Management della produzione

L’impatto del “Machine Learning” sulla Produzione e sulla Logistica

Le macchine non sono una novità nell’industria manifatturiera – cosa peraltro scontata. Fin dalla Rivoluzione Industriale, le unità produttive si sono dotate di componenti produttive non umane nella realizzazione e nella distribuzione dei prodotti. Le tecnologie produttive si sono rapidamente evolute sino agli scenari attuali con la proliferazione di moderne macchine, robotica e/o intelligenza artificiale per snellire e incrementare l’efficienza produttiva. Queste tecnologie sono diventate sempre più uno degli aspetti cruciali dei moderni processi produttivi.

Ciò che nell’industria manifatturiera sta prendendo progressivamente piede e assumendo un ruolo sempre più importante è il “machine learning”, proponendo una nuova dimensione rispetto alle attuali piattaforme produttive digitalizzate e alla loro capacità di migliorare i processi produttivi e di logistica. Comprendere il “machine learning” in questo contesto – una nuova dimensione olistica di come questa tecnologia può divenire una forza dirompente trasversalmente all’organizzazione dalle vendite e acquisti fino alla gestione dei trasporti – significa fare leva del “machine learning” per accedere a una nuova dimensione della supply chain in contesti complessi. Il “machine learning” è in grado di fornire ai planner e ai manager un vantaggi competitivo in contesti produttivi caratterizzati da impatti non sempre prevedibili e in contesti produttivi complessi e ad alta variabilità.

Proviamo a esaminare, con il supporto di tecnologie e principi associati a Industria 4.0, come il “machine learning” impatti non solo i processi produttivi ma come sia in grado di influenzare la modalità con cui la logistica si possa coordinare con la produzione per movimentare in modo più agile e affidabile i prodotti dalla fabbrica al cliente finale.

Gestione del contesto operativo

Si è parlato molto di come il “machine learning” sia in grado di contribuire a produrre con maggiore qualità prodotti con una durata superiore. Il “machine learning” fornisce una più elevata accuratezza nella gestione dei programmi di produzione e quindi il prodotto finito può essere di maggiore qualità e avere una complessità più elevata, cosa fondamentale per consentire al contesto produttivo e alle tecnologie associate di evolversi notevolmente in modo più rapido. Il “machine learning” però fornisce anche ai planner e ai manager la capacità di monitorare lo stato dei componenti nei vari stadi della produzione e quindi di verficare in tempo reale nel ciclo produttivo eventuali anomalie, guasti o difetti e intervenire per rimediare e recuperare il controllo del processo. Ciò riduce drasticamente i costi conseguenti alla produzione e/o immagazzinamento di significativi lotti di componenti difettosi. Il monitoraggio dinamico e costante del contesto operativo consente ai planner e ai manager di fare accurate previsioni supportate da scenari what-if per combattere e evitare interruzioni e rimuovere colli di bottiglia nei piani di produzione.

Incrementati processi di controllo della qualità

20171115 flexis corpoIl futuro del controllo della qualità in ambito manifatturiero è destinato a cambiare radicalmente con il “machine learning”. Sono ormai superati i tempi in cui era necessario verificare prima i prodotti in fase di prototipazione o di produzione in pre-serie. Il “machine learning”, in combinazione con il “Big-Data” e la gestione di altre significative informazioni, consentirà ai planner e ai manager di prevedere sin dalle prime fasi del processo produttivo la qualità e apportare le eventuali azioni correttive per ottenere l’adeguata qualità dello specifico prodotto. Il “machine learning” supporterà i planner e i manager nell’acquisizione delle informazioni relative a derive delle condizioni o alla trasformazione dei materiali in modo da poter rilevare potenziali difettosità. Queste informazioni possono essere comunicate a tutte le funzioni coinvolte nel processo logistico produttivo per ridurre mancanza di scorte,blocchi produttivi o altre criticità.

Utilizzo efficiente dell’energia e delle risorse

Da un anno una delle maggiori discussioni nell’industria manifatturiera è incentrata sul tema della “green technology” e su come incrementare l’efficienza energetica dei processi produttivi e di trasporto dei prodotti. La spinta verso piattaforme produttive e logistiche ecologiche consente di migliorare la qualità ambientale e al contempo offre alle aziende, tramite l’utilizzo di tecnologie e metodologie innovative, l’opportunità di ridurre i costi di produzione e di gestione della logistica. Il “machine learning” è in grado di giocare un ruolo importante in questa direzione, consentendo di prevedere con largo anticipo le fluttuazioni della domanda supportando i planner e manager nell’ottimizzare l’allocazione e schedulazione delle risorse e delle attività. Il “machine learning” consente inoltre di consolidare la più completa e efficace end-to-end (E2E) visbility in real-time in termini di come le aziende utilizzano l’energia e su come il suo utilizzo possa essere ottimizzato e/o reindirizzato nei vari processi produttivi per massimizzare il risultato.

Il punto d’arrivo del “machine learning”?

Lo scopo finale del settore industriale e logistico è sintetizzabile in un incremento tangibile dell’efficienza e della trasparenza. DI conseguenza su come produrre e movimentare il prodotti fino alla destinazione finale con la massima rapidità e precisione. I piani di produzione devono essere efficienti ma i planner e i manager devono al contempo disporre di una flessibilità delle risorse e dei processi per gestire produzioni di volume ma adeguabili a variazioni dei lotti. E’ qui che il “machine learning” diventa essenziale sia per la programmazione a medio e lungo termine ma anche per gestire la flessibilità e le interazioni fra i vari attori del processo produttivo logistico, Ciò è sempre più vitale per l’industria high-tech ma sta diventando essenziale per tutto il mondo industriale moderno.

Il “machine learning” è indispensabile perché le organizzazioni industriali diversificano e coordinano sempre di più gli operatori logistici per fare fronte all’esigenza di produrre sempre più per una maggiore varietà di clienti in mercati diversi e l’allineamento di processi e risorse tramite i principi della produzione intelligente diventano vitali per acquisire e mantenere un’elevata efficienza produttiva.

Perseguite una supply chain intelligente con le soluzioni flexis

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Sales Planning (S&OP)

Il Sales Planning flexis è finalizzato a gestire un processo di previsione vendite e di negoziazione tra le vendite e le unità produttive per massimizzare i ricavi e generare i master plan a livello vendite e produzione.

Demand Capacity Planning

Il Demand Capacity Planning flexis consente agli enti acquisti di assicurare la disponibilità ottimizzata dei materiali e di ridurre i costi di approvvigionamento. Fornisce ai responsabili di produzione l’allineamento sulla disponibilità dei materiali e consente ai responsabili della logistica di realizzare network strategici basati su previsioni affidabili.

Production Planning

Il Production Planning flexis incrementa la customers satisfaction e l’utilizzo ottimizzato delle risorse produttive tramite le sue molteplici capacità di programmazione. Possono essere rapidamente analizzati gli effetti di variazioni di priorità o di ritardi per prendere le decisioni più convenienti.

Demand Capacity Management

Il Demand Capacity Management flexis consente il coordinamento dei materiali per sincronizzare il mondo dei fornitori con le previsioni di produzione.

Transportation Scheduling

Il Transportation Scheduling flexis consente la pianificazione tattica e l’ottimizzazione dei trasporti in tempo reale in un contest collaborativo.

Production Scheduling

Il Production Scheduling flexis consente l’ottimizzazione della produzione, dei costi di supply chain e dei rates ATP tramite una soluzione integrata di ottimizzazione supportata dalla programmazione dei vincoli e dei costi.

Logistics Control Tower

Il Logistics Control Tower flexis ha lo scopo di generare la visibilità trasparente su tutto il processo logistico e abilita il Supply Chain Event Management consentendo di prendere decisioni immediate, basate sulla vista end-to-end del processo logistico.

Production Control Tower

Il Production Control Tower flexis consente di monitorare e di ripianificare immediatamente la produzione in caso di deviazioni.

Supply Chain Analytics Cockpit

Il Supply Chain Analytics Cockpit flexis supporta le organizzazioni con la visualizzazione in tempo reale di gap di pianificazione e consente fare analisi sulle cause e di allineare i parametri di planning per migliorarne l’efficacia e migliorare la qualità degli esiti.

Corporate Execution Monitor

Il Corporate Execution Monitor flexis assume decisioni operative automatizzate, visualizza lo stato dell’esecuzione degli ordini con vari livelli di granularità e contribuisce al coordinamento delle attività operative inbound, di produzione e di outbound.

Per confrontarvi sulle possibili soluzioni in funzione dei vostri requisiti contattate flexis: www.flexis.com 
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