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Da quando gli ingegneri della Toyota Motor Corporation nei primi anni '90 hanno introdotto il concetto di "lean production" o produzione snella nei settori industriali, la maggior parte, se non tutte, le strutture hanno adottato uno o due dei suoi principi per ottimizzare le risorse e aumentare i ricavi. L'implementazione della "lean production" implica il miglioramento dell'utilizzo delle macchine, la riduzione degli sprechi e l'ottimizzazione dei programmi per aumentare la qualità della produttività di uno stabilimento.
Per implementare i suddetti cambiamenti associati alla produzione snella, i dati dei precedenti livelli di servizio o cicli di produzione devono essere misurati e analizzati. La digitalizzazione della linea di produzione assicura che i dati di produzione vengano catturati e che l'analisi di essi venga eseguita per implementare le strategie di "lean manufacturing".
La lean production può essere definita come il processo di eliminazione degli sprechi, assicurando allo stesso tempo il mantenimento della qualità della produzione. La misurazione dei KPI fornisce informazioni sui tassi storici di produttività, che servono a misurare i successi futuri. I KPI più importanti che supportano lo sviluppo e l'applicazione dei processi di produzione snella includono il rapporto di efficienza globale delle attrezzature e il rendimento.
Il primo KPI su cui i produttori possono lavorare è l'efficacia complessiva delle attrezzature (OEE). L'OEE si riferisce ai calcoli che determinano il tasso di utilizzo di un'attrezzatura specifica o di più risorse. I risultati dei calcoli OEE sono generalmente analizzati per determinare anche il livello di produttività di uno stabilimento. La capacità di determinare il livello di produttività di uno stabilimento sottolinea l'importanza dell'OEE e la necessità di precisione nell'acquisizione dei dati necessari per i calcoli.
I miglioramenti della produzione o della qualità della produzione si riferiscono al prodotto finale da un ciclo di produzione. Il numero di prodotti realizzati e la qualità di ogni prodotto possono essere dati come KPI di riferimento che determinano se una strategia di lean production migliora o ostacola le prestazioni storiche. Per esempio, un impianto che generalmente produce 300 articoli di qualità con risorse del valore di 500.000 dollari dovrebbe essere in grado di produrre 300 articoli della stessa qualità con, diciamo, 400.000 dollari prima di affermare che le sue strategie di produzione snella funzionano.
Altri KPI che determinano il successo di una strategia di produzione snella includono la misurazione della percentuale di manutenzione programmata rispetto a quella non programmata per determinare l'effetto dei tempi morti. Anche il tempo per completare i programmi di produzione predeterminati e la manutenzione pianificata/non pianificata danno un'idea del successo di una strategia lean.
La digitalizzazione della linea di produzione fornisce ai proprietari degli stabilimento le soluzioni per catturare metriche importanti, analizzarle e ottenere una visione utile dai dati analizzati. Le tecnologie di digitalizzazione sono le soluzioni hardware e software che lavorano mano nella mano per catturare i processi della linea di produzione. Un esempio è l'applicazione dell'IoT per catturare i dati di utilizzo delle macchine da asset specifici e le condizioni associate ad ogni ciclo di utilizzo. Analizzare le condizioni che portano a cicli di produzione ottimali rende più facile per i manager di stabilimento replicare la condizione.
I dati di benchmark sono un altro importante KPI che può essere utilizzato per guidare le strategie di produzione snella. L'utilizzo dei dati di benchmark inizia con l'acquisizione e l'analisi dei dati con le tecnologie di digitalizzazione. I dati di benchmark possono essere un rapporto OEE o anche il rendimento, e definiscono un pezzo di attrezzatura o un processo che lavora alla sua capacità ottimale. Altri rapporti OEE e dati operativi da diversi cicli di produzione possono poi essere confrontati con i dati di riferimento per determinare perché un asset è sottoutilizzato.
L'automazione dei processi della linea di produzione, come la movimentazione dei materiali, l'ispezione della produzione e lo smistamento, dovrebbe eliminare i compiti ripetitivi e permettere agli operatori di concentrarsi su attività più importanti. La digitalizzazione dello stabilimento attraverso l'integrazione di risorse di edge-computing, AI e apprendimento automatico rende possibile l'acquisizione di dati da sistemi interconnessi. I dati catturati possono poi essere analizzati e trasferiti a un determinato processo automatizzato per consentire un'azione senza interferenze umane.
Sfruttare i dati da un sistema interconnesso per migliorare i processi di stabilimento fornisce il supporto per l'applicazione di diversi concetti di Industrie 4.0 e di lean production. Ad esempio lo sviluppo di strategie di ottimizzazione delle prestazioni dell'impianto in cui la pianificazione scaturita dall'analisi dei dati dirige il ciclo di produzione. I dati storici catturati o la digitalizzazione dei dati storici servono come base per lo sviluppo di modelli predittivi accurati per ridurre i tempi morti non pianificati, migliorando così le iniziative di lean production.
Prima dell'introduzione di tecnologie relativamente nuove come i dispositivi smart e IIoT, la linea di produzione era suddivisa in asset relativamente moderni e asset legacy. La posizione in cui gli asset legacy erano gestiti era, ed è ancora, conosciuta come la parte più profonda della linea di produzione (poiché catturare i dati operativi da queste aree è difficile). Oggi le tecnologie di digitalizzazione come i sensori, i dispositivi edge, il cloud industriale e gli HMI basati sul web, hanno reso possibile l'acquisizione di dati nelle parti più difficili di qualsiasi impianto industriale.
La digitalizzazione completa assicura che ogni aspetto del ciclo di produzione possa essere misurato e analizzato per ottenere la comprensione necessaria a migliorare le operazioni nella linea di produzione. L'implementazione della lean production supportata dalla digitalizzazione della linea di produzione assicura che ogni decisione sia supportata da dati oggettivi. Questo fatto permette lo sviluppo di strutture ad alte prestazioni che ottimizzano le risorse disponibili per fornire prodotti di qualità.
Il fattore più importante che la digitalizzazione dello stabilimento porta con sé è la capacità di catturare accuratamente i dati. I dati catturati possono poi essere registrati e utilizzati per raggiungere diversi obiettivi, come l'implementazione di strategie di lean production. Si prevede che un'applicazione di successo della digitalizzazione possa migliorare la crescita dei ricavi del 25% per i produttori del settore industriale e aggiungere 13 trilioni di dollari all'economia globale entro il 2030. Il modo migliore per iniziare ad ottenere questi miglioramenti è decidere come impiegare la digitalizzazione all'interno della linea di produzione e utilizzarla per sostenere la lean production.