Raccolta dati di produzione
Il problema dei dati di produzione
I processi di produzione moderni generano una quantità enorme di dati che, se raccolti e utilizzati opportunamente, forniscono informazioni preziose che possono essere d’aiuto alle aziende per prendere decisioni di business più avvedute e portarle verso un significativo vantaggio competitivo. Sfortunatamente raccogliere e acquisire tutti i dati rilevanti a propria disposizione, in modo che questi possano diventare utili, può essere molto impegnativo. I consulenti di Engineering Industries eXcellence sono esperti nelle migliori tecniche di raccolta dei dati e possono aiutare le aziende di produzione ad implementarle nei propri processi e nel proprio ambiente. Disponiamo di un comprovato portfolio di tecnologia e strumenti hardware per aiutare la vostra azienda a risolvere questo difficile problema. Alcune delle numerose tecniche che usiamo per aiutare i nostri clienti con l’acquisizione dei dati di produzione sono:
- Integrazione sensore IoT (Internet of Things)
- Integrazione sistema HMI (Human Machine Interface) di linea
- Integrazione PLC (Programmable Logic Controller)
- Integrazione RTU (Remote Terminal Units)
- Sistemi SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition)
- Integrazione codici a barre RFID (Radio Frequency Identification)
- Integrazione robot e AGV (Automated Guided Vehicle)
- Integrazione CNC e altre macchine (modelli nuovi e preesistenti)
Protocolli per la raccolta dati
Le principali sfide tecniche collegate alla raccolta dei dati di produzione spesso ruotano attorno alla connessione a macchine che non sono state precedentemente connesse ad una rete di produzione o alla comunicazione con queste mediante un protocollo non precedentemente utilizzato dal cliente finale. Molte delle macchine scollegate nelle aree di produzione sono vecchie attrezzature preesistenti che rappresentano un enorme investimento, e queste macchine possono richiedere più tecnologia di un adattatore standard per implementare in modo completo i sistemi moderni di raccolta, analisi e monitoraggio dei dati. Il team di Engineering Industries eXcellence non solo vanta una vasta esperienza nell’integrazione di attrezzature nuove e obsolete di qualsiasi marca e modello ai sistemi di raccolta dei dati di produzione, ma possiede anche la competenza necessaria per creare un livello di comunicazione intermedio tra queste, aspetto cruciale per consentire un processo decisionale più consapevole basato sui dati e promuovere un valore reale per la propria azienda. Ecco un elenco di alcuni dei protocolli del settore da noi supportati:
- OPC (UA o DA)
- MTConnect
- SECS/GEM (per semiconduttori)
- MQTT / AMQP / JMS
- ODB
- REST/SOAP
- IPC CFX (per PCB)
Caratteristiche dei sistemi di raccolta dati
- Visibilità in tempo reale nella produzione
- Dashboard avanzati
- Reportistica dettagliata
- Archivi dati storici dei dispositivi
- Calcolo OEE (Overall Equipment Effectiveness)
- Calcolo KPI (Key Performance Indicators)
- Gestione SPC (Statistical Process Control)
- Configurazione allarmi e notifiche
- Integrazione con automazione e controlli (PLC, bilance, dispositivi I/O, ecc.)
- Integrazione con altri sistemi di produzione (MES, PLM) e a livello di business (ERP)
Vantaggi dei sistemi di raccolta dati
- Riduzione degli scarti
- Migliore produttività
- Processo decisionale più informato
- Tempi di risposta più rapidi ai problemi
- Migliore benchmarking
- Ottimizzazione e miglioramento dei processi
- Riduzione dell’invio di dati imperfetti/errati
- Eliminazione dei registri di controllo cartacei e dell’invio manuale dei dati
Engineering Industries eXcellence si impegna ad instaurare con i propri clienti partnership durature per la Digital Manufacturing. Cerchiamo di lavorare con voi per trovare la giusta combinazione di tecniche di raccolta dati e soluzioni in grado di fornire il massimo vantaggio per la vostra azienda con il minor impatto sui processi esistenti. La nostra esperienza e competenza può aiutare la vostra azienda a soddisfare e superare tutti i vostri obiettivi operativi e di business.