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Abbiamo incontrato Marco Santoni, Data Scientist di Brembo

Oggi si parla molto di Industry 4.0, nonostante il processo di digitalizzazione non sia ancora completamente ultimato: in un’azienda come Brembo, quali sono gli strumenti utilizzati in ottica Industry 4.0?

Abbiamo dato priorità a tre aree: Data Asset, Big Data & Analytics, Virtual Reality.

La costruzione di un Data Asset parte dalla connessione delle linee produttive e dalla raccolta dati tramite dispositivi IoT. I dati sono integrati orizzontalmente tra processo, produzione, qualità, ERP. Le informazioni sono quindi rese fruibili agli stabilimenti tramite piattaforme di data visualization, sia per dati in tempo reale che per cruscotti per analisi storiche. Il Data Asset integra le informazioni e costituisce quindi le fondamenta per la costruzione di tutte le soluzioni Industry 4.0.

La seconda area di sviluppo è Big Data & Analytics. L’ingresso di competenze di Data Science e lo sviluppo di architetture Big Data consentono di tradurre i dati in informazioni di valore. Il valore aggiunto sta nell’analizzare grandi moli di dati in modo veloce, rendendo le analisi automatizzabili e quindi fruibili agli stabilimenti. Le attività dei data scientist sono sia analisi ad-hoc, sia lo sviluppo di Data App che diventano parte attiva del processo.

La terza area di sviluppo è la Virtual Reality. Abbiamo sviluppato il gemello digitale delle linee produttive. La rappresentazione digitale in 3D delle linee apre nuove opportunità come il Virtual Training. La formazione degli operatori è arricchita tramite sessioni di training virtuali che consentono di simulare l’interazione con la linea, andando quindi oltre gli strumenti di formazione di natura passiva.

 

Quali sono i risultati di non avere un team di Data Scientist dedicato ma distribuire questa figura all’interno dei differenti ambiti?

Gli strumenti di Data Science sono nuovi per la realtà manifatturiera. Analogamente, la realtà manifatturiera è nuova per i data scientist. Abbiamo quindi distribuito i data scientist in diverse divisioni con due obiettivi. Il primo è di mettere i data scientist a contatto diretto con i processi produttivi. Ne segue che i data scientist fanno propria la conoscenza di dominio indispensabile per dare valore alle nostre analisi.

Il secondo obiettivo è di diffondere nelle divisioni la cultura data-driven e la conoscenza degli strumenti di Data Science. I data scientist lavorano quindi quotidianamente a fianco di ingegneri, responsabili di produzione, ottimizzatori, tecnologi. Ne scaturisce una permeazione di strumenti e idee. Le divisioni fanno quindi propri gli strumenti di Data Science di cui vogliono capire sia il funzionamento che le opportunità.

Il fatto che i data scientist siano un team virtuale ha un prezzo. La fase di start up richiede uno sforzo maggiore perché i meccanismi di collaborazione cross-divisioni vanno raffinati e rodati. I vantaggi sono però già emersi. Come si misurano i benefici? La domanda spontanea di progetti e di sviluppo applicazioni di Data Science è in costante crescita in tutte le divisioni.

Il Dr. Santoni invterverrà nella sessione ROBOTICA & AUTOMAZIONE PROCESSI: i dati della digitalizzazione dei processi per un incremento dei ROI.

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