La trasformazione digitale nel settore sta diventando sempre più importante per il successo dell’azienda. Le enormi quantità di dati provenienti dall’industria e dalla produzione devono essere registrate e archiviate nel modo più efficiente possibile.
Tuttavia, i moderni metodi di analisi come l’analisi predittiva fanno un ulteriore passo avanti. Questo metodo utilizza i dati del passato per utilizzarli al meglio nel futuro.
Che cos’è l’analisi predittiva e come funziona?
Tutti i processi di produzione generano grandi quantità di dati, registrate da sensori, come incongruenze e problemi, usura dei materiali o difficoltà nell’uso delle macchine utensili. I metodi di analisi come l’analisi predittiva utilizzano tali dati per registrare le tendenze, rilevare i punti deboli e applicarli ai dati correnti.
I dati possono quindi essere utilizzati, ad esempio, per fare previsioni su quando e in quale processo potrebbero verificarsi determinati problemi, così da essere evitati.
Si tratta quindi di prevedere gli sviluppi futuri, che sono diventati essenziali in relazione ai processi moderni come i big data. L’analisi predittiva funziona come segue:
- Definizione di un progetto e delle problematiche sorte in passato
- Raccolta di dati per analisi da diverse fonti e loro preparazione ed elaborazione
- Creazione di un’analisi statistica e definizione di ipotesi
- Modellazione predittiva, ovvero la creazione di previsioni per il futuro sulla base dei dati ottenuti, nonché la determinazione della probabilità delle rispettive previsioni
- Utilizzo dei risultati dell’analisi per prendere decisioni importanti in base alle previsioni
Vantaggi dell’analisi predittiva
L’analisi predittiva offre numerosi vantaggi, soprattutto nell’industria, se i dati raccolti in passato vengono utilizzati in modo efficiente. Ecco alcuni esempi:
- Evitare errori di produzione in determinati scenari
- Aumentare l’automazione attraverso l’elaborazione intelligente dei dati, ad esempio attraverso il rilevamento automatico degli errori di produzione e l’implementazione di correzioni appropriate
- Migliore implementazione di prodotti su misura attraverso l’uso di sistemi di produzione automatizzati e intelligenti
- Migliore utilizzo delle risorse, ad esempio durante la pianificazione della gestione del magazzino, del parco veicoli o dell’impiego del personale
- Monitoraggio della produzione in tempo reale attraverso il supporto di database veloci e potenti software di analisi predittiva
Conclusioni
I dati sono ora considerati più importanti che mai. Ciò vale anche per aree come l’Industria 4.0, che implicano un’efficiente raccolta, analisi e utilizzo dei dati per le previsioni. È importante utilizzare le moderne tecnologie per collegare in rete le macchine tra loro, ad esempio attraverso una comunicazione machine-to-machine (M2M) ben funzionante.
Tuttavia, l’uso di moderni sistemi di analisi e di software adeguati è altrettanto importante. Interessante è anche la connessione tra i moderni metodi di analisi come l’analisi predittiva e l’intelligenza artificiale.
L’analisi predittiva consente di utilizzare le capacità di produzione nel modo più efficiente possibile, identificare e pianificare i requisiti di manutenzione delle singole macchine in una fase iniziale e aiuta a prevedere le prestazioni di singole macchine o aree di produzione e utilizzare questi dati per il futuro.
Tutto ciò porta a una migliore affidabilità della pianificazione in produzione, ma solo se queste informazioni vengono raccolte e valutate in modo mirato.
