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Programmazione della produzione, come ottimizzarla grazie ai dati

La programmazione della produzione è uno dei più importanti processi aziendali, ma al contempo anche uno dei più complessi. Dalla programmazione dipende, infatti, tutta una serie di aspetti strategici per l’azienda, come la capacità di soddisfare le richieste dei clienti riuscendo a coordinare le scorte necessarie e l’utilizzo dei macchinari. È la precisa programmazione della produzione che permette di far coincidere una domanda in continua evoluzione con le capacità produttive dell’azienda.

Gli ostacoli per la programmazione della produzione

Tuttavia, una programmazione efficace è un processo complesso, che deve saper coordinare un'ampia gamma di attività per garantire che materiali, attrezzature e risorse umane siano disponibili quando e dove si renda necessario.

Nel momento in cui si deve programmare la produzione, la difficoltà maggiore sta nel fatto che molti degli obiettivi che si intendono raggiungere sono spesso in contrasto fra loro. Si rende perciò necessario prendere decisioni strategiche a fronte di situazioni particolarmente critiche.

Va però considerato che l'ottimizzazione dei processi di fabbrica è, per sua natura, un problema matematico. Un problema che si adatta perfettamente all'IoT e ai modelli di analisi dei big data, progettati per raccogliere metriche quantificabili al fine di fornire informazioni predittive e trend ricavati in tempo reale da enormi volumi di dati.

 

Programmazione della produzione, le informazioni nascoste

Uno dei paradigmi alla base dell’IoT, ovvero il "tutto connesso", crea nuove modalità di interazione automatizzata. Sensori intelligenti collegati tra loro controllano le attività meccaniche. Questo permette capacità di elaborazione dati sempre più veloci di effettuare analisi in tempo reale di consentire di prendere decisioni in tempi estremamente rapidi.

Il primo fondamentale passo per i produttori che desiderano utilizzare analisi avanzate per migliorare la resa è considerare la quantità di informazioni che l'azienda ha a disposizione. La maggior parte delle imprese raccoglie grandi moli di dati di processo, ma in genere li utilizza solo per scopi di monitoraggio, non come base per migliorare le operazioni. Per loro, la sfida è investire nei sistemi e nelle competenze che gli consentiranno di ottimizzare l'uso delle informazioni di processo esistenti. Per esempio, centralizzando o indicizzando i dati da più fonti in modo che possano essere analizzati più facilmente e assumendo analisti addestrati a individuare schemi e a estrarre informazioni utili da dati di varia natura.

Troppi pochi dati per la programmazione della produzione

Alcune aziende, in particolare quelle con cicli di produzione lunghi mesi o talvolta anni, dispongono di dati troppo scarsi per essere statisticamente significativi quando messe sotto la lente di un analista. La sfida per queste aziende nella programmazione della produzione sarà concentrarsi sul lungo termine e investire in sistemi e pratiche per raccogliere più dati. Potrebbero investire in modo incrementale, per esempio raccogliendo informazioni su una fase del processo particolarmente importante o particolarmente complessa all'interno della più ampia catena di attività e applicando quindi analisi sofisticate a quella parte del processo.

 

Programmazione della produzione al top grazie ai big data

I big data sono essenziali per ottenere incrementi di produttività ed efficienza e scoprire nuovi modi per favorire l'innovazione. Con l'analisi dei big data, i produttori possono individuare informazioni e identificare modelli che gli consentano di migliorare i processi, aumentare l'efficienza della supply chain e identificare le variabili che incidono sulla produzione.

Tradizionalmente, la programmazione della produzione si è concentrata sulle attività su larga scala e ha lasciato la personalizzazione del prodotto alle imprese a servizio del mercato di nicchia. In passato, non aveva senso personalizzare a causa del tempo e degli sforzi necessari per attirare un gruppo più ristretto di clienti. Rilevando i cambiamenti nel comportamento dei clienti, l'analisi dei big data può offrire ai produttori maggiori opzioni per i tempi di consegna, fornendo l'opportunità di realizzare articoli personalizzati in modo altrettanto efficiente di quelli prodotti su larga scala.

Vantaggi dei big data per la programmazione della produzione

L’analisi dei big data consente anche di identificare i punti all'interno della linea di produzione in cui si possono inserire proficuamente processi personalizzati, utilizzando le capacità interne. Oppure anche posticipare la produzione per consentire a un partner di eseguire la personalizzazione prima del completamento del processo di fabbricazione. Nuovi strumenti consentono poi agli ingegneri di prodotto di raccogliere, analizzare e visualizzare i feedback dei clienti quasi in tempo reale.

 

Ottimizzare la programmazione della produzione: serve data quality

La qualità dei dati è di fondamentale importanza. I produttori hanno perciò bisogno di un modo per garantire la conformità agli standard di qualità, controllare le prestazioni delle apparecchiature e rivedere l'efficienza dei processi di produzione. Gli strumenti di monitoraggio consentono di automatizzare i processi a garanzia della qualità. Grazie a questi strumenti, i produttori possono massimizzare le prestazioni delle macchine, ottimizzare produzione e supply chain e incrementare produttività ed efficienza.

Con la giusta piattaforma di integrazione e gestione dei dati, i produttori possono sfruttare il valore strategico delle informazioni in loro possesso per migliorare le operazioni, aumentare i profitti e rafforzare le relazioni con clienti, partner e fornitori.

Perché fare programmazione della produzione con dati di qualità

I big data implicano essenzialmente di avere una tabella con tutte le informazioni sulla propria azienda: numero di prodotti in produzione, numero di prodotti finiti, qualità del prodotto, disponibilità di materie prime, ordini effettuati dai clienti, approvvigionamento, stato delle attrezzature di produzione, informazioni sui clienti, ecc.

Questi strumenti di analisi computazionale possono aiutare a trovare modelli e relazioni tra le fasi e gli input del processo, identificare i determinanti fondamentali, eseguire test di ipotesi, ottimizzare i fattori che influenzano fortemente la resa e utilizzare tutte le informazioni significative per evitare sprechi, tempi di fermo o guasti alle macchine.

 

I dati applicati alla programmazione della produzione

Per l'implementazione di una smart factory, i big data sono un componente chiave. Tramite la loro analisi è possibile ottimizzare la programmazione della produzione in base a fornitori, clienti, disponibilità delle macchine e vincoli di costo. Tutto questo consente alle aziende di regolare le proprie attività al fine di massimizzare l'efficienza e la reattività della produzione.

Attraverso i big data, è possibile raccogliere informazioni sui processi e analizzarli per comprendere la variabilità della produzione, i problemi di qualità, i tempi di inattività della produzione, ecc. Tutti problemi la cui soluzione, se effettuata in modo tempestivo, comporta notevoli risparmi.

 

Programmazione della produzione e prodotti personalizzati

Una delle recenti sfide nel settore manifatturiero è una maggiore enfasi sulla mass customization, che comporta il passaggio a un processo di produzione fortemente orientato al cliente. Questo è complesso perché implica più cambi di macchina o cambi di utensili, che aumenterebbero inevitabilmente anche i tempi di fermo della produzione. Ciò può essere risolto tramite i big data. Dalla loro analisi le aziende possono mappare il comportamento dei clienti, utilizzando previsioni sofisticate e tecniche di modellazione predittiva. E preparare di conseguenza la linea di produzione per aumentare la sua efficienza nell'evasione di ordini specifici.

I big data consentono anche di ridurre i rischi nella consegna dei materiali per la produzione. Considerando vari fattori esterni che influenzano la congestione dei percorsi di trasporto, un'azienda potrebbe prevedere in anticipo la probabilità di consegne puntuali. Questo permetterebbe di sviluppare in modo proattivo piani di emergenza per ridurre al minimo l'influenza dei predetti fattori sulla produzione.

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