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L'Internet of Things è un insieme di tecnologie che connette gli oggetti fisici alla rete, li abilita alla comunicazione di dati, finalizzata a comprendere maggiormente cosa sta succedendo intorno al nostro business.
Gli oggetti possono essere semplici tag come beacon e RFID, dispositivi composti da sensori quali temperatura, accelerometri, ecc... oppure da dispositivi complessi come i macchinari industriali.
La sfida è la ricerca di soluzioni che permettono di raggiungere i seguenti benefici:
- Miglioramento ed ottimizzazione dei processi logistici/shop floor;
- Efficienza della forza lavoro e produttività;
- Migliore aderenza alle compliance;
- Riduzione/mitigazione degli errori umani;
- Riduzione degli sprechi di materiale per problemi di qualità della merce prodotta.
Mediante l'utilizzo dei dati storici è possibile realizzare un motore di intelligenza artificiale al fine di riconoscere, classificare ed anticipare eventuali fenomeni come down-time & failure dei macchinari, valutare la qualità dei materiali prodotti e fornire un piano ottimizzato delle manutenzioni.
Al fine di migliorare nel tempo le performance del motore di intelligenza artificiale è importante il supporto umano come supervisore, che tramite interfacce apposite, può segnalare scelte parzialmente/completamente errate effettuate.
In questo modo, vengono collezionati nuovi feedback, utili ad addestramenti successivi (re-training) in forma automatica o manuale, con lo scopo di rilevare una predizione sempre più accurata.
Studio di fattibilità e definizione dei requisiti
L'introduzione di uno soluzione IoT comporta uno studio iniziale finalizzato ad analizzare l'ambiente di produzione, i processi logistici/produttivi, i macchinari coinvolti e le sorgenti dati che dovranno essere integrate/utilizzate dalla soluzione stessa.
L'output di questa fase consiste:
1. nel capire la fattibilità tecnica della soluzione, ossia l'applicabilità della tecnologia nel contesto del cliente;
2. nell'identificare le modifiche necessarie all'ambiente, ai processi e ai macchinari. La soluzione tecnologica proposta è disegnata per valorizzare le integrazioni archietturali con i principali sistemi esistenti (ad esempio ERP, MES, WMS…);
3. nel disegno prototipale di uno o più casi d'uso, la cui implementazione servirà a valutare la soluzione.
Prototipizzazione e valutazione della soluzione
Una volta definiti gli use case del prototipo, è possibile iniziare con la fase di implementazione ed, una volta terminata, installare il tutto nello stabilimento. Da questo istante, è possibile tastare con mano quelli che erano i potenziali benefici della soluzione sui processi e le aree coinvolte dal prototipo. In genere, in base alla numerosità degli use case definiti, questa fase può avere una durata da1a3 mesi.
L'output di questa fase consiste quindi nel prendere coscienza delle potenzialità della soluzione su tutto lo stabilimento e di identificare le migliorie da apportare nella fase successiva di industrializzazione.
Industrializzazione e rollout in tutto lo stabilimento
Terminata la valutazione del prototipo, è necessario iniziare a definire l'elenco delle attività necessarie per l'industrializzazionedella soluzione e relativo rilascio in tutto lo stabilimento.
1- Si parte dal rendere la soluzione più robusta ai guasti e agli errori di processo, si procede con lo sviluppo degli use case esclusi dal prototipo, fino ad arrivare all'integrazione di nuovi processi e sviluppi dei miglioramenti emersi in fase di valutazione del pilota.
2. Terminata la fase implementativa, è necessario definire col cliente una strategia di rollout, atta a garantire gli impatti minimi in quelle che sono le attività day-by-day dello stabilimento.
L'output di questa fase consiste quindi nel rendere la soluzione operativa in tutto lo stabilimento, attività che potrebbe richiedere dai 2 ai 6 mesi a seconda della quantità di attività necessarie per l'industrializzazione.
Monitora e migliora la soluzione
Terminata la fase di roll-out, la soluzione sarà running in produzione. Tuttavia, è importante monitorarla con l'obiettivo di identificare miglioramenti che possono portare ad efficientare i processi produttivi e logistici del cliente.
Inoltre, grazie all'attività di raccolta continua, è possibile costruire uno storico dei dati di produzione, informazioni telemetriche dei macchinari, attività manutentive ordinare e straordinarie svolte sullo stesso, utilizzabili per sviluppare nuove soluzioni atte al supporto decisionale su tematiche legate alla pianificazione della produzione, delle spedizioni, degli approvvigionamenti e delle manutenzioni.