Scarsità di risorse e di energia, aumento dei costi di produzione e difficoltà nel rimanere compliant ai bilanci di sostenibilità. Sono alcune delle principali sfide che le pmi italiane devono affrontare per l’ottimizzazione dei processi produttivi.

Secondo il World Economic Forum, due dei principali problemi delle imprese manifatturiere italiane riguardano la digitalizzazione dei processi e la carenza di personale qualificato. Automatizzare i processi, infatti, risulta fondamentale per rimanere competitivi a livello di mercato, rendere performanti i propri macchinari per l’ottimizzazione dei processi produttivi.

D’altro lato, la problematica relativa alla mancanza di personale sta generando diverse complicazioni a livello di organizzazione e gestione processi, evidenziando una serie di problematiche legate al divario generazionale delle nuove forze lavoro e di competenze non sufficienti rispetto all’avanzare delle nuove tecnologie adottate.

PMI e soluzione IoT per efficientamento dei processi

L’utilizzo della tecnologia IoT, in questo contesto, permette di monitorare le performance degli asset e rilevare eventuali segni di usura prima che possano causare possibili guasti. Questo aiuta le aziende ad evitare tempi di fermo non pianificati e a mantenere ottimali le prestazioni dei loro impianti, agevolando la produzione e riducendone i costi finali.

I dati vengono continuamente  estratti ed elaborati on-the-edge,in modo tale da rendere più semplice la loro codifica ed elaborazione. L’utilizzo di tecniche di machine learning permette di venire incontro a queste esigenze, rendendo semplice la fruizione e comprensione dei dati riguardanti il funzionamento dei macchinari, rendendo facile ed efficiente il monitoraggio energetico industriale e permettendo l’ottimizzazione dei processi produttivi.

Le tecnologie IoT, infatti, permettono, in maniera semplice ed immediata, di ottenere una produzione dinamica con processi più fluidi ed interconnessi, in grado di utilizzare al meglio le risorse disponibili. La trasformazione 4.0 digitale deve abilitare le imprese manifatturiere e i loro macchinari ad essere in grado di “produrre di più sprecando di meno”. I benefici che la transizione ad Industria 4.0, sono infatti molteplici per le industrie: secondo uno studio condotto dalla Commissione Attività Produttive, le imprese che hanno già introdotto l’Industria 4.0 stimano una crescita di efficienza produttiva pari al 30-50%.

KPI da monitorare per ottimizzare i processi produttivi

Quali sono i KPI e le best practice da monitorare per ridurre gli sprechi ed efficientare il processo di produzione? Diverse sono le metodologie e tecniche per gestire i processi di produzione in modo ottimale.

Fig 2. Ciclo tipico di un macchinario industriale

In Fig 2 viene mostrato il funzionamento tipico di un macchinario industriale e i parametri da controllare per essere certi di misurare accuratamente i parametri di funzionamento dell’asset che stiamo andando a considerare e per l’ottimizzazione dei processi produttivi.

Fondamentale è quindi essere a conoscenza dello stato del macchinario in qualsiasi momento del suo funzionamento:

• Standby: attività non a valore in cui il macchinario è momentaneamento fermo/spento
• Tempi di produzione: attività a valore che indicano il tempo in cui effettivamente il macchinario sta producendo
• Fase di Setup/Attrezzaggio: attività a non valore che indica il periodo di tempo necessario a preparare un determinato mezzo di produzione e si misura cronometrando il tempo che intercorre dall’ultimo pezzo buono della produzione precedente fino al primo pezzo buono della produzione successiva conclusosi l’attrezzaggio.
• Carico del materiale/Scarico del materiale: attività non a valore per indicare il periodo di carico del materiale su una linea di produzione prima che venga effettivamente lavorato e periodo di tempo in cui il materiale già lavorato è pronto
• Ciclo di Produzione: attività a valore che indica il tempo in cui la produzione si sta svolgendo.
• Fermo macchina:  momento in cui il macchinario è fermo, anche se non in maniera prevista

Calcolo della produttività: l’OEE

L’Overall Equipment Effectiveness è un fattore di misurazione che permette di rilevare i dati quantitativi della produttività di un’azienda, sulla base di fattori riguardanti availability, performance e quality. 

L’Overall Equipment Effectiveness propone una media tra questi valori e utilizza questo indice come risultato di performance generale e finale del processo intero. Può quindi essere utilizzato sia come benchmark, per il confronto delle prestazioni di un determinato asset di produzione con gli standard del settore oppure come baseline per il monitoraggio dei progressi del tempo, l’eliminazione degli sprechi da un determinato asset di produzione e la conseguente ottimizzazione dei processi produttivi.

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Perché scegliere Zerynth

Le imprese manifatturiere italiane  sono sempre più alla ricerca di sistemi in grado di acquisire dati dai macchinari, creare report e analisi, efficientare e gestire i processi di tracciamento produzione.
Perché scegliere Zerynth per l’ottimizzazione dei tuoi processi produttivi?

• Connessione plug-and-play dell’intera fabbrica
  La connessione di macchinari legacy e di macchinari moderni permette di collegare gli asset in modo semplice, così da estrarre i dati dai macchinari e visualizzare gli stessi su apposite dashboard, ottenendo un’unica vista d’insieme.
• Integrazione con qualsiasi sistema IT
  I dati vengono estratti, elaborati direttamente on-the-edge e poi mandati al cloud per la visualizzazione. Facile integrazione con qualsiasi sistema BI, ERP, MES presente in azienda.
• Connettiamo qualsiasi macchinario in meno di 3 ore
  Piattaforma IoT Industriale plug-and-play con App preconfigurate, tecnologia basata su microcontrollore e Secure Element integrato.
• Scalabilità della soluzione
  Iniziare con un PoC su alcuni macchinari per poi passare ad una linea di produzione, uno stabilimento o l’intera fabbrica.

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