Incrementa la produttività connettendo le tue macchine

Come confermato da un recente report di IoT Analytics (IoT Use Case Adoption Report), il monitoraggio e l'analisi a distanza delle performance industriali è uno degli use case più diffusi presso le aziende manifatturiere. È il primo ed indispensabile passo verso l'eccellenza operativa, e pone le basi per lo sviluppo di servizi più avanzati.

Valutare ed analizzare la performance delle vostre macchine con facilità

In un contesto di produzione in cui le performance non sono misurate sistematicamente e la raccolta di dati è spesso lunga e noiosa, l'IoT industriale offre un supporto decisionale vitale per i team di produzione ed i produttori di macchinari: analisi della performance accelerata, migliore comprensione del comportamento delle attrezzature, miglior definizione delle priorità e risoluzione degli incidenti.

Una visibilità impareggiabile sui processi operativi

 

  • Monitoraggio in tempo reale delle performance industriali dei siti di produzione e delle macchine
  • Biblioteca pronta all'utilizzo di indicatori chiave e dashboard di performance industriale: output complessivo, performance, disponibilità, qualità, ecc.
  • Analisi della performance più precisa, disponibile attraverso diverse overview grafiche adattate in base al livello organizzativo analizzato: sito, linea di produzione, macchina, sotto componente, ecc.
  • I report e le dashboard generati automaticamente dalle macchine connesse consentono di risparmiare tempo prezioso ed incrementare la produttività dei team in loco (operatori, manager, ecc.).

Identificare facilmente gli incidenti che influenzano in modo significativo la performance

 

  • Identifica e classifica le impostazioni gli errori ed i fermi macchina in base al loro livello di impatto sulla produzione tramite dei diagrammi di Pareto degli errori (occorrenze, durate cumulative..)
  • Strumenti analitici chiave per introdurre delle azioni correttive per il continuous improvement: perfezionamento dei processi produttivi, sostituzione componenti e gestione della ricambistica, implementazione della manutenzione predittiva, ecc.

Identificare i fattori che influenzano la performance delle macchine

Come spiegare differenze significative nella performance degli ordini di produzione ricorrenti? Man mano che le macchine ed i processi produttivi diventano più complessi, entrano in gioco una vasta gamma di potenziali fattori d'influenza. Riuscire ad identificarli va al di là, spesso, della capacità d'analisi umana, e richiede delle tecnologie d'analisi avanzate.

Capacità analitiche decuplicate grazie al machine learning

 

  • Implementazione di analisi avanzata sulla base dei dati di produzione disponibili (fino a migliaia di variabili)
  • Identificazione sistematica e classificazione dei fattori d'influenza sulla performance con maggiore impatto sulla produzione (costi, indisponibilità ecc.)

Processi di miglioramento continuo accelerati

 

  • Migliore comprensione dei processi produttivi si traduce in insight che guideranno l'implementazione di nuove pratiche di miglioramento continuo
  • La digitalizzazione e la modernizzazione dei metodi di miglioramento continuo, come il Lean Management ed il Kaizen, presentano nuove possibilità di ottimizzazione
  • Guadagni significativi osservati nei primi mesi: aumento dell'OEE e stabilizzazione delle oscillazioni di performance nel tempo

Ottimizza la programmazione della produzione ed i cambiamenti di formato

L'applicazione delle tecniche SMED è diventata una pratica standard nel contesto industriale, che mira ala riduzione degli intervalli di transizione tra le serie. Misurando sistematicamente questi intervalli, la piattaforma InUse facilita l'identificazione dei tempi di cambiamento più lunghi e consente quindi il miglioramento della disponibilità della linea di produzione. Inoltre, l'analisi avanzata offre nuove prospettive per l'ottimizzazione della pianificazione degli ordini di produzione.

Cambiamenti di formato più rapidi e migliore pianificazione

 

  • Identificazione sistematica dei cambiamenti di formato inefficienti per facilitare l'ottimizzazione dei piani d'azione
  • Implementazione di tecniche d'analisi avanzata per tutti i cambi di formato eseguiti nell'arco di diversi mesi
  • Raccomandazioni per una pianificazione ottimale del cambio di formato, con l'obbiettivo di aumentare i tempi di disponibilità della produzione e migliorare l'efficienza operativa
  • Ottimizzazione del 10-25% nella durata media di cambio di formato

 

Cambio di formato accorciato del 25%
il caso del gruppo Hellenic Dairies

Scopri come l'identificazione sistematica dei cambi di formato devianti ha permesso al gruppo Hellenic Dairies di ridurne del 25% la durata media.

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