Analisi dei dati, driver della Logistica 4.0: il contributo di Kiwitron
L'analisi dei dati nella logistica ha finalmente ottenuto il ruolo di primissimo piano che già occupava per altri settori. In un momento in cui i campi maggiormente strategici sono Analytics, IoT e Machine Learning.
I dati consentono il monitoraggio dell’intero processo che va dallo stoccaggio al carico dei mezzi, dalla pianificazione dei percorsi al rispetto di luoghi e tempi di consegna, fino alla gestione delle risorse umane coinvolte.
Non è un caso che le imprese oggi inseriscano in agenda investimenti in sistemi di data-driven decision, di digitalizzazione dei processi e di resilienza del sistema logistico.
Kiwitron,azienda del bolognese che progetta e produce sistemi di software, hardware e sensori per flotte industriali, si impegna nella realizzazione di soluzioni ad hoc per i clienti in grado di trasformare i dati in informazioni utili, proprio grazie all’implementazione di Machine Learning, intelligenza artificiale e soluzioni IoT. I sistemi per la logistica di Kiwitron favoriscono la digitalizzazione dei processi nelle logistiche, in linea con il modello di Industria 4.0.
L’analisi dei dati offre un vantaggio competitivo
introdurre alla Logistica 4.0 significa parlare di Big Data, di integrazione fra attività automatiche e manuali, di oggetti interconnessi che raccolgono e trasmettono dati, e del loro utilizzo per prendere decisioni strategiche.
Oggi, il passaggio ad una logistica 4.0 è già compiuto: il prossimo sarà un scenario “5G”, in cui tutte le linee di produzione sono wireless, i macchinari e i veicoli smart sono iper-connessi e si scambiano una crescente mole di dati in tempo reale. È il momento di interrogarsi su come utilizzare gli strumenti della digitalizzazione per ottimizzare i processi aziendali.
Per questo, Kiwitron ha sviluppato Kiwisat, un gestionale in cloud per la flotta dotato di algoritmi avanzati per l’analisi dei dati e che offre una visualizzazione sintetica ed intuitiva di questi ultimi.
La raccolta continua di nuove informazioni sul cloud consente di monitorare i parametri dei mezzi da remoto. I dati raccolti vengono elaborati dal Kiwisat in tempi brevissimi, per una efficace soluzione di eventuali criticità.
Volume, varietà, velocità e facilità di interpretazione dei dati sono aspetti necessari per ripensare la gestione dei processi e dei flussi di lavoro in ottica di efficienza e aumento della produttività.
Per esempio, sul Kiwisat è possibile gestire le aree di lavoro impostando un perimetro di lavoro virtuale al quale assegnare i mezzi o il mezzo operativo in quella zona (geofancing). Da un’analisi degli utilizzi, è possibile poi verificare se le risorse sono state distribuite correttamente.
Interpretazione e analisi dei dati per una gestione proattiva della flotta
L’analisi dei dati - e quindi la possibilità di ottenere informazioni reali sui i processi logistici - permette di incrementare la reattività e la versatilità della flotta e di valutare i tempi di fermo ottimali per la manutenzione.
In questa prospettiva, sul Kiwisat è possibile ottenere un’analisi dettagliata degli utilizzi e del carico di lavoro della flotta. Oltre ai parametri principali - come le ore di lavoro, i Km/h, la temperatura, il carburante e eventuali anomalie o urti verificatosi durante il turno di lavoro - Kiwisat analizza lo stato di carica della batteria e i dati raccolti sul mezzo per programmare gli interventi di manutenzione ed eliminare i fermi improvvisi della macchina.
L'analisi predittiva basata sui Big Data aiuterà perciò a migliorare l'efficienza delle apparecchiature di movimentazione dei materiali. È una soluzione vantaggiosa per tutti, perché elimina i rischi e allo stesso tempo fa risparmiare denaro su operazioni e manutenzione.
Apprendere dai dati della macchina. La manutenzione e il monitoraggio predittivo
Con l'analisi predittiva, il sistema può essere informato dei problemi prima che si verifichino e informare le apparecchiature di produzione che qualcosa sta andando storto. Può anche avvisare un tecnico della manutenzione, comunicandogli che è necessario intraprendere un'azione nel prossimo futuro.
Predire i guasti in anticipo è la soluzione vincente. Grazie all’analisi dei dati della macchina, si può determinare quando le varie parti e componenti sono alla fine del loro ciclo di vita e programmare una sostituzione e/o manutenzione.
Fare assistenza pre-rottura impatta diversamente sulla produzione e, quindi, anche sulla soddisfazione del cliente.
Algoritmi e intelligenza artificiale sono quindi gli strumenti che consentono di ottimizzare le prospettive aziendali, alimentando un vantaggio competitivo significativo.
La dimensione globale del mercato delle attrezzature per la movimentazione dei materiali è stata di 211,76 miliardi di dollari nel 2019 e si prevede che raggiungerà i 320,90 miliardi di dollari entro il 2027.
Tuttavia, per raccogliere i frutti della crescita nella transizione digitale, l'uso dell’analisi dei Big Data è uno degli aspetti più importanti. Infatti, è a partire da qui che si possono prendere decisioni strategiche e allocare le risorse di conseguenza, per una logistica efficiente, sicura e sostenibile.
