Per rendere flessibili e connessi i processi di produzione e lavorazione industriale, Reply offre alle aziende manifatturiere un'ampia gamma di soluzioni Agile Industrie 4.0.
Con un’esperienza di oltre 20 anni nell'applicazione della tecnologia e dell’analisi dei dati al contesto produttivo e logistico, Reply è già in grado di affrontare in modo efficace le sfide dell'Industrie 4.0, quali il controllo e l’integrazione del processo di produzione e di manutenzione degli impianti, nonché la gestione della qualità, delle risorse e della supply chain.
Grazie a questa esperienza, Reply ha sviluppato un approccio produttivo e logistico all'Industrie 4.0, unendo e armonizzando le tecnologie chiave per fornire la flessibilità, la semplicità, la connettività e l'apertura necessarie per una nuova generazione di Manufacturing.
Con la piattaforma di Manufacturing Operations Management Brick Reply, l’azienda continua il suo impegno nella trasformazione digitale della produzione industriale. La piattaforma è la spina dorsale dell'ambiente produttivo di una fabbrica, in quanto agisce da hub centrale per la standardizzazione dei flussi di dati inviati da macchine e dispositivi. Brick Reply svolge un ruolo cruciale in un’impresa industriale estesa, in quanto consente la pianificazione e la gestione di tutti i flussi di produzione.
L’Industrie 4.0 è caratterizzata dalla maggiore flessibilità della produzione. I vecchi modelli produttivi basati sull’utilizzo dei nastri trasportatori sono sostituiti dalle isole di produzione, che costituiscono reti adattabili e versatili. Ciò implica nuovi requisiti in materia di logistica: l'integrazione nativa con la soluzione di Warehouse Management Click Reply abilita processi di produzione flessibili e interconnessi, creando un modello di fabbrica intelligente.
Le piattaforme di Reply per l’Industrie 4.0 supportano questa evoluzione grazie alle diverse funzionalità offerte, tra cui la gestione della manutenzione, la creazione di isole di produzione e l'integrazione di veicoli automatizzati, fornendo un quadro generale e la possibilità di controllare tutti i processi coinvolti nella produzione.
L'orchestrazione della produzione avviene in tempo reale, prendendo in considerazione l’effettiva disponibilità di tutte le risorse coinvolte. La progressiva adozione dei metodi di Machine Learning migliora il flusso dei materiali attraverso il processo di produzione e riduce al minimo i tempi di inattività dei macchinari.
Nell’ambito della Predictive Maintenance, Reply ha sviluppato una soluzione basata su metodi di Machine Learning che analizza i dati acquisiti e, attraverso l’utilizzo di modelli predittivi, calcola i tempi di inattività di macchinari e impianti. Ciò porta ad una pianificazione più efficiente delle attività di manutenzione, contribuisce ad evitare tempi di inattività non pianificati e garantisce che i mezzi di produzione siano sempre disponibili.
