Ottimizzazione dei processi di produzione: approcci e strumenti

Ottimizzazione dei processi di produzione: con Process Mining

La produzione industriale è a un punto di svolta: le catene di approvvigionamento globali, l'aumento dei prezzi dell'energia e la crescente pressione competitiva richiedono un alto grado di efficienza, flessibilità e trasparenza da parte delle aziende manifatturiere. La digitalizzazione (Industria 4.0) in particolare sta aprendo nuove strade per le aziende manifatturiere di progettare processi di produzione più intelligenti e interconnessi. Allo stesso tempo, questa trasformazione è accompagnata da sfide sotto molti aspetti. Il panorama dei sistemi spesso frammentato nelle aziende manifatturiere significa che le informazioni rimangono isolate: mancano approcci per utilizzare i dati esistenti specificamente per migliorare i processi. Forniamo una panoramica dei metodi collaudati per ottimizzazione dei processi nella produzione e mostrare il ruolo svolto dal Process Mining nell'implementazione di questi approcci.

Come si possono ottimizzare i processi di produzione?

Prima di tutto: quando parliamo di «produzione», non ci riferiamo solo al processo fisico di fabbricazione stesso. I processi di produzione comprendono tutte le fasi necessarie per la produzione un prodotto. Ciò include l'approvvigionamento dei materiali, la produzione, l'assemblaggio, il controllo qualità, l'imballaggio e, se applicabile, l'intralogistica.

I buoni processi di produzione sono caratterizzati da ripetibilità, qualità costante e tempi di produzione brevi. Sono trasparenti, efficienti e flessibili, anche quando la domanda oscilla o i requisiti del prodotto variano. L'ottimizzazione dei processi di produzione può essere ottenuta in vari modi:

Tempi di produzione ridotti: Identificazione ed eliminazione delle strozzature e dei tempi di attesa
Efficienza delle risorse: Utilizzo ottimale di macchine e personale
Miglioramento della qualità: Riduzione degli scarti e delle rilavorazioni
Maggiore flessibilità: Risposta più rapida ai cambiamenti di produzione
Riduzione dei costi: Riduzione dei costi di produzione e logistica
Standardizzazione dei processi: Standardizzazione dei processi su diverse linee di produzione

Ottimizzazione dei processi di produzione: metodi e approcci in sintesi

Esistono vari metodi che supportano le aziende nell'implementazione dell'ottimizzazione dei processi nella produzione. Presentiamo tre approcci che svolgono un ruolo importante nella produzione moderna.

Produzione snella: Lean mira a eliminare tutte le attività non a valore aggiunto nel processo di produzione. L'attenzione si concentra su sette tipi di rifiuti: sovrapproduzione, tempi di attesa, trasporti non necessari, movimenti inefficienti, lavorazione eccessiva, livelli di inventario elevati e scarti. Strumenti come l'analisi del flusso di valore, 5S, SMED e Kanban aiutano a registrare i processi, identificare i colli di bottiglia e implementare i miglioramenti in modo iterativo.
Manutenzione produttiva totale (TPM): Il TPM è un approccio completo per ottimizzare l'efficienza e la disponibilità degli impianti. Ha lo scopo di eliminare i tempi di inattività non pianificati e massimizzare le prestazioni dell'impianto. L'obiettivo è aumentare efficacia complessiva delle apparecchiature (OEE), che si compone di disponibilità, prestazioni e qualità.
Six Sigma: Six Sigma è un approccio sistematico all'ottimizzazione della produzione. L'obiettivo qui è progettare i processi in modo tale che abbiano il minor numero possibile di deviazioni ed errori. Il termine «Six Sigma» si riferisce a standard di qualità statistica in cui i processi vengono eseguiti in modo così stabile che praticamente non si verificano errori. Il metodo segue il ciclo DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control), che aiuta le aziende a identificare e risolvere sistematicamente i problemi.

Questi metodi offrono approcci validi per l'ottimizzazione dei processi nella produzione, ma nella pratica raggiungono rapidamente i loro limiti a causa dell'ambiente di produzione sempre più complesso. Process Mining fornisce una soluzione in questo caso — questo metodo innovativo consente una visione obiettiva e basata sui dati dei processi e supporta l'implementazione e l'efficacia dei metodi presentati. Il Process Mining viene ora utilizzato nella produzione in molti luoghi, ma la tecnologia viene utilizzata anche, ad esempio, per ottimizzazione dei processi nel settore energetico.

Implementa l'ottimizzazione dei processi nella produzione con Process Mining

Il Process Mining è un metodo di analisi basato sui dati che rende visibili i flussi di processo reali. Si basa sui cosiddetti registri eventi — tracce digitali che vengono create quando i processi vengono eseguiti nei sistemi IT. Questi registri degli eventi contengono informazioni preziose come timestamp, attività eseguite e istanze di processo, che forniscono informazioni dettagliate sul corso effettivo dei processi aziendali. Strumenti per il Process Mining trasforma questi dati grezzi in modelli di processo significativi e di facile comprensione, creando un'immagine oggettiva e basata sui dati dei processi del mondo reale.

Questa visione oggettiva è particolarmente importante nella produzione, dove un'ampia varietà di sistemi diversi vengono utilizzati ERP, MES, SCADA, ecc. Il Process Mining collega questo panorama di sistema frammentato e riunisce i dati sparsi su questi sistemi. Il risultato visione olistica della catena di processo consente alle aziende di identificare i colli di bottiglia nella produzione, analizzare i tempi di produzione, scoprire le deviazioni dal processo target e quindi ottimizzare il processo di produzione.

I metodi presentati si basano tutti su una conoscenza precisa degli eventi effettivi del processo, motivo per cui Process Mining rappresenta un valore aggiunto inestimabile per la loro implementazione. Nel contesto della produzione snella, aiuta a localizzare con precisione gli sprechi rendendo visibili i tempi di attesa non necessari o la sovrapproduzione sulla base di dati reali. Per TPM, Process Mining fornisce informazioni preziose sull'effettivo utilizzo degli impianti e supporta il calcolo dell'efficacia complessiva delle apparecchiature (OEE) analizzando i dati di disponibilità, prestazioni e qualità. Nell'ambito del Six Sigma, Process Mining supporta l'identificazione delle deviazioni di processo e consente l'analisi mirata dei fattori di influenza critici.

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L'implementazione del Process Mining è ancora considerata impegnativa in molte aziende. I progetti spesso falliscono a causa dell'insufficiente qualità dei dati, della mancanza di supporto o di aspettative non realistiche. A Processo. Scienza, ti semplifichiamo le cose. La differenza fondamentale: le nostre soluzioni sono integrate direttamente nelle piattaforme di business intelligence esistenti come Microsoft Power BI e Qlik Sense. L'integrazione richiede uno sforzo minimo, non ha alcun impatto sulle operazioni in corso e può essere implementata sia on-premise che direttamente nei più diffusi ambienti cloud come Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) e Google Cloud Services. Con noi, ottieni una soluzione potente e pratica per ottimizzazione dei processi in produzione.