Comunicato stampa

Cinque categorie di dati da monitorare subito sulle linee di produzione

Trasformazione digitale, smart factory e decisioni data-driven, sono tutti concetti che possono sembrare astratti. In realtà, per chi opera nel settore produttivo e vuole restare competitivo, sono un focus cruciale.

Oggi, infatti, coloro che lavorano nella manifattura devono essere in grado di tenere sotto controllo pochi dati chiave, quelli che incidono davvero su uptime, costi e margini.

 In questo senso, Stefan Jensen, CEO di OptiPeople – realtà che lavora a stretto contatto con i dati di produzione – sintetizza l’approccio data-driven in cinque categorie essenziali: 

1. Energia: molto di più della semplice bolletta

Si parte dall’energia non perché sia un tema “di tendenza”, ma perché incide in modo diretto sui costi operativi e sugli obiettivi ESG. Limitarsi a leggere la bolletta mensile o a osservare un unico contatore generale può restituire una visione d’insieme, ma raramente consente di individuare dove si concentrano davvero consumi e sprechi a livello di linea o di singola macchina.

"L'energia è tante cose", ha spiegato Stefan Jensen. "Per la maggior parte delle persone significa kilowattora o emissioni di CO₂. Ma può anche essere temperatura, umidità, pressione, portata. Tutti questi sono dati che ti aiutano a capire se la produzione sta funzionando come dovrebbe".

Per monitorare nel dettaglio la distribuzione dei consumi, basta installare dei sotto-contatori su una linea specifica, in una zona o persino su una singola macchina. E anche se può sembrare banale, questi strumenti permettono di individuare i macchinari ad alto consumo energetico, rilevare i consumi a vuoto e, alla fine, impostare KPI concreti.

Oltre all'energia elettrica, negli ambienti produttivi è importante monitorare anche metriche correlate come il flusso d'aria, i sistemi di raffreddamento e persino l'uso dell'aria compressa. In questi casi, i migliori alleati sono i sensori di flusso, i sensori termici e i trasmettitori di pressione, un'assicurazione a basso costo contro gli sprechi e una base solida per i report sulle emissioni di carbonio.

2. Efficienza: capire se si sta performando

Molti responsabili di produzione hanno la percezione è che la linea stia funzionando bene, finché non guardano i numeri: uptime reale, tempi ciclo, output previsto vs. output effettivo. Ed è qui che emergono gli scostamenti.

Come osserva Stefan Jensen, un buon punto di partenza è verificare per quanto tempo le macchine lavorano davvero, per poi analizzare cause e frequenza dei fermi e capire se l’output atteso viene raggiunto.

Dal punto di vista operativo, bastano spesso pochi elementi: sensori contapezzi (ad esempio quelli fotoelettrici) per rilevare cicli e volumi, e sensori compatibili con IO-Link  per monitorare gli stati in tempo reale. Con questi strumenti si può tenere automaticamente traccia di uptime, velocità di ciclo e transizioni
e ottenere


i dati necessari per iniziare a costruire una produzione davvero redditizia. Un ulteriore livello di accuratezza arriva dal monitoraggio dei fattori ambientali — come temperatura e umidità — che possono influenzare in modo continuo le prestazioni.

Qualità: quella vendibile e quella certificabileuptimei dati necessari per iniziare a costruire una produzione davvero redditizia.

La qualità è una delle aree più importanti, non solo perché fa la differenza tra un pezzo che viene spedito e uno scartato, ma è anche ciò che distingue un audit senza intoppi da un incubo normativo.

"Mi piace dividere la qualità in due categorie", ha spiegato Stefan Jensen. "C'è la qualità del prodotto (se il pezzo ha l'aspetto e le prestazioni giuste) e c'è la qualità di processo o di conformità, in cui dobbiamo chiederci se stiamo rispettando i parametri che abbiamo dichiarato?"

Sul fronte del prodotto, sensori di visione e smart camera consentono rilevare difetti superficiali, differenze di colore, componenti disallineati o mancanti. I sistemi di visione serie FH di OMRON, ad esempio, possono controllare le caratteristiche dei pezzi ad alta velocità, direttamente in linea, senza rallentare il processo.

Inoltre, se si abbinano sensori di spostamento per misurazioni di precisione e a sensori di colore per verificare etichette o confezioni, si ottiene un vero e proprio gate di controllo qualità, senza dover contare su un operatore con una checklist in mano.

Lato qualità di processo e conformità, invece, bisogna spesso confrontarsi con standard, tolleranze e audit come ISO 9001 e FSSC 22000.

Anche qui, la scelta intelligente sono i processi automatizzati e i sensori, come ha spiegato Jensen.

4. Manutenzione: prevedere per evitare interruzioni

Spesso la manutenzione segue ancora una logica “a calendario”: controlli ogni X settimane, come da manuale. È un’impostazione utile, ma non sempre sufficiente a prevenire fermi improvvisi.

Come sottolinea Stefan Jensen, oggi sta prendendo piede un approccio basato sui dati che non tiene in considrazione solo tempo, ma anche le ore effettive di funzionamento, le vibrazioni, gli assorbimenti e le temperature.

È qui che entrano in gioco sensori di vibrazione, monitor di corrente e sensori di temperatura a infrarossi che permettono di intercettare segnali deboli — ad esempio un aumento anomalo dell’assorbimento o vibrazioni fuori norma — e intervenire prima che il guasto blocchi la linea.

L'obiettivo non è quello di ridurre la manutenzione, ma di eseguirla in modo più intelligente, così da mantenere la produzione fluida e continua.

5. Costi: non solo budget

È sui costi che la visione d’insieme diventa davvero operativa. Senza dati di produzione, il costo per pezzo (o per ordine, linea, turno) resta spesso una stima, con il rischio di erodere margini senza accorgersene.

"Con i dati, oggi puoi calcolare il costo reale per pezzo o per ordine", ha spiegato Stefan Jensen. "Quanto tempo ci abbiamo messo davvero? Quanta energia abbiamo consumato? Quante persone sono state coinvolte? Tutto fa la differenza".

Il punto di partenza può essere semplice: tracciare inizio/fine ordine (con eventi di scansione o sensori), collegare i consumi dai sotto-contatori e valorizzare tempi e scarti. A quel punto i costi non sono più ipotesi, ma numeri misurabili. E soprattutto diventano una leva decisionale perché aiutano a capire quali commesse a basso margine assorbono capacità e quali asset risultano più costosi del previsto per unità prodotta.

Gli strumenti sono pronti quando lo è anche l’azienda

Ovviamente, non è necessario trasformarsi in data scientist dall’oggi al domani, ma se non vengono monitorate con continuità energia, efficienza, qualità, manutenzione e costi, si rischia di lavorare in modalità reattiva. Le tecnologie esistono, la sensoristica è accessibile e l’integrazione, rispetto al passato, è più rapida. E come ha dichiarato Stefan Jensen: "Gli strumenti ci sono. La mentalità sta cambiando. Ora si tratta solo di agire".