Dati in Fabbrica: La Rivoluzione Silenziosa che Trasforma la Produzione
Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che sta cambiando radicalmente il modo in cui pensiamo e gestiamo la produzione: la gestione dello shopfloor orientata ai dati (o Data-Oriented Shopfloor Management, se vogliamo usare l’inglese). Sembra un parolone, vero? Ma fidatevi, è più affascinante di quanto sembri e riguarda tutti noi che lavoriamo nel mondo manifatturiero.
Perché i Dati Sono il Nuovo Petrolio (Anche in Fabbrica)
Partiamo da un presupposto: la gestione dello shopfloor (SFM), quel complesso di attività che serve a far funzionare al meglio il reparto produttivo, è fondamentale. Serve a garantire le performance, a migliorare continuamente la produttività. Ma diciamocelo, i sistemi produttivi diventano ogni giorno più complessi. Cicli di vita dei prodotti sempre più brevi, cambiamenti continui nelle risorse, nelle configurazioni… gestire tutto questo è una bella sfida.
Qui entrano in gioco i dati. Avete presente la famosa frase “I dati sono il nuovo petrolio”? Ecco, calza a pennello anche per la fabbrica. I dati, se raccolti, raffinati e usati nel modo giusto, sono la chiave per gestire la complessità, prendere decisioni migliori e aumentare l’efficienza. Non sono solo io a dirlo, Gisi li ha definiti addirittura il “sangue vitale” di ogni azienda manifatturiera.
Ma attenzione, c’è una distinzione importante da fare. Spesso si parla di digitalizzazione dello shopfloor (dSFM): tablet al posto della carta, bacheche digitali, app… tutte cose utilissime, certo. Ma la vera svolta, quella di cui parliamo oggi, è la datafication, cioè mettere i dati al centro di tutto. Non basta digitalizzare, bisogna far parlare i dati, trasformarli in informazioni preziose per decidere e agire. Ed è proprio qui che si inserisce la gestione dello shopfloor orientata ai dati (DO-SFM).
La Sfida: Creare un Modello Completo
Il problema? Mentre per l’SFM tradizionale e quello digitale esistono già modelli e approcci consolidati, per la DO-SFM mancava una visione d’insieme, un modello concettuale olistico. Tanti studi si concentravano su aspetti specifici, magari tecnologici (AI, Machine Learning, Big Data…), trascurando l’integrazione fondamentale tra tecnologia, organizzazione e persone. E senza questa integrazione, si rischia di avere soluzioni isolate che non portano i benefici sperati.
Ecco perché è nata la ricerca su cui si basa questo articolo: capire quali sono i requisiti fondamentali per una DO-SFM efficace e come modellarli in un concetto coerente. Come abbiamo fatto? Attraverso la ricerca qualitativa, intervistando esperti del settore, persone che vivono queste sfide ogni giorno. Abbiamo raccolto le loro esperienze, le loro idee, le loro necessità.
Cosa Serve Davvero? I Requisiti Chiave Secondo gli Esperti
Analizzando a fondo le interviste (usando una metodologia rigorosa chiamata Gioia Methodology, per i più curiosi), sono emersi tantissimi spunti interessanti, ben 74 concetti chiave! Questi si possono raggruppare in 5 macro-aree, 5 pilastri fondamentali per costruire una DO-SFM solida:
- Sistema Informativo: Non basta raccogliere dati a caso. Serve un sistema ben strutturato per acquisirli (sensori, IIoT, ma anche input manuali dove serve), prepararli (pulizia, qualità!), strutturarli (magari con standard come l’Asset Administration Shell), raffinarli (qui entrano in gioco AI, ML, analytics per trasformare i dati grezzi in oro colato), distribuirli nel modo giusto alla persona giusta (basta informazioni inutili!) e supportare decisioni e controlli. E sì, serve che sia il più possibile in tempo reale, ma dipende dall’uso!
- Organizzazione dei Processi: I processi classici dell’SFM (pianificazione, controllo, monitoraggio) devono diventare data-driven. Le decisioni devono basarsi su fatti, non su sensazioni. Bisogna pensare a diversi gradi di automazione (manuale, semi-automatico, automatico), ma senza illudersi che tutto possa essere automatizzato. L’intelligenza umana resta cruciale, specialmente nelle decisioni critiche. E non fermiamoci al singolo reparto: pensiamo in ottica di flusso di valore (value stream), magari anche a livello globale!
- Struttura Organizzativa: Servono nuove competenze e nuovi ruoli. Pensiamo a figure come lo “Shopfloor Data Manager” o il “Business Analyst”, capaci di fare da ponte tra chi vive la fabbrica e chi mastica dati e tecnologia. Serve definire chiaramente chi fa cosa (ownership), creare magari dei “moltiplicatori” di competenze direttamente in reparto. E le persone? Devono crescere, acquisire nuove skill legate ai dati. Non tutti allo stesso modo, certo, ma serve un piano di sviluppo.
- Modello Operativo Interfunzionale: Come far funzionare tutto insieme? Serve collaborazione, trasparenza. L’idea del miglioramento continuo (CIP) va applicata anche ai sistemi basati sui dati (“Data CIP”). Bisogna spostare la responsabilità decisionale verso il basso, creando team sempre più autonomi (self-lead teams) che usano i dati per gestirsi. Meno discussioni operative infinite nelle riunioni, più tempo per migliorare davvero. E importantissimo: i processi decisionali, anche quelli automatici, devono essere comprensibili!
- Percorso di Sviluppo e Piano di Implementazione: Non si passa alla DO-SFM dall’oggi al domani. Serve un percorso, magari basato su un modello di maturità che consideri tecnologia, organizzazione e persone. Bisogna partire da processi già ottimizzati, avere il supporto del management, investire (tempo e denaro!) e procedere per passi, magari partendo da casi d’uso specifici con un ritorno economico chiaro. Fondamentale è coinvolgere le persone fin dall’inizio, superare le resistenze e costruire una cultura del dato.
Due Modelli per Capire Meglio: Configurazione e Operatività
Da tutti questi requisiti, abbiamo sviluppato non uno, ma due modelli concettuali. Perché due? Perché c’è una bella differenza tra la fase in cui si configura o si adatta strategicamente la DO-SFM (un processo episodico, che si ripete quando serve evolvere) e la fase in cui la si usa ogni giorno (la modalità operativa persistente).
Il primo modello, quello di Configurazione/Adattamento, include tutti e cinque i pilastri, compreso il “Percorso di Sviluppo”. Qui si definisce la strategia, si sceglie il livello di maturità da raggiungere, si pianificano gli use case, si progetta l’organizzazione e, solo alla fine, si configura il sistema informativo necessario. L’approccio è molto centrato sull’uomo e sull’organizzazione: prima definiamo il “come” vogliamo lavorare (il Management Approach), poi costruiamo la tecnologia (l’Information System) che ci serve.
Il secondo modello, quello di Operatività Persistente, descrive come funziona la DO-SFM a regime. Qui il “Percorso di Sviluppo” non c’è più, perché si presuppone che la configurazione sia stata fatta. Il cuore pulsante è l’interazione continua tra lo Shopfloor (dove avvengono le attività fisiche), il Sistema Informativo (che raccoglie i dati, li elabora e fornisce output) e l’Approccio Gestionale (l’insieme di organizzazione, processi e modello operativo che usa le informazioni per decidere e agire, intervenendo dove l’automazione non arriva o non è voluta). È un ciclo continuo: lo shopfloor genera dati, il sistema li trasforma in informazioni, l’approccio gestionale (persone e processi) li usa per prendere decisioni e controllare, influenzando di nuovo lo shopfloor.
Un Tuffo nel Sistema Informativo
Per capire ancora meglio, abbiamo anche dettagliato il modello del Sistema Informativo. Immaginatelo come una catena di montaggio dei dati, con diversi moduli: pianificazione dei requisiti (solo in fase di configurazione), acquisizione, preparazione, strutturazione, raffinazione, utilizzo, distribuzione, decisione e controllo. Ogni modulo ha le sue specificità tecniche e organizzative e interagisce con l’approccio gestionale quando serve l’intervento umano.
Facciamo un Esempio Concreto: Regolare i Parametri di Processo
Ok, tutto molto bello, ma come funziona nella pratica? Immaginiamo di dover regolare i parametri di una macchina (es. velocità di taglio) per evitare problemi (es. surriscaldamento, vibrazioni anomale, pezzi difettosi).
- Shopfloor e Acquisizione: Sensori sulla macchina (o applicati manualmente su postazioni non automatiche) raccolgono dati in tempo reale (temperatura, vibrazioni, velocità…).
- Preparazione e Strutturazione: I dati vengono puliti, organizzati e magari messi in relazione tra loro in un data warehouse centrale (es. usando l’AAS).
- Raffinazione: Algoritmi di Machine Learning analizzano i dati e i pattern storici per prevedere quando i parametri stanno andando fuori controllo e suggerire le modifiche necessarie.
- Utilizzo e Distribuzione: L’operatore riceve un alert (magari su un dashboard o un dispositivo mobile) solo quando serve intervenire, con l’indicazione precisa di cosa modificare. I modelli ML vengono monitorati e migliorati (CIP!).
- Decisione e Controllo: Se la macchina è automatizzata, la regolazione può avvenire in automatico. Se è manuale, l’operatore interviene seguendo le indicazioni basate sui dati. La logica decisionale è trasparente.
In questo esempio, vediamo come interagiscono tecnologia (sensori, algoritmi), organizzazione (ruoli come l’operatore, lo specialista dati, il data scientist) e processi (il flusso data-driven per il controllo predittivo). Questo è solo un caso, ma immaginate le potenzialità applicando questo approccio a tanti altri processi!
Opportunità Enormi (e Qualche Sfida)
Il bello di questo approccio olistico è che apre porte incredibili. Possiamo creare sinergie: gli stessi dati raccolti per un use case possono servirne altri (es. manutenzione predittiva e qualità predittiva). Possiamo integrare la DO-SFM con altre tecnologie avanzate come la manifattura additiva, la robotica, i digital twin. Le decisioni data-driven prese in shopfloor possono dialogare con la pianificazione della produzione, la gestione qualità, ecc.
Certo, ci sono sfide. Raccogliere dati dalla produzione manuale è più difficile (ma non impossibile: pensiamo a telecamere, RFID, codici…). E soprattutto, serve un cambiamento culturale, servono investimenti e una guida chiara per implementare tutto questo.
Il Futuro è Data-Driven
In conclusione, la gestione dello shopfloor orientata ai dati non è fantascienza. È un’evoluzione necessaria e potente dell’SFM tradizionale e digitale. Non li sostituisce, ma li integra, mettendo i dati al centro per prendere decisioni più intelligenti, oggettive ed efficienti.
La ricerca ci ha fornito i requisiti fondamentali e due modelli concettuali per iniziare a costruire questa visione. Certo, il lavoro non finisce qui. Il prossimo passo sarà dettagliare ulteriormente questi modelli, magari creando un vero e proprio modello di maturità e una guida pratica per aiutare le aziende nel loro percorso di trasformazione.
Ma una cosa è certa: il futuro della produzione è, e sarà sempre di più, guidato dai dati. E iniziare a pensarci seriamente oggi è il primo passo per non rimanere indietro domani. Che ne pensate? Siete pronti per questa rivoluzione silenziosa?
Fonte: Springer
