Prima di diventare smart, diventate lean: un richiamo alla realtà per i produttori

Prima di diventare smart, diventate lean: un richiamo alla realtà per i produttori

I produttori che oggi investono in connettività, automazione e visibilità dei dati in tempo reale puntano a risultati misurabili: un OEE più elevato, tempi di ciclo più brevi, un consumo energetico ridotto, un miglior controllo qualità.

5 motivi per cui molti progetti di digitalizzazione falliscono

I problemi tendono a concentrarsi sempre attorno alle stesse cause ricorrenti, e la maggior parte di essi non ha nulla a che fare con la tecnologia scelta.

1. Il primo è la standardizzazione dei processi, o meglio, la sua assenza. Collegare una macchina a una piattaforma dati non rende il processo eseguito su quella macchina coerente o ripetibile. I dati dei sensori raccolti da un processo instabile sono rumorosi, difficili da interpretare e poco affidabili come base per decisioni automatizzate.
2. Un problema strettamente legato a questo è la digitalizzazione di processi inefficienti. Automatizzare un flusso di lavoro mal progettato non lo migliora. Lo accelera, e lo blocca così com'è. I produttori che saltano la fase di miglioramento dei processi per passare direttamente all'implementazione digitale si ritrovano spesso con versioni più rapide e più connesse degli stessi problemi da cui erano partiti.
3. Un terzo motivo di fallimento è il divario tra i dati del reparto di produzione e le decisioni del management. I dati vengono raccolti a livello di macchina, ma non arrivano mai alle persone responsabili degli obiettivi di produzione, della pianificazione della capacità o degli impegni di qualità. I KPI che contano per un responsabile operativo o un direttore di stabilimento spesso non sono quelli monitorati sulla linea. Quando questi due livelli non sono allineati, l'infrastruttura dei dati serve il reporting piuttosto che le decisioni.
4. C'è poi lo stato delle tecnologie operative (OT) nel reparto di produzione stesso. Nella pratica, un tipico ambiente produttivo comprende macchine di più produttori, con PLC (controllori logici programmabili) diversi, protocolli di comunicazione diversi e livelli di connettività diversi. Alcune non dispongono affatto di connessione di rete. Estrarre da questo ambiente dati affidabili e standardizzati richiede una stretta collaborazione tra le competenze IT e OT, mentre queste due funzioni si trovano spesso in team separati, con priorità e budget distinti. Il risultato è che i progetti di integrazione si bloccano, richiedono molto più tempo del previsto, oppure producono dati incoerenti e quindi non attendibili.
5. I grandi produttori affrontano una sfida strutturale aggiuntiva. Nel corso di anni di acquisizioni, espansioni di stabilimenti e investimenti in singole linee, molti hanno accumulato un mosaico di sistemi: configurazioni su misura, integrazioni proprietarie e software personalizzati. Aggiungere una nuova piattaforma dati sopra questa architettura, senza prima affrontare la frammentazione di fondo, tende ad aggiungere complessità piuttosto che chiarezza.

Smart manufacturing senza il lean? Ripensateci.

Il lean manufacturing e la digitalizzazione rispondono a scopi diversi ma complementari, e insieme sono notevolmente più potenti di ciascuno preso singolarmente. Il lean definisce cosa deve essere migliorato e perché, ad esempio identificando gli sprechi nelle otto categorie di sovrapproduzione, difetti, attese, trasporti, lavorazioni eccessive, scorte, movimenti e talenti inutilizzati, e stabilendo la disciplina di processo che rende il miglioramento misurabile e ripetibile.

La digitalizzazione fornisce poi i mezzi per accelerare questi miglioramenti, renderli visibili in tempo reale e scalarli su linee e stabilimenti diversi.

Partire dalla metodologia lean crea le condizioni giuste per un'implementazione digitale di successo. Un processo che è stato valutato, stabilizzato e standardizzato offre al livello digitale una base solida su cui costruire. I dati raccolti da un processo ben compreso sono più puliti, più coerenti e molto più facili da tradurre in azioni concrete. Questa base è anche ciò che rende realistica la scalabilità: quando arriva il momento di estendere l'approccio ad altre linee o stabilimenti, il framework è già validato e le variabili sono note.

L'approccio riduce anche il rischio di implementazione. I progetti pilota costruiti su processi preparati secondo i principi lean sono più prevedibili, più facili da replicare e meno soggetti a costose rilavorazioni in una fase successiva.

Alla base di tutto questo c'è il principio del miglioramento continuo. Un singolo ciclo di progetto raramente offre il quadro completo, e non ci si dovrebbe nemmeno aspettarlo. L'approccio che genera risultati duraturi è iterativo: valutare, implementare, verificare i risultati e ripartire per costruire su ciò che il ciclo precedente ha ottenuto. Ogni iterazione si aggiunge alla precedente, e la combinazione di disciplina lean e capacità digitale aumenta di valore nel tempo.

Una roadmap pratica in 4 passaggi

I produttori che affrontano con successo questo percorso tendono a seguire una sequenza simile.

1. Il processo inizia con una valutazione strutturata: osservazione diretta in reparto, interviste con operatori e responsabili di produzione, e un confronto dei KPI attuali con gli obiettivi. Lo scopo è identificare, con precisione, dove il processo perde valore e perché.
2. Da qui nasce la definizione delle priorità. I problemi ad alto impatto diventano il perimetro del primo ciclo di miglioramento, con obiettivi chiari e misurabili. Non «migliorare l'OEE», ma «ridurre i fermi non programmati sulla linea 3 dal 18% a meno del 10% nel prossimo trimestre».
3. Un progetto pilota su questo perimetro definito valida quindi sia l'approccio tecnico sia il cambiamento organizzativo necessario per sostenerlo. È fondamentale progettarlo affinché sia ripetibile fin dall'inizio, in modo che lo stesso approccio possa essere trasferito ad altre linee senza ripartire da zero.
4. Una volta confermato il progetto pilota, si passa alla fase di scaling. L'investimento nella metodologia lean e nella standardizzazione dei processi ripaga proprio in questa fase, poiché lo stesso framework si applica ad altre linee con uno sforzo e un rischio significativamente inferiori.

Come può aiutare OMRON

Tradurre una roadmap come questa in pratica richiede competenze di miglioramento dei processi, OT e IT. Queste tre discipline si trovano raramente sotto lo stesso tetto.

Il servizio i-BELT di OMRON è stato costruito proprio per colmare questo divario. Il nome riflette la stessa logica dei livelli Green Belt e Black Belt del Six Sigma, dove la competenza si costruisce progressivamente, con ogni livello basato su quello precedente.

Partendo da una valutazione strutturata del reparto di produzione, il team di OMRON, composto da consulenti di produzione, architetti IT-OT e specialisti dei dati, identifica le opportunità di miglioramento prioritarie e si assume la responsabilità dell'esecuzione, dal progetto pilota fino all'implementazione su scala. i-BELT lavora con le macchine, i PLC e i sistemi IT già presenti, individuando ciò che manca e integrando in modo selettivo. I risultati dimostrati includono miglioramenti dell'OEE dal 5% a oltre il 30%, insieme a riduzioni dei tempi di ciclo, degli scarti e del consumo energetico.

Per maggiori informazioni, visitate: i-BELT Data Services (tcm:329-112230)