Di staff
Digital Transformation, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data on Cloud, sono questi i temi di cui sentirete parlare per tutto il 2019 e non solo…
ERPSelection ha deciso di far raccontare questa rivoluzione tecnologica dai suoi stessi protagonisti, gli ICT Producers & Vendors, che ogni giorno, come pionieri, si avventurano in territori inesplorati.
Il secondo appuntamento è con Federico Duca, Sales Manager di Asseco Solutions
Federico Duca, si fa una gran parlare di AI: la Tecnologia Assecosol in che direzione sta andando?
L’intelligenza artificiale rappresenta per Asseco Solutions una scelta strategica, al momento è un tema davvero centrale delle nostre attività di ricerca e sviluppo. Pochi mesi fa, infatti, abbiamo acquisito la partecipazione di maggioranza nella innovativa azienda austriaca Salesbeat, specializzata in AI. La loro soluzione “Insights” utilizza l´AI per raccogliere e analizzare le informazioni disponibili pubblicamente su un’azienda, tra cui testi PR o messaggi sui social media. Attraverso l’utilizzo di reti neurali, il contenuto del testo trovato viene interpretato linguisticamente e categorizzato nella sua rilevanza. Il risultato finale fornisce informazioni chiare e in tempo reale agli addetti alle vendite, alleviando un lavoro di routine che richiederebbe molto tempo.
Con riferimento al supporto alle vendite, nei prossimi mesi è già previsto lo sviluppo di vari moduli APplus basati sul know-how di Salesbeat, al fine di potenziare i processi aziendali e realizzare specifici progetti in alcune aziende. Ad esempio, abbiamo già implementato un primo scenario nell’ambito dell’ottimizzazione del magazzino. Le tecnologie di intelligenza artificiale sono state utilizzate per ricalcolare la classificazione degli articoli (memorizzazione o pianificazione degli ordini) attraverso algoritmi di autoapprendimento e, in base a ciò, i livelli minimi di inventario ottimali. Ciò consente una significativa riduzione delle scorte inutili: il valore di inventario è stato ridotto di oltre il 20%. Inoltre, stiamo lavorando su come sfruttare l`AI per rilevare eventuali anomalie nell’ambito della manutenzione predittiva: è infatti possibile identificare dei “pattern” nei dati di produzione che possono indicare problemi imminenti prima che si verifichino. A causa dell’enorme quantità di fattori che possono essere correlati l’uno con l’altro, è impensabile scoprire tali correlazioni con i metodi tradizionali.
Federico Duca parlando di AI non si può non menzionare la Manutenzione predittiva. Voi siete dei leader di questo tema, vero?
In seguito all’onnipresente digitalizzazione abbiamo da tempo iniziato ad occuparci della prima fase della fabbrica intelligente. Ora stiamo riesaminando il processo nel dettaglio per capire come far beneficiare i nostri clienti delle tecnologie connesse in rete. In base a questo abbiamo sviluppato nel 2016 SCS, la nostra soluzione Industria 4.0. SCS offre ai clienti la possibilità di rendere i propri macchinari “smart”, indipendentemente dal loro livello di intelligenza nativa. I macchinari sono poi in grado di raccogliere i dati acquisiti dalla loro attività di produzione, quali notifiche sullo stato, informazioni sulle quantità prodotte o valori dei sensori, e poi di trasmetterli al sistema Cloud collegato. In questo modo creiamo la base per numerosi scenari applicativi, tra cui la manutenzione predittiva. Ad esempio, non appena i valori analizzati indicano il fallimento imminente di un particolare componente, il sistema programma un’interruzione di funzionamento, consentendo al produttore di anticipare un arresto effettivo della macchina e quindi un guasto produttivo. La soluzione aiuta anche nella pianificazione e nell’implementazione dell’appuntamento di manutenzione: ad esempio, stabilisce automaticamente il tecnico in servizio più adatto sulla base delle qualifiche richieste o della posizione corrente e supporta il collaboratore in loco nella documentazione delle tempistiche o del consumo di materiale. In generale il nostro SCS va ben oltre la semplice area di servizio. Tra le altre cose, i dati raccolti dai macchinari, offrono ai nostri clienti l’opportunità di espandere il proprio portafoglio di servizi con servizi di informazione intelligenti. Ad esempio, i costruttori di macchine possono anche dare ai loro utenti finali l’accesso ai dati registrati sulle loro macchine, fornendo così dettagli sulla quantità giornaliera di produzione, sui costi o sull’efficienza, nonché sulle condizioni delle macchine. In questo modo, i produttori possono ampliare la gamma di servizi elativi alle macchine che producono e sviluppare modelli di business digitali completamente nuovi.
Un’intelligenza sempre più vicina alle macchine, ci racconti i vostri progetti in ambito Industry4.0, in particolar modo in ambito MES.
Uno dei nostri primi obiettivi in ambito Industry 4.0, raggiunto con successo nel 2015, consisteva nell’integrazione di un sistema MES ad alte prestazioni con il nostro gestionale APplus. Nello specifico, siamo stati in grado di collegare i dati su produzione e macchinari con le funzionalità di pianificazione e analisi di un sistema ERP, questa connessione sta alla base della fabbrica intelligente. Il modulo MES collega tutte le macchine direttamente ad APplus. Nella cosiddetta “cabina di pilotaggio MES” è possibile visualizzare una chiara rappresentazione grafica di tutti i macchinari collegati, le postazioni di lavoro, i dettagli relativi allo stato corrente delle operazioni in corso o in attesa. Infine, tutti i parametri di controllo della produzione convergono nel “terminale MDE”. Qui vengono registrati, elaborati e automaticamente classificati i dati delle macchine quali quantità, rapporti di stato o malfunzionamenti, le operazioni o le modifiche del personale.
Un esempio pratico innovativo per l’utilizzo di APplus MES nel contesto di uno scenario di fabbrica intelligente è quello di GBneuhaus, specializzato in rivestimenti. Questa società tedesca, di medie dimensioni, raffina i bruciatori per l’illuminazione dei veicoli con speciali rivestimenti, prodotti da un trattamento superficiale multistadio. Grazie all’ottimizzazione della produzione di APplus MES, i pezzi da lavorare sono ora contrassegnati con un codice binario resistente al calore e controllati dal sistema di produzione. Questo collega l’ordine nel sistema ERP e le informazioni associate, quali il flusso di lavoro e i valori predefiniti, con le singole fasi del processo di rivestimento. Prima che il pezzo marcato venga ulteriormente elaborato, viene eseguita un’identificazione automatica utilizzando il codice binario. Di conseguenza, le macchine si adattano in modo flessibile alle esigenze individuali di ogni operazione in termini di temperatura, programmazione o durata. Viene fatto anche un confronto tra i valori attesi e quelli effettivi: se il sistema rileva divergenze, il pezzo viene automaticamente scartato, garantendo così la qualità di produzione desiderata. Nel complesso, GBneuhaus è stato in grado di ridurre significativamente il tasso di errore e la doppia elaborazione. Grazie a queste misure, oltre a ridurre i tempi di allestimento e di attesa, GBneuhaus è stata in grado di aumentare dell´80% il numero di unità prodotte.
