In questo articolo esaminiamo come devono cambiare i sistemi di pianificazione della produzione per adattarsi ad un contesto di Fabbrica 4.0. Partendo da un breve accenno allo stato dell’arte dei sistemi di pianificazione della produzione e della loro recente evoluzione arriveremo a discutere alcuni punti centrali rappresentati dall’uso degli algoritmi e dai nuovi ruoli che questo cambiamento introduce.
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La Pianificazione della Produzione
La pianificazione della produzione è uno dei processi aziendali più importanti e complessi, dovendo trasformare il budget in piani esecutivi in continua evoluzione per sincronizzare al meglio la domanda con le capacità produttive interne ed esterne. I suoi obiettivi sono quelli di garantire i volumi produttivi richiesti dal mercato, un servizio al cliente adeguato, l’efficienza degli impianti ed un livello delle scorte compatibile con l’investimento e il rischio associato. Al fine di raggiungere questi obiettivi – spesso in contrasto fra loro – chi pianifica la produzione deve prendere decisioni riguardanti una serie di aspetti critici. Innanzitutto occorre definire che livello di servizio si vuole offrire in termini di disponibilità del prodotto, velocità e affidabilità della consegna.
Figura 1 Il processo di pianificazione della produzione
Quindi decidere per ogni famiglia di articoli le modalità di produzione e di acquisto più adatte (ad esempio: make-to-order, make-to-stock, assemble-to-order ...) per arrivare a formulare i piani di produzione e di acquisto utilizzando in modo coerente gli strumenti organizzativi e informatici in uso in azienda (quali MRP, lean manufacturing,...). Particolare attenzione deve essere riservata al dimensionamento dei lotti produttivi, delle scorte e della capacità produttiva.
Dal un punto di vista organizzativo ilprocesso di pianificazione della produzione si compone di una serie di sotto-processi (figura1), diversi tra loro per funzioni e livelli gerarchici coinvolti, orizzonti e dettagli temporali e di prodotto. Partendo dall’alto della figura, dal cosiddetto Sales and Operations Planning, e procedendo verso il basso attraverso il Master Production Scheduling, l’MRP fino allo Scheduling dei reparti, si passa dal coinvolgimento della direzione a quello del management più operativo, da un orizzonte semestrale/annuale a un orizzonte di pochi giorni, dalle famiglie di prodotto ai singoli articoli e fasi produttive
Nelle realtà aziendali odierne, questi processi vengono di norma gestiti e svolti attraverso l’uso dell’ERP aziendale, specialmente per quanto riguarda il processo di master production scheduling e di material requirement planning. Gli altri sotto-processi e in particolare quellidi sales operation planninge di plant detailed scheduling trovano invece un vasto ricorso ad Excel in quanto l’ERP risulta poco coprente le loro specificità. Tuttavia, siccome l’abbinamento ERP + Excel in situazioni complesse non sempre offre risultati soddisfacenti, molte aziende hanno integrato nell’ERP alcuni sistemi specialistici: demand planning per la pianificazione della domanda e il forecast, sistemi di scheduling a capacità finita e sistemi di advanced planning. Questi sistemi utilizzano differenti tecniche più o meno avanzate. Ad esempio nei sistemi di demand planning prevalgono tecniche di best fitche mirano a individuare, fra i metodi disponibili, quelle che generano il minor errore di previsione, così anche i sistemi di collaborative forecasting per mettere insieme il punto di vista di diversi attori coinvolti nel processo previsionale – sia interno che esterno.
Per quanto riguarda i sistemi di scheduling questi possono avvalersi di tecniche sia interattiveche automatiche in modo da riuscire a tenere conto dei differenti vincoli di capacità produttiva e dei materiali presenti nel processo produttivo. Anche i sistemi di advanced planning si sono diffusi negli ultimi anni per rispondere in termini più efficaci alle esigenze di velocità della pianificazione, programmazione aggregata, pianificazione a capacità finita, ed altri ambiti che gli ERP da soli non sono in grado di esplorare efficacemente.
La Programmazione della produzione nella Fabbrica 4.0
E’ noto che Fabbrica 4.0 non sia solo un label che indica la graduale combinazione di pratiche produttive e industriali tradizionali con un mondo sempre più tecnologico che ci circonda. Fabbrica 4.0 significa soprattutto una nuova fase della rivoluzione industriale che si concentra fortemente sull'interconnettività, l'automazione, machine learning e real-time data.
Con l’avvento della Fabbrica 4.0 ci sarà un fortissimo impatto sui sistemi di pianificazione della produzione. La necessità di rendere più reattiva ed efficiente la programmazione della produzione sarà sempre più urgente in quanto il sistema dovrà essere in grado di rispondere prontamente agli input provenienti dal contesto 4.0 (vedi tabella 1). Dovrà di conseguenza aver una maggior capacità di simulazione ed una maggior capacità di ottimizzare l’uso degli impianti produttivi. Se così non fosse, l’incremento della mole di dati raccolti, sarebbe inutile e dannosa.
Tabella 1. Impatto della Industry 4.0 sulla programmazione della produzione
| Pillars 4.0 | Conseguenze | Effetti sulla pianificazione |
| Autonomous Robots | Aziende più capital intensive | Necessità di ottimizzare l’utilizzo impianti |
| Additive Manufacturing | Maggiore personalizzazione | Più MTO/ATO/PTO, meno MTS |
| Augmented Reality | Riduzione set up e lotti | Maggiore frequenza di programmazione |
| IOT | Disponibilità dati in Real time | Maggiori dati da analizzare e usare |
| Big Data and Analitycs | Analisi causa effetto in real time | Maggiore reattività della programmazione |
| Simulation | Capacità di analisi what if | Possibilità di ottimizzazione |
| System Integration | Integrazione con clienti e fornitori | Accessibilità di algoritmi da usare |
Cresce quindi la necessità di adottare ed inserire all’interno dei sistemi di pianificazione della produzione algoritmi sempre più potenti e in grado di sostituire o coadiuvare il programmatore tradizionale, come peraltro già oggi avviene nei processi ad alta automazione, in quanto i tempi richiesti dalla programmazione fatta con i ben noti fogli Excel non è più compatibile con le velocità di arrivo dei dati e la necessità di ottimizzare l’uso degli impianti. A favore di questo trend giocherà peraltro la accresciuta veridicità dei dati di inventario e dei tempi di esecuzione delle operazioni, tipica dei processi automatizzati, rendendo più certi i risultati della programmazione stessa.
Fra questi algoritmi particolare importanza rivestono, già oggi, gli algoritmi di ottimizzazione che consentono di definire una funzione obiettivo da massimizzare o minimizzare, definire i vincoli del problema e le variabili decisionali e quindi in relazione al tipo di problema, usando diverse tecniche – ad esempio linear programming o constraints programming - per trovare una soluzione che si avvicini o corrisponda all’ottimo della funzione obiettivo. Naturalmente sarà sempre necessario garantire un’interazione con l’uomo nel fissare certe variabili decisionali e attivare determinati vincoli in modo da poter sopperire alla non perfetta modelizzazione del sistema produttivo. Questi algoritmi possono già oggi essere impiegati con sufficiente flessibilità alla formulazione del Sales and Operation Plan, a problemi di ottimizzazione della capacità produttiva, o a sistemi di schedulazione per trovare il piano che ottimizza un mix di prestazione di consegna o di efficienza dei macchinari. Questi algoritmi saranno sempre più utilizzati anche per programmare attività fino ad oggi molto difficili da programmare automaticamente come ad esempio attività di laboratorio e di quality control.
Un’altra serie di algoritmi già oggi applicabili ai problemi di demand planning sono le tecniche di best fit e le metodologie di machine learning perché consentono di disporre di tutta una serie di algoritmi di previsione molto adatti per ridurre al minimo gli errori di previsione e oggi facilmente accessibili.
Questa evoluzione tecnologica porterà alla definizione di nuovi ruoli professionali capaci di fondere le conoscenze informatiche con competenze di analisi dei processi produttivi. A queste nuove figure sarà richiesto di avere la sensibilità su quali dati sia necessario raccogliere dal campo, quali algoritmi, tra la varietà disponibile sul cloud, possano alimentare per ottimizzare il processo, e vista l’enorme quantità di dati, essere abili utilizzatori degli strumenti di analytics/data intelligence. Queste considerazioni portano a disegnare nuove figure di addetti alla programmazione, sostituendo l’esperienza dei vecchi programmatori con le conoscenze informatiche e le capacità di analisi dei dati, in grado di relazionarsi con gli operatori di reparto per riconoscerne le specificità del contesto produttivo.
myPlan4.0
Per far fronte a questa evoluzione, Cegeka ha sviluppato myPlan4.0., un sistema di pianificazione, schedulazione e ottimizzazione della produzione che consente di prendere le migliori decisioni e accelerare e automatizzare i processi di programmazione.
myPlan copre tutto il processo di Programmazione così come è stato descritto in figura 1.
myPlan si basa su un motore estremamente veloce che consente lo svolgimento istantaneo dei processi MRP anche di fronte a centinaia di migliaia di distinte, di codici e cicli. Integrato al motore, myPlan usa una serie di algoritmi di ottimizzazione che consentono di definire i migliori piani produttivi, di vendita e di approvvigionamento.
