Cinque ragioni per applicare il “machine learning” nella produzione

Autore: Alberto Martínez, direttore generale di Lantek

Ma... come si fa senza far aumentare i costi e conservando la qualità dei prodotti e dei servizi? La sfida è quella di implementare uno strumento innovativo: il Machine Learning o Apprendimento automatico.

Questo abilitatore dell’Industria 4.0 apre una vasta gamma di opportunità nella catena di produzione, aumentando la produttività, riducendo i costi e facendo guadagnare in efficienza attraverso l’analisi dei dati che generiamo e grazie agli algoritmi che ottimizzano la catena di produzione in tempo reale. Diamo un’occhiata più da vicino ai vantaggi del Machine Learning nella produzione avanzata:

1. Analisi dei dati. La digitalizzazione non è più una questione di competenza esclusiva di una divisione, ma deve diventare una strategia da applicare in tutti i reparti. Ciò comporta informatizzare e sensorizzare la grande quantità di dati che produciamo. Da qui, integrarli in tutti i settori per avere una visione d’insieme e quindi utilizzarli meglio per prendere decisioni migliori. In questo modo le macchine apprendono e offrono risposte in tempo reale a qualsiasi scenario. Ad esempio, conoscere lo stato delle macchine e, se necessario, ridistribuire la produzione per evitare perdite di tempo, verificare la capacità del magazzino di soddisfare i fabbisogni di materiale degli ordini, visualizzare l’avanzamento degli ordini per rispettare le scadenze di consegna...
   
   
2. Previsione. La cronologia dei dati consente al sistema di anticipare i tempi. A livello di produzione: prevedere nuovi ordini da parte dei clienti abituali, individuare nuovi modelli di consumo per aumentare le vendite o adattare il carico di lavoro in funzione del volume degli ordini. Tutto ciò potrebbe essere portato ad altri livelli. In termini di inventario, ci aiuta a gestire meglio il nostro stock e a prevedere eventuali scarsità di approvvigionamenti. Questa capacità predittiva può essere estesa ad altri processi, come la manutenzione, in modo che i guasti possano essere rilevati prima che si verifichino e le revisioni possano essere programmate in base alle esigenze.
   
   
3. Automazione. Le macchine imparano da problemi reali (fermi non programmati, ordini urgenti, mancanza di personale, ecc...). Da lì, molte delle risposte che offrono possono essere automatizzate, quindi non c’è bisogno di un operatore che sia presente nell’impianto e questi può quindi essere impegnato in altre attività che creano valore. Si può anche insegnare alle macchine a individuare modelli non di qualità, riducendo così la rilavorazione. Come possiamo vedere, l’automazione offre grande agilità e velocità nella produzione, mentre le persone possono concentrarsi su altre aree.
   
   
4. Prescrizione. Questo strumento innovativo visualizza anche virtualmente la capacità della catena di montaggio. Nel senso che se il sistema determina che le macchine non saranno in grado di affrontare un carico di lavoro nei tempi previsti, valuta i possibili ritardi di altri ordini e offre alternative o, in alcuni casi, le automatizza. Può anche calcolare le tariffe. Avendo tutte le informazioni in tempo reale, il sistema consiglia i prezzi, tenendo conto dei costi (costo delle materie prime, energia...) e della domanda. In modo tale da offrire il margine corretto.
   
   
5. Personalizzazione. La produzione di massa ha assunto un ruolo secondario. Vengono imposti ordini su richiesta e con l’Apprendimento automatico non sarà più necessario che una persona segua la personalizzazione. Le macchine saranno in grado di farlo con la massima precisione e rapidità di produzione. Questo significa anche un nuovo modello di business per l’industria, che va oltre la produzione e la vendita di un prodotto. Vale a dire, la possibilità di offrire servizi integrativi all’articolo, come la personalizzazione dello stesso.

Puntiamo quindi a questi strumenti rivoluzionari, non solo per non perdere in competitività, ma anche per posizionare la Spagna come uno dei paesi europei di riferimento nella digitalizzazione.