rappresentano i driver dell’evoluzione dell’automazione di processo.

L’adozione di tecniche e soluzioni di process automation non comporta soltanto un aumento della produttività, ma anche, come naturale conseguenza, l’incremento della competitività, una migliore qualità dei prodotti ed una maggiore sicurezza per i lavoratori.

Infine, il software di integrazione dati consente anche la storicizzazione dei dati, rendendoli disponibili per effettuare delle analisi sugli andamenti passati e sui trend in atto, fondamentali per migliorare e comprendere i processi e per un miglioramento continuo delle performance.

L’integrazione software e hardware

Grazie ai software di integrazione dati è quindi possibile raccogliere dati da molteplici fonti, organizzarli e strutturarli in “insights” sulla base dei quali migliorare la reattività e l’efficienza dei processi produttivi, senza necessariamente apportare modifiche all’automazione già in essere. Le informazioni vengono visualizzate all’operatore tramite delle dashboard e dei widget, la cui configurazione offre numerose possibilità di customizzazione grazie ad un approccio no code/low code che ne riduce la complessità di utilizzo.

L’integrazione non deve tuttavia limitarsi ai dati, ma deve contemplare anche le diverse tipologie di hardware presenti nell’impianto. Per migliorare l’efficienza del processo produttivo è infatti essenziale ottenere la totale trasparenza dei movimenti di tutti gli asset e le merci presenti nell’impianto, attraverso una localizzazione diretta e indiretta. In questo caso, SICK propone sia le tecnologie che il software Asset Analytics, una piattaforma per la digitalizzazione di shop floor asset, che acquisisce dati di posizione e di movimento, analizzandoli e valutandoli in tempo reale, visualizzandoli chiaramente tramite diagrammi e dashboard e minimizzando i tempi di ricerca attraverso l’interrogazione di posizioni degli oggetti in tempo reale. La piattaforma fornisce la base dati necessaria per riprodurre in modo digitale la catena di creazione del valore di un’azienda, rendere trasparente e tracciabile il flusso di materiale e controllare il movimento degli asset.