Machine learning e intelligenza artificiale per gestire le macchine e automatizzare le linee di produzione: è la mission di Ricoh, resa possibile grazie a Microsoft. Tramite Azure, infatti, l’azienda ha ottimizzato la gestione del proprio stabilimento, ottenendo dalle macchine insight in tempo reale. L’obiettivo di Ricoh? Raccogliere tutti i dati telemetrici provenienti dalla macchina, come le temperature del materiale e dell’ambiente, ma anche informazioni relative alla produzione dell’articolo lavorato e l’inchiostro caricato sulla stampante di carta da parati. Gli insight restituiti dal sistema di visione confluiranno nuovamente in Azure, generando dati che l’azienda utilizzerà per le regolazioni di processo anche in diretta.
«La stampa è un’attività tutt’altro che in declino – commenta Richard Aston, Digital Operations Engineering Manager di Ricoh – Questa particolare macchina sarà in grado di stampare fino a 70 metri di carta da parati al minuto. Avere la possibilità di monitorare il prodotto e l’inchiostro ed essere in grado di comprendere il loro impatto sulle prestazioni della macchina in tempo reale, direttamente presso la sede del cliente, è un’opportunità decisamente preziosa per noi».
Fabbrica e automazione, un binomio inossidabile
Dopo aver raccolto dall’automazione della macchina i dati relativi alle cartucce di toner, il machine learning di Microsoft Azure consente di prevedere il momento in cui la macchina deve arrestare la fase di riempimento. Il risultato? Nessun traboccamento del toner con un risparmio di 240 mila sterline all’anno. «Nel nostro stabilimento di produzione dei toner – commenta Richard Aston, Digital Operations Engineering Manager di Ricoh – dove raccogliamo già una grande quantità di dati, abbiamo voluto sfruttarli per eseguire un’analisi più predittiva dei nostri processi. Abbiamo progettato uno specifico processo che consente di erogare una determinata quantità di toner in un dato periodo di tempo. Raccogliamo i dati dall’automazione della macchina, utilizzando i Servizi cloud di Azure per immagazzinarli, e successivamente con Azure Machine Learning prevediamo il momento esatto in cui è necessario interrompere il riempimento. Grazie a questa particolare applicazione del machine learning registriamo qualsiasi dato, dalla temperatura ambiente ai tempi di riempimento, dalle pressioni delle pompe alle portate dell’aria, ovvero quanto ci occorre per l’effettivo pompaggio del prodotto».
In questo modo, già a metà del processo di riempimento, Ricoh può stabilire quale sarà il momento previsto per interromperlo: l’informazione viene restituita al Plc presente in macchina, che le segnala di arrestarsi a un determinato punto. In termini pratici, l’azienda guadagna circa 0,4 grammi a flacone. In una prospettiva più ampia e considerando i volumi previsti, il tutto si traduce in un ritorno di circa 240mila sterline in 12 mesi, considerando solo questo stabilimento e soltanto il costo del toner su determinate macchine. I dati provenienti da tutto lo stabilimento, compresi quelli relativi all’automazione delle macchine, alle risorse umane e i dati economici, sono analizzati al fine di ricavare il costo del lavoro, il costo della produzione e le misure da mettere in atto per mantenere lo stabilimento su livelli competitivi.
I benefici dell’Ai: la manutenzione predittiva: +10% di efficienza operativa
La manutenzione predittiva effettuata grazie all’intelligenza artificiale di Microsoft Azure consente di aumentare fino al 10% l’efficienza operativa e dei costi. L’AI è in grado di prevedere il momento di maggiore probabilità di guasto di una macchina, programmando automaticamente le riparazioni per ridurre al minimo i tempi di fermo. «La manutenzione predittiva ha le potenzialità per migliorare l’efficienza generale delle nostre linee, probabilmente nell’ordine del 10% – commenta Richard Aston, Digital Operations Engineering Manager di Ricoh – Nei prossimi tre anni lanceremo una serie di iniziative di manutenzione predittiva supportate dall’AI volte non soltanto a migliorare la nostra efficienza operativa, ma anche a ottenere vantaggi in termini di costi. Riuscire a prevedere quando è probabile che si verifichi un guasto può avere risvolti significativi su eventuali fermi non pianificati, soprattutto considerato che a Telford abbiamo circa 110 robot, robot a 6 assi: dobbiamo essere in grado di anticipare gli eventi futuri. Predire un guasto consentirà di emettere automaticamente un ordine di lavoro in modo che, al primo fermo macchina programmato, un addetto possa sostituire il pezzo in questione».
Telecamere e dati: così Ricoh traccia la produzione
«Una delle sperimentazioni che stiamo conducendo in questo momento, presso la sede di un cliente, riguarda la modalità di tracciamento dell’intero flusso di lavoro a magazzino – sottolinea Richard Aston, Digital Operations Engineering Manager di Ricoh – L’area è allestita come un vero e proprio stabilimento di produzione, quindi abbiamo la possibilità di collaborare con i clienti e mostrare loro come possono allestire le zone di stampa in produzione. L’investimento nella tecnologia basata sulle telecamere ci consente di supportare e tracciare le commesse di stampa del cliente in qualsiasi fase del processo produttivo». La tecnologia Ricoh basata su telecamere trasferisce i dati a Microsoft Azure per tracciare le scorte in tutte le fasi del ciclo produttivo. Questa soluzione già in commercio consente a Ricoh di indicare ai clienti l’allestimento migliore delle zone di stampa durante la produzione. «È una tecnologia Ricoh, ma è realizzata sulle piattaforme Microsoft – prosegue Aston – La tecnologia Microsoft è una fantastica piattaforma mediante la quale realizzare e fornire questo sistema. Stiamo inoltre collaborando con i Servizi Digitali di Ricoh a uno sviluppo per la commercializzazione di questa soluzione. Crediamo, infatti, che anche altri produttori in prima linea come noi potrebbero trarne grande vantaggio».
