Con il crescente sviluppo di ecosistemi digitali all'interno delle imprese, i dati d'impianto e in generale le informazioni sono sempre più digitalizzati. Dalla condivisione wireless all'elaborazione delle fatture tramite i sistemi ERP, fino al salvataggio dei dati in cloud: la tua azienda gestisce molte preziose informazioni che necessitano di protezione.
La gestione dati e la sicurezza informatica sono due dei punti da dirimere nell'adozione di servizi di Industrial Internet of Things (IIoT): in questo articolo approfondiamo le caratteristiche che devono avere i dati per essere dichiarati integri, e quali vantaggi comporta una disponibilità di dati "sul campo".
Indice:
1. Gestione dati: la data integrity
2. Gestione dati: perché è importante
3. Gestione dati per migliorare l'efficienza e la competitività aziendale
4. Gestione dati e qualità: un legame indissolubile
L'attuale orientamento normativo globale richiede che i dati raccolti nel processo produttivo siano completi, coerenti, sicuri, accurati e disponibili per tutto il loro ciclo di vita. Esistono due approcci per valutare la data integrity o integrità dei dati: ALCOA e CCEA.
La sigla ALCOA indica che i dati devono essere:
La sigla CCEA indica che i dati devono essere:
Attraverso l'analisi dei dati è possibile monitorare i propri impianti e garantire elevati standard di qualità e sicurezza. Un primo passo per attuare una strategia per migliorare il processo produttivo è comprendere il ruolo dei dati nel monitoraggio delle performance. Di seguito ne analizziamo l'importanza.
Una delle tecnologie abilitanti dell'Industria 4.0 è l'IIoT: Industrial Internet of Things. I dispositivi diventano "intelligenti": inseriti all'interno del processo produttivo, sono in grado di connettere i vari macchinari e di registrare una grande quantità di dati, che può essere adoperata per estrapolarne dei valori utili ai fini della manutenzione predittiva, dell'ottimizzazione del processo produttivo e della conformità normativa per qualità e sicurezza.
Un esempio? Una delle sfide più grandi che deve affrontare l'industria farmaceutica è quella di fornire farmaci speciali a prezzi accessibili. I processi produttivi devono rimanere flessibili ed efficienti e bisogna ridurre il time-to-market e i costi. In quest'ottica, è importante utilizzare i dati di processo per passare da un approccio unicamente basato sulla qualità a una filosofia di produzione incentrata sulla produttività, l'affidabilità e l'innovazione.
Per un processo decisionale efficace, la disponibilità di dati strategici in tempo reale è essenziale. Dal semplice monitoraggio di serbatoi e silos fino alle misure di temperatura e di portata: utilizzando tecnologie uniformi, è possibile acquisire dati affidabili. La tecnologia digitale migliora l'affidabilità di misura durante le prove in laboratorio e permette di ampliare la capacità produttiva, mantenendo l'uniformità. In questo modo si può aumentare il grado di efficienza e la competitività del proprio business. Per un approfondimento su una soluzione specifica, che gestisce i dati in modo sicuro e affidabile, si veda l'articolo su Netilion: l'ecosistema digitale di Endress+Hauser che porta l'IIoT in impresa.
Una delle applicazioni di Netilion, di Endress+Hauser.
Il controllo qualità è un fattore di primaria importanza all'interno dei processi produttivi, ed è imprescindibile per il rilascio di alcuni prodotti come quelli farmaceutici, e per ottenere la conformità normativa attraverso le certificazioni. L'FDA ha rilevato che, nel settore farmaceutico, la carenza di alcuni medicinali dipende al 37% da problemi inerenti alla qualità. Ad esempio, guasti non rilevati ai sensori possono determinare non conformità e problemi qualitativi: in questo senso il monitoraggio dei dati degli strumenti installati diventa fondamentale per garantire il rispetto degli standard, ed è necessario utilizzare la stessa tecnologia di misura sia in laboratorio che nel processo produttivo per garantire l'integrità dei dati.
In conclusione, la gestione dati per il monitoraggio delle performance è cruciale: l'ottimizzazione dei processi basata sui dati consente di risparmiare tempo e denaro. Generare informazioni utili è fondamentale per prendere le decisioni giuste, allo scopo di garantire qualità e sicurezza durante l’intero processo produttivo.
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