Nell’ambito odierno sempre più competitivo per tutte le imprese, l’ottimizzazione delle risorse e la riduzione degli sprechi sono diventate priorità strategiche per la crescita.
La sfida di migliorare l’efficienza operativa – e al contempo ridurre i costi – è una costante nella gestione aziendale moderna.
In questo scenario, l’analisi dei dati si è affermata come uno strumento indispensabile per raggiungere gli obiettivi.
Nell’articolo di oggi parleremo dell’importanza cruciale della riduzione degli sprechi, dimostrando come la Data Analysis e le nuove tecnologie di Intelligenza Artificiale possano essere un potente alleato in questa missione di miglioramento continuo.
Come sempre facciamo in questo blog, il nostro scopo principale è quello di illustrare con esempi pratici ciò che stiamo trattando.
È tramite l’analisi di dati accurati e rilevanti che possiamo scoprire inefficienze nascoste, individuare aree di miglioramento, e prendere decisioni concrete.
Per fare questo approfondiremo le diverse fasi dell’analisi dati per la riduzione degli sprechi, condividendo esempi pratici e suggerimenti.
La Data Analysis e l’Intelligenza Artificiale sono il motore che alimenta il cambiamento positivo all’interno di ogni azienda che ha deciso di sposare la cultura Data Driven.
Attraverso questa analisi ogni organizzazione può ottimizzare i processi, ridurre i costi operativi, e aumentare la qualità del prodotto finale.
I dati forniscono una panoramica completa delle operazioni, consentendoci di identificare aree critiche che richiedono interventi immediati, e di monitorare il progresso delle soluzioni implementate.
Gli sprechi nell’industria di produzione
L’industria di produzione è un ambiente complesso e dinamico, dove ogni singolo processo può potenzialmente generare sprechi.
Prima di immergerci nelle attività della nostra analisi dati, è essenziale comprendere i tipi comuni di sprechi che affliggono ogni organizzazione e le conseguenze che ne derivano.
- Spreco di sovrapproduzione
Questo tipo di spreco si verifica quando viene generata una quantità di prodotto superiore a quella richiesta. Ciò porta a costi aggiuntivi per la produzione, lo stoccaggio e la gestione degli eccessi di inventario. - Spreco di attesa
L’attesa di macchinari o risorse rallenta la produzione, e comporta uno spreco di tempo. Questo può verificarsi anche quando i processi di produzione non sono sincronizzati in modo ottimale. - Spreco di trasporto
Il movimento e il trasporto eccessivo dei materiali o dei prodotti possono comportare danneggiamenti e costi aggiuntivi. È un tipo di spreco che influisce negativamente sulla logistica aziendale. - Spreco di movimento
Questo spreco si riferisce a movimenti inutili o inefficaci delle persone o delle macchine durante il processo di produzione. Può comportare un aumento del tempo di ciclo e un maggiore sforzo fisico. - Spreco di inventario
Un eccesso di materie prime o prodotti finiti in magazzino rappresenta uno spreco finanziario evidente, legato al costo di stoccaggio e ai potenziali rischi di obsolescenza. - Spreco di difetti
La produzione di prodotti difettosi comporta sprechi di materiali, tempo e lavoro, oltre a danneggiare la reputazione aziendale.
Da queste perdite possiamo identificare 3 asset su cui riscontriamo un notevole impatto:
- Finanziario
Gli sprechi impattano negativamente sulla redditività aziendale. L’accumulo di costi aggiuntivi legati a sovrapproduzione, inventario e difetti può erodere i margini di profitto. - Ambientale
Gli sprechi contribuiscono all’impoverimento delle risorse naturali e all’accumulo di rifiuti. Ridurre gli sprechi è cruciale per limitare l’impatto ambientale delle attività di produzione. - Operativo
Gli sprechi rallentano i processi di produzione e la risposta alle esigenze dei clienti. Questo può portare a ritardi nelle consegne e a una minore soddisfazione del cliente.
Il 37% delle aziende di produzione identifica gli sprechi come una delle principali sfide che ostacolano la crescita e la redditività.
Inoltre, il 64% delle imprese ha dichiarato che la riduzione degli sprechi è diventata una priorità strategica negli ultimi cinque anni.
Dal punto di vista finanziario la gestione degli sprechi può portare a risparmi significativi per ogni azienda.
Inoltre, l’impatto ambientale delle operazioni di produzione è sotto la lente d’ingrandimento come mai prima d’ora.
Ridurre gli sprechi è un passo cruciale verso la sostenibilità ambientale, poiché contribuisce a ridurre le emissioni di gas serra, il consumo di risorse, e il rifiuto in discarica.
Le aziende di produzione sono responsabili del 30% delle emissioni globali di gas serra e del 20% dell’uso globale di acqua.
Ridurre gli sprechi è perciò un punto chiave per mitigare queste impattanti statistiche ambientali.
L’analisi dei dati gioca un ruolo fondamentale nel rilevare, misurare e affrontare gli sprechi, aiutandoci a migliorare l’efficienza operativa e a raggiungere una produzione più sostenibile.
Il ruolo dell’analisi dati nella riduzione degli sprechi
L’analisi dei dati è una potente lente d’ingrandimento che ci permette di rivelare inefficienze nascoste e opportunità di miglioramento, acquisendo una visione completa delle operazioni e superando le limitazioni delle osservazioni superficiali.
Grazie alla Data Analysis, le inefficienze precedentemente impercettibili emergono con chiarezza.
Ad esempio, l’identificazione di tempi morti o di processi sovradimensionati diventa più precisa.
L’analisi può anche evidenziare tendenze nel tempo, mostrando quando e dove si verificano sprechi in modo ricorrente.
Nei processi di produzione viene raccolta costantemente una vasta gamma di dati.
Questi possono includere informazioni su tempi di ciclo, quantità di materie prime utilizzate, resa dei processi, qualità del prodotto, e molto altro.
Attraverso l’analisi di questi dati, possiamo:
- Monitorare la produzione in tempo reale
Utilizzando sensori e sistemi di monitoraggio possiamo raccogliere dati in tempo reale su ogni fase del processo di produzione. Questi possono essere utilizzati per identificare deviazioni dalla norma, al fine di prendere misure correttive immediate per evitare sprechi. - Analizzare tendenze a lungo termine
L’analisi dei dati storici ci consente di individuare tendenze e pattern che possono indicare sprechi sistematici. Ad esempio, un aumento costante del consumo di materie prime può suggerire inefficienze nei processi di produzione. - Ottimizzare l’uso delle risorse
L’analisi ci può aiutare a ottimizzare l’allocazione delle risorse, comprese le macchine e la forza lavoro. Ciò significa evitare sovrapproduzione, ridurre gli sprechi di tempo e risorse, e massimizzare l’efficienza.
Un esempio lampante dell’efficacia dell’analisi dei dati nella riduzione degli sprechi è Toyota.
L’azienda automobilistica giapponese è rinomata per il suo sistema di produzione snella, che si basa sull’analisi dei dati per ottimizzare ogni aspetto delle operazioni.
Toyota utilizza dati in tempo reale per gestire il flusso di produzione, evitare sovrapproduzione, e individuare difetti in modo tempestivo, riducendo al minimo gli sprechi e migliorando la qualità del prodotto.
Un altro esempio è Walmart, il gigante del settore della grande distribuzione.
L’azienda sfrutta l’analisi dei dati per ottimizzare il sistema di gestione delle scorte, riducendo al minimo gli sprechi legati all’eccesso di inventario e al cibo invenduto.
In entrambi i casi, la Data Analysis ha permesso alle aziende di ottenere notevoli miglioramenti operativi e di ridurre gli sprechi, dimostrando il potenziale trasformativo di questa tecnologia nelle operazioni di produzione.
La raccolta e l’analisi delle informazioni sono passaggi fondamentali per ridurre gli sprechi nell’industria.
Come prima cosa dobbiamo identificare le fonti di dati disponibili prodotti dalle operazioni quotidiane.
Queste fonti possono includere sensori su macchinari e attrezzature, registri di produzione, dati sugli ordini dei clienti, dati sulle scorte, e molto altro.
Successivamente dobbiamo chiarire quali obiettivi vogliamo raggiungere attraverso la raccolta dei dati.
Ad esempio, potremmo voler identificare i principali sprechi nel processo di produzione, o monitorare la qualità dei prodotti.
Non tutti i dati sono pertinenti per la riduzione degli sprechi.
Selezioniamo dunque attentamente quelli che sono direttamente correlati ai nostri obiettivi, evitando di raccogliere informazioni inutili.
Se necessario, implementiamo sistemi di raccolta (come sensori o software di monitoraggio) per acquisire dati in tempo reale dalle operazioni quotidiane, assicurandoci che siano accurati e affidabili.
Stabiliamo poi un piano per la raccolta regolare dei dati.
I dati possono essere raccolti in tempo reale o a intervalli specifici, a seconda delle esigenze.
Per gestire queste informazioni possiamo utilizzare software dedicati all’analisi, come Microsoft Excel, Tableau, R o Python.
Questi strumenti possono aiutarci a esplorare i dati, creare visualizzazioni, e identificare tendenze.
Se possibile, è buona norma coinvolgere esperti in analisi dati, ossia Data Scientist capaci di lavorare con le tecnologie moderne.
Questi professionisti sono in grado di estrarre informazioni significative dai dati e di identificare modelli nascosti.
Con tecniche di apprendimento automatico e Intelligenza Artificiale possiamo analizzare grandi quantità di informazioni in modo efficiente, identificando gli sprechi in modo preciso.
Per verificare e comprendere i risultati ottenuti da queste analisi dobbiamo poi definire delle metriche di valutazione.
Ad esempio, potremmo voler conoscere il tasso di scarto delle nostre linee di produzione.
Questa metrica misura la quantità di prodotto che viene scartata durante il processo produttivo.
Un aumento del tasso di scarto può indicare problemi di qualità o inefficienze nel sistema.
Un’altra metrica che potremmo voler conoscere riguarda il tempo di ciclo.
Il tempo di ciclo rappresenta il tempo medio necessario per completare un’unità di produzione.
Un aumento del tempo di ciclo può indicare inefficienze operative.
Monitorare l’utilizzo delle risorse (come macchine e forza lavoro) ci permette di identificare sovrapproduzione o sottoutilizzo.
Anche la gestione dell’inventario è un aspetto da tenere sotto controllo.
Misurare l’ammontare di materie prime (come prodotti in lavorazione e prodotti finiti in magazzino) ci permette di gestire un eccesso di sprechi finanziari e operativi.
Ed infine, la qualità del prodotto è un’ulteriore metrica da analizzare.
Misurare il numero di prodotti difettosi o il numero di ritorni da parte dei clienti ci permette di ridurre la qualità di sprechi nel processo di produzione.
L’analisi di queste metriche chiave ci fornisce una panoramica completa delle prestazioni dell’azienda, e ci consente di identificare gli sprechi in modo tempestivo per implementare miglioramenti mirati.
Identificare le fonti di spreco
La corretta identificazione delle fonti di spreco è una tappa cruciale nel processo di riduzione delle perdite.
Come per ogni attività di analisi, dobbiamo partire analizzando i dati raccolti dalle operazioni quotidiane.
L’obiettivo è quello di cercare tendenze e modelli che potrebbero indicare sprechi.
Ad esempio, potremmo notare picchi nei tempi di produzione, o un aumento dei rifiuti in un certo periodo.
Confrontando i dati con gli obiettivi aziendali e le metriche di performance possiamo ridurre gli sprechi di materie prime.
Dobbiamo poi, fin da subito, coinvolgere il personale nelle operazioni e nelle discussioni di analisi.
Spesso coloro che lavorano direttamente sul campo hanno un’idea ben precisa delle possibili fonti di spreco.
Tramite tecniche di Machine Learning e Intelligenza Artificiale possiamo identificare le cause principali delle perdite.
Ad esempio, se notiamo un aumento dei difetti di produzione, analizzando i dati possiamo scoprire se ci sono macchine o processi specifici che contribuiscono ai difetti.
L’identificazione delle fonti di spreco è un processo continuo.
Monitorando costantemente i dati cerchiamo le opportunità per migliorare le nostre operazioni.
Vediamo ora qualche esempio specifico di quelli che sono gli sprechi comuni che possiamo riscontrare nella nostra azienda:
- Tempi morti non necessari
Questi si verificano quando le macchine o il personale non sono in attività, e il tempo non viene utilizzato in modo produttivo. Ad esempio, lunghe attese durante il setup delle macchine o interruzioni non programmate possono comportare tempi morti non necessari. - Eccesso di materie prime
Mantenere un eccesso di materie prime in magazzino può comportare sprechi legati a costi di stoccaggio e al potenziale deterioramento della merce. - Difetti di produzione
La produzione di prodotti difettosi comporta sprechi di tempo, risorse e materiali. Ad esempio, errori di misurazione o guasti nella macchina possono portare a difetti. - Sovrapproduzione
La produzione eccessiva di prodotti oltre la domanda effettiva del mercato può causare sprechi di materiali e costi associati allo stoccaggio. - Spreco di energia
Un utilizzo inefficace dell’energia può comportare costi elevati e un impatto ambientale negativo. Ad esempio, l’uso di macchine non ottimizzate in termini energetici può generare notevoli sprechi per l’azienda. - Spreco di tempo
L’inefficienza nei processi e le interruzioni non programmate possono comportare sprechi di tempo prezioso, rallentando la produzione complessiva.
Identificando in modo accurato queste fonti di spreco attraverso l’analisi dei dati possiamo prendere misure concrete per migliorare l’efficienza delle operazioni di produzione.
Che cosa fare allora?
Per far sì che ogni fattore all’interno della nostra azienda sia sotto il nostro controllo dobbiamo analizzare i dati.
Per farlo dobbiamo però avere a disposizione informazioni “pulite”, ossia complete e corrette.
Grazie alla riduzione degli sprechi e delle perdite possiamo migliorare il nostro margine di guadagno, che altrimenti sarebbe ridotto dalle inefficienze.
Se non sai da dove partire con l’analisi dei dati, noi di DataDeep abbiamo realizzato un videocorso gratuito dal titolo “Come estrarre il valore dai dati della tua azienda”.
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Non parleremo dei trend del momento come Chat GPT o altre Intelligenze Artificiali generative, ma piuttosto dell’Intelligenza Artificiale che veramente serve alle aziende di produzione.
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