C’è un mito da sfatare: l’ottimizzazione dei processi su larga scala, anche se effettuata sulla scorta di un esame serrato dei dati provenienti dallo shopfloor, non sempre porta benefici ad un’azienda manifatturiera. Anzi, può tradursi in investimenti non correlati a specifici problemi da risolvere – e che pertanto non raggiungono mai il break even. Per questo Mitsubishi Electric ha messo a punto un nuovo approccio alla digitalizzazione che prende il nome di Smkl (Smart Manufacturing Kaizen Level), che reinterpreta la filosofia industriale Kaizen promuovendo l’obiettivo “classico” di miglioramento continuo dei processi, e identificando obiettivi chiari per definire Kpi e Roi misurabili. Ecco, il primo pillar di Smkl è che si procede per specifiche aree settoriali, per risolvere problemi particolari. Ad esempio, un eccesso di scarti in una certa fase del processo. Si raccolgono e si esaminano dati esclusivamente in rapporto alla questione da risolvere.
Il secondo pillar è che prima di muovere un passo verso l’ottimizzazione dei processi si procede ad una valutazione del Roi, e cioè del ritorno dell’investimento. Si intraprende il percorso solo quando i tempi di ammortamento sono accettabili. Nell’esempio del problema degli scarti, si può immaginare di introdurre un cobot a sostegno dell’operatore. Quanto costa? In quanto tempo la spesa è ripagata? Il terzo pillar è l’individuazione dei Kpi. Questi devono essere quanto mai certi, perché in ogni momento del percorso dev’essere chiaro se le operazioni di ottimizzazione stanno procedendo secondo le aspettative. Il quarto pillar è il procedimento a step, che richiama, peraltro, il Kaizen. È che, come vedremo, la metodologia Smkl è intrinsecamente scalabile. Ad esempio, una volta individuato il processo che risolve il problema degli scarti su una postazione di lavoro, questo può essere replicato su tutto lo shopfloor, senza bisogno di ulteriori analisi, investimenti e spese. I soldi risparmiati si possono utilizzare per altri tipi di ottimizzazioni.
Il gigante dell’elettronica, dell’informatica e dell’automazione industriale, parte del gruppo nipponico Mitsubishi, propone anche soluzioni basate su Smkl. Ad esempio, i moduli Poka Yoke, che indicano ai tecnici la corretta successione delle operazioni nelle celle di assemblaggio; i cobot Melfa Assista, che possono essere direttamente connessi ai device di presa e di visione; e il sistema edge Melipc, che controlla la produzione con AI e machine learnig. Di tutto ciò abbiamo parlato con il Marketing Manager di Mitsubishi Electric Gianmichele Piciocco.
DAL KAIZEN A SMKL
Il Kaizen, una filosofia di business di successo globale dagli anni Ottanta
«Ci sono ormai più di 30 anni di letteratura sul Kaizen. È un approccio culturale al lavoro d’impresa che subito si è trasformato in una metodologia organizzativa. Punta al miglioramento continuo di operazioni singolarizzate, a piccoli step, da replicare in una scala più ampia per ottenere l’ottimizzazione di interi processi» – ha affermato Piciocco. In effetti il Kaizen (改善 è la composizione di due ideogrammi giapponesi: “Kai”, che significa cambiamento, e “Zen”, che vuol dire buono) è stato applicato per la prima volta nel 1986 da Toyota, soprattutto come pratica economica per il contenimento dei costi. La produzione snella, la gestione totale della qualità e l’abbattimento delle scorte sono rilevanti declinazioni.
Come tutte le metodologie di successo, anche il Kaizen presenta attualmente diverse “varianti”. Quella più diffusa contempla quattro step. Il primo è quello della pianificazione degli obiettivi di miglioramento: occorre valutare quali processi ottimizzare e come farlo. Il secondo comporta la focalizzazione dell’azienda sull’eliminazione degli sprechi e della definizione del lead time per i progressi qualitativi e quantitativi. Il terzo è quello della raccolta delle informazioni concernenti le cause dei problemi che si intendono superare, ad esempio i colli di bottiglia o la scarsa formazione del personale. Un apposito Team individua un percorso che viene portato avanti. Importantissima è la fase di check. Tutti i miglioramenti sono misurati; perché solo quando si assiste ad un consolidamento si procede verso obiettivi ancora più ambiziosi. L’ultimo step è quella dei correttivi, e dell’estensione alla fabbrica intera delle azioni di successo.
Smkl: in tempi di trasformazione digitale, diventa essenziale valutare il Roi
Mitsubishi Electric ha messo a punto la metodologia Smkl che si rifà alla filosofia Kaizen: come quest’ultima, tende all’ottimizzazione dei processi seguendo un approccio graduale, per step, ognuno dei quali deve portare un vantaggio tecnologico; a differenza del Kaizen, come si è accennato all’inizio, implica una fase di analisi preventiva sul Roi, che viene svolta in collaborazione con l’azienda interessata. Perché il Roi è diventato così importante per questo genere di metodologia? Perché nel frattempo è intervenuta la digital transformation. Per Piciocco «da qualche anno, sono diventati disponibili volumi giganteschi di dati il cui esame può favorire l’ottimizzazione dei processi. Le aziende hanno iniziato pertanto a progettare nuove linee ispirate alla fabbrica Industry 4.0, e cioè quella automatizzata e interconnessa, quella, ad esempio, in grado di raccogliere informazioni dallo shopfloor e di elaborarle con l’intelligenza artificiale e il machine learning. Il problema è che si rischia di pianificare cambiamenti molto costosi e non sempre in linea con il business dell’azienda: c’è la possibilità che il break even non si raggiunga mai».
Per Piciocco, le imprese si trovano in genere ad affrontare difficoltà specifiche, per risolvere i quali non è affatto necessario analizzare tutti i dati provenienti dallo shopfloor né produrre modifiche generali sull’impianto. Si fa l’esempio di un’azienda manifatturiera che abbia il problema di una eccessiva spesa energetica. In questo caso, non ha alcun senso elaborare informazioni diverse da quelle correlate all’ostacolo da superare. E poi, una volta terminato questo esame, può emergere una soluzione: nel caso di specie, si può decidere di inserire nei motori elettrici delle macchine un inverter, uno strumento che consente di variare la loro velocità e quindi di risparmiare. Ma questo device ha un costo. L’operazione ha un senso, dice Piciocco, se l’azienda, sulla scorta dell’analisi sul Roi, riesce ad ammortizzare la spesa in breve tempo. Riassumendo: concentrandosi sul singolo problema, l’azienda non deve rimpiazzare le linee a seguito di una complessa operazione sui Big Data; «e i soldi risparmiati quando le spese per la specifica ottimizzazione sono state ammortizzate possono essere utilizzati per ulteriori progressi, tutti da effettuare con consapevolezza e gradualità». Dunque, il meccanismo è: spesa, ammortamento, risparmio e nuova destinazione delle risorse. «L’automazione e la digital transformation devono avvenire nella misura in cui un’impresa può permettersele, altrimenti questa rischia di fare un buco nell’acqua».
I Kpi e la matrice 4×4: un percorso a step
L’altro elemento distintivo della metodologia Smkl è la definizione dei Kpi, e cioè di indicatori chiave della prestazione: generali, di qualità, di costo, di servizio. Altrimenti come si potrebbe fare per capire se l’ottimizzazione è andata a buon fine? «I Kpi sono definiti da Mitsubishi Electric, sulla scorta di una analisi dei processi: sono parte dell’offerta». Ma come fa un’azienda a capire «da che parte iniziare» nel processo di digital transformation? Dipende essenzialmente dalla posizione in cui si trova al momento in cui intraprende questo percorso, sulla scorta, appunto, delle sue competenze digitali. Mitsubishi Electric ha studiato una apposita “griglia”, che consente all’impresa di valutare il proprio livello di produzione digitale, sulla scorta di due assi: quello verticale “di maturità” e quello orizzontale “di gestione”.
Il primo è diviso in quattro livelli: la raccolta dati dallo shopfloor, la visualizzazione (tramite il collegamento tra il Plc e lo Scada, un sistema informatico distribuito per il monitoraggio e la supervisione di sistemi fisici), l’analisi (con il supporto dell’intelligenza artificiale) e l’ottimizzazione, e cioè il percorso di miglioramento studiato sulla scorta delle informazioni. Il secondo consta ugualmente di quattro livelli: la postazione del lavoratore; il workplace, dove sono attivi più operatori; la fabbrica intera e infine la supply chain. «Ciò ha un grande rilievo in termini di gradualità della nostra metodologia: se un’azienda giunge ad ottimizzare positivamente una singola postazione di lavoro, può semplicemente replicare il processo che ha creato su altre stazioni, e poi a livello di fabbrica, e ancora sulla supply chain. Senza Smkl, invece, l’impresa dovrebbe fare, per ottenere lo stesso risultato, una pluralità di raccolte di dati, di visualizzazioni, di analisi, e di perfezionamenti – con costi molto superiori e con tempi decisamente più lunghi» – ha chiarito Piciocco.
Cloud, fog o at the edge?
Secondo Piciocco, «per Mitsubishi Electric è indifferente la circostanza che l’azienda voglia elaborare i dati provenienti dallo shopfloor sul Cloud, sul server dell’azienda (fog) o su più elaboratori in prossimità delle fonti che generano le informazioni (at the edge). Infatti, la multinazionale può fornire soluzioni di tutti e tre i generi: da questo punto di vista, si parte dalle necessità e dalle richieste del cliente».
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TECNOLOGIE IN GRADO DI RAGGIUNGERE FACILMENTE IL ROI PER STEP
«Con la metodologia Smkl aiutiamo l’azienda a comprendere quale percorso di ottimizzazione dei processi debba intraprendere e con quali modalità; poi, offriamo degli strumenti che l’azienda può implementare per rendere l’iter più efficiente» – ha affermato Piciocco. Ma quali sono queste soluzioni?
Con e-F@ctory starter package la manutenzione predittiva è alla portata di tutti
e-F@ctory Starter Package consiste in un insieme di programmi che sono forniti gratuitamente a supporto dell’hardware e che consentono la raccolta, la visualizzazione e l’analisi dei dati per valutare l’andamento della produzione, analizzare le cause più ricorrenti degli arresti della linea, ottenere un report sul time-loss o funzioni specifiche di manutenzione predittiva con algoritmi che calcolano le variazioni dallo standard o realizzano analisi sulle tolleranze. La soluzione è di facile implementazione, e consente un Roi quasi immediato. Sfrutta le tecnologie Plc e Hmi già presenti sull’impianto (o facilmente integrabili).
Zero errori in fase di assemblaggio con Poka Yoke
Poka Yoke è un sistema di assistenza nell’assemblaggio: la sequenza da seguire e le verifiche automatiche consentono di contenere gli errori umani e di diminuire drasticamente il tempo di training del nuovo personale. Il nome della soluzione deriva dal giapponese e significa “zero errori”. Come funziona? I moduli Poka Yoke comunicano con l’iQ platform, che è la piattaforma di Mitsubishi Electric per l’automazione intelligente. Nel momento in cui deve assemblare un prodotto, l’operatore osserva dei dispositivi luminosi di Poka Yoke, che gli indicano esattamente il componente che deve essere installato in quel preciso momento. Il modulo Mes sulla iQ platform a sua volta comunica con l’Erp dell’azienda per un aggiornamento continuo dell’andamento della produzione. Inoltre, tutti i dati raccolti dalla singola cella di assemblaggio possono essere analizzati per ottimizzarne l’efficienza del processo. Anche Poka Yoke sfrutta la tecnologia Plc e Hmi già presente sull’impianto.
Con Melipc i dati vengono esaminati at the edge con l’AI e il machine learning
Melipc è una soluzione edge che consente la pre-elaborazione locale e l’aggregazione dei dati: è possibile collegare senza interruzioni la linea di produzione ai sistemi IT di livello superiore come le piattaforme Mes ed Erp. È caratterizzata da un potente sistema di raccolta dati ad alta velocità (big data), da Industrial Ethernet a 1 gigabit e dal software iQ Edgecross per data-processing real-time basato su intelligenza artificiale. Grazie a questa soluzione è possibile archiviare in continuo i dati raccolti e, attraverso strumenti analitici basati su algoritmi di carattere matematico e statistico e su funzioni di intelligenza artificiale, ricavare il modello ideale del processo controllato.
Con Mes Interface si crea una comunicazione bidirezionale tra il Plc e qualsiasi database
La soluzione Mes Interface consente la comunicazione bidirezionale tra una scheda Plc e i database aziendali senza necessità di programmazione. Grazie ad un tool dedicato, ogni informazione presente nella prima può essere trasferita ai secondi, e questi ultimi in cambio possono ricevere dati elaborati dai sistemi gestionali dell’impresa. Mes Interface è scalabile e gestibile anche dal pannello dell’operatore.
Melfa Assista
Mitsubishi Electric ha di recente lanciato il modello di robot collaborativo Melfa Assista. Questo è caratterizzato da elevati standard di sicurezza e struttura di carattere industriale che ne garantisce la precisione esecutiva, ed è facilmente programmabile grazie ai semplici tool grafici e al tastierino posto sul braccio del cobot. Può essere direttamente connesso ai sistemi di visione, ed è progettato in modo tale da lasciar passare i cablaggi al proprio interno, riducendo gli ingombri e aumentando la flessibilità di utilizzo del robot. Secondo Mitsubishi Electric, è una tecnologia che si applica in tempi molto brevi; e il ritorno dell’investimento e veloce e facilmente calcolabile.
