Presentare un caso a favore dell'implementazione di modelli di business conformi a Industrie 4.0 non è mai stato più facile nel mondo odierno basato sui dati. Le intuizioni che possono essere ricavate dai dati prodotti dalle aziende hanno portato ad un'innovazione su larga scala e ad un aumento della produttività in diversi settori industriali. Mentre i principali settori industriali continuano a ricevere informazioni commerciali dai dati, alcuni altri sono stati momentaneamente lasciati indietro. I produttori di componenti, che comprendono produttori di apparecchiature originali (OEM), produttori discreti e produttori di hardware sono solo alcuni esempi.
In questo post verrà fornita un'analisi spassionata del volto dei produttori di componenti a rischio, evitando una fabbrica basata sui dati. Questo articolo tratterà:
Lo stabilimento del futuro cerca di aumentare la produttività, semplificare le catene di approvvigionamento, massimizzare il capitale e superare le aspettative dei clienti. Per raggiungere questi obiettivi, i proprietari degli impianti devono abbracciare i modelli di business del futuro, o rischiano di rimanere indietro. Questi modelli sono definiti da Industrie 4.0:
Questi modelli Industrie 4.0 stanno attualmente definendo il modo in cui vengono gestite le attività e gli impianti di produzione. L'integrazione di questi modelli offre alcuni vantaggi come l'aumento della capacità produttiva delle macchine legacy, la riduzione degli sprechi e il miglioramento della sicurezza in officina. I modelli di business di Industria 4.0 hanno la capacità di migliorare ogni aspetto della produzione di componenti, e gli impianti che non si misurano perdono il loro vantaggio competitivo.
La produzione di componenti dipende fortemente dalla massimizzazione delle prestazioni degli impianti di produzione. Negli impianti di produzione tradizionali, gli asset legacy sono dotati di funzioni di produzione senza la possibilità di acquisire dati. In queste strutture, sebbene le impostazioni di velocità, le dimensioni e i livelli di produzione degli asset di produzione siano noti, c'è un limite a ciò che può essere realizzato.
Un esempio è la previsione dei tempi di fermo macchina dovuti a guasti ai macchinari. In un ambiente non Industrie 4.0, la manutenzione viene eseguita seguendo la guida all'assistenza dei macchinari. I libri di log vengono utilizzati per registrare manualmente le precedenti attività di manutenzione e creare una linea temporale per la prossima data di manutenzione. Questo processo si è rivelato inefficiente nella produzione di componenti e, secondo l'International Society of Automation, l'industria manifatturiera perde 650 miliardi di dollari all'anno. Le statistiche di uno studio GE hanno inoltre dimostrato che circa il 75% dei produttori non è a conoscenza di quando gli impianti di produzione sono destinati alla manutenzione. Ciò dimostra che i libri di log e i manuali di assistenza non sono sufficienti per gestire la manutenzione predittiva.
Sebbene i modelli di produzione snella e Six Sigma abbiano contribuito a ridurre gli sprechi, un report di Mckinsey mostra che i produttori di componenti hanno ancora difficoltà a ridurre gli sprechi. Ciò è dovuto al numero di variabili complesse e alle attività di produzione di componenti per soddisfare requisiti specifici. Pertanto, la mancanza di un modello in grado di identificare i modelli di produzione, gestire le relazioni in tempo reale e ottimizzare la produzione a livello granulare influisce sulla produzione e, di conseguenza, sui profitti dell'azienda.
Un esempio di ciò si verifica nella produzione di hardware di conversione elettronica complessa per automobili. Se il ciclo di produzione consiste di 20 variabili diverse per garantire la qualità, il monitoraggio e la standardizzazione di queste variabili potrebbe rivelarsi impegnativo. Il risultato finale della mancata applicazione di un approccio statistico per standardizzare le variabili di produzione sono centinaia o migliaia di prodotti di diversa qualità e usabilità. Questo porta allo spreco di risorse e in settori sensibili come l'industria automobilistica, possono verificarsi migliaia di richiami di prodotti. Come ha dimostrato l'esperienza di Volkswagen, un catalizzatore difettoso o qualcosa come un modulo airbag difettoso può portare a pesanti perdite finanziarie e al divieto di produzione.
Industria 4.0 fornisce soluzioni granulari ai problemi associati agli sprechi, ai tempi di fermo macchina e alla standardizzazione delle variabili di produzione. L'implementazione dei modelli Industrie 4.0 sopra elencati crea un'officina interconnessa, dove è possibile tracciare i dati di ogni processo produttivo. In caso di manutenzione, i sensori possono essere utilizzati per tracciare i livelli di funzionamento delle punte degli utensili e gli effetti delle vibrazioni sulla struttura della macchina. I dati raccolti possono essere memorizzati e analizzati utilizzando soluzioni industriali in cloud.
Questo ecosistema interconnesso funziona anche con un sistema di ticketing che garantisce che le attività di manutenzione non vengano trascurate a causa di errori umani. I dati raccolti possono anche essere utilizzati per analizzare più variabili di produzione in tempo reale. Questo supporta lo sviluppo di modelli di produzione standard in grado di reagire a input o informazioni esterne. La standardizzazione delle variabili di produzione nella produzione di componenti riduce drasticamente i problemi persistenti con la qualità del prodotto che i produttori di componenti affrontano.
I rischi associati alla mancata adozione di Industrie 4.0 includono, ma non si limitano a:
Per eliminare questi rischi, i modelli Industrie 4.0 qui discussi devono essere rivisti in dettaglio, considerati e correttamente implementati. L'implementazione di uno qualsiasi dei modelli di business di Industrie 4.0 evidenziati in questo articolo, è un processo tecnico che comporta l'integrazione di sensori nelle macchine, la raccolta dati e la gestione di soluzioni di cloud industriale. Per evitare sfide tecniche, si consiglia ai produttori di componenti di scegliere il percorso di servizi gestiti o di rivolgersi agli esperti di Industrie 4.0.