LA DIGITALIZZAZIONE E I PROCESSI

OBIETTIVO

Disporre con continuità di dati e informazioni per poter gestire un processo, tenendo sotto controllo tutte le variabili che lo condizionano.
Al sorgere di un anomalia agire tempestivamente , prendendo le decisioni necessarie per ovviare rapidamente all’anomalia stessa, riducendo fortemente i tempe di fermata e sprechi.

COME DIGITALIZZARE

Dotare tutti i processi, e in dettaglio macchine/impianti/servizi , di mezzi elettronici (ad es. sensori, pc, cnc, etc) che permettano di raccogliere dati e informazioni per misurare uno o più fenomeni fisici in modo discreto, e quindi non continuo, creando un adeguato data base e, cioè, quello che oggi va sotto il nome di big data.
I punti di raccolta dei dati e delle informazioni sono sicuramente innumerevoli, essendo numerose le variabili che possono essere tenute sotto controllo. Ne consegue che sono innumerevoli i dati e le informazioni che possono essere raccolte.
Con “ IOT – Internet Of Things” fornire con continuità ai preposti tutte le informazioni e i dati relativi al processo di cui hanno la responsabilità.

LE PROBLEMATICHE DA AFFRONTARE

E’ importante rispondere a due domande:
“le informazioni e i dati sono gerarchizzabili?
Certamente sì,
“ ma è necessario mettere sotto controllo tutte le variabili di un processo? “
Molto probabilmente no.
Perché?
E’ evidente che, ad es., un costruttore di macchine o di linee di confezionamento evidenzierà tutti i punti che possono essere monitorati. I costi per monitorarli saranno sicuramente bassi e accettabili rispetto al costo della macchina o della linea. Quindi il costo dei singoli dati e delle singole informazioni è basso.
Occorre però non esserne sommersi, in quanto diventa poi difficile e dispendioso, anche in termini di tempi , tenerli tutti sotto controllo, riducendo anche la rapidità degli interventi, a fronte di insorgenza di anomalie.
Sicuramente vi sono variabili che non sono influenzate dall’andamento del processo e quindi non ènecessario metterle sotto controllo.
Ne consegue che occorre (meglio prima del “varo” del processo):

  • Evidenziare quali dati e informazioni debbano essere messe sotto controllo per gestire efficacemente il processo, tralasciando, così, quelli che non servono, che non danno alcun valore aggiunto alla gestione.
  • Individuare il range di variabilità delle singole informazioni, dei singoli dati, evidenziando le modalità per informare gli addetti quando si esce dal range, per intervenire prontamente.
  • Definire la validità e l’attendibilità dei dati da un punto di vista statistico, in modo da facilitare la gestione dell’andamento del processo (campana di Gauss molto stretta, bassa dispersione dei dati)

UN ESEMPIO

Prendiamo ad es. la macchina automatica che STAMPA CONTENITORI IN PLASTICA ad uso farmaceutico e profumiero: è un processo completo, dalla materia prima al prodotto finito e controllato.
Le variabili che è possibile controllare sono le seguenti:

  • Numero pezzi prodotti –

il controllo è necessario sia che produca per magazzino che per una macchina collegata ad es. per confezionare un contenitore di pastiglie ed è utilissimo alla programmazione della produzione e alla logistica. In questo caso l’informazione va resa “visibile” agli enti interessati via Lnternet of Things –IOT,

  • Spessore del contenitore

è necessario solo per prodotti che devono avere una certa estetica,

  • Tenuta del contenitore –

Il controllo è sempre necessario in qualsiasi uso. I pezzi che non hanno tenuta vanno scartati,

  • Dimensioni

Controllo sempre necessario, soprattutto per le fasi successive di confezionamento e imballo,

  • Colore

Il controllo è necessario solo in caso di richieste estetiche.
L’esempio è semplice e vuole dimostrare che non bisogna eccedere nella raccolta dati, perché, date le condizioni di esercizio, solo alcuni sono effettivamente necessari per mantenere sotto controllo il processo da parte degli addetti. E’ invece sempre necessario approfondire la validità, l’attendibilità, la rappresentatività di quelli scelti, utilizzando opportune metodologie statistiche.

LA PARTNERSHIP CON CUBO

CUBO con la sua esperienza pluriennale è in grado di evidenziare, in gruppo con i responsabili dell’azienda , i processi, elencando le informazioni e i dati da mettere sotto controllo per gestire efficacemente i processi stessi, definendo ovviamente il range di variabilità e le modalità per dare informazione ai preposti quando il range non venga rispettato.
CUBO suggerirà anche le metodologie statistiche più utili per esaminare i big data (vedi anche articolo CUBO sui Big Data).
CUBO fornisce corsi e seminari interaziendali e aziendali sui principi e le metodologie statistiche.