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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.
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:
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.
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.
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.
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.
