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Cloud e analytics, gli ingredienti principali del progetto Oracle Bitron

Poter garantire standard di produzione elevati e orientare la propria impostazione industriale a una strategia data driven, sono i principali obiettivi per cui è nato il progetto “Data Driven Manufacturing Quality – Bitron” partecipante ai Digital360 Awards 2019 dove è risultato finalista per la categoria tecnologica Big Data Analytics.

Bitron è una multinazionale italiana attiva nell’ambito della ricerca, sviluppo e fabbricazione di prodotti e sistemi meccatronici per numerosi settori. L’azienda per svolgere con sempre maggiore efficacia il suo operato necessitava di raccogliere, gestire e analizzare dati provenienti da impianti di produzione diversi, con base dati sconnesse tra loro, garantendo un monitoraggio in real time della linea di produzione e quindi, grazie ad algoritmi di machine learning, ridurre la difettosità della linea di produzione.

In sintesi, grazie a modelli di Oracle Analytics Cloud, l’analisi delle varie base dati è ora possibile in maniera più efficace e veloce e, sempre grazie ad Analytics Cloud, Bitron ha potuto standardizzare gli indicatori, migliorare i KPI e dare accesso libero alle informazioni agli utenti di business e operativi con strumenti di visualizzazione semplici e immediati. Per la parte di miglioramento della qualità dei prodotti con approccio data driven saranno invece usati Oracle Data Integrator, Big Data Cloud, Oracle Autonomus Data warehouse, Event Hub, Oracle Stream Analytics.

Federico Perrero Global Quality & Business Processes Director BITRON ai Digital360 Awards 2019

Federico Perrero, Global Quality & Business Processes Director BITRON, ritira la targa

Le fasi del progetto e i vantaggi ottenuti

Bitron Electronic Division, la business unit che progetta e produce schede elettroniche e sistemi complessi, ha affidato a Oracle l’ottimizzazione del progetto “Zero Defect Line” che si occupa di gestire e analizzare i dati provenienti dagli impianti e garantire un monitoraggio in real time della linea di produzione.

Nella prima fase del progetto, l’obiettivo era quello di ottenere uno strumento di analisi della qualità attraverso l’uso di un moderno tool front-end di Analytics che consentisse il controllo dell’intero ciclo produttivo e suggerisse eventuali azioni correttive. Questa prima parte è stata realizzata in 2 mesi.

La seconda fase, attualmente in sviluppo, prevede l’applicazione di moderne tecniche di data analysis e machine learning al fine di migliorare la qualità del processo produttivo anticipando errori durante gli step di lavorazione in realtime. Questa fase avrà una durata stimata di circa 5 mesi.

Analytics Cloud ha permesso a Bitron di ridurre del 90% il tempo di accesso alle informazioni corrette sui sistemi – da 10 minuti a 1 minuto.

Con la prevenzione degli errori di produzione ottenuta applicando algoritmi di machine learning in tempo reale sulla linea di produzione Bitron aumenterà in modo significativo la qualità dei prodotti, riducendo la frequenza e il numero delle componenti difettose e risparmiando di conseguenza sui costi di produzione.

 

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