Automazione Oggi 456

SPECIALE SETTEMBRE 2024 AUTOMAZIONE OGGI 456 | 65 tenziale dell’ottimizzazione dei processi basati sui dati. Alcuni prodotti medicali, come gli im- pianti o i prodotti dentali, vengono fabbricati utilizzando la produzione additiva (stampa 3D) per consentire la personalizzazione ad hoc per i pazienti. Tuttavia, questo rende anche il pro- cesso di produzione complesso, poiché nume- rosi fattori ambientali e altri parametri come le impostazioni delle macchine influenzano la qualità dei componenti. La produzione è inoltre soggetta a rigorose linee guida. Ad esempio, il Regolamento Europeo sui Dispositivi Medici (MDR) stabilisce che le aziende devono essere in grado di dimostrare il processo di produzione lungo l’intera catena di approvvigionamento. È quindi particolarmente importante essere in grado di riconoscere molto rapidamente even- tuali errori nel processo di produzione. Finora, il controllo di qualità per i prodotti medicali si è basato quasi esclusivamente sull’ispezione delle parti svolta utilizzando la tomografia computerizzata (TC). L’uso dell’analisi aziendale può contribuire ad ampliare questo processo e migliorarlo nel lungo termine. Introducendo ul- teriori metodi digitali per l’assicurazione della qualità, come il monitoraggio basato su sensori delle stampanti 3D, forni o scanner 3D e sulla comunicazione tra loro, è possibile raccogliere più valori e monitorare attentamente la qualità della produzione. Questo permette di identi- ficare difetti o impostazioni errate nelle stam- panti 3D più rapidamente e quindi evitare la produzione di parti difettose o di bassa qualità. Questo non solo facilita la verifica dei processi, ma aumenta anche la qualità della produzione e permette di risparmiare sui costi di produ- zione nel lungo periodo. Ottimizzazione dei processi attraverso il data mining Un esempio dal settore delle utilitiy illustra come l’analisi dei dati possa contribuire a mi- gliorare i processi. Stadtwerke Bonn, azienda che fornisce gas, elettricità e acqua ai residenti di Bonn in Germania, controlla sempre se le letture dei contatori segnalate corrispondono al modello atteso nei cosiddetti controlli di plausibilità. Ciò serve a individuare precoce- mente malfunzionamento dei dispositivi, per- dite nelle tubature o altri difetti. Tuttavia, su un totale di 367.000 letture di contatori fatturate tra gennaio 2020 e aprile 2021, alla verifica si sono riscontrati ripetuti ritardi e diversi errori. Pertanto, Stadtwerke Bonn ha avviato un’inizia- tiva di process mining con Appian. L’analisi ha rivelato che circa il 75% dei controlli di plausibi- lità, che potevano richiedere fino a 571 giorni lavorativi, erano superflui. Grazie a questa ana- lisi i limiti di plausibilità del sistema sono stati ottimizzati. Di conseguenza, Stadtwerke Bonn è riuscita a garantire flussi di lavoro più rapidi e fluidi, risparmiare costi e aumentare la soddi- sfazione del cliente. Il data mining offre anche all’industria manifatturiera vantaggi decisivi. Analizzando l’intero ciclo produttivo, è possi- bile identificare modelli e prendere decisioni ben fondate, che aumentano l’efficienza e la qualità. Le piattaforme dati integrate facilitano la collaborazione con i fornitori e migliorano il flusso di informazioni. Migliorare le performance della supply chain La business intelligence (BI) è spesso lo stru- mento scelto quando si implementano i principi just-in-time per l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento. Walmart, gigante statuni- tense della vendita al dettaglio, è un esempio emblematico nel settore retail, ma anche l’in- dustria manifatturiera può beneficiare di que- sta strategia. Utilizzando tecnologie avanzate di analisi, il gigante della vendita al dettaglioWal- mart prevede oggi con precisione la domanda, per ottimizzare i livelli di inventario ed evitare carenze di stock. L’azienda ha anche introdotto il metodo del cross-docking: ciò significa che la merce non viene più consegnata a un ma- gazzino, ma viene trasbordata direttamente e spedita al cliente. Questo minimizza i costi di gestione manuale e di stoccaggio. Ciò che funziona per Walmart è adatto anche per l’industria manifatturiera. Monitorando senza soluzione di continuità la catena di ap- provvigionamento, le aziende acquisiscono controllo sul flusso di merci e possono reagire in modo flessibile alle sfide. Che si tratti di carenze di risorse nel paese d’origine, cambiamenti di prezzo da parte dei fornitori o fattori di politica commerciale, introdurre la BI nei processi di gestione della catena di approvvigionamento delle aziende manifatturiere può migliorare la sicurezza nella pianificazione, fornire stabilità e soddisfazione del cliente. Conclusioni La business intelligence (BI) e l’analisi costitui- scono una parte cruciale all’interno dei processi aziendali, non solo perché ottimizzano le opera- zioni attuali ma anche perché possono aiutare a porre le basi per decisioni di pianificazione fu- ture. Analizzando dati in tempo reale e capacità produttive, le aziende del settore manifatturiero possono ideare concept migliorati e ottimiz- zare la pianificazione della produzione. Ciò non solo garantisce che i prodotti siano fabbricati in tempo e nelle giuste quantità per soddisfare la domanda e conservare le risorse, ma aiuta anche a garantire vantaggi competitivi a lungo termine. In un’economia sempre più guidata dai dati, BI e analisi sono strumenti essenziali per il successo delle aziende e la continua evoluzione. reichelt elektronik - www.reichelt.com/it/it La business intelligence (BI) e l’analisi costituiscono una parte cruciale all’interno dei processi aziendali in quanto servono alle decisioni di pianificazione future Fonte: foto Shutterstock