Nella produzione tradizionale,miglioramento continuo era un termine improprio. Non si trattava di praticanti insinceri o sbagliati. Ma i processi manuali, l'acquisizione dati e l'analisi, creavano limiti difficili da superare per le metodologie di miglioramento continuo più zelanti.
Con il progredire delle iniziative di miglioramento, ci si è scontrati con due ostacoli manuali impossibili da superare. Il primo è che la profondità e la granularità dei dati necessari per il miglioramento continuo non erano raggiungibili oltre le capacità umane. Il secondo ostacolo era che, una volta apportati i miglioramenti, le verifiche, la manutenzione e la correzione venivano eseguite manualmente, permettendo ai processi corretti di deviare nuovamente. A causa di queste realtà, il miglioramento continuo era al massimo un'aspirazione.
I limiti delle iniziative di miglioramento tradizionali
L'analisi manuale dei dati presenta molti limiti, anche se abbinata a sistemi software tradizionali pensati per migliorare le prestazioni. Tra questi:
- Errore umano – Spesso le persone inseriscono dati in modo errato o trascrivono male i numeri.
- Omissioni – In un ambiente di produzione molto impegnativo, molti operatori potrebbero perdere una finestra di registrazione.
- Bias –Il "blocco rotore" di una persona è la "colpa" di un'altra, creando ambiguità.
- Dati isolati – I vari dipartimenti possono utilizzare software diversi che forniscono report in altre unità di misura o con terminologia diversa.
- Ritardi temporali – Anche con un'acquisizione dati accurata, il tempo necessario per aggregarli, ripulirli, analizzarli e distribuirli significa che l'opportunità di identificare una causa di origine è passata.
Questa combinazione di variabili significava che, sebbene le metodologie di miglioramento tradizionali potessero avere un impatto notevole, erano sempre limitate a "raccogliere i frutti più facili" prima di raggiungere un punto di rendimenti decrescenti.
Digitalizzare per migliorare
Sebbene i programmi e le metodologie di miglioramento abbiano avuto successo, la digitalizzazione dei processi e l'utilizzo di software di produzione intelligente consentono alle aziende di andare oltre digitalizzando i loro processi. Senza di essa, le aziende non saranno mai in grado di costruire sui miglioramenti o di mantenere il sistema senza aumentare la manodopera.
Con i processi automatizzati, gli errori e le omissioni dei dati sono praticamente eliminati. I sensori a livello di macchina rendono i dati affidabili per l'uso nelle analisi a livello edge e nel cloud. L'acquisizione automatizzata libera il personale da noiosi compiti di raccolta per concentrarsi maggiormente sulla produttività e sulle operazioni a valore aggiunto.
L'automazione intelligente della produzione elimina anche i bias. Gli ingressi dei sensori monitorano la produzione, inviando codici di errore a HMI, PC e tablet. Operatori e manager possono conoscere il motivo esatto per cui un mandrino o una macchina si ferma. L'automazione intelligente della produzione consente di categorizzare il fermo macchina per conoscere sempre lo stato della macchina.
Le piattaforme di produzione intelligente come Plex possono integrarsi senza interruzioni con i software aziendali esistenti come MES, ERP e altri, oppure possono fornire tali software come parte della piattaforma. Questo elimina i silos di dati, in modo che l'azienda operi con un'unica fonte attendibile con tutti i dati delle macchine.
I dati in tempo reale sono fondamentali per l'automazione che migliora la sicurezza e la produttività in tutta la fabbrica. Man mano che i dati vengono raccolti, organizzati e unificati, i dati analitici avanzati forniscono informazioni in tempo reale che consentono agli utenti di identificare i colli di bottiglia e di implementare miglioramenti.
Migliorare i miglioramenti
La base digitale di cui sopra fornisce alle aziende gli strumenti per abilitare un vero miglioramento continuo. Molti spunti genereranno cambiamenti immediati una volta identificate le cause di origine dei colli di bottiglia. Ma è qui che la distinzione tra il tradizionale miglioramento continuo aspirazionale e il miglioramento continuo digitale diverge. Una volta apportate le modifiche con processi automatizzati e software di produzione intelligente, anche tali modifiche possono essere automatizzate.
Non è necessario pianificare audit noiosi e dispendiosi in termini di tempo per garantire che il nuovo processo non deragli. Gli stessi dati analitici avanzati in tempo reale che hanno promosso il cambiamento possono essere utilizzati per mantenere il processo sulla giusta strada con report, avvisi e dati storici di riferimento. Il software di produzione intelligente non si ferma qui. Poiché i cambiamenti sono ora automatizzati, potete approfondire a un livello più granulare per continuare a scoprire tendenze nascoste ecapacità per ulteriori miglioramenti.
Miglioramento continuo digitale per la vostra azienda
Il miglioramento continuo non deve essere un'aspirazione che vincola risorse preziose, né deve basarsi solo sulla raccolta dei frutti più facili. Con una piattaforma di produzione intelligente come Plex, potete sviluppare una strategia di miglioramento continuo digitale che promuova il cambiamento in tutta l'azienda.
Grazie ai dati in tempo reale e a dati analitici approfonditi, potete migliorare il tempo di operatività delle macchine e la disponibilità delle apparecchiature, passando da attività che richiedono molto tempo ad attività a valore aggiunto. Inoltre, potete passare da una risposta reattiva a una predittiva in tutta la fabbrica.
Scoprite come il software di produzione intelligente consente il miglioramento continuo sul campo,leggendo uno di questi brevi casi di successo.
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