Come l’ERP Migliora l’Efficienza e Riduce i Costi per i Produttori
Nel panorama manifatturiero di oggi, trovare modi per ridurre i costi senza sacrificare la produttività è essenziale per mantenere un vantaggio competitivo.
Sistema ERP industriale - abas ERP
Un sistema ERP – Competitiva l'impresa industriale
BLOG
Al giorno d’oggi stiamo vivendo un cambiamento accelerato nei processi industriali guidati dagli ultimi progressi nelle tecnologie: le cosiddette “fabbriche intelligenti” stanno rimodellando il futuro del business combinando flessibilità e tecnologia. Tuttavia, per rimanere competitive e fornire in modo affidabile un prodotto di qualità, le aziende devono garantire il corretto funzionamento delle sue attrezzature di produzione. Ecco perché la manutenzione predittiva (PdM) è parte di questo processo e gioca un ruolo importante nell’Industria 4.0, poiché si adatta perfettamente ai principi di anticipazione, efficienza e produttività della fabbrica intelligente.
L’industria 4.0 pone una rivoluzione tra l’automazione dei processi produttivi e l’esplosione dell’era digitale che si estende a tutti i settori. In alcuni di questi, come l’industria automobilistica e dei macchinari, la necessità di aumentare l’efficienza e la produttività sta attirando molta attenzione e una rapida adozione.
Ma in cosa si distingue rispetto alla manutenzione tradizionale?
La manutenzione reattiva, conosciuta anche come “run-to-failure”, consiste nel non programmare alcun compito finché la macchina non si guasta. La manutenzione reattiva è la manutenzione tradizionale, si limita a fungere da “officina di manutenzione”, concepita con l’idea di creare una grande capacità umana che potesse occuparsi di qualsiasi imprevisto all’interno degli impianti industriali. Questa filosofia da “pompiere” è oggi conosciuta come manutenzione reattiva ed è appropriata solo nei processi aziendali in cui non interrompe o riduce la produzione, non causa danni irreversibili alla macchina o riparazioni costose e non influisce sulla qualità del prodotto fabbricato o sulla reputazione dell’azienda.
Al contrario, la manutenzione predittiva lavora da anni con tecniche di misurazione e analisi che utilizzano sensori per anticipare i potenziali guasti delle attrezzature di produzione. Oggi, l’Industrial Internet of Things (IIoT) incorpora l’apprendimento automatico e la tecnologia dei big data per catturare e comunicare costantemente i dati, avvisando rapidamente le aziende delle inefficienze e prevenendo costosi guasti. Specificamente nel settore manifatturiero, l’IIoT ha un grande potenziale in aree come il controllo della qualità, le pratiche sostenibili, la tracciabilità della catena di approvvigionamento e l’efficienza generale di tutta la supply-chain. In pratica, il software di manutenzione predittiva raccoglie dati che vengono trasferiti e analizzati secondo regole e condizioni predefinite. L’analisi automatica si traduce in grandi volumi di dati; ed è qui che entra in gioco un’altra grande tendenza: i Big Data. Più attrezzature ha la fabbrica intelligente, più dati riceverà dal software. La capacità di elaborare grandi volumi di dati in modo efficiente e sicuro non è sempre un compito facile, per questo è essenziale utilizzare un sistema ERP per la gestione delle risorse aziendali, che riceve, analizza ed elabora le informazioni e la diagnostica.
Riassunta in una frase, la sua missione principale è quella di ottimizzare l’affidabilità e la disponibilità delle attrezzature al minimo costo.
In dettaglio questo significa:
L’industria 4.0 è arrivata rapidamente, includendo le innovazioni tecnologiche che costringono le aziende a non mollare mai la presa e ad intraprendere un altro cambiamento significativo per assicurare il loro futuro.
Nel panorama manifatturiero di oggi, trovare modi per ridurre i costi senza sacrificare la produttività è essenziale per mantenere un vantaggio competitivo.
Nel competitivo settore dei macchinari industriali in Italia, i produttori sono costantemente sotto pressione per ottimizzare le operazioni e ridurre i costi, mantenendo al contempo elevati standard di produzione.