MES e Machine Learning

La corsa verso l’eccellenza produttiva: scopri i superpoteri dei software MES con Machine Learning ed AI

Facciamo un indovinello: se alla gara dei 100 metri tutti gli atleti sulla linea di partenza indossassero normali scarpe da corsa mentre un paio di loro avessero ai piedi innovative scarpe a rimbalzo parabolico, cosa succederebbe?

Ovviamente gli atleti con le scarpe potenziate vincerebbero a mani basse.

Nell’arena delle aziende di produzione, in perenne concorrenza tra loro, sta succedendo la stessa cosa.

In mezzo a tante aziende simili in quanto a processi ed andamenti, alcune iniziano a svettare.

Stiamo parlando delle aziende che, per gestire la produzione, utilizzano software MES evoluti, che integrano tra le loro funzionalità l’impiego di intelligenza artificiale ed algoritmi di Machine Learning.

Ma andiamo per ordine: che cos’è un MES?  È una piattaforma software che si interpone tra il livello di pianificazione aziendale (ERP) ed il livello di controllo di produzione (PLC, SCADA).

Questo strumento permette di tracciare, misurare ed analizzare ogni singola fase e lavorazione dei cicli produttivi, ottimizzando e razionalizzando tempi, risorse e materie prime.

L’adozione di un MES di per sé rappresenta un passo importante per l’azienda, ma la vera innovazione consiste nell’ integrare nel software MES tecnologie informatiche avanzate come il Machine Learning e l’intelligenza artificiale.

Cosa vuol dire?

Il Mes riceve una grande quantità di informazioni che provengono dai macchinari e dai sensori ad essi applicati (che registrano temperatura, quantità, tempi, pressione, peso, umidità, ecc.)

Queste informazioni vengono inviate dalle macchine all’ambiente MES che aggrega i dati in maniera leggibile e restituisce informazioni strategiche sugli andamenti di produzione e sui possibili interventi migliorativi.

Da qui in poi, la lettura del dato e la strategia che ne deriva, vengono effettuate manualmente.

Il machine learning, invece, permette di processare una quantità impressionante di dati e coglierne in tempo reale sia le anomalie che le combinazioni virtuose, permettendo di raggiungere 4 risultati:

1. Mes con machine learning: la ricetta perfetta

Un pezzo o prodotto può essere realizzato utilizzando svariate combinazioni di regolazioni e scelte operative. Per questo ogni passo della produzione viene eseguito seguendo una specifica configurazione, che contiene una serie di istruzioni dettagliate e impostazioni da seguire.

Questo comporta due limiti:

Il primo: i settaggi di produzione vengono messi a punto dagli operatori, e sono quindi il risultato di valutazioni soggettive.

Il secondo: dove viene depositato questo know-how? Le informazioni sono scritte e conservate in un luogo sicuro oppure sono archiviate solo nella memoria degli operatori?

Introducendo in azienda un MES con machine learning, questi limiti vengono superati.

Elaborando in tempo reale enormi quantità di dati provenienti dalle macchine, il Mes con Machine Learning restituisce un settaggio che si avvicina sempre più alla perfezione: software e macchine interagiscono con dispositivi Internet of Things (IoT) individuando modelli, anomalie e lavorazioni eccellenti.

Questo processo di continuo miglioramento delle configurazioni di produzione conduce a costanti miglioramenti nell’efficienza e nella qualità, ed inoltre permette di registrare, salvare e preservare il know-how aziendale.

2. La manutenzione predittiva

Un MES con machine learning può monitorare costantemente le condizioni delle macchine e prevedere eventuali guasti o problemi imminenti.

Questo è possibile grazie alla capacità del software di identificare dei modelli di funzionamento e quindi rinvenire in tempo reale qualsiasi anomalia e deviazione dallo standard, in modo da prevedere possibili fermi o rotture. 

Ciò consente di programmare la manutenzione in anticipo, evitando interruzioni improvvise della produzione, che significa evitare intoppi e ritardi.

3. La pianificazione ottimale

Un MES con Machine learning non si basa unicamente sul flusso di informazioni che riceve dalle macchine in tempo reale ma attinge anche allo storico delle performance del macchinario: questo consente di pianificare la produzione calibrando al meglio tempi, utilizzo di materie prime, temperature, pressione, ecc. per impiegare materie, macchine e persone al massimo delle loro capacità.

4. Il controllo di qualità avanzato

Per le stesse ragioni di cui sopra, un MES evoluto è uno strumento ideale per garantire standard di qualità produttiva costanti ed elevati. Questo avviene grazie al monitoraggio continuo delle performance ed alla immediata evidenza di qualunque anomalia o alterazione del flusso produttivo. 

Ciò consente di intervenire tempestivamente per migliorare la qualità e ridurre il numero di prodotti difettosi e mantenere un registro degli standard qualitativi coerenti con le normative per la certificazione della qualità.

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