Nella filiera produttiva, avere un controllo totale e costante di ciò che succede all’interno della propria fabbrica sarebbe l’ideale, soprattutto quando un accadimento inaspettato ci coglie di sorpresa. Questo non è un sogno irrealizzabile, anzi, grazie alle nuove tecnologie, può diventare una situazione concreta e perfettamente applicabile in qualsiasi centro di lavoro.
Si parla spesso della possibilità di introdurre nuove tecnologie nei processi manifatturieri, per rendere il lavoro più snello, efficiente e veloce ma, nella maggior parte dei casi, rimangono solo parole e si rinuncia ad approfondire il tema per paura dei costi elevati o dell’impatto che questa può avere sulla manodopera umana. Il risultato è una visione del mercato conservatrice, statica e decisamente sorpassata.
Un modello di business che guarda al futuro
Invece, al giorno d’oggi, un modello di business vincente è un modello che guarda al futuro, che sfrutta sagacemente il valore degli strumenti disponibili, adoperandoli con il solo scopo di migliorare quello che già si ha tra le mani, raggiungendo, in questo modo, un livello di soddisfazione diffusa e pienamente equilibrata. Tra questi strumenti, le nuove tecnologie IoT, Big Data e Intelligenza Artificiale, possono permettere la realizzazione di un connubio perfettamente bilanciato tra uomo-macchina, arricchendo le capacità umane, supportandolo dove ne ha necessità e raggiungendo risultati migliori.
Il semplice inserimento di tali soluzioni non basta, occorre studiare un piano che prenda in considerazione tutte le fasi del cambiamento, le necessità e gli effetti di quest’ultimo sulla strategia aziendale.
Per esempio, per far funzionare un sistema di lavorazione basato sull’Intelligenza Artificiale, occorre che la tecnologia possa prima di tutto auto-apprendere i suoi compiti e imparare ciò che le viene chiesto di fare; occorre dunque, essere già in possesso dei dati utili per insegnarle l’attività.
Inizia tutto dalla raccolta dei dati
I primi passi da compiere sono quelli che ci portano verso la raccolta, l’analisi e la storicizzazione dei dati sul campo, senza i quali sarebbe completamente irrealizzabile qualsiasi applicazione AI. Una volta formata la propria base di conoscenza, sarà possibile “insegnare” ai nuovi strumenti il lavoro da svolgere.
Ricavare i dati dal campo non è banale ma è possibile rendere questa acquisizione rapida e soprattutto autonoma, grazie all’utilizzo di software in cloud che legge i dati della macchina, li rielabora, li memorizza e dona quindi informazioni utili all’uomo che diventa così un decision maker “data driven”.
Lo scopo è conoscere e organizzare la conoscenza, basata sul reale utilizzo, dello stato passato, presente e “futuro” delle macchine installate nel mondo. Monitorare e studiare l’intero ciclo di vita del macchinario significa poter prevedere possibili anomalie e gestire in anticipo le criticità; la storicizzazione e una conseguente analisi, saranno i primi step da seguire per compire una digitalizzazione completa della fabbrica, permettendo di inserire al suo interno di un sistema tecnologico avanzato.