Supply chain 4.0 significa ribaltare tutte le strategie aziendali, incentrate su una gestione storico/statistica delle informazioni, per imparare a gestire meglio i dati a disposizione di tutti gli attori della filiera, mettendoli a fattor comune. Il progresso digitale, infatti, sta offrendo un’occasione unica per finalizzare al meglio il business. La generazione di di informazioni associata alla cordata di tecnologie che rientrano sotto il cappello dell’Industria 4.0 stanno diventando il mantra dell’efficienza, della velocità e della flessibilità per qualsiasi organizzazione.
Indice degli argomenti
Le criticità delle filiere pre 4.0
Per motivi diversi, ad esempio, nell’era pre 4.0 prevedere in modo preciso e attendibile la resa della produzione era impensabile. La domanda, infatti, veniva elaborata sulla base di dati storici e meccanismi previsionali statistici. Guardando ai livelli di automazione e informatizzazione delle filiere, si assisteva a una coesistenza diversificata di sistemi e modelli organizzativi. Integrazione e sincronizzazione sembravano un’orizzonte impossibile. Come spiegano gli esperti di Exprivia|Italtel, in un documento intitolato “Come fare Industria 4.0 con data management e data enrichment“, oggi il livello tecnologico e culturale delle organizzazioni ha cambiato il ritmo della gestione attraverso la forza dei dati.
Supply chain 4.0: che cosa è (al di là degli slogan)
Le tecnologie digitali oggi hanno traghettato le aziende in una nuova era in cui l’integrazione, la condivisione e la collaborazione sono diventate realtà. Aprendo nuove prospettive di business, arrivando a mettere in relazione le marche e i clienti. La supply chain 4.0 è incentrata sul dato, sulla sua elaborazione, sulla decodifica di informazioni di valore e sull’impiego dell’Intelligenza Artificiale. La sfida? Sfruttare la connected economy, per adeguare i processi di fornitura in funzione dei dati raccolti in tempo reale da svariate fonti, tra cui lo shopfloor, i sistemi gestionali, i sensori IIoT, i clienti e via dicendo.
Value chain collaborative e predittive
Supply chain 4.0, infatti, significa passare da una produzione di massa a una mass personalization che riflette le nuove dinamiche di mercato e un fortissimo avvicinamento tra il produttore e il consumatore, che a differenza di un tempo vuole incidere maggiormente sulle scelte dell’azienda. L’uso di tecnologie integrate ed evolute, traghetta le aziende nell’era di uno smart manufacturing che si declina su tre asset strategici:
Smart production:
per quanto concerne l’iter produttivo, i dati svolgono un ruolo centrale fin dalla fase di pianificazione, che infatti può essere ottimizzata mediante un approccio olistico che tenga conto della disponibilità dei materiali, della capacità produttiva degli impianti, dello stato dei macchinari, ma anche degli ordini già effettuati, dai dati di vendita e quelli, come anticipato, che provengono dalla supply chain.
Smart control:
sempre i dati sono poi alla base dell’ottimizzazione ma soprattutto del monitoraggio costante, in tempo reale e con svariati parametri, di tutti i fattori che influenzano il processo produttivo nel suo insieme: dall’acquisizione e, soprattutto, dall’interpretazione di questi dati è possibile sviluppare quell’approccio predittivo che è fondamentale per ottimizzare la produzione e, contestualmente, per evitare svariati tipi di problemi. È qui che è nato il concetto di manutenzione predittiva, che consiste nel pianificare ed effettuare attività di manutenzione sui macchinari sulla base di dati anomali provenienti dallo shopfloor prima che il guasto si verifichi. Lo stesso approccio data-driven può decodificare svariate altre informazioni utili, come un consumo anomalo di un certo componente, il rapido consumo delle scorte, un processo non ottimizzato e molto altro ancora.
Smart quality:
Infine, elemento centrale di smart manufacturing è l’approccio data-driven al controllo qualità, che si avvale di sensori, RFID e applicazioni di machine vision in grado non solo di rilevare difetti microscopici ed evitare all’azienda il successivo processo di manutenzione, ma anche di risalire, in modo rapido ed efficiente, alla causa del problema.
Articolo originariamente pubblicato il 30 Ott 2019
