Oggi per le aziende la disponibilità di dati non è un problema. Sul mercato esistono ormai tecnologie che ne facilitano la raccolta spesso anche con costi di implementazione contenuti. L’industria 4.0 ha facilitato tale processo.

Perché raccogliere il dato?

La raccolta dei dati di produzione è una componente integrante del moderno processo di produzione. “Avere il dato” significa poter avere una visione realistica della situazione attuale dell’azienda e disporre di informazioni necessarie (performance aziendali, capacità produttiva reale, anomalie di produzione, tempi di set up, ecc.) a prendere delle decisioni. Diversamente, la mancanza di informazioni potrebbe compromette la gestione dell’azienda rendendola poco reattiva e non competitiva in mercati dove occorre prontezza nelle decisioni e consapevolezza delle proprie potenzialità produttive.

Quali dati raccogliere?

La presenza di dati in azienda, in realtà, non è sufficiente a prendere delle decisioni coerenti con i propri obiettivi. Questo perché “dato” non significa “informazione” e “informazione” non significa “conoscenza”.

Ovvero, il dato è il numero che identifica una transazione o un evento: nel 2018 la materia prima è costata 5 €/Kg mentre nel 2019 10 €/Kg. L’informazione, invece, è la valutazione dei dati che permette di analizzare un fenomeno: il costo della materia prima è raddoppiato da un anno con l’altro. La conoscenza, infine, è l’utilizzo dell’informazione per prendere delle decisioni: ricercare sul mercato un nuovo fornitore più conveniente.

Solitamente in azienda accade che venga raccolta qualsiasi tipologia di dato di produzione o semplicemente i dati “facilmente reperibili”. Da questi, quindi, vengono ricavate le informazioni non veicolate da ciò che effettivamente si vuole sapere, ma da ciò che si ha e, sulla base di queste, viene costruita una conoscenza parziale o incompleta dell’andamento della fabbrica.

In realtà, al fine di gestire meglio l’azienda, si dovrebbero individuare i dati significativi partendo da ciò che si vuole conoscere. L’approccio corretto è quindi esattamente inverso. Si deve partire da ciò che si vuole conoscere e dalle decisioni che si vogliono prendere, individuare le informazioni necessarie a veicolare razionalmente le nostre decisioni e quindi capire quali sono i dati necessari a costruire l’informazione.

Avere una gran mole di dati significa anche essere in grado di gestirli: capita che gli stessi sistemi, che ci aiutano a raccogliere e trasmettere i dati lungo il processo aziendale, possano creare confusione se non governati correttamente. Il dato costa: avere molti dati significa investire tempo degli operatori in attività di registrazione, archiviazione e verifica. Infine spesso si raccolgono dati che poi non verranno mai utilizzati e quindi il lavoro di raccolta si rivela invano.

È fondamentale effettuare una corretta analisi preliminare per capire quali siano i dati significativi da raccogliere. Questa fase si traduce per l’azienda, così, in un momento di accrescimento della consapevolezza del proprio stato dell’arte.

Oltre ad aspetti tecnici bisogna, inoltre, considerare culturale dell’azienda, ovvero capire quanto sia pronta al cambiamento e quanta sensibilità abbia sulla tematica in oggetto. Il coinvolgimento e la partecipazione, non solo dei responsabili, ma anche delle persone operative si rivela una condizione di successo. È fondamentale condividere gli obiettivimostrare come le informazioni raccolte si trasformino in conoscenzastimolare il lavoro di squadra e coinvolgere operatori che lavorino quotidianamente con il dato di produzione perché proprio loro saranno in grado di proporre soluzioni più efficienti di quelle sviluppate “a tavolino”. Il tutto è necessario a creare, laddove non ci sia, la cultura del dato.

Con quali strumenti raccogliere il dato?

La raccolta dei dati può essere effettuata sia attraverso processi manuali e pratiche burocratichesia attraverso un sistema software di gestione della produzione/processo. La scelta può dipendere da più fattori: dalla possibilità di investimento, dalla complessità del processo produttivo, dalla maturità dell’azienda sulla tematica. Spesso iniziare da un approccio manuale è una scelta propedeutica a preparare l’azienda ad una futura implementazione di un sistema automatico.

Un esempio di raccolta dati manuale può essere rappresentata dalla scheda di produzione cartacea utilizzata per rilevare tutti i dati legati alla produzione: articoli prodotti, tempo di produzione, scarti, ecc. Per essere funzionale, deve essere costruita con i responsabili e condivisa con gli operatori di produzionetestata in campo per verificare che ci siano tutte le informazioni necessarie e abbinata ad ogni singola macchina per raccogliere dati dettagliati e precisi.

Il sistema di raccolta dati manuale può avere dei vantaggi: la flessibilità, la creazione e gestione in autonomia, la facilità di utilizzo e i ridotti investimenti monetari. D’altro canto, però, presenta dei limiti in termini di attendibilità e affidabilità del dato (compilazione e trascrizione manuale aumentano la possibilità di errori). L’aggiornamento dei dati sarebbe non immediato e oneroso in termini di tempo e con molteplici fonti eterogenee (reparti diversi, dati diversi e strumenti diversi).

Per sopperire a questi problemi, si può, quindi, decidere di investire in un sistema software di gestione della produzione come il MES (Manufacturing Execution System) in grado di raccogliere, integrare, standardizzare e condividere automaticamente le informazioni provenienti dalla produzione.
In questo modo aumenta il grado di precisione delle informazionied è possibile avere in tempo reale la visibilità delle informazioni anticipando ed evitando colli di bottiglia prima che diventino un problema. Non si avrà più, quindi, l’esigenza di sistemi cartacei per la raccolta dei dati e sarà possibile connettere diversi sistemi informativi evitando la dispersione di dati.

Non importa da dove nasce l’esigenza e come viene implementata (manuale o automatica) l’importante è che l’azienda abbia i dati da cui ricavare le informazioni adeguate a guidare le proprie decisioni.

 

Sonia Marchina, Consulente area Controlling, EY SEI SFIDA 4.0