I Big Data stanno sicuramente attirando l’attenzione di molte aziende, anche manifatturiere, specialmente trainati dall’intelligenza artificiale e dai vari software basati sul deep e machine learning. Con l’avvento poi dell’Industry 4.0 ormai tutti tranquillamente si rifanno a situazioni per le quali occorrerebbero degli analytics per i Big Data, salvo poi scoprire che i dati non sono così big…
Il termine Big Data fu per la prima volta coniato da John Mashey, Chief Scientist alla Silicon Graphics. Successivamente un accademico, tale Laney, fu il primo che definì i Big Data secondo le cosiddette 3V: Volume, Velocità e Varietà. Quando si parla di Volume, oggi la soglia per avere dei Big Data è attorno al Peta byte (= 1000 Tera byte = 1 milione di Giga byte) e la V di Varietà ci dice i dati devono essere di tipo strutturato, provenienti dai classici database relazionali usati dai software gestionali, ma anche non strutturati e semi strutturati. Immagini, testi, audio fanno parte di queste ultime due categorie.
Contrariamente a quello che si può credere, i Big Data non sono soltanto per aziende del mondo consumer o aziende famose quali Google, Amazon, LinkedIn, Facebook, etc. Una ricerca recente americana ha messo in luce come una media azienda manifatturiera, tenendo in considerazione tutti i sensori, macchine, strumenti di misura, robot, computer, veicoli logistici, codici a barre ed RFID vari può superare tranquillamente la soglia del Peta Byte in poco tempo. Teniamo in considerazione anche che i dati possono provenire dai prodotti sul campo, così come dai CAD/CAM, PDM/PLM, MES, MRP, SCADA, etc.
Come Chiarini & Associati abbiamo condotto una ricerca presso i nostri clienti e non cercando di capire quali applicazioni Big Data possano interessare il solo mondo della produzione del manifatturiero. I risultati, che saranno pubblicati su una rivista internazionale di Operations Management, mostrano come molte aziende stiano pensando a come raccogliere ed analizzare i big data dal processo produttivo, anche se non nascondono dubbi evidenziando vari ostacoli da superare. Fra questi citiamo:
– La mancanza di conoscenze nel mondo dei Big Data
– La scarsa preparazione di chi li segue nell’implementazione dei vari software ed analytics
– La difficoltà nel mappare le fonti e la tipologia dei dati da raccogliere
– I limiti intrinsechi degli attuali ERP / gestionali che stanno utilizzando
Mettendo da una parte per un attimo i problemi evidenziati, le aziende intervistate evidenziano comunque enormi potenzialità nella gestione ed analisi dei Big Data quali in particolare:
– La possibilità di simulare il flusso di produzione prodotti
– L’ottimizzazione dei parametri macchina
– L’ottimizzazione della programmazione e schedulazione produzione
– Una più efficace manutenzione predittiva e preventiva programmata
– L’utilizzo di software predittivi per il controllo qualità
– L’ottimizzazione dell’efficienza e dell’OEE delle macchine
– L’analisi ed identificazione delle root-causes dei problemi
– L’ottimizzazione del consumo risorse
– La riduzione degli impatti ambientali
– L’ottimizzazione dell’efficienza energetica
Come si può vedere, sfide importanti e dai potenziali grandi risultati attendono le nostre aziende manifatturiere.
Al solito Chiarini & Associati è il partner di riferimento per un’analisi e gestione verso una completa digital transformation. Per informazioni sui nostri servizi di consulenza.
Chiarini & Associati ©
