Non importa quanto sia efficiente l’attuale produzione di un’azienda industriale: ci sono buone probabilità che in futuro possa esserlo ancora di più grazie ai Big Data.
Le aziende operanti nel campo dell’ingegneria meccanica che puntano alla Lean Production, applicano il processo di miglioramento continuo e progettano in modo digitale sono già sulla buona strada verso la massima efficienza di produzione. Tuttavia, in molte aziende è probabile che le possibilità offerte dai Big Data rivelino un potenziale ulteriore e inaspettatamente vasto, come dimostra un esempio europeo: la società di consulenza aziendale McKinsey & Company racconta di un’azienda del settore chimico che dagli anni ’60 supera incessantemente gli standard industriali per il rendimento medio grazie al miglioramento continuo dei processi e che con l’introduzione dei Big Data è stata in grado di effettuare ulteriori significative ottimizzazioni. Tra queste una riduzione del 15% dei costi energetici e addirittura del 20% degli sprechi di materie prime. Cifre impressionanti che lasciano immaginare perché i Big Data siano rilevanti anche per l’ingegneria meccanica. Ma cosa sono esattamente i Big Data?
Big Data: definizione e funzionamento
Con l’espressione Big Data si intendono i volumi di dati che non possono essere valutati con i metodi di elaborazione tradizionali, ad esempio perché sono troppo vasti o complessi, perché variano troppo spesso o perché non sono abbastanza strutturati. Ma tale espressione è utilizzata anche per indicare l’analisi e l’utilizzo di tali volumi di dati. Il concetto di Big Data si riferisce quindi sia a un volume di dati che non può essere valutato con metodi convenzionali, sia all’analisi automatizzata di tali dati con metodi tecnologicamente avanzati.
L’espressione Big Data indica sia enormi volumi di dati, sia i metodi tecnologicamente avanzati necessari per analizzare tali volumi
Alla luce di tutto ciò, i considerevoli miglioramenti ottenuti nell’esempio precedente possono essere spiegati in maniera più dettagliata: l’azienda chimica si è servita di una forma di intelligenza artificiale per analizzare i volumi di dati generati durante la produzione e quindi determinare l’influenza di vari fattori sui rendimenti di produzione. Tra i fattori analizzati figurano la pressione, la temperatura e la quantità del refrigerante, nonché il flusso di anidride carbonica. L’azienda ha quindi adattato i parametri di produzione in base ai risultati dell’analisi e questo le ha permesso di ridurre i costi energetici e gli sprechi di materie prime.
Il ruolo dei Big Data nell’ingegneria meccanica
Le analisi basate sui Big Data possono essere utili in tutti i casi in cui durante il processo di creazione del valore si accumulano enormi volumi di dati o intervengono così tante variabili che il loro effetto sull’efficienza non può essere determinato con i metodi convenzionali. Nell’ingegneria meccanica, ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per scoprire i potenziali inutilizzati durante il processo di produzione delle macchine e quindi produrre in modo più efficiente. Ma c’è un risvolto della medaglia: chiunque raccolga ingenti volumi di dati deve garantire che la loro elaborazione e conservazione sia conforme alle norme sulla protezione dei dati, soprattutto se si tratta dei dati dei clienti.
E non bisogna sottovalutare neppure la componente umana, perché, in definitiva, l’integrazione e l’implementazione dei Big Data richiede sia personale qualificato in possesso di competenze specifiche, sia la disponibilità da parte dei collaboratori a svolgere un lavoro fortemente orientato ai dati. Potrebbe non essere sempre facile prendere decisioni basandosi principalmente sui dati piuttosto che sull’intuito e sull’esperienza. Tuttavia, vale la pena che le aziende del settore meccanico raccolgano le sfide rappresentate dai Big Data senza esitazione, perché è molto probabile che chi li padroneggia venga generosamente ricompensato.
Ma in futuro sarà sempre più importante anche garantire che le macchine prodotte siano compatibili con i sistemi di analisi dei dati utilizzati dal cliente. Benché attualmente solo l’8% circa delle aziende tedesche di medie dimensioni si affidi a metodi di analisi Big Data, il 46% circa considera i Big Data particolarmente rilevanti, come dimostra lo studio “Der Rohstoff des 21. Jahrhunderts: Big Data, Smart Data – Lost Data?“ (La materia prima del 21° secolo: big data, smart data – lost data?). Inoltre, un ulteriore 35% delle aziende intervistate ritiene che i Big Data rivestiranno un ruolo importante in futuro. È quindi solo una questione di tempo prima che le strategie di Big Data come i metodi di analisi sofisticati e il Machine Learning si diffondano su larga scala ed entrino di diritto a far parte dell’attività quotidiana delle aziende meccaniche.
L’ingegneria meccanica del futuro si basa sui Big Data
Anche la manutenzione predittiva, che si inserisce nel quadro di Industria 4.0, si fonda sull’utilizzo delle tecnologie Big Data. L’analisi automatica dei dati dei sensori permette, sulla base delle più piccole anomalie, di identificare i componenti e le macchine che devono essere sottoposti a manutenzione e quindi di sostituirli o ripararli prima che si verifichi errore o addirittura un guasto. Soprattutto a lungo termine, l’introduzione dell’analisi dei Big Data può evitare enormi costi e perdite di produzione.
I Big Data permettono alle aziende di guardare al futuro.
Ma le possibili applicazioni dei Big Data nel settore dell’ingegneria meccanica non si limitano alla produzione. Un esempio tratto dell’industria automobilistica dimostra che le aziende possono trarre vantaggio dai Big Data anche nel settore dei ricambi: Le cause di errore che emergono solo durante il funzionamento quotidiano dei veicoli possono essere identificate dalle case automobilistiche mediante opportune analisi dei rapporti di officina e un’adeguata comunicazione con il cliente prima che si manifestino su larga scala e quindi che esercitino un impatto negativo sull’opinione pubblica. Utilizzati correttamente, i Big Data ci permettono di guardare al futuro: una caratteristica che può non essere inestimabile, ma di grandissimo valore.
