La manifattura è senza dubbio il settore portante dell’industria, in particolare in un mercato come quello italiano. Le aziende manifatturiere sono quelle che più di tutte utilizzano strumenti, equipaggiamenti e macchinari, spesso anche pesanti, per creare prodotti. A un osservatore superficiale potrebbe sembrare che queste aziende siano agli antipodi dell’innovazione e della transizione digitale, ma non è così. Discipline come la Data Scienze, la scienza dei dati, aiutano le aziende a rendere i prodotti più competitivi, a produrli in modo più tempestivo e a ottimizzarli. Oggi, infatti, la semplice produzione di oggetti, anche avendo tutto il know-how necessario, non è più sufficiente a sopravvivere nel mercato.

Data Science e manifatturiero: una sinergia vincente

Le diverse applicazioni della Data Science stanno iniziando a giocare un ruolo fondamentale dell’industria manifatturiera, contribuendo ad aumentare produttività, efficienza e margini. Questo grazie al numero sempre più elevato di dati che un’azienda può produrre e che, analizzati attraverso gli strumenti tipici dei Big Data, permettono di ottenere vantaggi strategici importanti. Il connubio è tale che dal 2020 si parla di macchinari basati sull’intelligenza artificiale, in grado di svolgere diversi compiti proprio sulla base dei dati, restituendo come output, oltre al prodotto, nuovi dati da analizzare.

In apparenza questi macchinari sono in grado di svolgere gli stessi set di operazioni delle versioni tradizionali, per esempio creare un prodotto, controllarne i difetti, confezionarlo e così via. La differenza sostanziale sta nella quantità e nella qualità dei dati raccolti, che gli esperti, grazie a tecniche tipiche della Data Science come la visualizzazione, possono usare per analizzare i flussi. Per esempio, se all’aumento della produzione corrisponde un’impennata della percentuale di prodotti difettosi, è possibile correggere la tendenza in tempo reale, rallentando i ritmi fino a trovare il punto di equilibrio.

Oltre che per gli interventi di remediation e analisi in tempo reale, la scienza dei dati può aiutare anche l’ottimizzazione a medio e lungo termine. Per tornare all’esempio precedente, se le informazioni di produzione degli ultimi sei mesi mostrano un ritmo produttivo ottimale, sarà possibile prendere decisioni data driven in merito alla strategia da intraprendere, per esempio rallentando e ottimizzando gli acquisti di materie prime oppure, viceversa, acquisendo nuove linee produttive. Attraverso la Data Science queste decisioni non sono più prese sulla base di esperienze e sensibilità soggettive degli stakeholder, ma sulla base di dati reali e incontrovertibili. Perché questo accada è necessario tuttavia anche un processo di data mining, finalizzato a isolare le informazioni significative dall’insieme di quelle prodotte.

La scienza dei dati supporta anche i processi produttivi

Un errore piuttosto comune quando si ragiona sull’utilizzo dei dati è quelli di pensarli come qualcosa di estremamente lontano dalle linee produttive. In realtà, la Data Science può essere estremamente utile anche a livello di stabilimento. Ci sono alcuni aspetti in cui i benefici sono piuttosto ovvi, per esempio l’ottimizzazione dei consumi e il contenimento dei costi, oppure la possibilità di applicare pratiche di manutenzione predittiva. Tuttavia, in questo caso, vogliamo addentrarci ancora maggiormente negli aspetti legati alla produzione vera e propria.

data science

Riduzione degli errori

Attraverso strumenti di analisi e prevenzione lungo tutta la filiera produttiva, è possibile ridurre in modo considerevole il numero di pezzi difettosi. Per esempio, variando la velocità di produzione, o altri parametri come la temperatura o la pressione di lavorazione, in funzione della qualità delle materie prime, che può essere variabile in base a lotti o partite differenti.

Ottimizzazione della logistica interna

Attraverso l’analisi dei dati è possibile, per esempio, stabilire quale sia il percorso ottimale per le diverse fasi di assemblaggio o produzione di un oggetto o un prodotto. Identificando i colli di bottiglia anche nel passaggio fra le diverse fasi della lavorazione o nell’approvvigionamento delle materie prime, un Data Scientist può portare miglioramenti significativi alla produttività. Un altro tema che sta prendendo sempre più piede è quello dell’ottimizzazione dello spazio di produzione. Anche in questo caso, attraverso la Data Science è possibile, per esempio, riorganizzare gli spazi per permettere l’annessione di una nuova linea produttiva.

Gestione dei macchinari e degli equipaggiamenti

Sfruttando un numero di sensori sempre più elevato, oggi è possibile identificare potenziali problematiche prima che si manifestino. Sicuramente la manutenzione predittiva è la massima espressione di questa potenzialità. Ma anche prima di arrivare alla manutenzione vera e propria, attraverso l’analisi dei dati è possibile, per esempio, gestire i flussi produttivi in modo da evitare i surriscaldamenti o l’eccesso di sollecitazione dei macchinari, aumentandone la vita e riducendo la produzione di prodotti difettosi.

Ugualmente, se la linea produttiva prevede l’uso di attrezzature mobili, è possibile sia ottimizzarne l’uso in modo da evitare colli di bottiglia, sia permetterne la localizzazione all’interno dello stabilimento.

Controllo qualità

Dalla gestione delle materie prime, lungo tutta la filiera fino alla gestione della soddisfazione dei clienti, le tecniche di Data Science sono un supporto considerevole per l’attività produttiva. La possibilità di gestire e lavorare i dati in tempo reale permette, per esempio, di identificare eventuali criticità fin dall’arrivo sul mercato dei primi esemplari di un prodotto, con la possibilità di intervenire sugli esemplari ancora in produzione, in modo molto più tempestivo di quanto avveniva un tempo.


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