La gestione della produzione, affinché sia improntata a criteri di efficienza e risparmio, deve prevedere un controllo accurato di tutti i parametri che la interessano. Generalmente tali parametri prendono il nome di KPI (Key Performance Indicator) e vengono impiegati per valutare le prestazioni sia a posteriori, con i classici modelli di Business Intelligence, sia in tempo reale. In quest’ultimo caso, la gestione della produzione si può avvalere di sistemi informativi come gli ERP (Enterprise Resource Planning) o, soprattutto in ambito manifatturiero, dei moduli MES (Manufacturing Execution System). In entrambi i casi, i KPI di produzione devono essere immediatamente visibili su monitor in forma tabellare e grafica, così da identificare subito la corrispondenza o l’eventuale disallineamento tra i valori effettivi e quelli ottimali. Nonostante siano diversi i settori in cui la gestione della produzione necessita di avere appositi parametri, tra i KPI di produzione e i KPI di manutenzione più diffusi si possono citare l’Overall Equipment Effectiveness, il Lead Time e il Mean Time To Repair.
Per affrontare l’organizzazione della produzione industriale, la scelta dei giusti KPI risulta determinante e per questo va fatta in maniera oculata. Prima ancora, perciò, di optare per la tecnologia da implementare in azienda, va svolta un’attività di assessment con cui valutare la dotazione tecnologica in essere e gli obiettivi di business che l’impresa intende raggiungere. In questa fase, la collaborazione con un system integrator che possegga competenze multidisciplinari sia riguardo alla tecnologia che è consigliabile adottare sia in merito al mercato in cui opera l’azienda, è uno dei prerequisiti essenziali. Identificare, infatti, KPI di produzione, KPI di manutenzione o KPI di Lead Time richiede un’analisi accurata dei flussi produttivi e della domanda a cui l’impresa risponde nel proprio ambito specifico. Ciò significa ad esempio che l’indicatore OEE, su cui ci soffermeremo fra poco, va adattato alla tipologia di impianto e di stabilimento, alla categoria merceologica e ai mercati a cui si rivolge l’organizzazione.
L’indicatore OEE (Overall Equipment Effectiveness) ) è probabilmente tra i KPI di produzione quello più importante per valutare l’efficacia nella gestione della produzione ed è adoperato in particolare nel comparto manifatturiero. Espresso in punti percentuali, si compone di tre indici moltiplicati insieme:
L’aspetto interessante è che le percentuali riferite a ciascuno di questi valori, così come il punteggio OEE complessivo, si ottengono mediante gli algoritmi matematici del software collegato alle attrezzature. In questo modo la gestione della produzione può contare su un KPI la cui affidabilità è oggettiva. Con il vantaggio che le informazioni, visualizzate su una dashboard riepilogativa, mettono in condizione sia l’operatore sia il responsabile di stabilimento di intervenite qualora emergesse uno scostamento dagli standard programmati.
Il cosiddetto “tempo di attraversamento” o Lead Time, chiamato anche Order Cycle Time (OCT), è un KPI che fornisce un’istantanea riguardo all’efficienza nell’elaborazione di un ordine. Viene definito in base al numero di giorni che trascorrono mentre un prodotto si trova in un determinato stato. Una gestione della produzione oculata ha bisogno di conoscere esattamente i tempi di evasione e di consegna di un ordine, cioè di un KPI Lead time a partire dalla presa in carico dell’ordine. Tempi lunghi, infatti, coincidono con probabili colli di bottiglia o comunque con delle criticità che causano un rallentamento durante il flusso produttivo. Quanto più il tempo di attraversamento è alto, tanto più i costi saranno elevati: costi di manodopera, energetici, di stoccaggio ecc. Senza considerare quelli indiretti causati da una insoddisfazione del cliente che potrebbe trasformarsi persino in un suo abbandono. Per questo, riuscire a tracciare correttamente il KPI Lead Time aiuta a individuare le inefficienze nella linea di produzione, nel magazzino o nella logistica.
Il Mean Time To Repair (MTTR), infine, è un parametro fondamentale connesso alla manutenzione degli impianti. Traduce il tempo medio che intercorre tra un guasto e la sua riparazione, e spesso è associato a un altro KPI di manutenzione, il Mean Time Between Failures (MTBF), che calcola l’intervallo tra due guasti. Questi indicatori, nell’epoca di Industry 4.0, dominata dalla sensoristica IoT e dalla interconnessione di sistemi e device, offrono alla gestione della produzione un quadro di riferimento per la manutenzione preventiva. In particolare, grazie a piattaforme specifiche dette CMMS (Computerized Maintenance Management System), è possibile raccogliere i dati a bordo macchina, elaborali e analizzarli per poi metterli a disposizione del direttore di produzione. I CMMS sono ancora più efficaci quando risultano pienamente integrati con il gestionale ERP, poiché permettono di incrociare i KPI produttivi sul funzionamento e la manutenzione del parco macchine con gli altri citati in precedenza. Maggiori saranno, infatti, i KPI consultabili e più completa sarà la visione nella gestione della produzione.
31 mar 2021
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