Soluzioni IoT per il monitoraggio dei macchinari produttivi
Come monitorare macchinari 4.0 e tradizionali in un’unica dashboard
Lo scenario italiano
Nel 2022, la produzione di macchine utensili, robot e automazione in Italia ha raggiunto un valore di 7.255 milioni di euro, con un incremento del 14,6% rispetto all’anno precedente. Questo aumento evidenzia un forte interesse e un investimento crescente in tecnologie avanzate nell’ambito produttivo italiano. La domanda interna di queste macchine è stata molto vivace, riflettendo un orientamento significativo verso l’innovazione e la digitalizzazione nell’industria manifatturiera italiana.
Tra gli incentivi fiscali automatici più importanti per il sistema produttivo rientrano senz’altro quelli del Piano Transizione 4.0 che, in base alla recente analisi realizzata da Unimpresa (Unione Nazionale di Imprese), nel triennio 2020-2023, ha generato un incremento della media annua di investimenti e consumo di macchinari delle imprese manifatturiere italiane pari al 65% rispetto all’epoca antecedente l’introduzione del Piano industria 4.0, ossia il periodo 2008-2015. (Il sole 24 ore)
Le aziende italiane stanno attivamente investendo in tecnologie avanzate, sia in termini di macchinari 4.0 che nell’integrazione con i sistemi tradizionali, per rimanere competitive nel panorama industriale globale.
Tuttavia, non tutte le macchine di produzione possono e devono essere sostituite con macchinari 4.0. Ecco perché una delle tendenze emergenti nel settore produttivo è l’utilizzo di tecnologie Internet of Things (IoT) per monitorare e analizzare i dati provenienti sia da macchinari avanzati (4.0) sia da quelli tradizionali. La tecnologia IoT può trasformare il monitoraggio dei processi produttivi, offrendo un unico punto di raccolta dati e analisi.
Il bisogno di integrazione tra macchinari 4.0 e tradizionali
Nelle fabbriche moderne, esiste una commistione di macchinari 4.0 altamente automatizzati e attrezzature tradizionali. La sfida principale per le aziende è integrare efficacemente questi due mondi per ottenere una visione olistica del processo produttivo.
Questa integrazione apre la strada a nuove opportunità di ottimizzazione e innovazione.
Raccolta ed elaborazione dei dati di lavoro dei macchinari
I dispositivi IoT sono in grado di estrarre una vasta gamma di dati dai macchinari, come output produttivo, condizioni operative e segnali di allarme. Questi dati vengono poi elaborati e analizzati, permettendo alle aziende di monitorare in tempo reale le prestazioni dei macchinari e di rilevare tempestivamente eventuali anomalie o inefficienze.
I dati raccolti dalle macchine collegate ad un micro dispositivo progettato per estrarre dati dai macchinari più obsoleti, consentendo loro di connettersi alla rete moderna, insieme a quelli provenienti dalle macchine 4.0, vengono poi aggregati in un software di Business Process Management e gestione documentale, Frontendly. Questo permette la visualizzazione e l’analisi di tutti i dati di produzione in un unico ambiente, semplificando il monitoraggio e la gestione.
I vantaggi di raccogliere i dati in una dashboard unificata
Una dashboard unificata che aggrega i dati provenienti da diverse fonti offre una visione completa e integrata dei processi produttivi, facilitando decisioni più informate e rapide. Tutte le macchine diventano parlanti e restituiscono così dati precisi circa i prodotti realizzati, gli scarti, i fermi macchina e relativi codici di errore.
In questo modo è possibile calcolare la percentuale di scarto su un ciclo produttivo, oppure le principali ragioni di fermo macchina (e quindi, a volte, di fermo impianto), e relativi tempi, così da capire come ottimizzare o cosa mettere a punto. Tutto il ciclo produttivo restituisce dati, quindi informazioni elaborabili a fini statistici, ma anche strategici.
L’analisi integrata dei dati può portare a significativi miglioramenti in termini di efficienza produttiva, riduzione dei tempi di fermo macchina e ottimizzazione dei processi di manutenzione. Anche in questo settore siamo all’avanguardia, mettendo l’AI a servizio dell’analisi dei dati, al fine di poter raffrontare l’andamento aziendale con l’intero settore, su più annate, potendo chiedere una valutazione predittiva sul futuro.
