AES_3 2023

INDAGINE Approfondimenti 40 Aprile 2023 n Automazione e Strumentazione Industria 4.0 ruota attorno alla raccolta dei dati e delle informazioni ricevute da sensori, cloud computing, piattaforme Internet of Things, dispositivi intelligenti, macchine e sistemi avanzati. Nel settore manifatturiero, i dati aiutano a creare catene del valore connesse end-to-end. Sono inoltre necessari per rendere le imprese più sostenibili e agili, per migliorare la produttività e i processi decisionali, per risolvere anticipatamente i problemi, per guidare i clienti verso percorsi innovativi. I dati aziendali gestiti tramite strumenti analitici avanzati includono ad esempio l’aggiornamento dell’inventario e dei magazzini, i dati relativi alla produzione, report e allarmi di impianto, i parametri di qualità, i dati delle singole macchine, i dati esterni relativi ai clienti, ai fornitori, al web e alle transazioni finanziarie. L’analisi dei dati e il data mining si occu- pano di trattare insiemi di dati grezzi con processi di raccolta e conservazione (data collection and storage), pulitura e trasformazione (data cleaning), al fine di costruire basi di dati (data set) pronti a essere trattati attraverso modelli di analisi (data modelling) e per prendere decisioni ponderate (data-driven decision) o per estendere la conoscenza. L’analisi dei dati utilizza dunque algoritmi, metodi e sistemi per estrarre conoscenza da dati strutturati TRASFORMARE I DATI IN VALORE CON GLI STRUMENTI DELLA FABBRICA INTERCONNESSA L’importanza dell’Analisi Dati per la Produzione La Data Analytics nel settore manifatturiero consiste nell’analisi dei dati generati dalle macchine e dai processi per identificare gli insiemi di dati e le relazioni utili per ottenere informazioni aziendali significative. A FIL DI RETE www.scnsoft.com La ‘Manufacturing Analytics’ si basa sulla raccolta di dati specifici provenienti dalla fabbrica, a partire dall’intelligenza distribuita e sfruttando le piattaforme Cloud Armando Martin