Predictive Quality Analytics: un fattore chiave per ottimizzare i risultati dei processi manifatturieri

Il tema della Predictive Quality Analytics, o analisi predittiva della qualità è uno dei più ricorrenti, soprattutto nei board aziendali, anche se molte volte non emerge come un bisogno esplicito. Quando si parla di identificare tecniche per ridurre sprechi, prodotti difettosi e, in generale, di analizzare le problematiche legate alla qualità dei beni e dei processi produttivi, di fatto si sta parlando di Predictive Quality Analytics, cioè della possibilità di utilizzare i dati per identificare a priori eventuali problemi.

Cosa significa Predictive Quality Analytics?

Nella sua definizione accademica, Predictive Quality Analytics identifica il processo di estrazione di informazioni e analisi utili a partire dai dati, utilizzando algoritmi statistici e machine learning per identificare pattern operativi e prevedere tendenze e risultati.

Si tratta una pratica normalmente adottata nell’approccio Data Driven ed è utilizzata per prevedere stop produttivi, colli di bottiglia e inefficienze in genere, con lo scopo finale di limitare le perdite di qualità del prodotto finale dovute a errori e non idealità introdotte dai processi produttivi. Si tratta di un trend emergente nelle applicazioni industriali dell’intelligenza artificiale, già dimostratosi in grado di offrire miglioramenti significativi all’interno dei processi produttivi nel settore manifatturiero.

Per esempio, in un caso di applicazione da 12 linee, è stato possibile ottimizzare i costi per un totale di 250.000 dollari all’anno, semplicemente eliminando il sovraccarico delle linee produttive.

Le aziende spesso dispongono dei dati, ma non sanno come utilizzarli

Il tema del Predictive Quality Management ha molti punti di contatto con la Industrial Internet of Things, e offre i risultati migliori nelle aziende in cui il processo di transizione digitale è già in uno stato avanzato. Tuttavia, è applicabile a ogni livello.

OAvviare un processo finalizzato alla Predictive Quality nel manifacturing può costituire anche un punto di ingresso per la transizione digitale. La gestione dei dati con strumenti di analisi predittiva e di intelligenza artificiale può diventare un driver per attivare la transizione digitale, per esempio evidenziando i set di dati mancanti o incompleti, dei quali è necessaria una raccolta più sistematica e strutturata modelli predittivi ancora migliori e ottimizzare ulteriormente sia i costi produttivi sia la qualità finale dell’output.

I vantaggi e le opportunità della Predictive Quality Analytics

Anche in questo caso, i principali vantaggi di cui un azienda manifatturiera può beneficiare dall’adozione di tecniche di analisi predittiva della qualità sono principalmente di carattere economico.

Prima di tutto, aumentare la qualità del prodotto significa ottenere un numero minore di pezzi difettosi o da scartare, riducendo i costi di risoluzione difetti e gestione di residui, rifiuti o rilavorazione.

Un secondo effetto ottenuto è la maggior soddisfazione per il cliente finale, nel caso di prodotti di consumo, in parallelo ad riduzione dei costi per la gestione di garanzie, campagne di richiamo e sostituzioni, per esempio nel caso di produzione di beni duraturi o macchinari.

Fra i vantaggi legati più strettamente alla filiera produttiva una gestione analitica della qualità del prodotto conduce anche alla possibilità di isolare più rapidamente i difetti, identificando tempestivamente le cause che li generano e agendo su di esse. Inoltre, permette di ridurre lo scarto, anche in tempo reale, adattando rapidamente la lavorazione alle condizioni ambientali e dei macchinari, con un conseguente aumento dei margini di ricavo sulla produzione.