Produzione a ciclo chiuso per macchinari industriali
Le funzionalità dell'Industria 4.0 stanno dando vita a nuove soluzioni di smart manufacturing
La produzione a ciclo chiuso (CLM, Closed-Loop Manufacturing) si avvale delle tecnologie di smart manufacturing per ottimizzare i macchinari industriali all'interno di un ecosistema basato sui dati. Scopri in che modo la produzione a ciclo chiuso ti consente di sfruttare la potenza di enormi quantità di dati per ottenere una maggiore qualità ed efficienza.
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L'innovazione crescente richiede un nuovo paradigma di produzione
L'aumento di prodotti complessi e ricchi di dati spinge i processi produttivi tradizionali ai loro limiti. I metodi manuali faticano a tenere il passo con la velocità e la flessibilità richieste dal panorama competitivo odierno.
Il cambio di paradigma della produzione a ciclo chiuso connette, integra e analizza i dati lungo l'intera value chain, dalla progettazione del prodotto alla produzione, fornendo le informazioni necessarie per superare le sfide critiche dell'Industria 4.0.
La produzione a ciclo chiuso consente ai produttori di sbloccare il vero potenziale dell'Industria 4.0 e di ottenere un successo duraturo di fronte all'innovazione.
Svelare la struttura digitale della produzione a ciclo chiuso
L'Industria 4.0 richiede un nuovo approccio alla produzione. Entra nella produzione a ciclo chiuso, in cui una solida struttura digitale collega tutto, dalla progettazione alla produzione e all'utilizzo da parte del cliente.
Questo ciclo collaborativo alimenta il miglioramento continuo in termini di costi, tempi e qualità. Ma cosa fa funzionare la produzione a ciclo chiuso? La risposta risiede nella perfetta integrazione delle tecnologie digital thread e digital twin.
Il digital thread funge da “autostrada delle informazioni”, trasportando i dati provenienti da sensori e dispositivi durante l'intero ciclo di vita del prodotto. Questi dati alimentano il digital twin, una replica virtuale del prodotto e del suo processo di produzione. Analizzando questi dati, è possibile ottimizzare le prestazioni e prevedere i problemi prima che si verifichino.
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