Nelle fabbriche moderne i dati non mancano, ma spesso rimangono informazioni grezze, difficili da tradurre in scelte operative.
I manager devono prendere decisioni rapide, ridurre sprechi e prevenire fermi imprevisti, ma senza strumenti di analisi adeguati finiscono per affidarsi all’esperienza, con il rischio di scarsa oggettività.
Un’AI che affianca gli operatori
L’azienda emergente SmartFab risponde a questa sfida con una piattaforma di Industrial Analytics basata su intelligenza artificiale e machine learning.
La sua peculiarità è l’approccio human-in-the-loop. L’AI non sostituisce l’operatore, ma apprende dalle sue decisioni e affina progressivamente i modelli predittivi.
Il sistema monitora in tempo reale processi, attrezzature e qualità, propone scenari alternativi e consente simulazioni what-if per stimare l’impatto di ogni scelta.
Numeri alla mano: produttività +15%, fermi -20%
Gli effetti sono tangibili. Nelle applicazioni in ambito automotive, l’adozione della piattaforma ha portato a un incremento della produttività del 15% e a un aumento dell’OEE del 10%.
Nel comparto della produzione di pneumatici, la riduzione del 20% dei tempi di fermo macchina ha reso più efficiente la manutenzione di impianti complessi e ha ridotto gli scarti. L’integrazione di indicatori classici (OEE, MTTR) con metriche generate dall’AI ha reso le decisioni più rapide e condivise.
Dal dato grezzo a un motore di ottimizzazione operativa
L’impiego di soluzioni come SmartFab mostra come i dati possano trasformarsi in insight azionabili (actionable): strumenti concreti di supporto decisionale e leve di ottimizzazione operativa.
La combinazione fra tecnologia e competenza umana genera un ciclo virtuoso di miglioramento continuo, rafforzando la cultura della fabbrica e rendendo la produzione più resiliente.
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