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data analytics

Industria 4.0: ecco come captare i bisogni dei consumatori in tempo reale

di Petri Liuha, Action Line Leader della linea di azione sulla Digital Industry di EIT Digital

09 Giu 2017

9 giugno 2017

Comprendere i bisogni del consumatore in tempo reale sarà un fattore per restare competitivi nell’Industria 4.0 e sarà possibile creando informazioni digitali relative a ogni singolo prodotto. Cruciali in questo processo i dati, la velocità e il possesso delle capacità necessarie per elaborare ed applicare questa conoscenza

Il sogno dei produttori: migliorare l’interazione con i consumatori e conoscerli meglio, sta diventando realtà; la tecnologia e l’automazione giocano in questo un grande ruolo. Ma che tipo di ruolo, precisamente? Via via che i mercati diventano più frammentati e la produzione sempre più basata sulla domanda, quali sono le nuove competenze, gli strumenti e le tecnologie richieste per competere?

Per capirlo, dobbiamo guardare per un attimo a quello che è successo in passato. La filosofia produttiva dominante negli ultimi anni è stata quella del lean manufacturing. Nel lean, l’idea di base è l’eliminazione degli sprechi ad ogni stadio del processo produttivo come mezzo per incrementare i profitti.

Tutto quello che non produce valore per il consumatore finale deve essere considerato uno spreco, e un costo non necessario. Mentre questo approccio ha indubbi vantaggi nel minimizzare i costi, diminuire il magazzino e migliorare la qualità, è troppo poco flessibile per i mercati che richiedono la personalizzazione di massa.

Questo livello di personalizzazione richiede naturalmente maggiore lavoro umano, ma ciò può diventare facilmente anti-economico. Quando il numero di parametri aumenta, la pianificazione e l’adozione di processi e tecnologie di produzione diventano molto più ardue per gli essere umani, e molto più facile per un computer organizzare e pianificare la produzione.

Questa nuova filosofia produttiva ha a che fare più col fatto di essere in grado di catturare quello che effettivamente necessita di essere prodotto che con l’ottimizzare qualche specifica parte del processo produttivo o macchina. Esiste una controparte digitale del prodotto reale che deve essere realizzato.

Non si tratta di un modello CAD del progetto, ma delle informazioni digitali relative a ogni singolo prodotto. Ognuno di essi è seguito da dei dati, che possono essere usati per la sua produzione, immagazzinamento e consegna, o anche per raccogliere feedback sull’utilizzo.

Questo fa sì che i bisogni del consumatore possano essere compresi quasi in tempo reale, invece che a seguito di studi di mercato o di un laborioso processo di pianificazione e calibrazione produttiva.

I nuovi asset in questa arena sono perciò i dati, la velocità e il possesso degli asset e delle capacità necessarie per elaborare ed applicare questa nuova conoscenza.

La gestione di questi data asset viene svolta, naturalmente, dai computer, ma la vera comprensione delle informazioni e il decision making richiedono nuove competenze da parte di ingegneri e di addetti della fabbrica.

La velocità è pure cruciale nel determinare rapidamente i bisogni dei consumatori e riposizionare l’offerta rispetto ai concorrenti. È inoltre necessaria nella fase di progettazione. Ed è dovuta nella fase di design e per impostare e far crescere o ridurre velocemente la produzione.

L’azienda olandese BrightCape, per esempio, sta sviluppando un tool di analisi dati che esaminerà i dati generate dai sensori delle machine per stabilire se i requisiti qualitativi attesi vengono soddisfatti per ogni singolo prodotto.

Questo consentirà ai lavoratori delle fabbriche di ridurre il tempo speso in queste attività e di potersi dedicare a problemi più complessi, col risultato di migliorare la qualità del prodotto e ridurre i costi.

Su scala più ampia, l’automazione nelle fabbriche co-esisterà necessariamente con il ridisegno dei processi, per consentire agli esseri umani di trarre vantaggio dalle nuove opportunità create dalle macchine. Gli impiegati, a loro volta, dovranno essere pronti ad adattarsi e aggiornare le proprie competenze in modo da non essere del tutto rimpiazzati dalle macchine.

Nell’attività di innovazione iLEVATOR di EIT Digital, ad esempio, l’azienda COMAU assieme a dei partner sta sviluppando una piattaforma modulare e plug-and-play per la logistica interna, che svolge dei compiti privi di valore aggiunto, come la presa in carico e lo spostamento dei container vuoti dai magazzini alla linea di produzione e viceversa.

Questo approccio libera i lavoratori per altre attività ad alto valore aggiunto che servono nella customizzazione. Le aziende di successo saranno quelle in grado di integrare le opportunità create dall’automazione con i vantaggi forniti dalla flessibilità e dall’intuizione umana.

Per riassumere, le nuove competenze che occorrono alle aziende che vogliono restare rilevanti in un ambiente veloce e mutevole sono quelle relative ai dati, agli analytics e all’infrastruttura IT. Queste sono le chiavi della creazione di nuovo valore in questo nuovo tipo di produzione, più adatto alla personalizzazione di massa.

Esempi come quello del fulfillment center di Amazon mostrano come l’introduzione dell’automazione abbia aumentato sia la produzione che il numero all’interno della fabbrica. Ed è lì che il valore verrà infine catturato.

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