07/12/2016

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Ci vuole l'automazione intelligente per un manufacturing data-driven competitivo

 

Mapelli (Dimension Data): il successo della manutenzione predittiva deriva dalla possibilità di sfruttare l'infrastruttura dei dipartimenti IT e le competenze su processi e dati delle unità di business

La convergenza della tecnologia operativa e dell'information technology incoraggia i produttori lungimiranti a trasformare radicalmente il modo di gestire e mantenere i propri asset produttivi e le proprie linee di assemblaggio spingendoli sempre più ad implementare soluzioni Internet of Things (IoT) in ambito industriale. Questo consentirà a loro volta di avvantaggiarsi rispetto ai propri competitor e aumentare la propria profittabilità, soprattutto in un momento in cui i margini di profitto sono sempre più sotto pressione.
La combinazione di sensori, strumenti di analytics per i big data e una maggiore potenza di elaborazione cloud conveniente, infatti, consente alle aziende del manufacturing di passare dalle ordinarie attività di manutenzione e riparazione reattive verso una manutenzione predittiva.

Ci vuole l'automazione intelligente per un manufacturing data-driven competitivo

"Le organizzazioni possono raccogliere e analizzare i dati per determinare le condizioni degli asset della propria fabbrica e, in questo modo, prevedere eventuali riparazioni o sostituzioni", afferma Devid Mapelli, Solutions & Marketing Director di Dimension Data Italia. Tutto questo consente di prevenire danni ad attrezzature costose ed evitare la perdita di produttività, come conseguenza di un guasto improvviso. Oltre all'opportunità di ottimizzare l'utilizzo delle attrezzature, è possibile liberare e reindirizzare alcune risorse prima necessarie alla manutenzione e alle ispezioni ordinarie, creando ulteriori efficienze ed economie.
"In un mondo ideale, sarebbe semplice raccogliere i dati grezzi all'interno di un pool di dati e utilizzarli come punto di partenza a fini decisionali", continua Mapelli. "Ma solamente poche organizzazioni possiedono un unico ambiente storage integrato e la maggior parte ha ancora difficoltà con la qualità dei propri dati".

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Un'altra sfida è rappresentata dal fatto che i dipartimenti IT faticano a tenere il passo con la domanda di soluzioni di big data proveniente dai dipartimenti business in cui operano, specialmente in quelle divisioni che riducono il budget destinato all'IT. A questo si aggiunge anche una mancanza di esperienza specifica sulle soluzioni di big data. Non è insolito, poi, che in alcune aziende una business unit ricorra per conto proprio a implementazioni per la manutenzione predittiva sia perché l'IT non è abbastanza agile per supportare questa necessità, sia per evitare le trafile burocratiche legate all'approvvigionamento.
"Questo evidenzia come il passaggio verso una manutenzione predittiva, come la maggior parte delle iniziative di big data, necessiti di una maggior sincronizzazione tra i dipartimenti IT e il business", commenta Mapelli. "Il successo deriva quindi dalla possibilità di sfruttare l'infrastruttura dei dipartimenti IT e le competenze dei processi e sui dati delle unità di business".

L'IT e il business insieme, infatti, possono valutare il progetto, sondare l'infrastruttura disponibile per supportarlo e stimare le capacità di big data che l'IT è in grado di offrire. L'eventuale mancanza di competenze e di infrastrutture capaci di guidare il progetto potrà essere colmata ricorrendo servizi cloud e gestiti scalabili di un fornitore di servizi esterno.
Il potenziale dell'IoT e dei big data nel settore del manufacturing non può essere ignorato in quanto sta già contribuendo alla trasformazione delle modalità di gestione e manutenzione delle fabbriche. Una rivoluzione imminente della produzione per la quale l'IoT ne supporta le modalità e contribuisce al successo di una trasformazione digitale.



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