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Raccolta e analisi dati macchine nel manifatturiero: come eliminare i “punti ciechi” della produzione
Implementare una soluzione di raccolta e analisi dati non è solo un aggiornamento tecnologico: è un investimento strategico
Nel panorama industriale contemporaneo molte aziende operano ancora con quello che potremmo definire un “punto cieco” tecnologico. Si tratta di realtà che dispongono di macchinari d’avanguardia operativi 24 ore su 24, ma che ignorano le reali performance, lo stato di salute dei componenti o i tempi di fermo effettivi della propria linea. Che cosa significa questo? Che le informazioni generate dalle attività produttive esistono, sono contenute all’interno dei macchinari, ma spesso restano silenti: non vengono né lette né interpretate.
In questo articolo vedremo come le aziende oggi possono adottare soluzioni efficaci che trasformano i dati grezzi in decisioni strategiche attraverso un processo di innovazione e trasformazione digitale sicuro e scalabile.
Il problema: la produzione “invisibile”
Immaginiamo la situazione di un’azienda manifatturiera con diversi asset produttivi. Il management sa benissimo “quanto e cosa esce” dalla fabbrica in termini di prodotto finito, ma le criticità nascono quando ha difficoltà a rispondere con precisione a domande cruciali come queste:
Perché quel macchinario oggi ha avuto tre micro-fermi?
Qual è lo spreco energetico in tempo reale del macchinario rispetto ai volumi prodotti?
Qual è lo stato reale di usura dei componenti della macchina prima che avvenga un guasto?
Senza una visione centralizzata i dati sono frammentati. Ciò significa che se è possibile leggere alcune informazioni direttamente sul display della macchina, queste informazioni non sono però storicizzate né confrontabili nel tempo. Questo gap tra il mondo fisico della produzione e il mondo digitale della gestione aziendale impedisce di ottimizzare i costi e migliorare la competitività.
“La maggior parte delle aziende italiane possiede macchinari moderni ma non analizza i dati che producono. In pratica, hanno acquistato il ‘motore’ dell’innovazione ma lo lasciano spento, operando in un costante punto cieco informativo”
Il paradosso dei dati: molti li generano, pochi li analizzano
Sebbene in forte crescita, solo il 42,7% delle imprese (con almeno 10 addetti) svolge analisi dei dati avvalendosi di personale interno o organizzazioni esterne. Questo significa che quasi 6 aziende su 10 operano ancora senza una cultura del dato strutturata (fonte:“Imprese e ICT”, Istat 2025).
L’analisi: da dove provengono i dati e perché interpretarli
Ma vediamo prima di tutto da dove provengono questi dati, che cosa succede insomma “sotto il cofano” delle macchine industriali. Non parliamo di concetti astratti, ma di segnali fisici che nascono direttamente nel cuore della fabbrica. Generalmente, le fonti che li generano sono:
Sensori IoT
(Internet of Things)
Dispositivi intelligenti che rilevano dati ambientali — come temperatura, movimento, luce o umidità — e li trasmettono in modalità wireless in tempo reale.
Plc
(Programmable Logic Controller)
Il “cervello” delle macchine industriali e delle linee di produzione che gestisce logica, sequenze, temporizzazioni e conteggi.
Sistemi preesistenti
Software e infrastrutture già presenti in azienda: generano flussi di dati che però spesso restano isolati e non comunicano tra loro.
Questi dati, una volta estratti dalla macchina, devono essere letti e interpretati. E’ necessario creare un ponte sicuro tra la macchina e il software, quindi tra il mondo “fisico” e quello digitale.
La soluzione Nexeeva: raccogliere i dati tramite gateway NexOne
Per creare questo ponte e mettere in rete i macchinari Nexeeva utilizza protocolli standard (come Modbus o OPC-UA) che sono fondamentali nell’automazione industriale poiché garantiscono l’interoperabilità tra dispositivi di generazioni e marche differenti. La soluzione proposta da Nexeeva si basa sull’implementazione di un gateway (NexOne, un componente software installabile su PC industriali o server), che agisce come un interprete universale.
Interrogazione: raccoglie periodicamente i dati dai macchinari.
Normalizzazione: trasforma le informazioni in un formato standard comprensibile.
Trasmissione sicura: invia i dati arricchiti verso un sistema centrale tramite API protette (Application Programming Interface), garantendo la massima integrità e riservatezza.
I dati vengono salvati in un database progettato per gestire le informazioni nel tempo e sono poi resi disponibili attraverso sistemi di reportistica, dashboard web e applicazioni interne. In questo modo, il management può consultare lo storico, fare analisi comparative e prendere decisioni basate su fatti certi.
Il viaggio del dato: dalla macchina alla dashboard
Il percorso che trasforma il dato grezzo in informazione strategica per l’azienda non è immediato e richiede una struttura rigorosa e sicura. Il dato deve viaggiare attraverso diversi livelli, ognuno fondamentale per garantirne la qualità e la leggibilità, assicurando che ogni informazione arrivi sulla scrivania di chi deve decidere in modo chiaro e tempestivo.
• Livello 1 (Campo): qui risiedono le macchine (PLC, sensori) che generano i dati grezzi.
• Livello 2 (Protocolli): utilizzo di standard industriali per la lettura universale.
• Livello 3 (Gateway): organizzazione e preparazione intelligente dei dati.
• Livello 4 (Trasporto): trasmissione sicura e criptata tramite tecnologie come MQTT o API.
• Livello 5 (Backend & Storage): archiviazione in database ottimizzati per analisi storiche.
• Livello 6 (Visualizzazione): dashboard web e reportistiche che rendono il dato azionabile per l’operatore e per il management.
Dai dati al valore: i vantaggi competitivi di una produzione visibile
L’implementazione di una soluzione di raccolta e analisi dati non è solo un aggiornamento tecnologico, ma un investimento strategico che consente alle aziende di ottenere vantaggi immediati:
accessibilità totale: i dati che prima erano “chiusi” nei macchinari diventano consultabili ovunque ed è possibile vedere cosa sta succedendo in tempo reale;
manutenzione predittiva: grazie allo storico delle attività è possibile anticipare i guasti prima che causano fermi produzione costosi e dispersivi;
integrazione fluida: la produzione smette di essere un’isola e si connette al resto dell’ecosistema aziendale (ERP, CRM);
sicurezza e scalabilità: protezione rigorosa delle informazioni sensibili e un sistema che cresce insieme alla tua azienda.
Conclusioni
Innovare in azienda non significa necessariamente smantellare l’esistente. È importante però affidarsi a un partner esperto che, a partire da ciò che è già presente, possa costruire un flusso dati semplice, evolutivo e sicuro.
Questo approccio consente di ottenere valore concreto fin dai primi giorni, eliminando progressivamente i punti ciechi e portando l’azienda verso una piena maturità digitale.
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