Sviluppare strategie e approcci di Lean Manufacturing è un obiettivo primario per ogni azienda di produzione.
Ottimizzare i processi produttivi eliminando sprechi e migliorando l’efficienza è essenziale per rimanere competitivi e migliorare i profitti.
Grazie a questa metodologia, è possibile:
- Ridurre gli sprechi
Eliminare attività che non aggiungono valore al prodotto finale. - Migliorare continuamente
Promuovere il miglioramento costante dei processi. - Coinvolgere i dipendenti
Valorizzare il contributo di ogni membro del team, dal management agli operai. - Focalizzarsi sul cliente
Concentrarsi sulla creazione di valore per il cliente, migliorando qualità e tempestività delle consegne.
Adottare la produzione snella significa migliorare la qualità dei prodotti, ridurre i costi operativi e aumentare la soddisfazione del cliente.
Questo approccio rende le imprese più competitive, resilienti e adattabili ai cambiamenti del mercato.
Con l’Intelligenza Artificiale, anche la filosofia Lean sta ricevendo nuovi impulsi, migliorando costantemente ogni singolo aspetto grazie a:
- Analisi dei dati
L’IA può analizzare enormi quantità di dati dai processi produttivi, identificando inefficienze e sprechi. Ad esempio, può rilevare anomalie nei tempi di produzione o nei consumi energetici. - Manutenzione predittiva
Utilizzando algoritmi di machine learning, l’IA può prevedere quando una macchina è sul punto di guastarsi, permettendo interventi di manutenzione preventiva che evitano costosi tempi di fermo. - Ottimizzazione dei processi
L’IA può suggerire modifiche ai processi produttivi per renderli più efficienti. Ad esempio, può ottimizzare la sequenza di produzione per ridurre i tempi di attesa e aumentare la produttività. - Automazione intelligente
Robot e sistemi automatizzati equipaggiati con IA possono svolgere compiti ripetitivi con maggiore precisione e velocità rispetto agli operatori umani, riducendo gli errori e migliorando la qualità del prodotto finale.
Integrando l’IA nella produzione snella, le aziende manifatturiere possono raggiungere nuovi livelli di efficienza e precisione, riducendo sprechi e migliorando complessivamente la competitività.
Lean Manufacturing IA: storia
La Lean Manufacturing, ha le sue radici nel sistema di produzione Toyota (Toyota Production System, TPS), sviluppato in Giappone negli anni ’40 e ’50.
Il TPS è stato ideato da Taiichi Ohno, Shigeo Shingo e altri ingegneri di Toyota, che cercavano di migliorare l’efficienza e ridurre gli sprechi nei processi produttivi.
I principi fondamentali di questo tipo di approccio includono:
- Identificazione e eliminazione degli sprechi
Il TPS individua sette tipi di sprechi che riguardano la sovrapproduzione, le attese, i trasporti, i processi inutili, l’inventario in eccesso, i movimenti non necessari e i difetti. - Miglioramento continuo (Kaizen)
Promuovere un miglioramento costante e incrementale in tutti i processi aziendali. - Produzione Just-in-Time
Produrre solo ciò che è richiesto, quando è richiesto, riducendo l’inventario e i costi associati. - Standardizzazione dei processi
Creare standard operativi per garantire coerenza e qualità. - Coinvolgimento dei dipendenti
Valorizzare il contributo di ogni membro del team per promuovere l’innovazione e l’efficienza.
I metodi utilizzati da questa filosofia operativa comprendevano cartellini Kanban – strumenti visivi per segnalare la necessità di rifornimento dei materiali e coordinare i flussi di lavoro -, mappatura del flusso di valore (Value Stream Mapping) – tecnica per analizzare e migliorare il flusso di materiali e informazioni necessarie per portare un prodotto al cliente -, ciclo PDCA o ciclo di Deming (Plan-Do-Check-Act) – strumento per la gestione del miglioramento continuo che prevede la pianificazione, l’esecuzione, il controllo e l’azione correttiva.
Nonostante i suoi successi, la lean manufacturing tradizionale ha dei limiti che oggi possiamo ampiamente superare.
La raccolta e l’analisi dei dati erano manuali e richiedevano tempo, il che poteva portare a ritardi nell’identificazione delle inefficienze.
Inoltre, la complessità crescente dei processi produttivi moderni richiede strumenti più avanzati per gestire l’enorme quantità di dati generati.
Con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale, questi metodi tradizionali stanno evolvendo.
L’IA ci offre nuovi strumenti per analizzare i dati in tempo reale, prevedere problemi e ottimizzare i processi con una precisione e una velocità senza precedenti.
Questo rappresenta un significativo passo avanti rispetto alle tecniche tradizionali, rendendo la produzione lean ancora più efficiente e adattabile alle esigenze del mercato moderno.
L’integrazione dell’IA nei processi di produzione sta portando a una nuova era di efficienza operativa, di riduzione degli sprechi e di miglioramento della qualità del prodotto.
Lean Manufacturing IA vs Lean Manufacturing tradizionale
Come detto grazie a queste nuove tecnologie anche la metodologia lean può essere rivista e potenziata.
Vediamo qui alcuni aspetti di come è cambiata, o può cambiare, con l’Intelligenza Artificiale:
- Riduzione degli sprechi
Tradizionale. Identificazione manuale degli sprechi attraverso osservazioni e analisi dei flussi di lavoro.
Con IA. Utilizzo di algoritmi di Machine Learning per analizzare grandi quantità di dati in tempo reale e identificare inefficienze nascoste. Ad esempio, l’IA può monitorare i consumi energetici e individuare macchine che consumano più del necessario. - Miglioramento continuo
Tradizionale. Ciclo PDCA e riunioni periodiche per discutere miglioramenti.
Con IA. Implementazione di sistemi di feedback automatizzati che analizzano continuamente le prestazioni dei processi e suggeriscono miglioramenti. L’IA può anche prevedere gli effetti di modifiche proposte prima di implementarle. - Coinvolgimento dei dipendenti
Tradizionale. Workshop e sessioni di formazione per coinvolgere i dipendenti nel processo di miglioramento.
Con IA. Strumenti di supporto decisionale basati su IA che forniscono informazioni utili ai dipendenti in tempo reale, facilitando il loro coinvolgimento attivo nel miglioramento dei processi. - Produzione Just-in-Time
Tradizionale. Utilizzo di cartellini Kanban per gestire il flusso di materiali e prodotti.
Con IA. Sistemi di gestione della supply chain basati su IA che ottimizzano il flusso di materiali in base alla domanda in tempo reale, riducendo l’inventario e migliorando la reattività. - Standardizzazione dei processi
Tradizionale. Creazione di documenti e procedure standard per garantire la coerenza.
Con IA. Agenti IA possono monitorare i processi in tempo reale e assicurare che le procedure standard siano seguite, identificando immediatamente le deviazioni e suggerendo correzioni.
Innovare e ripensare sistemi che hanno già dimostrato la loro efficacia è fondamentale nell’introduzione di nuove tecnologie.
Non dobbiamo considerare l’Intelligenza Artificiale come un elemento distruttivo che sovverte ciò che è stato costruito in passato, ma piuttosto come uno strumento che può potenziare e migliorare le pratiche esistenti.
L’IA non cancella le competenze e i processi collaudati, bensì li arricchisce, permettendo di raggiungere nuovi livelli di efficienza e precisione.
Lean Manufacturing IA: casi di studio
Foxconn, uno dei maggiori produttori di elettronica al mondo taiwanese, ha integrato l’Intelligenza Artificiale nei propri processi produttivi per migliorare il controllo qualità e ridurre gli sprechi.
Grazie alla collaborazione con Landing.AI, piattaforma di Computer Vision in cloud, guidata Andrew Ng, professore di Stanford e ex dipendente Google, ha sviluppato algoritmi di classificazione che utilizzano la visione artificiale per rilevare difetti nei componenti con una precisione molto superiore a quella umana.
Questo ha permesso a Foxconn di ridurre significativamente gli scarti e aumentare l’efficienza produttiva.
In particolare, Foxconn ha investito circa 340 milioni di dollari in ricerca e sviluppo nel campo dell’IA, creando una nuova divisione chiamata Industrial AI System a Silicon Valley (California).
Questa divisione si concentra sull’assunzione di ingegneri e esperti in deep learning per sviluppare soluzioni avanzate che possono essere implementate su larga scala nelle loro fabbriche.
Grazie a queste tecnologie, Foxconn è riuscita a migliorare la qualità dei prodotti e ridurre i costi operativi, dimostrando come l’IA possa rivoluzionare il settore manifatturiero.
L’adozione di queste tecnologie ha portato a una riduzione degli scarti di produzione fino al 30%, migliorando nel contempo l’efficienza del 20%.
Inoltre, i sistemi di visione artificiale hanno permesso di identificare difetti che precedentemente sarebbero passati inosservati, aumentando così la qualità complessiva dei prodotti finiti.
Grazie quindi all’implementazione dell’IA in Foxconn non solo ha migliorato la precisione e l’efficienza dei processi produttivi, ma ha anche dimostrato come le tecnologie avanzate possano essere un vantaggio competitivo significativo nel settore manifatturiero globale
E cosa fare adesso?
Nel confrontarsi con le potenzialità e le sfide dell’Intelligenza Artificiale, ci troviamo di fronte a decisioni strategiche significative.
Se la promessa di un’efficienza migliorata, una qualità superiore dei prodotti e una riduzione dei costi operativi è allettante, la strada per raggiungere questi obiettivi non è priva di ostacoli.
Tuttavia, è importante ricordare che l’adozione dell’IA non richiede necessariamente investimenti iniziali ingenti.
Si può procedere per gradi, partendo da una fase di ricerca e studio di fattibilità, che permetta di individuare le aree di maggiore impatto e potenziale ritorno sull’investimento.
Se nella tua impresa affronti processi ripetitivi, desideri supportare i tuoi collaboratori in specifiche operazioni, o miri a ridurre i costi di produzione e ottimizzare l’operatività, l’Intelligenza Artificiale potrebbe essere la soluzione ideale.
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- Supportare gli operatori in campo indicando le procedure migliori
- Interpretare le anomalie dei macchinari e valutarne lo stato di salute
- Identificare e segnalare le inefficienze prima che diventino extra-costi
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