{"id":2200,"date":"2022-06-07T12:24:48","date_gmt":"2022-06-07T12:24:48","guid":{"rendered":"https:\/\/leyton.majjane.agency\/it\/article\/big-data-e-manufacturing-applicazione-in-ottica-4-0\/"},"modified":"2022-06-07T12:24:48","modified_gmt":"2022-06-07T12:24:48","slug":"big-data-e-manufacturing-applicazione-in-ottica-4-0","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/leyton.com\/it\/insights\/articles\/big-data-e-manufacturing-applicazione-in-ottica-4-0\/","title":{"rendered":"Big data e manufacturing: applicazione in ottica 4.0"},"content":{"rendered":"\n

Una delle tecnologie abilitanti del paradigma 4.0 \u00e8 costituito dai Big Data<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

I Big Data rappresentano un concetto astratto e sono definiti solitamente come \u201cdati massivi\u201d o \u201cdati molto grandi\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Attualmente, anche se la rilevanza dei Big Data \u00e8 stata affermata, esiste ancora una diversit\u00e0 di opinioni sulla loro definizione. In generale, i Big Data si riferiscono ai dataset che non possono essere acquisiti, gestiti ed elaborati dagli strumenti tradizionali IT e dai software\/hardware entro un certo tempo tollerabile. In estrema sintesi i Big Data racchiudono masse di dati non strutturati che richiedono analisi pi\u00f9 complesse elaborate in tempo reale.<\/p>\n\n\n\n

Una delle pi\u00f9 importanti agenzie internazionale di consulenza manageriale ha definito i Big Data come \u201cla prossima frontiera per l\u2019innovazione<\/strong>, la concorrenza e la produttivit\u00e0\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Nel corso dell\u2019ultimo ventennio, di fatto, \u00e8 stato rilevato un aumento incrementale dei dati generati all\u2019interno di tutti i settori. In particolar modo, la quarta rivoluzione industriale dipende necessariamente dall\u2019uso e dall\u2019analisi di queste enormi quantit\u00e0 di dati che vengono messe a disposizione con l\u2019obiettivo di ricavarne valori e risultati.<\/p>\n\n\n\n

I Big Data stanno creando nuove opportunit\u00e0 per la scoperta di informazioni ulteriori e di valori nascosti. Tuttavia, la loro acquisizione, archiviazione, gestione e analisi comporta certamente la risoluzione di nuove sfide nell\u2019ambito del comparto industriale, in considerazione della loro eterogeneit\u00e0, scalabilit\u00e0 e complessit\u00e0 al fine di fornire supporto al miglioramento dei processi decisionali.<\/p>\n\n\n\n

I Big Data rappresentano quindi un\u2019interessante area di ricerca che mostra avere applicabilit\u00e0 in numerosi contesti e in particolar modo nell\u2019ambito produttivo. Utilizzando un\u2019appropriata rete di sensori \u00e8 possibile estrarre dalle macchine di produzione e dall\u2019intero sistema produttivo diversi segnali contenenti informazioni su importanti grandezze fisiche come ad esempio forze, vibrazioni, pressione, temperature, ecc.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

I Big Data di produzione provengono da varie fonti, tra le quali macchine e apparecchiature sensorizzate, RFID, lettori di codici a barre, ecc. che monitorano e raccolgono automaticamente dati operativi e performance.<\/p>\n\n\n\n

In una macchina utensile, ad esempio, sia gli utilizzatori finali che i costruttori inseguono alcune feature quali la scalabilit\u00e0, l\u2019adattabilit\u00e0, la tolleranza ai guasti, la facilit\u00e0 di manutenzione e la protezione del know-how dei processi. Ci\u00f2 nonostante queste caratteristiche non sono sempre presenti negli attuali sistemi CNC, a causa di restrizione dal punto di vista hardware e software. Una potenziale soluzione \u00e8 rappresentata da un sistema di controllo \u201cstaccato\u201d dalla macchina utensile giacente sul cloud. In questo modo si va conferire alla macchina utensile un\u2019elevata flessibilit\u00e0\/scalabilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Le direzioni future e le nuove aree di ricerca dei Big Data per acquisire le caratteristiche chiave del processo vertono verso questi tre grandi gruppi:<\/p>\n\n\n\n

1. Modellazione auto-adattativa<\/h2>\n\n\n\n

La continua crescita di prodotti di alta qualit\u00e0, personalizzati e sostenibili, richiede sistemi di produzione sempre pi\u00f9 auto-adattativi, flessibili ed efficienti. In questo contesto diviene di rilevanza cruciale per il futuro la disponibilit\u00e0 di processi produttivi intelligenti delle macchine e delle loro tecnologie di automazione. <\/p>\n\n\n\n

Tali processi di produzione integreranno propriamente metodologie euristiche basate su intelligenza artificiale (IA) a fianco dei tradizionali metodi formali di modellazione e controllo.<\/p>\n\n\n\n

2. Manutenzione predittiva o just-in-time<\/h2>\n\n\n\n

Al momento la manutenzione preventiva programmata ad intervalli fissi costituisce la pratica pi\u00f9 diffusa e dominante nel settore manifatturiero. Nell\u2019ambito della manutenzione programmata, l\u2019elemento viene rimosso anche se opera e funziona perfettamente.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Nella smart manufacturing<\/strong>, con la condivisione delle informazioni tra apparecchiature dello stesso tipo, si prevede che l\u2019algoritmo di monitoraggio del processo possa essere in grado di prevedere il momento esatto in cui necessita di manutenzione.<\/p>\n\n\n\n

Alla luce di questo approccio viene eseguita una manutenzione solo se strettamente necessaria con ripercussioni positive in termini di riduzione dei costi e della reddittivit\u00e0 aziendale.<\/p>\n\n\n\n

3. Auto-correzione dei guasti del sensore<\/h2>\n\n\n\n

In uno scenario in cui sono presenti un gran numero di sensori IoT all\u2019interno di un sistema, l\u2019autocorrezione del guasto diventa percorribile e fattibile. L\u2019enorme numero di sensori fornisce informazioni ridondanti sul processo e, pertanto, quando un sensore emette letture errate, invece di interrompere il processo, il sensore viene escluso dalla rete e si utilizzano sensori vicini con dati veritieri.<\/p>\n\n\n\n

Consulenza Leyton Italia<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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