In uno scenario di competizione globale, acuita dalla pandemia, le aziende manifatturiere si trovano a dover gestire la complessità facente parte del processo di gestione della produzione. E avvertono più forte l’esigenza di programmare e controllare in corso d’opera le attività, per poter intervenire all’occorrenza: cosa sta producendo la fabbrica e cosa ha già prodotto, ma anche come l’ha fatto, in termini di qualità, risorse attive, parametri di macchina e componenti utilizzate. Tutte domande a cui può dare risposte precise e in real time il Manufacturing Execution System (MES).

Disporre di queste informazioni consente al MES di produrre una catena della tracciabilità, per tenere sotto controllo in modo costante ogni passaggio della produzione e permettere l’interconnessione delle risorse. Il sistema informatizzato che presiede la funzione produttiva deve avere, però, caratteristiche ben precise: velocità, stabilità, sicurezza del dato, versatilità, configurabilità e scalabilità. Può essere necessario creare connettori specifici per un determinato tipo di macchinario, di solito attraverso la predisposizione di un client o un gateway di comunicazione molto vicino a quelle risorse.

Il client dev’essere in grado di comunicare con la parte di back-end – che spesso si trova sul cloud – di memorizzare, rielaborare e rinviare l’informazione. A sua volta il back-end la elabora, magari attraverso l’Intelligenza Artificiale, e la mette a disposizione delle applicazioni di front-end, dai terminali di reparto ai Pc, passando per smartwatch e smartphone. “È importante creare questo disaccoppiamento tra il dato che viene raccolto e il sistema che andrà a fruire del dato e lo renderà disponibile per l’utente finale”, spiega Mauro Manzetti, Delivery Operations Manager di Tesar. Ma quali informazioni si possono trarre dall’interconnessione delle risorse? In primis quelle relative allo stato della macchina, ma anche il conteggio dei pezzi prodotti, la telemetria dei macchinari, gli allarmi. Tutti dati che il sistema è in grado di abbinare alle lavorazioni in corso.

Semplicità e velocità nella raccolta dati

Le informazioni in uscita, che hanno rilevanza nel ciclo di lavoro, seguono invece il percorso opposto e vengono trasmesse dal MES al macchinario. Si tratta di parametri, ordini, configurazioni, ma anche di informazioni più articolate prodotte da sistemi intelligenti: avanzamenti automatici, segnalazione di scarti, creazione di handling unit (unità di movimentazione, come scatole e cassette, che la macchina riconosce di aver già riempito), controlli qualità, collaudo pezzi e handshake (test rimesso all’operatore sulla qualità del pezzo). “Un buon sistema di produzione non può prescindere da uno shop floor monitor, con un controllo in tempo reale grazie ad allarmi e Kpi”, continua Manzetti. “Il sistema deve avere poi funzionalità dichiarative, permettendo agli operatori di dichiarare tutte le attività che avvengono in reparto”.

Il MES, infatti, opera in questo caso come tramite tra l’Enterprise Resource Planning (ERP) e la produzione, trasmettendo al ‘sistema nervoso’ della fabbrica tutte le informazioni su avanzamenti e tempistiche che devono essere memorizzate e recepite per far funzionare bene l’impresa. La raccolta dei dati di produzione deve per questo ispirarsi a principi di semplicità, chiarezza, velocità e collaborazione.

“Il sistema è utilizzato da operatori di produzione, che sono meno ‘skillati’ di chi lavora in ufficio, operano con i guanti e spesso non hanno davanti un Pc, ma un semplice schermo e devono poter condividere velocemente le informazioni per non distogliere l’attenzione dalla catena di produzione”, spiega il Delivery Operations Manager di Tesar. “È fondamentale rendere disponibile quel che serve quando serve: i dati devono essere contestualizzati in base alla fase di produzione in cui ci si sta muovendo e al tipo di macchinario che si sta utilizzando”.

Aiutano in questo senso le logiche a semafori, che danno il via libera per iniziare una fase soltanto quando quella precedente si è ormai conclusa. Oltre che tramite terminale, la risorsa produttiva si può collegare anche mediante smartwatch per la ricezione e la gestione degli allarmi: l’operatore riceve così le richieste sul device che tiene al polso, senza necessità di fermarsi per controllare la macchina. “È un elemento lean che permette di focalizzarsi sulla catena del valore senza perdere tempo a livello produttivo”, sottolinea Manzetti.

Analisi e controllo aiutano a risparmiare tempo

Una volta che l’operatore si è identificato e ha dichiarato la sua attività, il sistema è in grado di abbinare l’ordine di produzione e scendere all’unità di produzione più ristretta, per reperire le informazioni necessarie. A partire da queste si possono realizzare delle statistiche da usare per l’analisi dei dati mediante Intelligenza Artificiale e Machine learning, per migliorare il processo produttivo. I controlli qualità permettono, infatti, di inserire manualmente i valori rilevati o attributi, ma anche di mostrare all’operatore informazioni aggiuntive per rilevare trend ed eventuali derive. Il sistema fornisce subito l’esito dei controlli, consentendo così di agire in caso di problemi.

Uno dei Kpi più importanti nel mondo della produzione è l’Overall Equipment Effectiveness (OEE): una macchina che lavora alla massima velocità possibile senza avere scarti avrà un OEE del 100%, condizione praticamente impossibile da raggiungere, ma a cui si tende sempre. È il prodotto di tre parametri: availability, performance e quality. Secondo i dati raccolti da Tesar su vari case study, dopo un anno dall’implementazione di un MES, un’azienda è in grado di risparmiare il 55% del tempo impiegato nella registrazione dell’attività di avanzamento, il 50% delle ore utilizzate per le attività manuali sull’ERP, il 30% del tempo occupato dal tracciamento di materie prime e semilavorati, il 20% di quanto dedicato alla gestione dei fermi macchina.

“Il dato diventa affidabile perché misurato. Un buon sistema dev’essere in grado di trasformare i dati raccolti durante la produzione in informazioni significative, abbinandole alle dichiarazioni fatte dall’operatore”, conclude il manager di Tesar. “Quello che è accaduto nel passato ci deve guidare a prendere decisioni consapevoli nel futuro, aiutando a fare dei ragionamenti in base al dato raccolto”.

Giorgia Pacino

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Giornalista professionista dal 2018, da 10 anni collabora con testate locali e nazionali, tra carta stampata, online e tivù. Ha scritto per il Giornale di Sicilia e la tivù locale Tgs, per Mediaset, CorCom – Corriere delle Comunicazioni e La Repubblica. Da marzo 2019 collabora con la casa editrice ESTE.
Negli anni si è occupata di cronaca, cultura, economia, digitale e innovazione. Nata a Palermo, è laureata in Giurisprudenza. Ha frequentato il Master in Giornalismo politico-economico e informazione multimediale alla Business School de Il Sole 24 Ore e la Scuola superiore di Giornalismo “Massimo Baldini” all’Università Luiss Guido Carli.