I KPI per una smart factory di successo per DM Management & Consulting

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Il passaggio dalla fabbrica tradizionale alla smart factory ha portato a un incremento quantitativo dei parametri e dei KPI da monitorare per valutare lo stato di salute di un processo o di un intero impianto. Al contempo si è però assistito anche a un aumento notevole nella precisione dei dati.

Stefano Massari, sales account manager di DM Management & Consulting, analizza quindi la tipologia e il significato dei dati impiegati in ambito industriale: quali sono i più importanti e indicativi e come ricavarli e utilizzarli al meglio.

KPI: cosa sono, a cosa servono e dove vengono utilizzati
I KPI (Key Performance Indicator) sono delle variabili che vengono usate per misurare, tracciare e analizzare le performance nelle varie aree aziendali, ossia le BU (Business Unit). Ad esempio, vengono impiegati nel reparto produttivo, nelle vendite, per gli acquisti, ecc. A loro volta i KPI si possono suddividere in alti e bassi, laddove i primi riguardano le performance generali del business mentre i secondi fanno riferimento alle aree produttive. Occorre tenere presente che gli aggettivi ‘alto’ o ‘basso’ non indicano un livello di importanza, ovvero non esistono KPI più importanti di altri perché sono tutti necessari, pertanto, per essere davvero utili gli indici devono coesistere. In sostanza i KPI consentono a un’azienda di valutare la situazione di successo o meno rispetto ai target stabiliti e quindi dovranno essere di facile fruizione e comprensione poiché soltanto in questo modo consentiranno di valutare ed analizzare il reale stato di salute dell’azienda sia in tempo reale sia nel lungo periodo. La difficoltà principale che si troverà ad affrontare un’azienda è quella di riuscire a identificare ed impostare i dati e le metriche da tenere in considerazione.

Identificare, acquisire e analizzare i KPI è sia un’arte che una scienza. L’obiettivo dei KPI è comunicare in modo più o meno preciso, a seconda della qualità di analisi, il raggiungimento o meno degli obiettivi prefissati dall’azienda. Misurare le performance è, in ogni area aziendale, fondamentale per poter attuare qualsiasi processo volto al miglioramento. In particolare, nel settore manifatturiero è molto importante se non fondamentale riuscire a identificare quali sono i KPI strategici per valutare l’andamento della produzione dal punto di vista dell’efficienza, del livello di servizio e della qualità dei processi. A questo punto diventa requisito imprescindibile avere un software che sia in grado di raccogliere i dati industriali, fornirli in tempo reale e produrre i report richiesti. L’obiettivo è quello di riuscire a disporre di tutti questi dati nel più breve tempo possibile poiché consente una reazione veloce e immediata agli imprevisti e di risolvere eventuali derive dei processi. In questo modo, laddove abbiamo un’azione/reazione rapida, sarà meno difficoltoso raggiungere gli obiettivi e soprattutto diminuire le perdite operative e i costi.

Per realizzare questi obiettivi di efficienza, livello di servizio e qualità di processo i KPI indispensabili per iniziare ad ‘avere in mano’ la situazione degli impianti sono almeno tre: Indice OEE, WIP e scarti, Lead time e Ritardi.

Indice OEE: un KPI fondamentale
L’OEE (Overall Equipment Effectiveness), letteralmente ‘efficienza generale dell’impianto’, è un KPI espresso in percentuale che rappresenta il rendimento globale di una risorsa produttiva o di un insieme di risorse, siano esse umane o meno. Il valore di rendimento globale è considerato in relazione al tempo nel quale le risorse sono disponibili a produrre. L’indice OEE rappresenta la misurazione per eccellenza della produttività manifatturiera ed è un indice che esprime l’efficacia totale di una attività produttiva. L’OEE è composto a sua volta da 3 concetti chiave della produzione: disponibilità, efficienza e qualità.
–    Disponibilità: questo valore si riferisce alla disponibilità della macchina in relazione alla produzione programmata. Ad esempio, nel momento in cui un macchinario si ferma (per guasto, per manutenzione o a causa di materie prime mancanti, ecc..) va a generare un costo. Tenere sotto controllo lo stato produttivo è la soluzione per evitare la generazione di costi. Le possibilità in questo caso sono soltanto due: il macchinario può essere produttivo o non produttivo. Per misurare la sua disponibilità basterà mettere a confronto il run time stabilito con il run time effettivo della macchina.
–    Efficienza: l’efficienza (o performance) viene stabilita in base alla quantità di sprechi prodotta utilizzando il macchinario ad una velocità inferiore rispetto a quella preventivata (e ottimale). Il dato di efficienza si ricava comparando i tempi del ciclo di lavoro effettivi con quelli ideali: in sostanza questo indice mostra il delta fra ‘quello che è’ e ‘quello che dovrebbe essere’ e ciò può mettere in luce tutte le pecche.
–    Qualità: può capitare che durante la produzione si realizzi un prodotto che non rispetta gli standard di qualità previsti? La risposta è si. Il parametro della qualità si basa appunto sul calcolo della quantità di tempo che è stato sprecato per realizzare un prodotto non conforme.

Come è calcolato l’OEE?
L’OEE è un KPI che fornisce da subito un’idea sul reale stato del reparto produttivo e aiuta a comprenderne il potenziale: se abbiamo una percentuale bassa significa ‘problemi, problemi, problemi!’, al contrario, quando ci si avvicina al 100% significa che si sta realizzando solo prodotti buoni, e quindi rapidamente, con pochissimi sprechi e completamente conformi. Va detto che l’OEE indica se c’è un problema ma non mostra dove sia presente; ad ogni modo questo KPI è un ottimo segnale d’allarme, pertanto, tenere monitorato questo valore è una best practice per individuare le inefficienze e nel lungo periodo permette di confrontare l’andamento produttivo. A questo punto, se l’OEE non mi indica dove può esserci il problema, come è possibile individuarlo? La formula per ricavare l’OEE è il prodotto fra disponibilità, efficienza e qualità:

OEE = (Te / Td) x (Pr / Pp) x (Pc / Pr)

Td corrisponde alle ore disponibili giornaliere, Te invece al tempo effettivo di funzionamento da cui sottrarre i tempi di fermo. Pp è il numero di prodotti che si dovrebbero realizzare nell’arco di Te, Pr è il numero effettivo e Pc fa riferimento ai prodotti conformi.

A questo punto nel caso di una bassa percentuale, la responsabilità sarà da individuare nei tre fattori dell’equazione: uno qualunque, due o tutti e tre.

WIP e scarti: come valutare le prestazioni del processo
Fra i KPI da tenere sotto controllo non vi è soltanto l’OEE. Il WIP (Work In Process) indica il numero di pezzi (oppure lotti) che sono in corso di lavorazione che per qualche motivo risultano sospesi. Questo valore viene utilizzato per valutare le prestazioni del sistema, ovvero a parità di lotti prodotti, si preferisce la soluzione che corrisponde al più basso livello di WIP. L’azienda, in questo modo, può ridurre i costi dovuti all’immobilizzazione delle giacenze di materie prime e di semilavorati (in magazzino). Gli scarti di produzione possono essere determinati da diversi fattori, ad esempio materiali errati, tolleranze non corrette, ecc… ed è fondamentale monitorare gli scarti per analizzare i costi e capirne l’origine.

Lead time e Ritardi per il monitoraggio degli ordini
Il Lead time (o ‘tempo di attraversamento‘) è l’intervallo di tempo necessario per soddisfare la richiesta di un cliente, ovvero dal ricevimento di un ordine e la relativa consegna: più questo tempo è basso, più l’azienda è veloce e flessibile. Premesso che è necessario disporre di un sistema di pianificazione degli ordini, questo KPI unito al monitoraggio dei ritardi permette di valutare e ripianificare la produzione degli ordini.

Come acquisire e gestire i KPI in modo vantaggioso?
Essendo i KPI dati strategici per le decisioni aziendali è fondamentale ricavarli con la massima precisione, puntualità e soprattutto in tempo reale. Il miglior modo per farlo è implementare un software MES (Manufacturing Execution System) in grado di acquisire automaticamente i dati dalle diverse aree aziendali, di confrontarli e di rielaborarli per fornire cruscotti di analisi e monitoraggio dei KPI. Ad esempio, Suite DMP integra al suo interno tutte queste funzionalità.

Conclusioni
Tra le sfide dell’industria 5.0 e la trasformazione in Smart Manufacturing, senza dimenticare gli aspetti green, diventa imperativo monitorare i dati strategici che consentono il confronto e la verifica dello stato produttivo. Inoltre, la mancanza dei dati condivisi può rendere difficile la creazione dei team e può ostacolare la programmazione del lavoro. La Smart Factory è certamente suddivisa per reparti che devono necessariamente lavorare simbioticamente uno con l’altro: in questo contesto i KPI diventano la chiave di successo per lo Smart Business.

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