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Il Lean Six Sigma per lo Smart Manufacturing

Aggiornato il: 12 ott 2019


Nel precedente contributo abbiamo visto come sia indispensabile saper individuare e mappare il flusso del valore prima di introdurre nuove tecnologie per non intercorrere nel grossolano errore di DIGITALIZZARE e AUTOMATIZZARE degli sprechi!

Lo scenario che si prospetta è sempre più “data-driven”. Una grossa mole di dati per l’appunto verrà per prima cosa raccolta da sensori sul campo, immagazzinata in database cloud e successivamente analizzata da complessi algoritmi. Lo scopo sarà quello di trovare correlazioni (fino a pochi anni fa impensabili) tra molteplici variabili al fine di prevedere e anticipare i problemi qualsiasi possa essere la loro natura (qualità, efficienza, affidabilità, ecc.).

Le macchine impareranno e modificheranno il loro comportamento sulla base dei dati provenienti dalla fabbrica, in modo da accorgersi in anticipo di eventuali mal funzionamenti o derive del processo, limitando così i difetti e i fermi linea. Affinché questo sia possibile è necessario innanzitutto comprendere quali sono i legami tra le variabili e l’output del processo.

Una volta eliminati i maggiori sprechi presenti nei processi (con la Value Stream Map ad esempio) si pone la questione di una ottimizzazione più “fine”. Questo è certamente possibile con l’utilizzo di opportuni metodi e analisi statistiche.

Il metodo con cui vengono raccolti i dati e la scelta di quelli importanti da collezionare (le variabili di processo più influenti ad esempio) sono aspetti fondamentali e per nulla banali. Non ha alcun senso raccogliere e analizzare variabili e dati poco influenti per il sistema; al contrario questo si trasforma in un costo.

La raccolta e l’immagazzinamento di elevate quantità di informazioni, seppure oggi possibile e alla portata di tutti, se non opportunamente supportata da una buona capacità di analisi e conoscenza del processo, comporterebbe esclusivamente un inutile dispendio di risorse poiché i dati non verrebbero correttamente utilizzati. E’ dunque sempre più importare che l’azienda si doti di risorse in grado di comprendere ed analizzare i dati attraverso metodi statistici e l’utilizzo di software di analisi adeguati.

Il LEAN SIX SIGMA rappresenta la fusione di due sistemi di Quality Management e senza dubbio un insieme di tecniche e strumenti propedeutici allo Smart Manufacturing. Si inizia con la l’approccio manageriale Lean attento alla riduzione ed eliminazione degli sprechi, per poi procedere a risolvere i problemi più complessi con l’analisi dei dati, l’utilizzo della statistica, l’ottimizzazione dei processi e della loro variabilità, parte della filosofia Six Sigma.

Il Lean preso solamente non porta ad avere i processi sotto controllo statistico (per raggiungere i target di qualità), mentre il six Sigma preso singolarmente non porta alla riduzione degli sprechi nei processi

Il percorso Lean Six Sigma consente inoltre alle aziende di dotarsi di una struttura interna in grado di governare e di diffondere i metodi e gli strumenti per l’analisi, la rappresentazione, la comprensione e la gestione dei dati.

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