Tecnologie -- Raccolta, Presentazione e Archiviazione dei Dati di Misura e di Processo
Senza misure, sui processi si possono fare solo delle ipotesi. Senza raccolta, archiviazione e presentazione dei risultati delle misurazioni non è possibile migliorare il processo attraverso un'analisi dettagliata.
Ogni esemplare dei pezzi prodotti presenta forme e dimensioni diverse dalle specifiche desiderate. Ciò può essere dovuto al processo di produzione stesso, in cui alcune cause sono prevedibili e altre meno. Per garantire la massima qualità di produzione, tali deviazioni devono essere analizzate e controllate per accertarsi che rimangano all’interno di tolleranze fissate.
La “misurazione” delle caratteristiche di un pezzo rappresenta il modo più ovvio per accertarsi che le deviazioni rimangano sotto controllo. Di conseguenza, l'acquisizione dati diventa una fase cruciale per la valutazione dei risultati del processo di produzione. L'analisi dei dati raccolti aiuta l’organizzazione a valutare l'efficacia del proprio processo e a individuare i punti che necessitano di miglioramenti.
La riduzione dei costi dei sistemi di archiviazione dati e di accessibilità delle infrastrutture di rete ha avuto un impatto globale sui sistemi dati. Le tradizionali difficoltà dovute ai diversi tipi di segnali provenienti da vari sensori e la molteplicità dei protocolli utilizzati dalle unità di elaborazione si sono ormai ridotte. Questo grazie a sensori più “intelligenti” e all’adozione di standard di comunicazione comuni in tutto il mondo. Attualmente, si tende ad associare il più possibile le funzioni di elaborazione ai sensori, rendendoli oggetti in grado di comunicare autonomamente tra loro, in rete. I dati elaborati vengono quindi inviati a sistemi di archiviazione centralizzati, dove possono essere conservati, recuperati e ulteriormente elaborati.
La quantità di dati raccolti è in costante crescita e il loro utilizzo non è più confinato alla semplice valutazione della conformità di un pezzo (ad es. ok o non ok). Grazie al progresso tecnologico, ora possiamo fornire dati che danno impulso all’esecuzione di diversi sistemi di supporto industriali:
- Storici per la tracciabilità dei dati
- Elaborazione statistica nell’analisi di controllo
- Sistemi di pianificazione della produzione
- Manufacturing Execution System per contribuire alle decisioni relative alla fabbricazione
- Sistemi di pianificazione delle risorse aziendali
- Sistemi Data Warehouse
- Sistemi di Data Mining e Machine Learning che hanno la capacità di ottimizzare i processi di produzione e supportare strategie di manutenzione reattiva o predittiva.
L’aumento della quantità di dati richiede una crescita corrispondente dell’infrastruttura di elaborazione. La necessità di archiviare volumi enormi di dati ha favorito strutture di archiviazione innovative, come i database NoSql e i file system distribuiti. Nel contempo, sono emerse nuove tecnologie in grado di aumentare il numero di metodi di lavorazione e algoritmi distribuiti.
A causa di tale cambiamento, occorre adeguare le tecniche di presentazione per comunicare efficacemente all’utente la relazione tra i dati e gli eventi che li hanno generati. Le tecniche di presentazione possono ormai essere considerate una scienza a sé stante. Un esempio è l’uso di metodi statistici descrittivi e di tecniche di presentazione derivate dalla disciplina dell’infografica.