A luglio KEB Automation lancia NOA: il social network dell’automazione

KEB NOA (Network Of Automation) è un “social network” dell’automazione attraverso il quale persone e macchine sono in grado di scambiarsi informazioni. Lo scopo è migliorare e rendere più agili ed efficienti i processi aziendali legati, ad esempio, a produzione, manutenzione, controllo qualità, efficienza energetica. Si tratta di un sistema innovativo basato su una piattaforma che integra diversi componenti open source. Mette infatti a disposizione degli utilizzatori (OEM, utilizzatori finali, società di servizi) strumenti SW avanzati per la raccolta, l’elaborazione e la ridistribuzione multicanale dei risultati delle elaborazioni dei dati raccolti dalle macchine. Con NOA, KEB vuole consolidare il suo impegno nel supportare la digitalizzazione e lo sviluppo di nuovi modelli di business basati sull’analisi dei dati prodotti dai sistemi di controllo di macchine ed impianti.

Contesto

Sebbene siamo ancora piuttosto lontani dalla fabbrica completamente digitale, abbiamo comunque capito l’importanza del dato e della necessità di raccoglierlo. La vera sfida è, e sarà, quella di far lavorare i dati raccolti e generare servizi a valore aggiunto lungo tutta la catena del valore. Questo impatta sia sui costruttori di macchine, che possono estendere il loro portafoglio prodotti attraverso nuovi modelli di business, sia sugli utilizzatori che hanno la possibilità di ottimizzare processi e approcciare diversi paradigmi produttivi. La crescente complessità dei sistemi produttivi impone anche una differente disponibilità e fruibilità della conoscenza che deve diventare automatica. Pensiamo per esempio all’impatto dell’Intelligenza Artificiale nella manutenzione. Quindi è necessario orchestrare l’intero ecosistema digitale attraverso piattaforme inclusive in grado di connettere dati, processi e persone con il principale obiettivo di generare valore.

Applicazione

Un caso d’uso è quello relativo alla manutenzione predittiva di impianti industriali, dove i guasti non possono essere identificati esclusivamente da un’analisi basata sull’AI (Intelligenza Artificiale) delle singole macchine. E’ necessario che l’AI supporti l’analisi incrociata dei dati delle diverse macchine: l’esecuzione di tali analisi richiede competenze nella sua applicazione che non sempre sono presenti in azienda. Il gap può essere, per esempio, colmato attraverso una piattaforma di servizi cross-plant, cross-company. La piattaforma permette infatti lo scambio di conoscenze tra i tecnici, combinando l’utilizzo dei documenti di servizio e i dati dei sensori. L’obiettivo è quello di rendere la conoscenza disponibile automaticamente come “service intelligence”, consentendo in maniera più rapida la digitalizzazione dei processi. Ciò permette di acquisire le competenze non ancora presenti in azienda come servizio.

Tecnologie abilitanti

La piattaforma si basa sui dati raccolti sul campo attraverso la sensoristica di macchina: esistente se in green field o aggiuntiva se in brown field, attraverso protocolli aperti. Il passaggio dai dati all’informazione e alla conoscenza avviene attraverso algoritmi di macchine learning che hanno al centro gli operatori, altro elemento abilitante fondamentale. La piattaforma si basa su mix di tecnologie edge e cloud, così da allocare in maniera corretta le risorse di elaborazione.

Obiettivi e vantaggi

La piattaforma ha l’obiettivo di lavorare sul processo, rendendolo trasparente e consentendone l’efficientamento attraverso la conoscenza generata dai dati raccolti. Il concetto si applica a qualsiasi scenario produttivo, sia abilitando nuovi modelli di business per i costruttori di macchina, sia nuovi paradigmi produttivi ed organizzativi per gli utilizzatori. La piattaforma mantiene al centro del processo le persone che sfruttano l’evoluzione tecnologica per il continuo miglioramento del processo, anche in ottica lean. Ulteriore vantaggio è la scalabilità in termini di complessità gestita e gestibile: dal semplice documento prescrittivo ad azioni guidate da algoritmi predittivi. Il miglioramento del processo cresce parallelamente all’evoluzione delle competenze in azienda. Allo stesso modo, i servizi offerti dai costruttori di impianto possono essere modulati sul grado di maturità del cliente in maniera evolutiva. La scalabilità, il ruolo attivo dell’operatore al centro della digitalizzazione e del miglioramento del processo, il supporto alla realizzazione di nuovi modelli di business, rendono questo approccio perfettamente in linea con l’evoluzione dell’automazione di fabbrica.

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