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Paving Lean Process: efficienza produttiva attraverso la sensoristica 5.0

Introduzione

Sangalli è un’impresa bergamasca attiva nel settore delle costruzioni, specializzata in lavori stradali, produzione di conglomerati bituminosi e calcestruzzo, e nello sviluppo di infrastrutture. Fortemente orientata all’innovazione, l’azienda si distingue per l’adozione di tecnologie avanzate per l’ottimizzazione della gestione dei cantieri.

Il problema

In un contesto in continua evoluzione, il settore delle costruzioni si confronta con l’esigenza di rendere più fluidi ed efficienti i processi operativi. Per Sangalli S.p.A., questo ha significato ripensare alcune pratiche consolidate, soprattutto in riferimento alla gestione delle commesse, alla pianificazione delle attività e alla sincronizzazione tra produzione e operatività in cantiere. La mancanza di strumenti digitali evoluti rendeva più complesso garantire continuità operativa, controllo dei tempi e ottimizzazione delle risorse, con un impatto potenziale sulla capacità competitiva dell’impresa nel medio-lungo periodo.

La soluzione

Sangalli ha avviato un percorso di digitalizzazione del “cantiere 4.0”, integrando intelligenza artificiale e strumenti digitali per rendere più efficienti le fasi di preventivazione, pianificazione e monitoraggio delle attività operative. Il progetto ha seguito un approccio strutturato, partendo da un’analisi dello stato attuale dei processi, per arrivare alla definizione di una nuova infrastruttura digitale e algoritmica in grado di ottimizzare la gestione dei cantieri in tempo reale.

Tecnologie

Algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning

Sensori IoT per il monitoraggio dei mezzi

Piattaforme software per la consuntivazione real-time

Backend per l’analisi dati e il rilevamento delle anomalie

Impatti desiderati

Il progetto punta a una trasformazione digitale dei processi di cantiere, con l’obiettivo di migliorare la produttività e ridurre i costi operativi. L’adozione di tecnologie smart consente a Sangalli di offrire maggiori garanzie sui tempi di consegna, migliorare la gestione delle risorse e rafforzare la propria competitività nel settore degli appalti infrastrutturali pubblici. Il progetto contribuisce inoltre alla transizione verso un’edilizia più sostenibile, efficiente e sicura.

Benefici per l’impresa

– Ottimizzare la pianificazione delle risorse

– Ridurre i tempi morti e i costi operativi

– Aumentare il controllo sui cantieri in tempo reale

– Rafforzare la competitività nelle gare d’appalto

– Accedere a finanziamenti nazionali ed europei per l’innovazione

Implementazione metodologia Demand Driven MRP

Introduzione

F.lli Mauri SpA, attiva dal 1953, è un produttore internazionale di soluzioni di fissaggio di alta qualità, con un’ampia gamma di prodotti destinati ai settori del legno, automotive e industria generale.

Il problema

In un contesto di mercato caratterizzato da alta complessità della supply chain, brevi cicli di vita prodotto, e crescente personalizzazione, F.lli Mauri ha affrontato difficoltà nella gestione efficiente della pianificazione materiali. Era necessario adottare un modello che rispondesse con efficacia all’incertezza e variabilità della domanda, migliorando la pianificazione e la reattività ai clienti.

La soluzione

Il progetto ha previsto la definizione di un macro-modello operativo per la gestione del Material Requirements Planning, con particolare attenzione all’adozione della metodologia Demand Driven MRP (DDMRP). Questa metodologia consente di sincronizzare la produzione con la domanda reale, migliorando la gestione degli stock e la pianificazione delle risorse.

Tecnologie

Modello operativo per il Material Requirements Planning (MRP)

Metodologia Demand Driven MRP (DDMRP)

Valutazione dei benefici su stock e livelli di servizio

Impatti desiderati

Introduzione di un nuovo sistema di pianificazione basato su DDMRP

Miglioramento della schedulazione e gestione delle risorse produttive

Riduzione della variabilità e maggiore controllo del processo produttivo

Benefici per l’impresa

– Ottimizzazione del processo produttivo con allineamento domanda-offerta

– Riduzione dei livelli di stock e conseguente contenimento dei costi

– Maggiore efficacia nella gestione dei tempi e nei livelli di servizio al cliente

– Aumento della flessibilità e capacità di risposta alle variazioni di mercato

Tracciabilità e Controllo Digitale per l’Industria 4.0

Introduzione

Lombarda Raccordi è una PMI con sede a Bergamo, specializzata nella produzione di raccordi in rame, ghisa, ottone e acciaio inox per applicazioni industriali e impiantistiche. L’azienda si distingue per la qualità dei materiali, l’efficienza produttiva e l’attenzione all’innovazione di processo.

Il problema

La gestione manuale dei processi produttivi e logistici comportava inefficienze significative: perdita di informazioni, operazioni ripetitive, tempi lunghi di produzione, resi per non conformità e assenza di uno storico utile per analisi e miglioramento continuo. Queste criticità determinavano un incremento dei costi operativi, una riduzione della produttività e un ritardo nella consegna delle commesse.

La soluzione

Attraverso il progetto si è introdotto un sistema digitale per la tracciabilità e il monitoraggio in tempo reale delle fasi produttive, attraverso la reingegnerizzazione dei processi e l’adozione di tecnologie RFID, barcode e NFC. L’integrazione tra flusso informativo e fisico dei materiali ha consentito di ottimizzare l’intero ciclo produttivo, riducendo sprechi e aumentando il controllo sulla qualità.

Tecnologie

RFID, barcode, NFC per la tracciabilità digitale

Sistema di monitoraggio in tempo reale dei processi

Integrazione tra logistica interna e flusso informativo

Reingegnerizzazione dei processi logistico-produttivi

Impatti desiderati

L’automazione e il controllo digitale hanno permesso un miglioramento tangibile in termini di efficienza, qualità e riduzione dei tempi. L’azienda è ora in grado di tracciare ogni fase produttiva, gestire gli ordini in modo più rapido e preciso, ridurre il numero di resi e garantire una maggiore affidabilità nella consegna.

Benefici per l’impresa

– Riduzione significativa dei costi operativi e delle attività non a valore aggiunto

– Aumento della qualità e della conformità dei prodotti realizzati

– Tracciabilità completa di ogni fase produttiva e maggiore trasparenza nei confronti del cliente

– Diminuzione del 25% degli spostamenti interni di materiale, con benefici in termini logistici e ambientali

– Miglior posizionamento competitivo grazie a una maggiore affidabilità e riduzione dei costi finali per il cliente

AI per pianificazione della domanda e ottimizzazione della produzione

Introduzione

Latteria Soresina è una storica cooperativa lattiero-casearia. Con oltre un secolo di esperienza, l’azienda si è affermata come leader nella produzione di formaggi italiani di alta qualità, tra cui il Grana Padano DOP, il Provolone Valpadana DOP e il burro, mantenendo un forte legame con il territorio e la tradizione.

Il problema

Storicamente, la funzione di pianificazione e produzione in Latteria Soresina è stata affidata all’abilità e alla memoria storica degli operatori dei reparti produttivi in funzione delle richieste commerciali puntuali (logica di make to order). Emerge dunque la necessità di effettuare la previsione della domanda (demand planning) in linea con le attuali esigenze di mercato, quali flessibilità, riduzione della dimensione del numero di lotti, frammentazione delle referenze e ottimizzazione dei flussi logistici in ingresso e in uscita.

Il rischio connesso alla gestione della domanda senza un sistema informativo a supporto comporta:

Uno sforzo rilevante da parte dei soggetti dedicati alla realizzazione del piano di produzione.

Il rischio di commettere errori di valutazione in termini di dimensionamento della capacità produttiva, quantificazione delle materie prime necessarie e stima della richiesta puntuale di mercato.

Maggiori difficoltà nella stima delle variazioni delle caratteristiche e delle abitudini dei consumatori.

Tecnologie

Intelligenza artificiale per la stima della domanda di mercato.

Advanced demand planning.

Impatti desiderati

Capacità di elaborazione strategica di diverse variabili che possono impattare la pianificazione secondo fattori variabili quali: promozioni, vendite push, stagionalità, meteo, TMC prodotti, shelf life residua, in/out clienti, lead time ordini.

Affidabilità nell’evasione degli ordini e nell’efficienza produttiva.

Benefici per l’impresa

Grazie alla riduzione dei costi di produzione, aumentano i margini di contribuzione operativa per singola famiglia di prodotto.

Diminuisce il time to market e allo stesso tempo si allunga la finestra temporale di commerciabilità del prodotto rispetto alla data di scadenza.

Maggiore comprensione delle necessità dei clienti, con conseguente allineamento con le aspettative e miglioramento del livello di servizio.

Maggior reattività sul mercato, in grado di adattarsi ai cambiamenti sempre più dinamici e puntuali.

WOW

Introduzione

Meccanica del Sarca si occupa della lavorazione meccanica del legno di noce per la produzione di calci e astine di fucili di carabine e caricatori.

Il problema

Con l’obiettivo di espandere gli spazi di lavoro, Meccanica del Sarca ha pianificato la separazione fisica di due aree di produzione: una dedicata alla lavorazione meccanica per asportazione di truciolo, e l’altra dedicata alla verniciatura dei semilavorati in legno. Questa conformazione, che ha l’obiettivo di ottimizzare gli spazi produttivi per rispondere a una maggiore richiesta del mercato, introduce un grado di complessità relativo alla logistica interna: i due capannoni, infatti, sorgeranno a circa 100 metri l’uno dall’altro.

Ciò comporta, in primo luogo, una complicazione in termini di movimentazione, in quanto si prevede un tragitto esterno in un ambiente complesso (pendenze, fango, ghiaccio). Inoltre, considerando l’aumento di produzione, conseguente all’efficientamento del sito produttivo e considerando la necessità di movimentare i carrelli in maniera manuale, tale scelta comporterebbe l’aumento di risorse dedicate con conseguente ricaduta in termini di costi improduttivi.

La soluzione

La soluzione, nell’ottica lean production di limitare al massimo l’entità dei costi improduttivi e le attività senza valore aggiunto, ha previsto uno studio di fattibilità per la progettazione di un prototipo di AGV che sia in grado di conferire il materiale esattamente nell’area in cui è prevista l’operazione sul ciclo di produzione, di dialogare con altri attori coinvolti nel ciclo di produzione (macchine, persone, sistemi informativi) e di superare ostacoli fisici come per esempio la pavimentazione non industriale o agenti atmosferici tipici del clima alpino caratteristico del Trentino (neve, ghiaccio, vento, etc.).

Tecnologie

Sviluppo di prototipo di un AGV (Augmented Guided Vehicle) in grado di operare e in maniera affidabile sia negli ambienti indoor che outdoor. I moduli logistici dovranno eseguire un tragitto di almeno 80-90 metri in campo aperto in qualunque condizione atmosferica e circa 40-50 metri all’interno dei fabbricati.

Intelligenza Artificiale in grado di abilitare l’AGV a coprire diversi percorsi in contiguità con persone, veicoli in transito e ostacoli eventualmente presenti sul percorso (veicoli parcheggiati, depositi transitori di materiale, ecc.); si prevede l’utilizzo di algoritmi di fleet management per attivare strategie di percorsi alternativi in modo da concludere la missione in qualsiasi condizione.

Soluzioni IoT e Machine2Machine (M2M) necessarie per permettere al sistema di governo dell’AGV di essere in grado di tenere sotto controllo il tragitto e di aprire/chiudere i varchi di accesso ai fabbricati nei modi e tempi giusti per garantire la missione. Inoltre, è prevista l’introduzione di un set di sensori che siano in grado di individuare non solo la presenza di ostacoli, sia fermi che in movimento, ma che possano anche valutare le condizioni meteo esterne (temperatura, pioggia, neve, ghiaccio). In questo modo si comunica al sistema di intelligenza artificiale tutte le informazioni necessarie per pianificare le strategie di missione diverse, con l’obiettivo di portare a termine sempre e comunque la missione.)

Impatti desiderati

L’identificazione di una soluzione meccanica in grado di fornire a un AGV una capacità di trazione superiori allo standard di mercato, considerando sia le caratteristiche ambientali, sia lo stato del percorso. La soluzione dovrà essere in grado di resistere alla presenza di acqua meteorica, anche abbondante, e a temperature rigide.

L’identificazione di un sistema dotato di sensoristica, di un protocollo di comunicazione M2M e di algoritmi di intelligenza artificiale che garantisce la possibilità di integrare in maniera automatizzata il processo di logistica interna con l’implicazione di azzerare l’impiego di risorse umane per l’attività manuale di logistica inbound, potendole così dedicare ad attività a maggiore valore aggiunto.

Benefici per l’impresa

– Efficientamento del processo logistico: l’implementazione di AGV intelligenti e con sufficiente capacità di trazione che permette di eliminare attività manuali a basso valore aggiunto.

– Ampliamento della capacità produttiva: il piano industriale di Meccanica del Sarca prevede un aumento della domanda, la quale potrà essere soddisfatta solo grazie all’introduzione di soluzioni intelligenti a supporto di operatori qualificati.

– Integrazione dei processi delle operation: la flotta di AGV, così progettata, implicherà la piena integrazione dei sistemi informativi coinvolti nel processo di produzione come ad esempio l’ERP ( per la gestione degli ordini), il MES (per il controllo dell’avanzamento di produzione), il sistema di accesso ai fabbricati di produzione e il sistema di controllo della flotta.

Digital Twin per simulazione logistica e decisioni strategiche

Introduzione

Fater Spa opera nel mercato dei prodotti assorbenti per la persona e nei prodotti detergenti per la pulizia dei tessuti e della casa.

Il problema

L’azienda, in fase di ampliamento e rinnovamento, ha in programma l’implementazione di un nuovo impianto per il processo logistico (magazzino, sistema di picking e sistema di asservimento automatizzati). In questa fase è necessario definire gli indicatori di performance dell’impianto e quindi esplicitare i criteri di successo, per poter orientarsi durante fase di implementazione.

Inoltre, i flussi intra-logistici sono sistemi complessi durante i quali bisogna analizzare dati provenienti dai differenti touch-point con le diverse business unit, per evitare di implementare soluzioni sviluppate su valutazioni sommarie, poco contestualizzate e non rappresentative della realtà.

Si ha quindi la necessità di capire come massimizzare il grado di efficienza dell’impianto e l’investimento in infrastrutture e tecnologie. È stato deciso di sviluppare un modello di simulazione virtuale dell’intero impianto per poter analizzare e comprendere preventivamente le necessità, valutare le complessità e validare le soluzioni tecnologiche da implementare nell’impianto, ottimizzando il progetto di investimento in esame dal punto di vista di tempi, costi e qualità di esecuzione.

La soluzione

La soluzione sussiste nello sviluppo del digital twin del magazzino. Lo scopo è di validare l’adeguatezza di alcune soluzioni tecniche (robot, AGV e sistemi di pocking automatizzati) e di realizzare simulazioni dei processi immediatamente a monte e a valle dell’attività di produzione, nonché l’integrazione con i sistemi SCADA e WMS (Warehouse Management System) già esistenti.
Il Gemello Digitale, grazie alla possibilità di effettuare infinite simulazioni, è in grado di permettere di identificare la configurazione più idonea supportando il processo decisionale in fase di investimenti.

Tecnologie

Digital twin del magazzino per abilitare la simulazione di parametri operativi (produttività, velocità di esecuzione, livello di servizio erogato) e parametri fisici (ad es. ingombro, spazi, logistica interna) di diverse soluzioni di automazione (afferenti al tema di industria 4.0 quali ad esempio robot collaborativi, AGV e algoritmi di supervisione/pianificazione avanzati).

Modello di simulazione a eventi discreti per l’analisi comparativa di scenari alternativi di un magazzino e di un sistema intra-logistico (in termini di layout, tecnologie digitali, produttività e costi dell’investimento).

Impatti desiderati

La realizzazione di un modello di simulazione virtuale per realizzare un magazzino automatizzato. La soluzione è in grado di ottimizzare la progettazione dell’impianto, oggetto dell’investimento, massimizzando la resa degli investimenti, minimizzando costi e rischi di sicurezza e di business continuity.

La realizzazione di un modello di digital twin dell’intero sistema intra-logistico dell’azienda, che verrà utilizzato anche come un sistema di controllo, fornendo la possibilità di monitorare in real-time gli allestimenti di pallets customizzati, di testare e di validare gli algoritmi di gestione e pianificazione dell’impianto in ottica continuous improvement.

La realizzazione di una soluzione che possa fungere come strumento per la formazione degli operatori: il progetto ha permesso di formare un team interno all’azienda in grado di realizzare e gestire digital twin di processi logistici complessi, introducendo nel reparto di Engineering/Innovation Technology le competenze e gli strumenti necessari per realizzare attività di simulazione di flussi logistici, magazzini e di tutte le automazioni e software che gestiscono tali asset.

Benefici per l’impresa

Implementazione di un modello di simulazione del sistema logistico aziendale funzionale a supportare il processo decisionale durante la selezione di investimenti alternativi

Introduzione di una metodologia idonea con cui gestire la fase di design e di valutazione di investimenti tecnologici in ambito intralogistico.

Incremento delle competenze interne in termini di simulazione applicata ai flussi logistici

Miglioramento del processo di gestione, monitoraggio e controllo delle attività di picking, di stoccaggio e di consegna del reparto di logistica dell’azienda.

Digital twin per ottimizzare assemblaggio elettronico Carel

Introduzione

CAREL Industries S.p.A. è una multinazionale italiana, specializzata nella progettazione, produzione e commercializzazione di soluzioni tecnologiche avanzate per il controllo e la regolazione di sistemi di climatizzazione, refrigerazione, riscaldamento, umidificazione e raffrescamento adiabatico.

Il problema

Il percorso storico aziendale ha previsto nel tempo lo sviluppo progressivo di tecnologie elettroniche e meccaniche in cui è già stato raggiunto un grado di sviluppo molto avanzato. Ciò detto, CAREL ha la necessità di sviluppare, con lo stesso grado di tecnologia/innovazione, la parte di assemblaggio di una nuova tecnologia (THT – Through Hole Technology) e del relativo processo di produzione comprensivo di collaudi elettrici, assemblaggio materie plastiche ed elastomeriche e ispezione visiva.
Al momento, però, lo stato attuale della linea prevede un montaggio del prodotto con elevato contenuto di manodopera. L’idea progettuale, pertanto, ha l’obiettivo di valutare l’introduzione di sistemi di automazione al fine di efficientare il processo di assemblaggio garantendo un elevato livello di servizio al cliente in termini di qualità e tempi di attesa.

Il progetto ha come obiettivo la realizzazione teorica e pratica di una linea di produzione per l’assemblaggio di prodotti elettronici che, sfruttando le innovazioni relative all’integrazione tra le diverse attrezzature di produzione, la digitalizzazione delle informazioni e l’automazione delle funzioni, massimizzi la produttività in termini pezzi/ora e minimizzi la difficoltà e la quantità delle lavorazioni manuali. A partire dal prototipo di linea di produzione attuale che ha la possibilità di produrre la gamma completa della famiglia specifica di prodotto nella modalità “One Piece Flow”, la necessità è di mantenere questa importante funzionalità offerta al mercato e di minimizzare i costi di produzione.

La soluzione

Per raggiungere l’obiettivo, è stato proposto un approccio che ha previsto in primo luogo la costruzione di un gemello digitale per la linea produttiva oggetto dell’analisi. In un secondo momento, il progetto ha portato a individuare diversi scenari di interesse, realizzarne le relative simulazioni, identificare la configurazione della linea più idonea e individuare i fornitori tecnologici in grado di soddisfare i requisiti dello scenario produttivo ritenuto più soddisfacente.

Tecnologie

Modellazione concettuale: la linea è stata modellata dal punto di vista concettuale, riproducendo gli step principali di produzione, il flusso di materiale, i punti di accumulo di semilavorati, i flussi di rilavorazioni e il comportamento della manodopera sulla linea.

Modello di simulazione ad eventi discreti per la realizzazione di un’analisi comparativa di diversi scenari alternativi del processo produttivo in termini di configurazione, bilanciamento, dimensionamento, tecnologie di automazione, produttività e relativi costi dell’investimento.

Digital twin della linea produttiva per la realizzazione di uno scenario virtuale in cui valutare parametri operativi (produttività, velocità di esecuzione, takt time, one-piece-flow e quantità di lavorazioni manuali) e parametri fisici di diverse soluzioni di automazione afferenti al tema di industria 4.0, quali robot collaborativi e soluzioni di linee di automazione.

Impatti desiderati

La realizzazione di un modello di simulazione virtuale in grado di abilitare la realizzazione di uno studio di fattibilità di un investimento di una linea produttiva di assemblaggio. In particolare, la soluzione è in grado di identificare la configurazione e il relativo investimento necessari per raggiungere le performance di produzione desiderate.

La realizzazione di un modello di digital twin dell’intera linea produttiva, che, verrà utilizzata anche come un sistema di controllo, fornendo la possibilità di monitorare in real-time gli indicatori con cui valutare l’effettivo grado di ottimizzazione del processo di assemblaggio.

Definizione di scenari “what-if”: a partire dai punti critici rilevati dalla configurazione attuale della linea di assemblaggio, sono stati individuati degli scenari di interesse. Ciascuno scenario rappresenta una potenziale modifica della linea di produzione. Tali modifiche, che possono riguardare posizioni e mansioni degli operatori, automazione dello spostamento di materiale da una stazione all’altra, automazione del carico e/o scarico di una stazione, o automazione di un intero step produttivo, potranno essere analizzate per potenziali aggiornamenti futuri.

Benefici per l’impresa

Implementazione di un modello di simulazione del sistema produttivo funzionale a supportare il processo di ottimizzazione della fase di assemblaggio.

Introduzione di una metodologia idonea con cui gestire la fase di design e di valutazione degli investimenti tecnologici relativi alle soluzioni di automazione da inserire in fabbrica.

Incremento delle competenze interne in termini di simulazione applicata ai flussi produttivi.

ROPPENP

Introduzione

Limea-Fisma S.p.A. è un’azienda italiana specializzata nella produzione di imballaggi metallici leggeri. Da oltre 75 anni, Limea-Fisma è un punto di riferimento nel settore, offrendo soluzioni di imballaggio in acciaio e latta per l’industria, con una forte presenza sui mercati internazionali.

Il problema

Intraprendere una revisione delle linee produttive dell’azienda in ottica Lean Manufacturing al fine di conseguire un significativo aumento della produttività attraverso la riorganizzazione dei flussi produttivi.
La ridefinizione organizzativa dei processi prevede anche la valutazione dell’eventuale introduzione di magazzini automatici e le sinergie derivanti dalla costruzione di un secondo plan produttivo, limitrofo al quello già esistente.
L’obiettivo è realizzare un «Programma Kaizen per l’Eccellenza» che preveda di:

Ottimizzare i flussi produttivi e di processo presenti nell’attuale plant al fine di aumentare la produttività attraverso uno studio che prevedesse anche la valutazione dell’introduzione nel plant di un magazzino automatico per semilavorati e/o prodotti finiti, attualmente assente.

Definire le attività e i processi per un secondo plant produttivo, di prossima realizzazione.

La soluzione

La “Consulenza Tecnologica” è lo strumento che MADE mette a disposizione delle imprese manifatturiere per fornire un supporto concreto all’implementazione di soluzioni tecnologiche, organizzative e gestionali atte a migliorare i processi delle imprese in ottica Industria 4.0, mediante attività di consulenza e studi di fattibilità.
Dall’attività di studio condotta dai consulenti di MADE4.0 e dal confronto degli ipotetici scenari di layout per l’allocazione delle linee produttive (nuove ed esistenti), è stata identificata la migliore soluzione per incrementare ed efficientare la produttività dell’azienda.

Il progetto permetterà di sviluppare una simulazione 2D del layout in grado di restituire l’analisi dei colli di bottiglia e, in generale, di aumentare la capacità produttiva garantendo l’ottimale flusso del processo, dall’ingresso delle materie prime fino all’uscita del prodotto finito dal magazzino dello stabilimento, come strumento a supporto del processo di decision making.

Impatti desiderati

Con la progettualità proposta, Limea-Fisma prevede diverse ricadute e impatti industriali rilevanti, in particolare per quanto concerne i temi di competitività, sicurezza e sostenibilità.
L’ottimizzazione e la re-ingegnerizzazione dei processi in ottica Lean, portando alla riduzione dei trasporti interni e dei tempi di attraversamento, determinano un minore consumo di energia, con impatti importanti sull’OEE e sui consumi energetici.

È prevista anche una riduzione di rischi di obsolescenza e danneggiamento dovuti al trasporto, nonché la creazione di spazio per ulteriore automazione dei processi aziendali, congiuntamente ad un miglioramento della tracciabilità e selettività della merce.

Benefici per l’impresa

In termini di risultati attesi, si prevede un aumento della produzione del 10% nel plant attuale, grazie alla reingegnerizzazione dei processi in ottica di miglioramento continuo (continuous improvement), e un ulteriore aumento della capacità produttiva e della standardizzazione dei processi con il nuovo plant, che avrà processi ed attività sinergiche con quello attuale.

Grazie alle iniziative di miglioramento emerse dallo studio progettuale, sarà possibile attuare un percorso di rinnovo delle strutture del magazzino, con conseguente ottimizzazione e riduzione degli ingombri dovuti a stoccaggio di materiale a bordo linea e nelle aree di passaggio, con benefici sia operativi che in termini di rischio correlato alla salute e sicurezza degli operatori.

Implementazione MOM aziendale

Introduzione

C.A.T.E.T. S.r.l. è una piccola impresa specializzata nella produzione di cablaggi e quadri elettrici per aziende produttrici di attrezzature, macchinari e dispositivi.

Il problema

C.A.T.E.T. S.r.l. sta affrontando una serie di sfide operative che ostacolano l’ottimizzazione della produzione, mettendo a rischio la sua capacità di rispondere rapidamente alle esigenze di un mercato in continua evoluzione. Nonostante il suo orientamento verso l’innovazione tecnologica continua, l’azienda si trova a dover superare alcune barriere per restare competitiva e prepararsi a gestire eventuali aumenti del carico di lavoro futuro.

Attualmente, i processi produttivi soffrono di una scarsa visibilità sugli stati di avanzamento, gestiti per lo più tramite sistemi informatici e/o cartacei non integrati, che forniscono dati incompleti e non in tempo reale. Questa mancanza di integrazione compromette la capacità di ottenere una visione completa e accurata della produzione. Inoltre, l’assenza di un sistema di schedulazione rende difficile la pianificazione di attività eterogenee, come le lavorazioni manuali ed elettroniche. Un ulteriore ostacolo è rappresentato dalla comunicazione inefficiente, sia tra i vari reparti dell’azienda che tra il reparto produzione e l’ufficio, che rallenta il flusso operativo e decisionale.

La soluzione

Il progetto prevede l’implementazione di un sistema Manufacturing Operations Management (MOM) per l’informatizzazione del processo di esecuzione della produzione, il dispatching degli ordini agli operatori tramite schedulazione di dettaglio e il monitoraggio dell’attività produttiva legata a macchine e lavorazioni manuali.

Il sistema di fabbrica (MOM) sarà integrato con l’ERP aziendale per consentire di creare un flusso di informazioni bidirezionale tra il livello operativo dell’impianto produttivo e il livello amministrativo/direzionale.

Tecnologie

Dal punto di vista tecnologico, l’innovazione proposta riguarda l’adozione di tecnologie volte alla digitalizzazione del processo di gestione e raccolta dei dati di produzione attraverso l’interconnessione delle macchine e la raccolta dati manuale, l’utilizzo di devices a supporto degli operatori (HMI) e di un sistema informativo integrato:

Manufacturing Execution System (MES): Per il monitoraggio in tempo reale delle macchine e delle operazioni manuali.

Software di schedulazione a capacità finita: Per ottimizzare la gestione delle risorse e dei tempi di produzione.

Integrazione ERP: Miglioramento del flusso di dati tra operazioni di fabbrica e direzione aziendale.

Impatti desiderati

In sintesi, i principali impatti in termini di processi interni possono essere determinati considerando aumenti di:

Condivisione: Il know-how delle persone con maggiore esperienza diventa conoscenza strutturata dell’azienda (quindi Valore) che può essere messo a disposizione di tutto il personale aziendale, in particolar modo delle figure più giovani e meno esperte.

Correttezza e rapidità: La possibilità di trasferire informazioni e ridurre gli errori comporta benefici anche agli utilizzatori finali (clienti). 

Responsabilizzazione: oltre al personale d’ufficio ed i responsabili di area, anche gli operatori di campo avranno più autonomia e responsabilità nell’imputazione del dato e nella visibilità della propria performance, portando ad un aumento non solo della partecipazione dei dipendenti ma anche dell’efficienza produttiva. Inoltre, una piattaforma integrata creerà un circolo virtuoso utile per il riconoscimento dei meriti dei dipendenti.

Benefici per l’impresa

L’adozione del sistema MOM consentirà a C.A.T.E.T. S.r.l. di ottenere un controllo più efficace e puntuale sui processi produttivi, migliorando la qualità dei prodotti e riducendo gli scarti. L’integrazione con l’ERP aziendale permetterà una gestione più snella e reattiva, a beneficio della produttività e della competitività sul mercato. Grazie all’analisi in tempo reale dei dati, l’azienda potrà prendere decisioni più rapide e consapevoli, aumentando l’efficienza operativa e riducendo i costi. Il progetto supporta inoltre l’evoluzione culturale verso un’organizzazione orientata all’innovazione e alla collaborazione tra reparti, creando le basi per attrarre nuovi talenti e affrontare in modo resiliente le sfide future.

Controllo vibrazioni indotte dal vento su strutture snelle

Introduzione

ISAAC S.r.l. sviluppa tecnologie smart per la protezione sismica e il monitoraggio strutturale di edifici e infrastrutture.

Il problema

Le strutture snelle, come torri di ponti a grande luce, grattacieli e strutture a traliccio, sono soggette a Vibrazioni Indotte dal Vento (VIV). Queste oscillazioni trasversali possono influenzare negativamente il design strutturale e il comfort degli abitanti, causando problematiche di sicurezza e di fruibilità delle strutture.

La soluzione

Sviluppo di un dispositivo, basato sulla tecnologia Active Mass Damper (AMD), e di un algoritmo per il monitoraggio e il controllo attivo delle Vibrazioni Indotte dal Vento (VIV), che sfrutti la conoscenza dei fenomeni fisici di interazione vento-struttura.

Tecnologie

Active Mass Damper (AMD): Sistemi di smorzamento attivo per ridurre le oscillazioni indotte dal vento.

Algoritmi di controllo avanzati: Logiche di controllo specifiche per mitigare le VIV con un’efficienza ottimizzata.

Galleria del vento e simulazioni numeriche: Test in galleria del vento e simulazioni numeriche per mettere a punto e validare il sistema.

Impatti desiderati

Riduzione delle vibrazioni strutturali: Miglioramento della stabilità e del comfort delle strutture snelle.

Innovazione tecnologica: Introduzione di tecniche avanzate di smorzamento attivo nel settore dell’ingegneria strutturale.

Ampliamento del mercato: Nuove opportunità di mercato per applicazioni in strutture soggette a VIV.

Benefici per l’impresa

Competitività: Aumento della competitività grazie all’offerta di soluzioni innovative per il controllo delle vibrazioni strutturali.

Espansione del mercato: Possibilità di cross-selling su clienti esistenti e nuovi mercati, come torri e strutture a traliccio.

Sostenibilità: Miglioramento della sostenibilità evitando demolizioni e ricostruzioni, contribuendo a una società più resiliente e sostenibile.