Trasformazione digitale nella produzione: le migliori tecnologie nel 2022

Da allora i produttori hanno riconosciuto la necessità di investire e implementare tecnologie all'avanguardia per aumentare l'efficienza operativa e proteggere l'azienda.

Come sottoprodotto della pandemia di coronavirus, l'interruzione della catena di approvvigionamento, metodi di consegna innovativi e lavoro a distanza hanno spinto la trasformazione digitale nella produzione.

Ad esempio, l'83% dei CEO "comprende e riconosce l'importanza della spesa nella produzione intelligente", secondo una ricerca di Gartner sulla produzione intelligente e le tendenze di implementazione.

Secondo la valutazione della trasformazione digitale 2021 di IBM, il 67% delle aziende industriali ha già "avanzato le attività digitali a seguito del COVID-19". Il settore degli affari di oggi utilizza la tecnologia digitale per ridurre i costi, semplificare i processi e migliorare la qualità dei prodotti.

Pertanto, quali sono i progressi tecnologici più critici che guidano la rivoluzione della produzione digitale? "Quali sono i principali vantaggi e svantaggi della digitalizzazione di fabbrica?"

È incoraggiante apprendere che molte tecnologie all'avanguardia ritenute necessarie dalle imprese industriali sono state implementate o saranno a breve.

È fondamentale salvaguardare le tue informazioni personali nell'ambiente digitale di oggi

Gli attacchi informatici sono diventati un problema importante per le aziende nella società odierna. I produttori potrebbero essere in grado di superare questo ostacolo utilizzando le tecnologie di intelligenza artificiale (AI).

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Inoltre, fornisce un'ulteriore protezione contro malware sofisticati e attacchi di ingegneria sociale. Gli algoritmi per l'apprendimento automatico (ML) sono una componente fondamentale dell'intelligence sulle minacce alla sicurezza informatica. Queste tecniche possono essere utilizzate per rilevare anomalie di rete e potenziali rischi.

Dati provenienti da dispositivi connessi a Internet of Things (IoT) e Industrial Internet of Things (IIoT)

Nella produzione, la trasformazione digitale comprende sensori abilitati all'IoT per collegare apparecchiature industriali ai sistemi informatici. Di conseguenza, le operazioni della società potrebbero diventare più trasparenti. Inoltre, l'organizzazione può raccogliere e analizzare i dati in qualsiasi fase del processo di produzione tramite sensori e tecnologie di analisi.

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Di conseguenza, le aziende possono sfruttare l'Internet delle cose per raccogliere nuovi dati e fare scelte più informate sulle loro operazioni e catene di approvvigionamento (IIoT). Ad esempio, i dispositivi IIoT consentono la riorganizzazione di processi e risorse industriali. In questo modo sono possibili contratti flessibili e personalizzazione del consumatore.

Progressi nel data mining e nell'apprendimento automatico

Le organizzazioni manifatturiere possono sfruttare le capacità predittive dell'analisi dei dati e dell'apprendimento automatico per esaminare i dati logistici e di mercato. Questa strategia fornisce sia la previsione delle tendenze che la sostituzione tempestiva. Inoltre, i produttori possono utilizzare l'analisi dei dati avanzata per monitorare gli indicatori chiave delle prestazioni e identificare i processi di produzione che potrebbero essere migliorati o standardizzati.

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Inoltre, la gestione delle prestazioni degli asset implica l'utilizzo dell'analisi dei dati basata sull'apprendimento automatico (APM). Le aziende lo utilizzano per rilevare anomalie nei dati sulle prestazioni delle macchine raccolti tramite sensori. L'uso dell'analisi dei dati basata sull'apprendimento automatico per migliorare l'affidabilità delle risorse e la sicurezza dei lavoratori può migliorare l'affidabilità e la durata delle risorse.

Il terzo elemento è il cielo

L'uso di servizi cloud e applicazioni basate su cloud potrebbe aiutare a costruire ulteriormente una "fabbrica intelligente". Per questo motivo, è possibile che l'infrastruttura digitale del settore diventi più adattiva e versatile.

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Le aziende possono automatizzare la tecnologia dell'informazione, le operazioni operative e le attività commerciali importanti aumentando l'adattabilità e la durata delle infrastrutture digitali. Quando i risultati dello studio vengono inviati al cloud, possono essere analizzati istantaneamente e possono essere prese decisioni in risposta ai risultati.

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Robotica e automazione

Le tecniche di produzione automatizzate possono aumentare la produttività della produzione, la qualità del prodotto e la sicurezza operativa. I cobot e i robot abilitati all'intelligenza artificiale sono altri due esempi di robot che possono lavorare insieme alle persone in attività pericolose o che richiedono tempo. Secondo McKinsey, "il 60% delle attività industriali può essere automatizzato".

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D'altra parte, i robot vengono già utilizzati in vari modi nell'ambiente odierno per raccogliere, trasmettere e valutare i dati. Gli eventi e le proiezioni attuali possono influenzare le loro decisioni. Un altro modo in cui i robot potrebbero svilupparsi è attraverso l'apprendimento dai loro errori.

Apprendimento automatico e intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono essere utilizzati per prevedere problemi e trovare soluzioni. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono essere utilizzati anche per migliorare i programmi di manutenzione, rilevare problemi di produzione e valutare la qualità del prodotto. I luoghi di lavoro in cui uomini e macchine lavorano insieme saranno resi possibili da queste due nuove tecnologie.

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Quando si tratta di risolvere problemi complicati, le aziende spesso si rivolgono all'intelligenza artificiale (AI). I lavoratori possono trarre vantaggio dall'apprendimento automatico se li aiuta a prendere decisioni migliori, prevedere i tempi di consegna e vedere le tendenze nel loro comportamento che suggeriscono un problema. L'apprendimento automatico può realizzare tutto questo e molto altro.

Realtà virtuale e aumentata

I produttori utilizzano applicazioni di realtà aumentata e virtuale (AR/VR) per aumentare l'efficienza industriale. La tecnologia AR/VR dotata di un ciclo di feedback in tempo reale potrebbe essere utilizzata per aiutare le persone che svolgono lavori di assemblaggio e manutenzione delle macchine.

Ciò consente di verificare che tutte le attività siano state eseguite in modo accurato e nei tempi previsti. Numerose tecnologie possono essere utilizzate per garantire che tutte le sedi siano state adeguatamente riviste, che tutte le risorse siano localizzate in modo appropriato e che i criteri di qualità siano soddisfatti.

I vantaggi di una rivoluzione industriale basata sul digitale

Una trasformazione digitale di successo richiede alle imprese industriali di effettuare gli investimenti necessari e di impegnarsi negli sforzi necessari. Alla fine, tutti gli sforzi sono valsi la pena. I leader delle aziende industriali, secondo il Digital Transformation Survey di PWC, "sentono che la digitalizzazione offre più potenziale dei rischi" e "pensano che i miglioramenti dell'efficienza siano la ragione principale per investire nella trasformazione digitale". La ricerca è condotta dagli attori.

I vantaggi della digitalizzazione superano di gran lunga i rischi per un'azienda. Molti vantaggi sono maturati per le aziende come risultato dell'implementazione di tecniche di produzione intelligente.

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Secondo una ricerca condotta da Deloitte e MAPI, gli investimenti nella trasformazione digitale hanno aumentato la produttività industriale del 13% e la produzione complessiva del 10%. La produzione industriale dovrebbe triplicare nel decennio successivo.

Risparmio. Di conseguenza, i budget sono stati tagliati. La produzione digitale ha il potenziale per ridurre i costi operativi a causa di una maggiore produttività. L'analisi e l'automazione dei dati possono essere utilizzate per raggiungere questo obiettivo nel processo di produzione. Esistono diversi casi d'uso RPA (robotic process automation) e robot che possono essere utilizzati in questa situazione.

Pensieri finali

Uno stato di perfezione più avanzato. La digitalizzazione sta anche migliorando la qualità dell'arte nel processo di produzione. L'analisi predittiva può aiutare le aziende ad aumentare la qualità dei loro prodotti riducendo il tempo e lo sforzo necessari per generarli. Secondo la ricerca di McKinsey, l'aumento della precisione della macchina ha comportato una riduzione del 10%–20% dei costi associati ai lavori relativi alla qualità.

I produttori devono gestire molte preoccupazioni cruciali se vogliono sopravvivere e crescere nell'era attuale:

Motivare i dipendenti con metodi non convenzionali può essere una possibilità. La felicità e lo sviluppo professionale dei dipendenti, ad esempio, possono essere migliorati in vari modi. È più probabile che i clienti abituali diventino una percentuale maggiore di individui che utilizzano nuovamente i tuoi servizi.

Per aumentare l'intelligenza dei processi, è possibile applicare l'intelligenza artificiale (AI), i robot e altre tecnologie all'avanguardia. La criticità della sicurezza informatica, dell'efficienza operativa e della resilienza della catena di approvvigionamento non può essere sopravvalutata.

Con un'adeguata pianificazione architettonica, puoi facilmente scalare il tuo progetto verso l'alto o verso il basso. Questa strategia può aiutarti a diffondere le tue idee e i risultati dei test in tutta l'organizzazione. Le aziende possono combinare e combinare tecnologie on-premise, cloud ed edge per soddisfare i propri requisiti specifici. I produttori hanno il controllo completo sui loro modelli di implementazione fintanto che vengono utilizzati gli strumenti adeguati.

Di conseguenza, i problemi e le opportunità che dobbiamo affrontare ora sono enormi. Di conseguenza, i dirigenti aziendali devono preparare le loro aziende per un futuro incerto e in rapida evoluzione.