Analisi

Big Data: facciamo ordine

L’analisi dati IoT non ha segreti per noi!

Attraverso l’analisi di dati relativi a rese, tempi ciclo e fermi di produzione l’azienda è in grado di migliorare sensibilmente i propri processi interni, ottimizzando i propri impianti e massimizzando il proprio business.

Con il modulo Industrial IoT di smeup sarete in grado di raccogliere le informazioni di produzione di ogni singola macchina e visualizzare, in tempo reale, la resa basata su un periodo di tempo da voi definito. Grazie al modo in cui i dati vengono salvati, infatti, ogni “evento” rilevato viene storicizzato con una marcatura temprale. L’analisi dati IoT effettuata con la soluzione smeup viene messa a disposizione di figure diverse in azienda

La resa, in termini percentuali, non è uguale per tutti, ma dipende molto da chi, all’interno dell’azienda, ne farà richiesta. Avremo quindi dashboards diverse in funzione del richiedente. Il modulo potrà mostrare la resa, sulla base del tempo disponibile per quella risorsa, di un determinato articolo, di un turno, della singola macchina così come dell’intero reparto grazie alla possibilità di applicare filtri personalizzati; diverse le esigenze, diverso sarà il risultato

Tramite le API, a seguito dell’analisi dati IoT le informazioni potranno essere integrate in software di analisi avanzata come strumenti di Business Intelligence, che ne aumenteranno ulteriormente il valore

Rese

In un mercato sempre più competitivo, la capacità di ottenere il massimo dagli investimenti è un aspetto assolutamente strategico. Analizzare il modo in cui le nostre macchine lavorano, quindi effettuare un’attenta analisi dati IoT, ci permetterà di affinare aspetti fondamentali della nostra organizzazione come, per esempio, la pianificazione della produzione.

Tempi di ciclo

In tutti i processi di produzione ciclici, il tempo ciclo ha una importanza rilevante. Non solo in termini di performance delle linee di produzione ma, spesso, anche per la qualità del prodotto finito.

Monitorare questo importante parametro attraverso una seria analisi dati IoT consente un controllo più capillare della funzionalità dell’impianto di produzione da un lato, e della correttezza del processo dall’altro. Molto spesso, infatti, avere tempi ciclo che non rispettano i parametri di processo, può significare maggiori quantità di scarto o, nella peggiore delle ipotesi, non conformità rilevate da parte del cliente.

Con il modulo Industrial IoT smeup, monitoriamo e storicizziamo i tempi di ogni singolo pezzo prodotto. Grazie alla storicizzazione dei dati non solo avremo visibilità delle informazioni in real time tramite apposite dashboard web, ma verremo avvisati ogni qual volta un tempo non rispetti lo standard prestabilito, consentendo un rapido intervento di adeguamento.

L’avviso potrà essere una semplice email o un segnale indirizzato direttamente ad un eventuale software MES già presente il quale, grazie all’incrocio con i dati gestionali, darà ulteriore valore all’informazione in termini, per esempio, di avanzamento della produzione. I dati così storicizzati saranno disponibili, in cloud o in locale, per future analisi o interrogazioni da parte del reparto che dovesse farne richiesta.

Fermi

  • L’obiettivo dell’analisi dati IoT delle fermate di una macchina di produzione è quello di analizzare le cause che lo hanno determinato al fine di pianificare azioni correttive atte all’abbattimento della possibilità che quel problema si presenti di nuovo. Ma i fermi non sono tutti uguali: la loro frequenza e la loro durata, infatti, impattano in modo diverso su diversi tipi di produzione.

  • Proviamo a fare un esempio: se vogliamo conoscere quanto tempo una macchina è stata ferma, potremmo semplicemente sottrarre al tempo disponibile per quella macchina (ipotizziamo 8 ore) il tempo in cui quella stessa macchina non ha “prodotto”. La risposta potrebbe essere: su 8 ore di tempo utile, la macchina ne ha lavorate 7 e rimasta ferma 1 ora. Questo, però, non ci dice molto…

  • Come è distribuita quell’ora? Sono stati 2 fermi da 30 minuti oppure 6 da 10 minuti? Questo tipo di distinzione, unitamente alle causali dei fermi, è fondamentale perché i due casi richiederanno interventi diversi e impatteranno in modo diverso sui processi produttivi.

  • Il modulo Industrial IoT di smeup permette l’analisi dati IoT e la storicizzazione dei tempi di fermo e la loro visualizzazione su di una linea temporale. Questo permette di avere una visione chiara di come i tempi di fermo sono distribuiti nel tempo, consentendo una analisi dettagliata dei problemi. Spostandoci sulle causali dei fermi, queste possono essere rilevate in modo automatico, qualora la macchina ne rendesse disponibile l’informazione, così come in modo dichiarativo grazie ad apposite interfacce web altamente personalizzabili.

  • Naturalmente sarà possibile anche utilizzare il sistema in modalità mista, incrociando quindi dati in arrivo dal campo con le dichiarazioni dell’operatore.

Analizzare per comprendere,
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