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Processo produttivo industriale: come simularlo e ottimizzarlo?
L'espressione “processo produttivo” racchiude un concetto fondamentale della gestione aziendale e, più in generale, dell'economia moderna. Si tratta dell'insieme di procedure, attività e competenze coinvolte nella trasformazione delle materie prime in beni e servizi finiti.
Cos'è un processo produttivo?
Adottando una definizione più rigorosa, ci si può riferire al processo produttivo – o ciclo produttivo – come al metodo con cui gli input - materie prime, manodopera, tecnologie e capitale - vengono trasformati in output, ovvero prodotti e servizi. Esistono diverse logiche produttive: c'è quella per commessa, quella per lotti, quella di massa e quella continua, ciascuna caratterizzata da diverse fasi, che vanno dalla concezione iniziale di un prodotto alla sua progettazione, per arrivare alla realizzazione vera e propria e alla consegna dell'output al consumatore finale. Ne consegue che comprendere il funzionamento di ciascuna fase e portare alla luce, in modo incrementale, margini di miglioramento è essenziale per le organizzazioni che intendono ottimizzare l'efficienza aziendale, ridurre i costi e soddisfare le richieste dei consumatori.
Vediamo più nello specifico, prima di analizzare gli approcci che possono aiutare a migliorarne nel complesso la gestione, in cosa consistono le diverse fasi del ciclo produttivo.
Pianificazione e progettazione
Si comincia con sessioni di brainstorming per la creazione di nuovi prodotti e servizi o per il miglioramento di quelli esistenti. L'attività include ricerche di mercato per mettere a fuoco le esigenze dei consumatori, studi di fattibilità e realizzazione di prototipi.
Approvvigionamento
Una volta finalizzato il progetto, la fase successiva consiste nell'approvvigionamento delle materie prime e dei componenti necessari. Questa fase comporta spesso la negoziazione con i fornitori, la valutazione della qualità e la gestione delle sfide logistiche.
Produzione
Segue la produzione vera e propria. A seconda della natura del prodotto, la catena di produzione può assumere varie forme: la scelta di quella più adatta influisce sia sull'efficienza del processo che sulla qualità dell'output.
Controllo della qualità
Durante il ciclo di produzione, le aziende attuano misure di controllo della qualità per garantire che i prodotti soddisfino standard specifici. Parliamo quindi di processi di ispezione, test e conformità alle normative.
Imballaggio
Dopo la produzione, i prodotti devono essere accuratamente imballati per la distribuzione. Il packaging non serve solo a proteggere le merci, ma svolge anche un ruolo fondamentale per il marketing e il branding.
Distribuzione
La fase finale consiste nel consegnare i prodotti finiti ai rivenditori o direttamente ai consumatori. Questo comporta la gestione della logistica, dell'inventario e del trasporto per garantire che i prodotti siano disponibili dove e quando servono.
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Miglioramento del processo produttivo
La materia, quindi è estremamente complessa, e tutti gli addetti ai lavori lo sanno bene. Non tutti però sono consapevoli del fatto che l'analisi dei dati generati in ciascuna di queste fasi può migliorare significativamente il processo di produzione.
Una strategia data-centric, specie se implementata in un ambiente tecnologico modulare e flessibile, porta a una maggiore efficienza, a una riduzione dei costi e a una migliore qualità dei prodotti, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni informate, anche in tempo reale, per rispondere in modo proattivo alle criticità, o addirittura per anticipare i problemi prima ancora che si verifichino. Le organizzazioni che adottano sistemi di analisi dei dati sono inoltre meglio posizionate per adattarsi ai cambiamenti e per migliorare la capacità produttiva anche in momenti di crisi.
L'analisi dei dati, però, rappresenta solo il primo lungo il percorso dello smart manufacturing. Le imprese oggi possono infatti sfruttare, alimentandoli coi dati generati dai processi esistenti, modelli di simulazione che forniscono un “gemello digitale” degli scenari di produzione, nuovi o esistenti (ne vedremo un esempio più avanti). In questo modo diventa possibile valutare diverse strategie e identificare i flussi di lavoro ottimali prima di implementare le modifiche sul piano reale.
Lo stesso approccio può essere declinato nell'ambito del people management. L'analisi dei dati e lo sviluppo di simulazioni aiutano a valutare la produttività e le prestazioni dei dipendenti, individuando le aree in cui il personale potrebbe aver bisogno di ulteriore formazione o supporto, ma anche migliorando la programmazione dei turni. Il risultato è duplice: si riducono i costi del lavoro e si accresce la soddisfazione dei dipendenti.
Comprendendo infine le preferenze e i feedback dei clienti, grazie a una strategia data-centric le aziende possono adattare i loro processi produttivi per soddisfare meglio le richieste dal lato della domanda e per guidare lo sviluppo di prodotti in grado di rispondere alle tendenze e alle lacune del mercato.
Ottimizzazione dei processi produttivi
Condotte in maniera corretta, dunque, queste attività possono aiutare a identificare interventi mirati in grado di generare maggiore efficienza dei costi associati alla manodopera, ai materiali e alle spese generali, aumentando così la redditività.
Un processo produttivo ben definito, d'altra parte, incorpora misure di controllo della qualità, assicurando che il prodotto finale soddisfi gli standard necessari e riducendo gli sprechi. Anche perfezionare queste procedure implica un sensibile miglioramento dell'offerta.
Una chiara comprensione del processo produttivo consente poi alle aziende di adattare le linee ai cambiamenti della domanda dei consumatori, della tecnologia e delle condizioni di mercato, agevolando una gestione più fluida della catena di approvvigionamento, migliorando la gestione delle scorte e riducendo i tempi di consegna.
L'ottimizzazione del ciclo produttivo è una scelta irrinunciabile, infine, per le imprese che puntano a limitare eventuali interruzioni della supply chain, a far fronte a periodi contraddistinti da scarsità di manodopera qualificata e a ottemperare ai framework normativi, che con requisiti sempre più stringenti in materia di sostenibilità ambientale possono richiedere anche investimenti significativi.
Strumenti per la simulazione del processo produttivo: cCloner
Ma come si fa, praticamente, a sviluppare una simulazione del processo produttivo industriale e a sfruttarla per farlo evolvere in funzione degli obiettivi di business? Cefla Finishing ha creato cCloner, un simulatore di linea che offre una serie di funzionalità avanzate per migliorare ciascuna fase del ciclo produttivo in risposta alle specifiche esigenze dell'azienda e del mercato.
Nello specifico, la soluzione:
- mostra in un formato 3D la configurazione realistica del layout di linea, fornendo un’idea concreta ed attendibile, fatta di misure, di ingombri 3D e di dati oggettivi;
- simula il reale funzionamento di linea. In questo modo, già in fase di progettazione, è possibile prevenire le criticità, evitare i fermi macchina, avere maggiori informazioni generali;
- evidenziare la reale produttività e identificare la configurazione migliore della linea.
La vera forza di cCloner sta nella capacità di offrire una visione olistica della composizione dell’impianto e del funzionamento del processo produttivo: utilizzato in modo sistematico, il software aiuta a configurare ciascuna sezione, così da garantire che la catena del valore, nella sua globalità, sia conforme ai requisiti di produzione.
Le imprese che adottano una soluzione come quella ideata da Cefla Finishing possono quindi sviluppare la capacità non solo di minimizzare le inefficienze lungo la linea, ma anche di prevedere il ROI per l’upgrade degli impianti.
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