Qualunque tipo di prodotto è il risultato finale di un processo di produzione che inizia dalle materie prime e termina con il prodotto sul mercato. Ma non tutti i prodotti finiscono sul mercato: quelli che non rispondono agli standard di qualità, finiscono come scarti di produzione. Gli strumenti di analisi tradizionali degli errori di produzione si concentrano solo sugli errori della macchina quando sono ormai avvenuti. Identificare il problema non basta: bisogna prevenirlo. A questo serve il software, uno strumento basato su complesse analisi statistiche nato dalla collaborazione tra il team di Moxoff, il Digital Innovation Lab e il Dipartimento Qualità di una grande azienda di produzione di fibra ottica.
Un software Moxoff per il controllo qualità di produzione aziendale
Il sistema di Intelligenza Artificiale, studiato e addestrato dal team di Moxoff insieme a uno dei più importanti player internazionali nel settore della produzione di fibra ottica, nasce dall’esigenza di produrre fibra ottica di qualità, ovvero un prodotto efficiente secondo i vari KPI aziendali, minimizzando gli sprechi e massimizzando le risorse.
Tra i molteplici KPI presi in considerazione e definiti dagli impianti per monitorare il processo produttivo, alcuni sono relativi agli scarti (ad esempio Proof Test Scrap), altri alla fibra “rimasta” (ad esempio Glass Yield) altri ancora al tasso di rottura (PTBR = Proof Test Break Rate), altri ancora alla lunghezza media delle bobine finali.
Il processo produttivo della fibra ottica è complesso e richiede diversi passaggi critici che coinvolgono l’utilizzo di più macchine. La linea di produzione nei diversi impianti, quindi, ha la necessità di eseguire processi uguali per garantire che il prodotto finale abbia identica qualità per ogni impianto e identici costi e scarti di produzione.
Per fare un esempio, uno dei passaggi critici della produzione di fibra è la realizzazione del CORE-ROD, ovvero la fase iniziale che dalla deposizione del silicio porterà alle bobine di fibra ottica. Il team di Moxoff ha messo a confronto lo stesso processo con tecnologia OVD utilizzato dalle Torri di deposizione in due impianti diversi per verificare l’uniformità del processo e la corrispondenza del CORE-ROD ai KPI aziendali. Il processo richiede l’utilizzo di una macchina di deposizione per far rilasciare il silicio da una fiamma su una barra rotante. La macchina di deposizione segue una “ricetta” che corrisponde alla reazione chimica e alle quantità di drogante da depositare sui vari strati, e che caratterizza le proprietà ottiche che avrà la fibra finale. Monitorare la performance produttiva dei macchinari in ogni fase del processo permette di ridurre gli errori che portano a scarti di materiali non conformi agli standard di qualità e performance definiti dai KPI aziendali, non recuperabili né riutilizzabili, e quindi di ridurre i costi di produzione.
L’AI per il processo produttivo e controllo performance di produzione
Attraverso la modalità di machine learning, il software è riuscito a realizzare un modello di analisi delle macchine che, durante il processo di produzione della fibra, avevano un impatto diretto sui KPI.
La piattaforma effettua analisi statistiche che permettono la previsione di bias di sistema, e invia un segnale di anomalia a una dashboard. La mattina successiva, in un documento condiviso da tutti, quindi non soggetto ad interpretabilità, ma visivamente chiaro e intuitivo, il team del controllo e qualità è in grado di diagnosticare in tempi rapidi il problema e altrettanto velocemente trovare soluzioni prima che il prodotto venga compromesso. In questo modo, durante tutta la pipeline, l’efficacia e l’efficienza del processo si mantengono, il prodotto finale risponde sempre ai KPI aziendali, con vantaggi indiretti ma estremamente importanti, in termini di riduzione degli scarti di produzione e degli sprechi di risorse economiche ed energetiche.
La piattaforma AI per la sostenibilità aziendale
Un sistema in grado di adattarsi a ogni tipo di processo produttivo che vuole rispondere in modo innovativo alla domanda di alta qualità e riduzione dei costi dei propri prodotti che sono il risultato di complessi processi effettuati da più macchinari uguali che eseguono le stesse operazioni. Il software permette di verificare il livello di performance per ogni linea di produzione e macchinari, e intervenire sui processi a bassa efficacia al fine di standardizzare la produzione.
Caratteristica del tool è la capacità di gestire una enorme quantità di dati e, il giorno successivo all’analisi, inviare un segnale di avviso ai responsabili del controllo relativo alle anomalie rilevate. In questo modo, gli impianti e i processi di produzione diventano sistemi più efficienti e sostenibili anche sul piano del risparmio dei materiali di scarto industriale e degli sprechi di energia.
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