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L’Industria 4.0 rappresenta una nuova era dell’automazione industriale in cui la produzione è gestita in modo intelligente, grazie all’utilizzo di tecnologie avanzate come l’Internet of Things (IoT), l’Intelligenza Artificiale (AI), la Robotica, la Simulazione e la Stampa 3D.
Una linea produttiva sotto controllo in tempo reale significa che i dati vengono raccolti e analizzati in tempo reale durante il processo di produzione, permettendo di monitorare costantemente la performance della linea produttiva e prendere decisioni immediate in caso di eventuali anomalie o problemi. In questo modo, è possibile identificare tempestivamente le cause delle inefficienze o dei malfunzionamenti, ridurre i tempi di fermo macchina e migliorare la qualità del prodotto finale.
La gestione in tempo reale della linea produttiva può essere resa possibile attraverso l’utilizzo di sensori, software di monitoraggio e analisi dei dati, e strumenti di visualizzazione e reporting. Tuttavia, per garantire un efficace controllo in tempo reale, è necessario che i sistemi di automazione siano integrati tra di loro e che i dati siano facilmente accessibili e comprensibili per gli operatori.
In sintesi, l’Industria 4.0 e il controllo in tempo reale delle linee produttive rappresentano un importante passo avanti nell’automazione industriale, permettendo di migliorare la produttività, la qualità e la flessibilità delle produzioni, oltre che di ridurre i costi e l’impatto ambientale delle attività produttive.
Utilizziamo una soluzione open source per il controllo della produzione, l’estrazione e l’analisi di dati in tempo reali, da impianti e sensori. La nostra proposta comprende sia componenti software che hardware per consentire il retrofit di impianti di produzione tramite plug-and-play e per integrare PLC macchina esistenti e sistemi informatici. Il risultato è una soluzione end-to-end per le varie richieste nel settore manifatturiero, come l’ottimizzazione della produzione attraverso l’analisi OEE, la manutenzione preventiva attraverso l’analisi delle condizioni e il miglioramento della qualità attraverso l’analisi degli arresti macchina.
Affidabile e manutenibile: Software best-in-class open-source e su misura per la produzione. Testato a fondo e di facile manutenzione.
Open-source interfacce standard open e ben documentate (MQTT, REST, ecc.)
Scalabile: Funziona tra fabbriche e cloud attraverso un approccio di microservizi e Kubernetes.
Sicuro: Consente di ispezionare e controllare ogni componente per garantire riservatezza, integrità e disponibilità.
Su misura per la produzione: Include logiche e applicazioni aziendali specifiche per la produzione, ad esempio OEE Dashboard o Digital Product Shadow (Track & Trace)
Flessibile. Connessione al cloud (Azure, AWS, ecc.) al server, a Raspberry, tutto è possibile. Libera scelta del linguaggio di programmazione e dei sistemi da collegare tramite Central Message Broker (MQTT).
Sicurezza delle informazioni e protezione dei dati.
Elevata riservatezza grazie ad es. crittografia end-to-end, opzioni di provisioning flessibili e principio del privilegio minimo. Elevata integrità attraverso ad es. Database ACID e MQTT QoS 2 con TLS. Elevata disponibilità grazie ad es. uso di Kubernetes e (per SaaS) un CDN.
Perché la trasformazione digitale è importante ora?
La trasformazione digitale è il processo di integrazione di tecnologie digitali in tutte le aree di un’azienda, che vanno dalla gestione delle risorse umane, alla produzione, alla distribuzione e alla gestione delle relazioni con i clienti. L’intelligenza artificiale (AI) gioca un ruolo importante nella trasformazione digitale, poiché può essere utilizzata per automatizzare processi, migliorare l’efficienza e fornire una maggiore precisione nelle previsioni e nelle analisi.
L’AI può essere utilizzata in molte aree della trasformazione digitale, tra cui:
Automazione dei processi: L’AI può essere utilizzata per automatizzare processi aziendali, come l’elaborazione delle fatture, la gestione dei documenti e la pianificazione della produzione. Ciò può ridurre i tempi di lavoro e migliorare l’efficienza.
Analisi dei dati: L’AI può essere utilizzata per analizzare grandi quantità di dati aziendali, come le transazioni dei clienti, i dati di produzione e le informazioni finanziarie. Ciò può aiutare a identificare tendenze e modelli, che possono essere utilizzati per prendere decisioni più informate e migliorare la strategia aziendale.
Servizi ai clienti: L’AI può essere utilizzata per migliorare i servizi ai clienti, come l’assistenza clienti virtuale e l’elaborazione dei resi. Ciò può migliorare l’esperienza del cliente e ridurre i costi operativi.
Seguendo un approccio di trasformazione digitale, le esperienze con i clienti mostrano un grande impatto su produttività, margine lordo e qualità del prodotto e processo.
Produzione sotto controllo, in tempo reale
Monitoraggio in tempo reale i KPI della linea di produzione, inclusi l’OEE e lo stato degli ordini.
Memoria digitale
Risoluzione dei problemi più rapida e difetti di qualità ridotti tracciando il prodotto durante tutto il processo di produzione creando una memoria digitale.
Manutenzione predittiva
Riduce i tempi di inattività non pianificati tramite il monitoraggio in tempo reale dei parametri critici della macchina e l’attivazione di lavori di manutenzione prima che si verifichino guasti.
Tempo analisi ciclo
Aumenta la produttività dell’operatore analizzando i tempi di ciclo dei processi di assemblaggio manuale in tempo reale.
Connetti le macchine e verifica il tuo OEE. AI per il controllo OEE
In generale, ci sono tre tipi di sistemi nel reparto produttivo ai quali collegarsi:
- PLC come ad esempio tramite OPC/UA, protocollo Siemens S7 o Modbus
- Sensori adattati (ad es. perché non c’era accesso al PLC). Collegati tramite IO-Link e anche utilizzando convertitori sensori digitali/analogici.
- Sistemi aggiuntivi come ERP, MES o sistemi di gestione della qualità tramite TCP/IP, REST o MQTT.
Per ogni protocollo e tipo di sistema esiste un microservizio, che gestisce la connessione ed estrae tutti i dati e li spinge nel broker MQTT centrale. Da lì in poi, i dati vengono convertiti nel modello dati standardizzato e quindi aggregati e contestualizzati. Il processo di conversione viene solitamente eseguito in Node-RED, ma può essere eseguito anche in qualsiasi linguaggio di programmazione.
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per il controllo del OEE. Infatti, l’AI può aiutare a migliorare la precisione e l’affidabilità delle informazioni raccolte sull’OEE, fornendo una visualizzazione in tempo reale dei dati di produzione, rilevando anomalie e aiutando a identificare i problemi di produttività e le opportunità di miglioramento.
Inoltre, l’AI può anche essere utilizzata per sviluppare modelli di previsione della produzione, in modo da prevedere eventuali problemi o interruzioni nella produzione e prendere misure preventive. Ciò può aiutare a ridurre i tempi di inattività, migliorare l’efficienza complessiva e massimizzare la produttività.
