Macchinari, processi, linee automatizzate e sistemi di controllo generano continuamente informazioni sul funzionamento degli impianti. Attraverso sensori IoT è possibile raccogliere dati relativi allo stato delle macchine e alle condizioni operative, creando una base informativa straordinariamente più dettagliata rispetto alle sole registrazioni contenute nei sistemi gestionali.
Il valore di tali dati aumenta quando vengono utilizzati per anticipare ciò che potrebbe accadere. Integrando Internet of Things e analisi predittiva, un’azienda manifatturiera può individuare i segnali che precedono un guasto e riconoscere eventuali anomalie nel comportamento di un impianto. I modelli possono inoltre stimare l’evoluzione di specifiche variabili produttive.
L’IoT diventa così una fonte dati per i modelli di Predictive Analytics, che trasformano le informazioni provenienti dal processo produttivo in indicazioni utili alla manutenzione e alla gestione della produzione.
Dataskills è la boutique italiana della consulenza sul dato che applica l’analisi predittiva anche al settore produttivo, i cui principali ambiti comprendono – tra gli altri – manutenzione predittiva, controllo qualità e previsione dei consumi energetici.
Come integrare Internet of Things e analisi predittiva
L’Internet of Things industriale, spesso indicato con il termine IIoT (Industrial Internet of Things), permette di raccogliere automaticamente informazioni dagli asset produttivi attraverso dispositivi connessi e sistemi già presenti negli impianti.
Sensori e PLC possono ad esempio registrare temperatura, pressione o vibrazioni. Anche l’assorbimento energetico e altri parametri legati al funzionamento delle macchine possono diventare fonti informative per l’analisi. Questi dati descrivono ciò che sta accadendo sull’impianto.
La Predictive Analytics aggiunge un livello successivo: utilizza lo storico disponibile e i dati più recenti per individuare pattern e stimare la probabilità che si verifichi un determinato evento.
Il principio è lo stesso utilizzato dall’analisi predittiva in altri ambiti aziendali: gli algoritmi di Machine Learning mettono in relazione variabili diverse alla ricerca di schemi ricorrenti difficili da riconoscere attraverso una normale analisi manuale. Nel manifatturiero, ciò significa poter utilizzare il dato raccolto sul campo per anticipare problemi che incidono sulla continuità produttiva.
Dal sensore IoT al modello predittivo: come funziona il processo
Per utilizzare efficacemente i dati IoT è necessario un percorso che colleghi il livello produttivo all’ambiente analitico.
I dati possono provenire direttamente dai sensori o essere acquisiti da PLC, MES e altri sistemi di fabbrica. La loro integrazione in una piattaforma dati permette di collegare le informazioni generate dagli impianti e renderle disponibili per successive elaborazioni analitiche e predittive.
Raccolta e preparazione dei dati
Il primo passaggio consiste nell’individuare quali parametri possano essere utili rispetto al problema che si vuole affrontare.
Se, per ipotesi, l’obiettivo è prevedere un malfunzionamento, occorre comprendere quali dati descrivono meglio il comportamento dell’asset e verificare che lo storico disponibile sia sufficientemente significativo.
La qualità del modello dipende dalla qualità delle informazioni utilizzate per addestrarlo: ciò significa che dati incompleti o registrati con criteri differenti possono compromettere l’affidabilità delle previsioni.
Sviluppo del modello di Machine Learning
Una volta preparata la base informativa, vengono ricercate le relazioni tra le variabili osservate e gli eventi di interesse.
Gli algoritmi possono imparare a riconoscere configurazioni associate a un guasto o identificare deviazioni rispetto al comportamento abituale della macchina.
Dataskills sviluppa i propri progetti di Predictive Analytics secondo la metodologia CRISP-DM, che parte dalla comprensione del problema aziendale e dei dati disponibili per arrivare alla preparazione delle informazioni, alla modellazione, alla valutazione e infine alla messa in produzione della soluzione.
Integrazione delle previsioni nei processi produttivi
Il risultato del modello deve ovviamente diventare accessibile alle persone che gestiscono la produzione.
Una previsione può alimentare una dashboard oppure generare un alert quando viene superata una determinata soglia di rischio. In altri casi, l’informazione può essere integrata con i sistemi utilizzati dal reparto manutenzione o con le piattaforme di pianificazione.
Questo passaggio trasforma il modello matematico in uno strumento operativo.
Manutenzione predittiva: anticipare i guasti dei macchinari
La manutenzione predittiva è una delle applicazioni più rilevanti dell’analisi dei dati IoT nel settore industriale.
Nella manutenzione a guasto, l’intervento avviene quando il problema si è già verificato e può quindi provocare un fermo produttivo. La manutenzione programmata riduce parte di questo rischio, ma stabilisce generalmente gli interventi sulla base di intervalli prestabiliti.
L’analisi predittiva utilizza invece i dati relativi alle condizioni effettive dell’asset. Ecco un esempio pratico: un cambiamento progressivo nelle vibrazioni di un componente può offrire un segnale utile da mettere in relazione con altri parametri registrati nel tempo. Il modello valuta questi segnali e attribuisce una probabilità al verificarsi di un malfunzionamento.
Il personale di manutenzione dispone così di un’indicazione aggiuntiva per decidere quando intervenire, organizzando il lavoro prima che il problema provochi un arresto della linea. Questo approccio può altresì aiutare a concentrare le attività sugli asset che mostrano effettivi segnali di deterioramento.
Anomaly detection per riconoscere comportamenti anomali
Un secondo ambito particolarmente utile è l’anomaly detection.
In un processo produttivo, alcune inefficienze emergono attraverso variazioni pressoché impercettibili rispetto al comportamento abituale delle macchine. Un singolo parametro può rimanere apparentemente entro limiti accettabili – mentre la combinazione di più variabili segnala una condizione anomala.
Gli algoritmi di anomaly detection analizzano proprio queste deviazioni. La stessa logica può essere applicata ai dati industriali per individuare comportamenti che meritano attenzione prima che producano conseguenze più rilevanti.
L’anomalia rappresenta naturalmente un segnale da interpretare. La conoscenza del processo resta fondamentale per comprenderne la causa e stabilire l’intervento più appropriato.
Analisi predittiva e controllo qualità
I dati raccolti durante la produzione possono essere utilizzati per anticipare possibili problemi qualitativi.
Un difetto può infatti dipendere dalla combinazione di condizioni operative presenti durante una determinata fase del processo. Analizzando lo storico, un modello può individuare le configurazioni più frequentemente associate a scarti o prodotti fuori specifica.
Ciò consente di sviluppare forme di controllo qualità predittivo.
Il modello può stimare il rischio di difettosità mentre il processo è ancora in corso, offrendo agli operatori la possibilità di verificare il settaggio della macchina o le condizioni operative prima del completamento del lotto.
Dataskills include il controllo qualità tra le applicazioni della Predictive Analytics nel settore produttivo e dispone inoltre di Defector, soluzione dedicata proprio all’identificazione dei difetti di produzione.
Ottimizzare produzione e consumi attraverso i dati
La Predictive Analytics è utilizzabile anche quando l’obiettivo riguarda direttamente l’efficienza del processo.
Una linea produttiva può lavorare in condizioni differenti in funzione del carico e delle caratteristiche del prodotto. Quando queste informazioni vengono registrate nel tempo, è possibile analizzare quali configurazioni sono associate alle migliori performance.
Ottimizzazione dei parametri di processo
I modelli possono mettere in relazione parametri operativi e risultati ottenuti, aiutando l’azienda a comprendere le condizioni che più incidono sulle prestazioni. L’analisi assume particolare valore quando il numero delle variabili rende difficile individuare manualmente le relazioni presenti nei dati.
Il modello può così supportare tecnici e responsabili di produzione nella valutazione dei setpoint e nell’individuazione delle condizioni che precedono un calo di efficienza.
Previsione dei consumi energetici
I dati IoT consentono infine di misurare con maggiore granularità l’assorbimento delle macchine.
Integrando queste informazioni con volumi produttivi e altre variabili operative, l’analisi predittiva può stimare l’andamento futuro dei consumi e aiutare a riconoscere situazioni in cui l’energia utilizzata risulta anomala rispetto alla produzione ottenuta.
Quali KPI utilizzare per valutare un progetto IoT e Predictive Analytics
L’efficacia di un progetto va necessariamente misurata rispetto al problema per cui esso è stato sviluppato.
- Nel caso della manutenzione predittiva, un indicatore significativo può essere la variazione dei fermi non pianificati o il tempo medio di indisponibilità degli asset.
- Per un progetto orientato al controllo qualità, la misurazione può concentrarsi sul tasso di scarto e sulla capacità del modello di individuare correttamente le condizioni che anticipano un difetto.
- Quando l’obiettivo riguarda l’efficienza produttiva, possono essere valutati indicatori già utilizzati dall’azienda, come l’OEE – Overall Equipment Effectiveness, insieme ai consumi associati ai volumi prodotti.
La scelta dei KPI dovrebbe avvenire prima della messa in produzione del modello, così da disporre di una situazione iniziale con cui confrontare i risultati.
Come avviare un progetto di analisi predittiva nel manifatturiero
Sebbene la presenza di sensori IoT costituisca una buona base di partenza, il primo passaggio resta l’analisi del problema aziendale, necessario a comprendere quali inefficienze generano il maggiore impatto e verificare se esistono dati adeguati ad affrontarle attraverso un modello predittivo.
Un progetto può iniziare da un asset o da una linea produttiva particolarmente critica. Su questo perimetro vengono analizzati i dati disponibili e sviluppato il modello, verificandone successivamente le performance sul processo reale.
Nell’approccio Dataskills, i modelli di Predictive Analytics vengono costruiti a partire dalla comprensione del business e della base dati, per poi essere valutati prima della distribuzione. Una volta dimostrata l’efficacia sul caso iniziale, la soluzione può essere estesa progressivamente ad altri asset o processi.
Dataskills per IoT e Predictive Analytics nei processi produttivi
Dataskills sviluppa soluzioni di Predictive Analytics basate sul Machine Learning e integrate nei processi aziendali.
Nel settore manifatturiero, i dati provenienti da macchine e sensori IoT possono essere collegati alle informazioni presenti nei sistemi MES, negli ERP o nelle piattaforme dati già utilizzate dall’organizzazione.
Il percorso parte dalla comprensione dell’esigenza produttiva e prosegue con l’analisi dei dati disponibili. La metodologia CRISP-DM guida quindi la preparazione della base informativa, lo sviluppo del modello e la successiva valutazione.
Soluzioni come Anomaly Detection permettono inoltre di applicare algoritmi dedicati all’individuazione di anomalie e pattern ricorrenti, trasformando i dati generati dagli impianti in informazioni utilizzabili per il controllo operativo.
Il Manufacturing Framework di Dataskills
Le soluzioni Dataskills di Predictive Analytics per il comparto manifatturiero rientrano nel Manufacturing Framework, una piattaforma integrata progettata per accompagnare le imprese nella transizione verso l’Industria 4.0 e 5.0. Il framework combina intelligenza artificiale predittiva, IoT analytics e pipeline di AI data engineering, sfruttando anche l’AI generativa per trasformare il modo in cui viene gestita la produzione.
Il framework poggia su quattro fondamenta:
- Data Quality, che garantisce l’affidabilità dei dati provenienti da macchinari e sensori.
- Data Lakehouse, piattaforma scalabile per gestire il volume crescente di dati strutturati e non strutturati.
- Data Governance, per controllo e compliance.
- ESG Governance, a supporto della sostenibilità e della reportistica ambientale.
Sul piano operativo, il framework include componenti dedicate alla produzione intelligente: manutenzione predittiva, AI quality check, computer vision per il controllo qualità e anomaly detection. A queste si aggiunge l’IoT analytics, che monitora i sensori e analizza in tempo reale i dati di produzione per identificare pattern anomali.
L’adozione del framework si caratterizza per un approccio agile e modulare: si parte da una maturity check iniziale per poi procedere con un’implementazione graduale in base alle esigenze e al budget aziendale. L’obiettivo finale è inserire la capacità predittiva nel processo in cui può generare valore: anticipare un problema, supportare una decisione di manutenzione o individuare processi che richiedono un intervento.
Richiedi oggi stesso una consulenza con gli esperti di Dataskills per integrare sistemi di predictive analysis nei tuoi processi produttivi.
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