Anticipare la programmazione produttiva o eventuali guasti su impianti. Conoscere con largo anticipo quante probabilità di errore possano verificarsi. Individuare due veicoli (o altri prodotti) identici tra migliaia di altri diversi, su linee produttive e turni differenti.
Fantascienza? Tutt’altro; si tratta di soluzioni già presenti in Sevel e che l’azienda ha condiviso con le piccole e medie imprese del territorio, nell’ambito di un evento dedicato. Scenario di questo importante appuntamento è stato il workshop organizzato online venerdì 11 giugno dal titolo “Data Science per il business – L’esperienza Sevel”, al quale hanno partecipato moltissime delle imprese – prevalentemente pmi – della Val di Sangro e di tutto il territorio abruzzese, che hanno potuto toccare con mano esempi pratici di manutenzione predittiva, intelligenza artificiale e IoT, già implementate nella fabbrica di veicoli commerciali più grande d’Europa.
A fare da cornice alla presentazione dei progetti applicativi di business, la tavola rotonda che ha visto confrontarsi Angelo Coppola (Sevel Plant Manager) ed Elisabetta Giangravè (Sevel HR Plant) con Raffaele Trivilino (direttore del Polo Automotive), Paolo Raschiatore (presidente ITS Sistema Meccanica) e Riccardo Di Nisio (fondatore Diskover).
Lo scenario nel quale ci muoviamo – è stato ribadito nel corso della tavola rotonda – è quello che per molti rappresenta il futuro, ma che in realtà è già presente nelle nostre fabbriche. Predictive Maintenance, Prescriptive Maintenance e Machine Learning sono considerate le nuove frontiere dell’industrializzazione, attraverso le quali è possibile massimizzare l’efficienza dei processi, aumentando la produttività e creando un ambiente di lavoro più favorevole all’uomo, riducendo al massimo errori, perdite di tempo e rischi. Come? Attraverso, ad esempio, la Data science, che trasforma i big data in conoscenza utile al contesto di riferimento. Ed è quello che è stato già fatto in Sevel, attraverso progetti dedicati. Quattro di questi, sono stati illustrati alle aziende del territorio sui temi della Produzione Qualità, Manutenzione e Logistica, con le testimonianze di Gianluca Porchia, Ilaria Chiappetta, Roberta Capecelatro e Antonio Farina.
Miglioramento della capacità previsionale impostato/produzione, Anomaly detection, Efficienza produttiva, Human Error Management ed Energy management sono stati alcuni degli argomenti trattati nel corso del workshop, attraverso un confronto partecipato, con domande e instant poll, moderato da Federica Rossetti (Polo Automotive), grazie al quale è stata data ai rappresentanti delle aziende presenti la possibilità di verificare come e quanto la Data Science possa essere applicato anche alle piccole e medie realtà del territorio.
