Trasformazione digitale. Produzione intelligente. Industrial Internet of Things (IoT). Impresa connessa. Industry 4.0.
Qualunque sia il nome che gli si dà, i dati sono alla base di tutto. La digitalizzazione è un elemento fondamentale per il successo di un produttore di alimenti e bevande. Farlo bene fin dall'inizio può fare la differenza tra sbloccare milioni in risparmi operativi o perdere la stessa cifra in inefficienze e tempo sprecato.
Alla fine degli anni '90, è arrivato il termine "big data". Da allora, abbiamo raccolto più dati, formato scienziati per analizzarli e interpretarli, e cercato di automatizzare il difficile compito di estrarre valore aziendale.
Sebbene i big data siano utili per alcune applicazioni analitiche e di consumo, non sono adatti alle applicazioni industriali a livello di impianto. I produttori, invece, hanno bisogno di dati contestualizzati e strutturati per ottenere informazioni utilizzabili su KPI come il consumo energetico, l'OEE, l'efficienza dei lotti e la qualità.
Gli oggetti intelligenti sono emersi come un nuovo modo semplificato di organizzare i dati in modo che possano essere facilmente raccolti dal controllore, quindi spostati e consumati dai sistemi Industrial Internet of Things. Il framework standardizzato espone completamente i set di dati al contesto preconfigurato per lo sviluppatore, riducendo notevolmente i tempi di programmazione.
In altre parole, i sistemi Industrial Internet of Things e i sistemi di automazione hanno regole diverse e gli oggetti intelligenti creano il linguaggio comune per farli comunicare. In sostanza, gli oggetti intelligenti portano alla scoperta automatica, alla standardizzazione, alla sincronizzazione e all'integrità dei dati.
Animazione dei dati intelligenti: scoprite come i dati eterogenei in un'architettura basata su tag vengono semplificati e contestualizzati con un ecosistema basato su oggetti.
Perché tutto questo è importante? Chiedete a qualsiasi sviluppatore che ha lavorato nel mondo dell'IoT. Dati sfumati e incoerenti creano trappole che si traducono in frustrazione, ricerca di soluzioni e perdita di produttività. Secondo Forbes.com, gli scienziati dei dati riferiscono di trascorrere l'80 % del loro tempo a preparare i dati anziché a estrarre informazioni utilizzabili.
Considerate una semplice linea di bevande con cinque macchine (vedi animazione “impianto di bevande”). Potrebbe avere oltre 1000000 valori di dati associati. La maggior parte delle aziende non dispone delle risorse necessarie per gestire tutte queste informazioni, né è il luogo in cui dovrebbero investire il loro tempo. Gli oggetti intelligenti semplificano la preparazione dei dati, ovvero un modello alimenta molte applicazioni. Un cliente ha stimato che ci sarebbe voluto un mese a uno sviluppatore per fare ciò che gli oggetti intelligenti hanno permesso in sole 6 ore, con un miglioramento del 96 %.
Inoltre, questo metodo più diretto garantisce una migliore integrità e determinismo dei dati. Possiamo confrontare ciò che lo stesso prodotto fa in diverse fasi con un'accuratezza e un'integrità senza precedenti. E, con la capacità di assegnare attributi ai dati come OEE, energia o flusso di massa, otteniamo informazioni utilizzabili che vengono aggregate e categorizzate automaticamente. Da lì, vengono riportate in modo significativo sia per il processo decisionale umano che per quello delle macchine e per l'ottimizzazione.
In definitiva, gli oggetti intelligenti non modificano i dati, ma semplificano notevolmente il modo in cui li acquisisci, li visualizzi e li presenti e, nel tempo, come ottimizzare le operazioni in base a essi. Fateci sapere come gli oggetti intelligenti potrebbero inserirsi nella vostra strategia informativa.
Animazione dell'impianto di bevande: scoprite come Smart Objects rende più semplice l’accesso e l’interpretazione di dati organizzati e con marca temporale da parte di ThingWorx o di altre piattaforme Industrial Internet of Things.
Pubblicato 22 giugno 2020
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