Per molto tempo, l’industria manifatturiera ha fatto affidamento su orari fissi e controllo manuale. Gli aggiustamenti delle scorte vengono spesso effettuati solo dopo che si sono verificate carenze. La manutenzione della macchina viene spesso affrontata solo dopo che si è verificato un malfunzionamento.
La fissazione degli obiettivi di produzione si basa spesso su varie ipotesi piuttosto che su dati operativi reali. Oggi questo modello sta subendo una rapida trasformazione.
L’intelligenza artificiale (AI), la tecnologia di connessione Internet of Things (IoT) e la tecnologia robotica stanno guidando congiuntamente l’industria manifatturiera verso un modello più predittivo.
Al giorno d’oggi, la progettazione degli impianti di produzione può identificare le condizioni inefficienti prima che incidano sulla produzione. Questa tendenza sta aiutando i produttori a migliorare l’efficienza, ridurre al minimo i ritardi e ottenere una produzione più stabile in un contesto di mercato volatile.
I sistemi interconnessi stanno sostituendo macchinari e apparecchiature isolate
Una differenza fondamentale tra i sistemi di automazione tradizionali e l'ambiente produttivo odierno risiede nell'"interconnettività". Nelle fabbriche tradizionali è molto comune che macchine e attrezzature funzionino in modo indipendente. A quel tempo, il lavoro di raccolta dati era molto limitato e i vari dipartimenti operavano in modo isolato gli uni dagli altri.
Oggi, l’infrastruttura dell’Internet delle cose (IoT) ha interconnesso apparecchiature di produzione, sistemi di stoccaggio, vari sensori e piattaforme di monitoraggio, formando una rete operativa unificata. Ogni azione operativa genererà i dati informativi corrispondenti. Indicatori chiave come variazioni di temperatura, vibrazioni delle apparecchiature, durata del ciclo di produzione e consumo di materiale possono essere monitorati in tempo reale.
Questa capacità altamente "visualizzante" consente ai manager di fabbrica di identificare con maggiore precisione le vere cause alla base dei colli di bottiglia operativi. Ad esempio, anche pochi secondi di ritardo durante l’esecuzione di un ciclo di lavoro da parte di un braccio robotico sembrano insignificanti se considerati isolatamente.
Tuttavia, una volta amplificato l’impatto di ritardi così lievi sull’intera linea di produzione, le conseguenze cumulative non possono essere ignorate. Attraverso un sistema interconnesso, le imprese possono identificare e correggere tempestivamente queste potenziali carenze.
L'intelligenza artificiale (AI) sta rimodellando il modello decisionale operativo-
L’intelligenza artificiale sta subendo un’evoluzione da una tecnologia ancora in fase di ricerca e sviluppo a uno strumento pratico profondamente integrato nei sistemi di produzione. Rispetto ai metodi di analisi tradizionali, l’intelligenza artificiale può analizzare decine di migliaia di variabili di produzione con altissima efficienza e fornire rapidamente suggerimenti corrispondenti. Attualmente, molti impianti di produzione hanno introdotto software di intelligenza artificiale per assistere nelle seguenti attività:
Programmazione della manutenzione predittiva
Previsione della domanda di inventario
Monitoraggio della garanzia della qualità
Analisi del consumo energetico
Ottimizzazione del flusso di lavoro
Nel settore dei chip personalizzati, dove i requisiti di precisione di produzione sono estremamente severi, questa trasformazione tecnologica è particolarmente cruciale per garantire l’affidabilità dei prodotti e la redditività delle imprese.
Anche la minima deviazione o incoerenza nel processo produttivo può portare a enormi perdite economiche. Per questo motivo l’applicazione di sistemi intelligenti è particolarmente preziosa.
La tecnologia robotica va oltre il semplice lavoro ripetitivo
Un tempo i robot industriali si limitavano a eseguire solo azioni ripetitive. I moderni sistemi robotici, invece, sono progettati per essere più flessibili e adattabili e possiedono la capacità di comunicare e collaborare con operatori umani.
In quei processi produttivi che richiedono aggiustamenti e cambiamenti costanti, i robot collaborativi hanno ora iniziato ad assumersi varie responsabilità come l’imballaggio, l’ispezione, l’assemblaggio e la movimentazione dei materiali.
Il concetto di design delle mani bioniche ha fornito ispirazione anche ad alcune imprese nel campo della tecnologia assistita dall'uomo-, soprattutto in quegli scenari applicativi che hanno requisiti estremamente elevati per un funzionamento preciso e sicurezza ergonomica.
La produzione intelligente non può ancora fare a meno del supporto dell’infrastruttura fisica
Nonostante le persone siano entusiaste dei software di intelligenza artificiale e della nuova generazione di robot, le infrastrutture fisiche restano un’esigenza primaria e irrinunciabile.
In un ambiente di produzione automatizzato, attrezzature robuste e durevoli, un sistema di manutenzione completo e hardware industriale di alta-qualità svolgono ancora un ruolo cruciale nel supportare le esigenze di produzione.
Anche negli stabilimenti altamente automatizzati, i lavori di manutenzione di attrezzature pesanti e le attività di assemblaggio di macchinari industriali di grandi dimensioni richiedono ancora l'assistenza di strumenti specializzati come i "manicotti a impatto ultra-profondo".
In alcuni settori manifatturieri, i tecnici hanno ancora bisogno di utilizzare questo "manicotto ad impatto ultra-profondo" durante la revisione di apparecchiature che comportano applicazioni di coppia-elevata. Le fabbriche del futuro potranno raggiungere la completa digitalizzazione, ma il loro funzionamento non potrà ancora fare a meno di una base meccanica solida e affidabile come supporto.
Conclusione
La combinazione di intelligenza artificiale, tecnologia di connessione Internet of Things (IoT) e tecnologia robotica non significa che le fabbriche possano automaticamente raggiungere un funzionamento completamente autonomo.
Per essere precisi, questa integrazione sta gradualmente guidando il settore manifatturiero verso un modello di business più integrato, basato sui dati-e resiliente. Il fulcro di questo nuovo modello sta nel garantire che si possano prendere decisioni sagge sulla base di informazioni sufficienti in ogni fase della produzione e del funzionamento.
