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Quali sono i rischi per i produttori di macchine di non adottare Industrie 4.0?

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I produttori di macchine sono la linfa vitale di molte industrie. Sviluppano gli utensili di lavorazione e le attrezzature originali che si trovano in ogni stabilimento. Nonostante l'ovvia richiesta, solo due produttori di macchine hanno raggiunto i primi 50 nella lista degli US500, classificandosi tra le aziende statunitensi con i migliori risultati. Questo risultato relativamente mediocre è dovuto a diversi fattori, tra cui proiezioni di vendita prudenti.

Altri motivi includono un approccio prudente all'adozione di nuovi processi o tecnologie di produzione e il mantenimento di modelli di produzione collaudati. Anche la carenza di manodopera e le sfide nella gestione dei canali di vendita sono stati identificati come fattori che influenzano il fatturato dei produttori di macchine. Ciò significa che la valutazione di ciò che serve per implementare nuovi modelli di business può ridurre il ritmo di adozione di nuovi modelli di business. I modelli Industrie 4.0 sono alcuni dei modelli di business attualmente in fase di valutazione da parte dei produttori di macchine. 

Questo articolo discuterà:

  • I rischi che i produttori di macchine devono affrontare non adottando i modelli Industrie 4.0.
  • I modelli di business di Industrie 4.0 e i vantaggi che i produttori di macchine ne traggono.
  • Come i produttori di macchine possono integrare con successo questi modelli di business.

 

Presentazione dei modelli di business di Industrie 4.0

Alcuni dei modelli di business di Industrie 4.0 attualmente in fase di valutazione da parte dei produttori di macchine sono in grado di guidare la crescita del business e ridurre le sfide della linea di approvvigionamento. Questi modelli si concentrano sull'eliminazione degli sprechi e sull'ottimizzazione dei processi produttivi attraverso l'automazione e l'analisi predittiva.

In situazioni in cui l'ottimizzazione delle prestazioni è importante per la crescita, il modello di prestazioni dell'impianto basato sui dati si rivelerà utile. L'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati può anche aiutare la produzione just-in-time, mentre la manutenzione predittiva può garantire l'eliminazione dei tempi di fermo macchina. Al centro di questi modelli vi è la raccolta e la comprensione dei dati di produzione. L'utilizzo dei dati raccolti può portare a un controllo di qualità basato sui dati che mantiene costante la qualità del prodotto in tutti gli stabilimenti.

 

I rischi per i produttori di macchine per i modelli Industrie 4.0

All’ATX Expo, tutti i discorsi si sono concentrati sulle difficoltà che i produttori di macchine devono affrontare per far fronte all'aumento della domanda. I produttori di macchine hanno identificato la riduzione della forza lavoro e i bassi livelli di produttività come i fattori chiave che influenzano l'offerta. La causa della riduzione della forza lavoro è stata attribuita ai bassi salari e al divario di esperienza. Ciò significa che i produttori di macchine faticano a pagare i salari di oggi e non riescono a trovare lavoratori esperti.

L'eliminazione del divario di esperienza può essere ottenuta attraverso una formazione adeguata e alcuni modelli Industrie 4.0 hanno un ruolo da svolgere. Un esempio è l'uso di modelli di formazione virtuale e di convalida. La realtà aumentata è stata utilizzata con successo per aggiornare il personale in altri settori industriali. Nell'industria automobilistica, la formazione virtuale è stata utilizzata da Schnellecke Logistics per formare il personale. Il risultato è stato un aumento della produttività e un risparmio del 20% dei tempi di produzione. I produttori di macchine possono trarre vantaggio da modelli virtuali di formazione e validazione per aggiornare i nuovi lavoratori.

I produttori di macchine leggere spesso hanno difficoltà a garantire che la qualità del prodotto sia mantenuta con l'aumento della domanda. Ciò è dovuto alle richieste di massa che i produttori devono soddisfare regolarmente. Con l'aumento della domanda nasce la necessità di aumentare la produzione. Così, le PMI specializzate nella produzione di macchine leggere e utensili devono standardizzare le variabili di produzione. Anche se i modelli Six Sigma e i modelli di produzione snella aiutano a ridurre gli sprechi, il controllo qualità rimane una sfida.

Per eliminare con successo le sfide del controllo qualità, le variabili di produzione devono essere standardizzate. È qui che entrano in gioco i modelli di controllo qualità basati sui dati. Avere una comprensione della capacità delle macchine, delle catene di fornitura e del ciclo di vita del prodotto è ciò di cui si occupa il controllo qualità basato sui dati. Con i dati raccolti, i produttori di macchine leggere possono valutare le variabili di produzione per eliminare le procedure inutili. I produttori possono anche ricreare processi di produzione che prendono in considerazione l'economia dell'aumento di scala. Questo rende possibile la produzione di massa e la personalizzazione degli utensili di lavorazione in tutta l'officina.

Un'altra sfida che i produttori di macchine dell'industria pesante devono affrontare è il supporto post-vendita. Ciò è dovuto alla natura complessa dei macchinari pesanti e all'inadeguatezza dei materiali per la formazione. In questo modo, gli stabilimenti dell'industria pesante inviano costantemente il personale per le operazioni di manutenzione, anche minime. Questo naturalmente ha un impatto sulle finanze a causa delle spese ricorrenti di manutenzione dei macchinari dei clienti.

L'integrazione di un modello aziendale di assistenza remota può aiutare a ridurre le spese. L’assistenza remota comporta la riparazione dei macchinari dei clienti da qualsiasi luogo. I dati raccolti e memorizzati dalla macchina costituiscono la base per l’assistenza remota. Il processo può essere paragonato ai dati raccolti dall'unità di controllo elettronico di un veicolo. Uno strumento di scansione centralizzato può quindi valutare i codici macchina ed evidenziare i componenti che necessitano di manutenzione.

Infine, i produttori di macchine devono integrare i concetti dell'Industrie 4.0 nella progettazione dei prodotti. Dal momento che la maggior parte delle industrie spingono per uno stabilimento intelligente e interconnesso, avranno bisogno degli strumenti giusti. Questi strumenti sono macchine con human data interface e capacità di raccolta dati. Il produttore di ingegneria, Bosch, serve come esempio da seguire.

Bosch, ha integrato con successo sensori di precisione nelle macchine di produzione e in altre soluzioni RFID per sviluppare macchine intelligenti. Ciò ha contribuito ad aumentare i livelli di produttività interna e le vendite di macchine in un'era Industrie 4.0 in erba.

 

Come i produttori di macchine possono rimanere competitivi abbracciando Industrie 4.0

Aiutare i clienti a passare all'Industrie 4.0 inizia con il produttore della macchina. Gli stabilimenti di macchine possono trarre vantaggio dai modelli di ottimizzazione delle prestazioni dell'impianto basati su dati per migliorare il design del prodotto e soddisfare la domanda. I modelli di business elencati possono ridurre la dipendenza dalla forza lavoro umana e accelerare la produzione. Uno stabilimento interconnesso garantisce inoltre che la qualità del prodotto rimanga costante quando si producono macchine di massa.

I produttori di macchine possono anche scegliere di offrire il modello “machine as a service” ai potenziali clienti. Questa offerta comporta la fornitura di un uso compatibile e un'opzione di pagamento che si inserisce nei piani aziendali di piccole e medie imprese di produzione. L'esternalizzazione di attrezzature pesanti è anche un'altra soluzione che può aiutare i produttori di macchine a generare entrate aggiuntive per rimanere competitivi.

L'integrazione di Industrie 4.0 contribuisce anche a ridurre i difetti dei prodotti. In questo modo si riducono le perdite che l'industria pesante e leggera subisce regolarmente ad ogni richiamo di prodotti.

Sfruttare i vantaggi del modello di business di Industrie 4.0 inizia con la raccolta dei dati. Per raccogliere correttamente i dati rilevanti, è necessario utilizzare la giusta soluzione di cloud industriale.

 

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