Sistemi MES e Data Analysis per il miglioramento continuo
I sistemi MES (Manufacturing Execution System) sono il fattore chiave per la digitalizzazione industriale.
In questo articolo approfondiamo come utilizzare efficacemente i dati raccolti dai sistemi MES per migliorare l’efficienza produttiva, ottimizzare i processi e aumentare la competitività aziendale.
Introduzione
Nell’era dell’Industria 4.0, la digitalizzazione dei processi produttivi è diventata un elemento chiave per il successo aziendale. Al centro di questa trasformazione troviamo i sistemi MES (Manufacturing Execution System), strumenti fondamentali per la raccolta e per l’analisi dei dati di produzione. Un sistema MES è una piattaforma software che monitora e traccia in tempo reale l’intero processo di produzione, dalla materia prima al prodotto finito. Questi sistemi consentono di raccogliere due tipologie principali di dati: i dati di avanzamento e i dati di processo. Comprendere e utilizzare efficacemente queste informazioni può portare a un miglioramento delle prestazioni aziendali continuo e significativo.
Dati di avanzamento: il cuore dell'efficienza produttiva
I dati di avanzamento dicono “quanto” abbiamo prodotto. Sono fondamentali per valutare l’efficienza della produzione e sono generalmente simili per tutte le macchine. Ecco come funziona:
- Stati della macchina: il sistema MES registra i diversi stati della macchina (setup, run, fermo, tempo non pianificato), sulla base delle impostazioni fornite dall’operatore per gli stati di setup e tempo non pianificato.
- Calcolo dei tempi di produzione: il software MES utilizza questi stati per calcolare con precisione i tempi di produzione e la quantità di pezzi prodotti.
- Analisi dell’efficienza: con questi dati, è possibile calcolare importanti indicatori di performance, primo fra tutti l’OEE (Overall Equipment Effectiveness). L’OEE si basa su tre sottoindici:
– Disponibilità: quanto la macchina ha effettivamente lavorato rispetto al tempo disponibile
– Efficienza: quanti pezzi sono stati prodotti rispetto alla velocità target
– Qualità: quanti pezzi buoni sono stati realizzati sul totale
Per ottenere informazioni significative dai dati raccolti, è fondamentale assicurarsi che questi siano accurati e privi di errori (data cleaning), verificare che i dati di confronto, come per esempio i tempi ciclo, siano corretti e aggiornati (validazione delle informazioni), esaminare come e in quale fase del processo produttivo vengono generati (analisi dei processi). Solo dopo aver completato questi step, l’analisi dell’OEE e di altri KPI può fornire informazioni veramente utili per il miglioramento continuo. Va sottolineata anche l’importanza di un monitoraggio costante nel tempo, per intercettare eventuali cali di efficienza nel corso di produzioni lunghe.
Dati di processo: il "come" della produzione
I dati di processo sono informazioni più specifiche che ci dicono “come” abbiamo prodotto. Questi dati variano significativamente a seconda del tipo di macchina e di lavorazione oggetto della raccolta. Ecco alcuni punti chiave:
- Personalizzazione: a differenza dei dati di avanzamento, i dati di processo sono altamente customizzati per ogni tipo di macchina o processo produttivo. Per esempio, i dati raccolti da un robot di saldatura saranno di natura diversa rispetto a quelli raccolti da una pressa.
- Collaborazione: trattandosi di dati estremamente specifici, per poterli analizzare efficacemente è indispensabile una stretta collaborazione fra esperti di data analysis e cliente, che detiene una profonda conoscenza del proprio processo produttivo.
- Analisi complesse: l’elaborazione di questi dati richiede spesso l’utilizzo di tecniche di analisi più avanzate, che richiedono la correlazione di più tipologie di dato e che possono includere l’uso di intelligenza artificiale e analisi predittiva.
- Valore statistico: questi dati hanno un importante valore statistico e rivestono un ruolo fondamentale nella gestione della qualità e per la risoluzione di problemi specifici.
- Tempi di analisi: l’analisi dei dati di processo richiede generalmente più tempo rispetto ai dati di avanzamento, ma può portare a insight più profondi e specifici.
Un sistema MES efficace rappresenta la base per il miglioramento continuo nelle aziende manifatturiere nel tempo.
L'importanza del MES e il bando Industria 4.0
Grazie alla sua capacità di raccogliere dati di avanzamento e dati di processo, le aziende possono ottenere una visione dettagliata del proprio ciclo produttivo, intervenire sui colli di bottiglia e migliorare costantemente la qualità e l’efficienza.
La sua implementazione, tuttavia, non è solo una questione tecnologica, ma richiede un cambiamento culturale all’interno dell’azienda.
Il bando Industria 4.0 ha riconosciuto l’importanza di questi sistemi, incentivando le aziende ad adottarli. L’obiettivo è chiaro: mettere le imprese nelle condizioni di diventare più efficienti e, di conseguenza, più competitive sul mercato globale. L’adozione di un sistema MES, unita a una cultura aziendale orientata al dato e al miglioramento continuo, può portare a:
- Riduzione dei tempi di fermo macchina
- Ottimizzazione dei processi produttivi
- Miglioramento della qualità del prodotto
- Aumento dell’efficienza complessiva
- Maggiore capacità di risposta alle esigenze del mercato
Conclusione
In conclusione, i sistemi MES e l’analisi dei dati sono strumenti potenti per il miglioramento continuo, ma richiedono un approccio strutturato e un impegno costante per tradurre i dati in azioni concrete.
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