Grazie a report, grafici statistici e diagrammi con intervalli temporali e filtri personalizzabili (per caratteristiche, turni, file, ecc.), è possibile sfruttare appieno il 100% delle metriche di prodotto e delle variabili di processo, che altrimenti resterebbero nascoste nei grandi volumi di dati.

I dati storici rappresentano la base per analisi predittive e prescrittive. Le prime informazioni utili si possono ottenere già dai report visuali: grafici e dashboard offrono una panoramica d’insieme, aiutano a identificare tendenze e pattern grazie al rilevamento di comportamenti ricorrenti. Contribuiscono inoltre al controllo qualità, attraverso l’analisi dei tassi di difettosità, delle deviazioni e delle anomalie, migliorando così la coerenza del prodotto e riducendo gli sprechi.

Grazie alla visualizzazione in tempo reale dei dati di prodotto e di processo, è possibile individuare tempestivamente eventuali anomalie, prevenendo sprechi di prodotto imprevisti e fermi di produzione. Questi dati e dashboard possono essere mostrati su grandi schermi, completamente personalizzabili in base alle esigenze del cliente, posizionati in diversi punti della linea produttiva, così da garantire a tutti gli operatori la visione immediata dello stato e dei parametri in tempo reale.

DATAVIEW è inoltre progettato per avvisare l’operatore in caso di eventi specifici o segnalazioni. Al verificarsi di un’anomalia, viene fornita una proposta di azione correttiva, definita in precedenza tramite analisi delle cause radice (root cause analysis): lo strumento “Easy Alert Setup” consente di personalizzare i messaggi (controlli e istruzioni) in base ai valori rilevati per ciascuna caratteristica.

Si consiglia l’integrazione di queste funzionalità anche su dispositivi mobili, come tablet o smartphone, per permettere agli operatori di accedere alle informazioni e ricevere notifiche ovunque si trovino, senza dover dipendere da un terminale fisso.

Per prendere decisioni realmente guidate dai dati, sono necessari strumenti avanzati di analisi come software statistici, modelli di Intelligenza Artificiale e sistemi di elaborazione dati in tempo reale — tutti integrabili in modo efficace in una piattaforma Digital Twin all’interno della licenza DATAMIND.

Un Digital Twin è un modello virtuale dinamico di un processo, che si aggiorna continuamente utilizzando dati in tempo reale provenienti da variabili chiave come misurazioni di prodotto, parametri di processo e configurazioni macchina. Questo consente il controllo in anello chiuso, la simulazione, il monitoraggio e l’ottimizzazione del processo tramite algoritmi, modelli fisico-matematici o tecniche di machine learning.

Prima di implementare il sistema sulla linea produttiva reale, è fondamentale validarlo sviluppando dashboard intuitive per gli operatori, che permettano il monitoraggio in tempo reale degli input e output, dei parametri di processo e degli eventuali allarmi del sistema.

Il Gemello Digitale consente un avanzato riconoscimento dei pattern per individuare inefficienze o difetti, creando la base per correlazioni guidate dai dati. Sfruttando queste informazioni, il sistema può suggerire azioni correttive ottimali e miglioramenti adattivi del processo, notificando gli operatori oppure regolando automaticamente i parametri delle macchine (es. temperature delle diverse zone di riscaldamento di forni e friggitrici, o parametri di altri macchinari di processo e confezionamento). Questo riduce gli interventi manuali e migliora l’efficienza complessiva.

Il Gemello Digitale consente la modellazione predittiva analizzando dati storici e in tempo reale per prevedere i risultati produttivi in base ad impostazioni specifiche e variabili operative. Questo permette di identificare le configurazioni più efficienti per massimizzare la produttività o mantenere la stabilità dell’output.

Sfruttando il Gemello Digitale, è possibile eseguire simulazioni per valutare l’impatto di diversi scenari sulla produzione. Questo strumento strategico consente ai decisori di analizzare le conseguenze potenziali di varie configurazioni e modifiche operative prima di implementarle nell’ambiente produttivo reale, riducendo i rischi e migliorando l’efficienza.

Il Gemello Digitale anticipa le esigenze di manutenzione e previene i guasti prima che si verifichino, grazie all’utilizzo di algoritmi di machine learning per l’analisi dei dati in tempo reale. Rilevando pattern e segnali predittivi di possibili malfunzionamenti, il sistema permette interventi preventivi, riducendo i fermi macchina e prolungando la vita utile delle apparecchiature.