Uno dei grandi temi inerenti la produzione industriale è l’ottimizzazione generale delle risorse. È il sogno di ogni imprenditore e direttore di produzione riuscire a produrre nei tempi corretti, con la qualità che il cliente si aspetta, rispettando la pianificazione prevista e minimizzando i costi, cioè abbattendo le inefficienze.
Qui si innesta il concetto di ottimizzazione delle risorse, un’espressione ampia e avvolgente che comprende il miglior impiego delle macchine, dei materiali di produzione, delle scorte, della logistica interna e degli operatori. Partendo da un ordine di produzione, ottimizzare le risorse significa miscelare in modo perfetto tutti i tasselli che concorrono al processo produttivo, così da realizzare il prodotto migliore nei tempi giusti e con i costi minori.
Ottimizzazione risorse: l’obiettivo della smart factory
Le aziende si interrogano su come realizzare questa miscela perfetta. La risposta arriva dal paradigma di smart factory, che si potrebbe definire come un sottoinsieme del più ampio smart manufacturing. Con questa espressione si identifica la rivoluzione digitale applicata ai processi di fabbrica, processi che diventano naturalmente digitali, paperless e data-driven proprio per eliminare le inefficienze, abbattere i costi superflui e ottimizzare l’impiego delle risorse.
Nonostante l’espressione Industria 4.0 richiami direttamente concetti come la robotica, scenari di Advanced Analytics e innovative interfacce uomo-macchina, i pilastri di tutto il modello restano l’interconnessione dei sistemi di fabbrica e la valorizzazione degli enormi volumi di dati che ogni istante vengono prodotti dai sistemi informativi di fabbrica (IT, come il MES), dai sistemi di controllo delle macchine (OT) e dagli operatori stessi. Non si potrebbe mai parlare di ottimizzazione delle risorse senza una corretta e completa visibilità sui processi, sulle attività e sulle performance: la smart factory, prima ancora che sulla robotica e l’automazione, si basa su questo principio.
Dalla manutenzione predittiva all’ottimizzazione dei tempi di attrezzaggio
L’approccio data-driven abilita l’ottimizzazione delle risorse in moltissimi modi. Uno use case spesso invocato a proposito di smart factory è la manutenzione predittiva delle macchine. Questa tecnologia non solo è un esempio palese di valorizzazione di dati provenienti dal campo (grazie anche alle tecnologie di AI), ma è anche un settore nel quale si stanno concentrando moltissimi investimenti, al punto che le previsioni di MarketsandMarkets parlano di un mercato da 12,3 miliardi di dollari nel 2025 contro i 4 miliardi del 202, con un CAGR del 25,2%.
Pur essendo un solido ‘rappresentante’ del modello 4.0, la manutenzione predittiva non è l’unica soluzione per ottimizzare le risorse. Si pensi, ad esempio, alla riduzione dei tempi di attrezzaggio, che ancora oggi è una delle voci di costo più “ingombranti” in assoluto: il risultato si ottiene mediante l’impiego di tecniche dedicate (come la metodologia SMED) e di una precisa pianificazione della produzione all’interno di un Manufacturing Execution System (MES).
Lo stesso MES si pone come asse portante del paradigma 4.0 (o smart): l’interconnessione con le macchine e con le tecnologie più innovative gli permette di fungere da supervisore rispetto a tutti i processi produttivi, di identificare eventuali colli di bottiglia e di ottimizzare ogni passaggio dell’iter a livello di materiali, macchine e operatori. Il MES permette ai responsabili di produzione di comprendere, sulla base dei tempi, della difettosità e di altri parametri, quali risorse (umane) e squadre siano più indicate per certe attività specifiche, ottimizzando così i tempi e massimizzando la qualità del prodotto. Infine, la stessa ottimizzazione data-driven può estendersi ai flussi della logistica interna (magazzino), alla gestione e all’impiego delle scorte, la cui composizione e ubicazione vengono determinate da un rigoroso approccio basato sui dati.
