Entra nella prossima rivoluzione industriale con l’AI Data Cloud Snowflake per il settore manifatturiero

In questa seconda puntata della nostra serie di blog sull’Industria 4.0, parliamo dei casi d’uso industriali che i nostri clienti vogliono risolvere e mostriamo come la piattaforma Snowflake può essere sfruttata per Industry 4.0.  

Come discusso nel post precedente, uno dei driver chiave dell’Industria 4.0 è la capacità di raccogliere e analizzare enormi quantità di dati, per abilitare casi d’uso di analisi più avanzati e accelerare il processo decisionale. Per generare insight dai dati, hanno bisogno di una piattaforma cloud di base con pipeline di dati in grado di caricare dati sia IT che OT su vasta scala. Inoltre, questa piattaforma dati di produzione dovrebbe facilitare la convergenza IT/OT con un asset model e una gerarchia di stabilimento precisi stabiliti nel cloud, insieme a funzionalità di analisi basate su AI/ML.

Snowflake comprende la necessità di creare questa piattaforma cloud per il settore manifatturiero con pipeline di dati per far confluire sia i dati IT che quelli OT al fine di facilitare la convergenza. Questo, insieme ai nostri strumenti di analisi come Streamlit e SnowPark, fornisce ai nostri clienti e partner le funzionalità di analisi di cui hanno bisogno per eseguire i loro casi d’uso di Industry 4.0.

La visione di Snowflake è spostare l’attenzione di tutti i nostri partner e clienti per creare applicazioni sull’AI Data Cloud, con pipeline aperte per caricare dati IT e OT in modo economico e scalabile.

I casi d’uso di analisi dei dati rientrano a grandi linee nelle seguenti quattro categorie (dato l’elevato volume di dati multidimensionali, tutte e quattro le categorie sfruttano l’AI/ML per ricavare insight):

• Analisi descrittiva: Strumenti analitici per fornire dettagli su “cosa” sta succedendo in un impianto di produzione (ad esempio, KPI di produzione come OEE e tempo di ciclo) 

• Analisi diagnostica: Strumenti di analisi che possono aiutare a determinare il “perché” di un evento (ad esempio, perché si sono verificati tempi di fermo macchina non pianificati)

• Analisi predittiva: Strumenti di analisi per rilevare anomalie e prevedere un evento prima che si verifichi (ad esempio, con il rilevamento delle anomalie possiamo prevedere un guasto delle apparecchiature o un calo di qualità prima che si verifichi)   

• Analisi prescrittiva: Queste analisi combinano dati, modelli AI e regole aziendali per generare raccomandazioni per i responsabili delle decisioni, aiutando le organizzazioni a identificare la migliore linea d’azione da intraprendere in ogni situazione (ad esempio, prevenire il guasto delle attrezzature fornendo raccomandazioni per programmare la manutenzione e ordinare i pezzi di ricambio)  

Ecco alcune delle soluzioni e degli acceleratori che i nostri clienti e partner stanno creando sull’AI Data Cloud Snowflake per il settore manifatturiero:

Analisi del tempo di ciclo: Il tempo di ciclo è il tempo impiegato da una macchina o da un processo per completare un ciclo di produzione. La riduzione del tempo di ciclo può aumentare l’efficienza e la produttività del processo di produzione, poiché consente di produrre più unità in un determinato periodo di tempo. Principalmente in ambienti di produzione caratterizzati da volumi elevati, come l’industria automobilistica o l’hi-tech, i clienti cercano di analizzare i microarresti con l’obiettivo di ridurli utilizzando in modo efficace gli asset del settore manifatturiero, che portano a un miglioramento del tempo di ciclo. 

Esistono diversi modi per analizzare e ottimizzare il tempo di ciclo in un ambiente Industry 4.0. Ad esempio, è possibile utilizzare i dati delle macchine insieme ad altri data set per identificare colli di bottiglia e inefficienze nel processo di produzione. Gli algoritmi di AI e machine learning (ML) possono analizzare questi dati e suggerire miglioramenti dei processi. Inoltre, il monitoraggio quasi in tempo reale del tempo di ciclo può consentire di apportare modifiche in tempo reale per ottimizzare le prestazioni complessive. Soluzioni che vanno dall’analisi descrittiva a quella predittiva di partner come LTI, Wipro e Dataiku possono aiutare a comprendere e ottimizzare le metriche del tempo di ciclo. 

Yield: è la percentuale di prodotto ottenuto con la quantità totale di materie prime utilizzate nel processo di produzione. Ad esempio, se una fabbrica produce 100 unità di un prodotto finito a partire da 500 unità di materia prima, la resa è del 20%. È un parametro importante per misurare l’efficienza nel settore manifatturiero, poiché può incidere sul costo complessivo di produzione. 

Tra i fattori che possono influire sulla resa nel settore manifatturiero troviamo la qualità delle materie prime, l’efficienza dei processi produttivi e l’efficacia delle misure di controllo qualità. Migliorare la resa può implicare l’identificazione e la risoluzione di rallentamenti o inefficienze nel processo di produzione, il che può anche migliorare la qualità. Questo obiettivo può essere raggiunto implementando insight basati su dati e AI per accelerare l’RCA e ridurre e/o eliminare questi colli di bottiglia e problemi di qualità per migliorare la resa complessiva. Le soluzioni del nostro partner Dataiku hanno dimostrato risultati aziendali precisi, con clienti che utilizzano l’AI Data Cloud per il settore manifatturiero e gli strumenti di analisi di Snowflake.  

OEE: l’Overall Equipment Effectiveness (OEE), in italiano efficienza complessiva degli impianti è una metrica utilizzata per misurare l’efficienza di un processo di produzione o di una linea di produzione. È una misura della qualità di utilizzo di un processo di produzione e tiene conto di fattori come disponibilità, prestazioni e qualità. La disponibilità si riferisce alla percentuale di tempo in cui una linea di produzione è disponibile per la produzione, tenendo conto dei tempi di fermo pianificati e non pianificati. Le prestazioni misurano la velocità di funzionamento della linea di produzione rispetto alla capacità progettata, tenendo conto di fattori come cicli lenti e velocità della macchina. La qualità misura la percentuale di prodotti buoni prodotti rispetto al numero totale di prodotti prodotti.

L’OEE viene calcolata moltiplicando la disponibilità, le prestazioni e la qualità di un processo di produzione. Ad esempio, se una linea di produzione ha una disponibilità del 90%, una performance del 95% e una qualità del 99%, la sua OEE verrà calcolata come segue: OEE = 90% * 95% * 99% = 84,55%. Questo calcolo dell’OEE ha bisogno di dati provenienti sia dalle macchine che dai sistemi IT, come i sistemi di qualità/manutenzione. Partner come LTI dispongono di soluzioni che forniscono insight OEE e strumenti RCA per comprendere un calo dell’OEE, quindi correlarli ai singoli elementi costitutivi per comprendere meglio il problema. 

Manutenzione predittiva: la manutenzione predittiva è una strategia che utilizza dati e analisi per prevedere il momento probabile in cui le apparecchiature o i macchinari si guasteranno o necessiteranno di manutenzione, in modo da poter pianificare la manutenzione in anticipo. Questo è in contrasto con la manutenzione reattiva, in cui la manutenzione viene eseguita solo quando si verifica un problema o un guasto, o la manutenzione preventiva, in cui la manutenzione viene eseguita secondo un programma predeterminato indipendentemente dalle condizioni attuali dell'apparecchiatura.

Nell’ambito dell’Industria 4.0, la manutenzione predittiva può essere resa possibile utilizzando sensori e tecnologie IoT, che raccolgono dati sulle prestazioni e le condizioni di attrezzature e macchinari. Questi dati possono quindi essere analizzati utilizzando tecniche di analisi predittiva, come algoritmi ML in grado di identificare schemi e trend che indicano quando è probabile che sia necessaria una manutenzione. La pianificazione anticipata degli interventi di manutenzione può ridurre al minimo il rischio di fermi imprevisti e migliorare l’affidabilità e l’efficienza complessive del processo di produzione. I nostri partner come Wipro e LTI sfruttano le funzionalità AI/ML di Snowflake e Snowpark per creare applicazioni di manutenzione predittiva. 

Qualità: le tecnologie Industry 4.0 possono essere utilizzate in diversi modi per migliorare la qualità nel settore manifatturiero. Uno degli approcci più comuni è automatizzare il processo di controllo qualità adottando un controllo qualità basato sulla visione artificiale. Invece di un esame visivo umano, questo approccio prevede un sistema CV che esegue l’ispezione visiva, supportato da un modello AI addestrato per rilevare i difetti. Questo migliora significativamente l’accuratezza e il throughput dell’ispezione per questo processo. Snowflake sta collaborando con partner come Wipro e Dataiku che hanno creato soluzioni offerte sull’AI Data Cloud Snowflake per eseguire questo caso d’uso.  

Ottimizzazione energetica: un altro importante caso d’uso di interesse per i nostri clienti è l’ottimizzazione del consumo energetico di un impianto di produzione in cui i maggiori consumatori di energia sono le macchine in produzione, seguite dai sistemi HVAC e dai compressori d’aria. I clienti devono comprendere le caratteristiche dei picchi di carico per l’impianto di produzione e ridurli contestualizzando i dati energetici relativi a linea, macchina, turno, operatore e prodotti realizzati. Inoltre, i clienti cercano di ottimizzare il consumo complessivo di energia sfruttando algoritmi AI/ML per riscaldare o raffreddare l’impianto di produzione invece di termostati funzionanti basati su set point che controllano i sistemi HVAC. Snowflake sta collaborando con partner come Opto 22, che fornisce sensori di energia in grado di acquisire dati energetici ad alta fedeltà da contatori di potenza e macchine. Snowpark e Streamlit possono quindi essere utilizzati per visualizzare, contestualizzare e ottimizzare questi dati. 

Per saperne di più su come l’AI Data Cloud Snowflake può aiutare la tua azienda manifatturiera ad abbracciare la nuova era dell’Industria 4.0, visita Snowflake per il settore manifatturiero.