Lean 4.0: sinergia tra Lean Production e Industria 4.0

Lean 4.0

Il termine Lean 4.0 si riferisce ad un approccio combinato Lean Manufacturing e Industria 4.0.

La Lean Manufacturing è una filosofia di produzione sviluppata dalla Toyota Motor Corporation con l’obiettivo di ridurre gli sprechi nella catena del valore al fine di ridurre al minimo i tempi di consegna, i costi e migliorare la qualità. Con la Lean Manufacturing, Toyota è stata in grado di ottenere una posizione di leader mondiale nel settore automobilistico.

L’Industria 4.0 mira a migliorare l’efficienza, la trasparenza, la flessibilità mediante l’utilizzo di tecnologie per lo più digitali estremizzando gli obiettivi della LM fino alla personalizzazione di massa.

Entrambi i paradigmi promettono di risolvere le sfide future nelle industrie manifatturiere.

Mayr et al. (01) mostra come gli strumenti dell’Industria 4.0 possono contribuire all’ottimizzazione di specifici metodi LM. Una matrice di correlazione è mostrata nella Figura 1:

Figura 1: combinazione di strumenti I4.0 e metodi Lean. Fonte: 1
  • Just-in-Time (JIT): mira a fornire il prodotto giusto al momento giusto, qualità e qualità nella giusta quantità al giusto costo. I principali strumenti I4.0 per supportare JIT sono:
    • Veicoli a Guida Automatica (AGV): un veicolo a guida automatica è un robot trasportatore che segue marcatori o fili nel pavimento o utilizza la visione, i magneti o i laser per la navigazione. Vengono spesso utilizzati in applicazioni industriali per spostare materiali all’interno di un impianto o magazzino. Applicazione del veicolo a guida automatica ampliata alla fine del XX secolo.
    • IoT: l’Internet of Things (IoT) è la rete di dispositivi che contiene elettronica, software, attuatori e connettività che consente a queste cose di connettersi, interagire e scambiare dati. L’IoT prevede l’estensione della connettività Internet oltre i dispositivi standard a qualsiasi gamma di dispositivi e oggetti di uso quotidiano tradizionalmente non abilitati per Internet.

 

  • Heijunka: l’obiettivo è livellare il programma di produzione a un ritmo costante in modo da ridurre la sovrapproduzione. Gli strumenti I4.0 sono:
    • Simulazione ad Eventi Discreti: tale tipo di simulazione permette di analizzare il comportamento di un sistema produttivo al fine di ottimizzarne le varie metriche chiave quali OEE, costi produttivi, tempi di consegna o colli di bottiglia sulla base di dati reali;
    • Big Data Analytics: la pianificazione può essere stabilizzata utilizzando la cronologia dei dati in combinazione con una migliore comprensione delle esigenze dei clienti attraverso un’analisi approfondita del mercato.

 

  • Kanban: l’obiettivo è di avere un flusso di materiale continuo mantenendo un livello di stock predefinito per garantire una fornitura ininterrotta di materiale. Gli strumenti I4.0 sono:
    • Digital Twin: il termine Digital Twin si riferisce a una replica digitale di beni, processi, sistemi e dispositivi fisici. Integra intelligenza artificiale, apprendimento automatico e analisi del software con grafici di reti spaziali per creare modelli di simulazione digitale viventi che si aggiornano e cambiano quando cambiano le loro controparti fisiche. Tramite metodi di simulazione o rappresentazione virtuale in tempo reale di oggetti fisici, i nuovi loop Kanban possono essere pianificati con maggiore lungimiranza e perfettamente integrati nell’ambiente di produzione esistente.
    • IoT: con l’IoT è possibile un costante monitoraggio del lavoro in corso;

 

  • Value Stream Mapping (VSM): migliora la trasparenza del flusso di materiale e informazioni all’interno della catena di creazione del valore per identificare gli sprechi. Gli strumenti I4.0 sono:
    • IoT: come per Kanban, sensori e auto-ID consentono la localizzazione istantanea di oggetti, Big Data e analisi dei dati, facilitando la creazione di VSM;
    • Il Machine Learning e l’analisi dei Big Data supportano la creazione di una progettazione e ottimizzazione del flusso di valore. Un layout ottimizzato può essere generato automaticamente quando i requisiti sono noti.

 

  • Total Productive Maintenance (TPM): è un sistema di mantenimento e miglioramento dell’integrità della produzione e dei sistemi di qualità attraverso le macchine, le attrezzature, i processi e i dipendenti e si concentra sul mantenimento di tutte le apparecchiature nelle migliori condizioni di lavoro per evitare guasti e ritardi nei processi di produzione. Gli strumenti I4.0 per supportare il TPM sono:
    • Realtà Aumentata (AR) e Realtà Virtuale (VR): “La Realtà Aumentata e Realtà Virtuale possono essere considerate due facce della stessa medaglia. Entrambi mirano ad estendere l’ambiente sensoriale di un individuo mediando la realtà attraverso tecnologia. La prima si basa su un ambiente alternativo per sperimentare, mentre la seconda migliora elementi esistenti con livelli di significato aggiuntivi “. (02)

Queste tecnologie facilitano la formazione e le istruzioni di manutenzione. Inoltre, visualizzando gli elementi virtuali, gli operatori possono essere guidati da remoto.

    • Con Machine Learning e Data Analytics, è possibile analizzare la correlazione tra i parametri delle condizioni e la probabilità di default.

 

  • Single Minute Exchange of Die (SMED): mira a ridurre i tempi di attività e i costi di controllo dai processi di set-up. Gli strumenti I4.0 sono:
    • AR e VR: la VR può essere utilizzata per addestrare le persone a eseguire operazioni di configurazione alla fine di abbreviare la curva di apprendimento. La AR può supportare il lavoratore durante le operazioni di configurazione istruzioni le istruzioni di lavoro su una cuffia;
    • Additive Manufacturing (AM): è uno dei vari processi in cui il materiale viene unito o solidificato sotto il controllo del computer per creare un oggetto tridimensionale, con il materiale che viene aggiunto insieme (come molecole liquide o granuli di polvere che vengono fusi insieme). Quando l’AM può essere usato per produrre il prodotto finale, il tempo di allestimento può essere ridotto al minimo.

 

  • Visual Management (VM): lo scopo è di migliorare la trasparenza trasferendo obiettivi, standard e specifiche in una rappresentazione visiva. Parte del VM è il 5S, un approccio sistematico per organizzare il posto di lavoro e migliorare la chiarezza offerto pulito nello spazio di lavoro e disponendo gli strumenti in modo corretto. Gli strumenti per supportare VM e 5S sono:
    • IoT e AR: aiutare ad aiutare a realizzare 5S in modo più efficiente. RFID garantisce l’identificazione e la localizzazione di oggetti che limitano i tempi di ricerca. Mediante marcatori come segnali di avvertimento, l’AR può essere utilizzato anche per la suddivisione in zona, il che significa l’indicazione di determinate aree di lavoro;
    • Human Machine Interface (HMI): fondamentalmente un dispositivo, il più delle volte un touch-screen, che fa da interfaccia tra macchina e l’operatore. HMI come tablet, smartphone, occhiali intelligenti e smartwatch possono essere utilizzati per mostrare notifiche agli utenti in tempo;

 

  • Poka-Yoke: ovvero, tutti quei meccanismi che aiutano gli operatori a evitare errori. Gli strumenti I4.0 sono:
    • IoT e Auto-ID: assicurano la corretta identificazione e assegnazione, o la corretta raccolta;
    • Intelligenza artificiale e Machine Learning: le macchine possono adattare automaticamente i processi per garantire una qualità ottimale del prodotto;
    • AR: come affermato in precedenza, l’AR può supportare il lavoratore mediante l’utilizzo di istruzioni di lavoro su dispositivi indossabili.

 

Conclusione

In questo post è stata descritta brevemente quale sia l’interazione tra l’approccio Lean e le tecnologie 4.0. Infatti, LM e I4.0 sono apporcci complementari che possono portare benefici significativi alle aziende manifatturiere in termini di riduzione degli sprechi, qualità ed efficienza.

 

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A presto.

 

Riferimenti

01- Mayr A. et al, Lean 4.0 – A conceptual conjunction of lean management and Industry 4.0, 51st CIRP Conference on Manufacturing Systems, Procedia CIRP 72 (2018), pp 622-628, page 624

02 – Gandolfi E, Handbook of Research on K-12 Online and Blended Learning (2nd ed.), Publisher: ETC Press, Editors: Kennedy, K, Ferdig, R.E., pp.545-561

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