Inform con cinque passaggi per una logistica di produzione efficiente

Il produttore di software Inform GmbH con cinque punti per migliorare la logistica di produzione. Le aziende hanno ancora molto potenziale nell’ottimizzazione dell’interfaccia tra logistica e produzione. Inform aiuta con lo sviluppo di software appropriato basato su intelligenza artificiale e ricerca operativa.

(Aquisgrana) Logistica e produzione sono spesso ancora concettualmente separate. Tuttavia, questo non porta al successo, sostiene lo specialista in ottimizzazione di Aquisgrana Inform. Con i seguenti cinque passaggi, le aziende possono raggiungere un’interazione efficiente tra queste due aree centrali.

Le aziende riconoscono ancora troppo raramente quali problemi inutili rendano difficile il lavoro nella logistica interna. Se prima i concetti Just-in-Time erano utilizzati quasi esclusivamente dai produttori di automobili, molti produttori di medie dimensioni hanno recuperato terreno negli ultimi anni: processi sofisticati con tecnologie più moderne garantiscono la massima flessibilità e stabilità nella produzione, in grado di assorbire le esigenze volatili e di considerare i desideri individualizzati dei clienti. Una logistica organizzata su richiesta e a vista non può più competere, poiché i compiti sono troppo complessi e ampi. Inform ha identificato cinque misure decisive per rendere la logistica di produzione più efficiente.

Cinque misure per una logistica di produzione efficiente

1. Cooperazione alla pari

Il primo, ma forse anche il passo più difficile è stabilire una comunicazione alla pari tra logistica e produzione. Se questo non è dato, anche ingenti investimenti in tecnologia spesso non portano ai risultati desiderati. È necessaria una cultura della collaborazione.

È compito della logistica entrare in dialogo con la produzione, comprendere le sue esigenze e concordare accordi di servizio interni per soddisfarle. D’altra parte, la produzione – spesso trattata come il cuore di un’azienda manifatturiera – è comunque dipendente dalla logistica, anche quando sono stati investiti molti soldi nel miglioramento dei processi di produzione.

Poiché ci sono sempre meno spazi di magazzino disponibili direttamente vicino alla produzione, il trasporto di materiali e contenitori deve avvenire in modo efficiente. Pertanto, la produzione dovrebbe diventare più trasparente per la logistica e astenersi dall’assegnare ordini in modo spontaneo.

2. Algoritmi di ottimizzazione

Non sapere dove si trovano attualmente carrelli elevatori, materiali, contenitori vuoti o altre risorse è una delle ragioni più comuni per l’uso di un sistema di gestione dei trasporti avanzato. La necessità di trasparenza è giustificata, ma aiuta solo parzialmente i pianificatori sotto pressione, poiché spesso ci sono molteplici compiti da svolgere con risorse limitate. Solo per dieci possibili ordini di trasporto ci sono circa 3,6 milioni di possibili sequenze da elaborare.

Per questo motivo, un sistema di gestione dei trasporti non può basarsi solo sulla trasparenza. Sono necessari algoritmi di ottimizzazione intelligenti che possano derivare ad hoc dalla situazione specifica quali carrelli elevatori, treni di trasporto o sistemi di trasporto automatico (FTS) dovrebbero eseguire quale ordine successivo. In questo modo, il sistema di gestione dei trasporti crea la migliore corrispondenza possibile tra ordini e risorse e serve in modo ottimale l’intera rete degli ordini.

I nuovi ordini vengono immediatamente integrati nella pianificazione complessiva grazie agli algoritmi di ottimizzazione. Così, per ogni risorsa attiva e disponibile, viene calcolato in pochi secondi un ordine successivo adeguato o combinazioni di ordini appropriate.

3. Pianificazione anticipata

Tuttavia, la complessità degli ambienti di produzione sta aumentando. Anche le aziende di medie dimensioni stanno introducendo metodi di Lean Management o creando impianti di produzione in grado di eseguire processi produttivi molto diversi. Più flessibile è la produzione con le sue esigenze quotidiane, più complessa e rilevante per il successo è la logistica.

In questo contesto, è importante considerare gli aspetti futuri e guardare ai processi nel modo più a lungo possibile. Non esiste una sfera di cristallo, quindi è necessario rendere il non pianificabile il più pianificabile possibile. Pertanto, invece di generare solo ordini di trasporto a breve termine in un sistema ERP e trasferirli al sistema di gestione dei trasporti, dovrebbero essere impostati processi che consentano di prevedere la domanda anche alcuni giorni in anticipo. In questo modo, le risorse e i piani di impiego dei dipendenti possono essere pianificati in base alle esigenze. Questi processi di pianificazione possono essere supportati dai sistemi di gestione dei trasporti, simulando le esigenze di domani.

4. Utilizzare i dati esistenti

Un ostacolo comune è che le aziende sottovalutano la qualità dei propri dati. Spesso, già ci sono dati sufficienti di qualità adeguata, sparsi su molti sistemi diversi, che devono però essere strutturati e consolidati affinché un sistema di gestione dei trasporti possa pianificare con il giusto anticipo e includere questa pianificazione nell’ottimizzazione. Infine, la logistica non deve solo spegnere incendi, ma contribuire con processi stabili alla puntualità e alla velocità di consegna della produzione.

5. Machine Learning

Chi ha superato i primi passi può iniziare a considerare di esaminare ulteriormente i dati ora considerati in modo olistico utilizzando algoritmi di machine learning. Questo rende visibili correlazioni nel mare di dati che sfuggono alla prospettiva umana. Considerando diversi dati provenienti da diverse fonti, ad esempio, potrebbero essere scoperte stagionalità o combinazioni di ordini la cui elaborazione risulta particolarmente facile o particolarmente difficile. Questa conoscenza può poi essere utilizzata per migliorare ulteriormente i propri processi. “Proprio ora è importante non investire semplicemente in un hype”, afferma Matthias Wurst, responsabile dello sviluppo commerciale della logistica industriale presso Inform. “Crediamo che i progetti di digitalizzazione debbano essere valutati in base al fatto che contribuiscano esattamente agli obiettivi che si vogliono raggiungere. A volte è necessario percorrere nuove strade e rivelare e sfruttare le sinergie tra produzione e logistica interna per ottenere maggiore efficienza e resilienza per l’azienda nel suo complesso.”

Inform GmbH

Inform sviluppa software per l’ottimizzazione dei processi aziendali tramite Digital Decision Making basato su intelligenza artificiale e ricerca operativa. Essa integra i sistemi IT classici e aumenta la redditività e la resilienza di molte aziende. Mentre il software di gestione dei dati fornisce solo informazioni, i sistemi Inform possono analizzare enormi quantità di dati in pochi secondi, calcolare numerose varianti decisionali e suggerire la soluzione migliore all’utente per l’implementazione. Oggi, più di 750 ingegneri software, analisti di dati e consulenti assistono oltre 1.000 clienti in tutto il mondo nei settori dell’industria, del commercio, degli aeroporti, dei porti, della logistica, delle banche e delle assicurazioni. Vengono ottimizzati la pianificazione delle vendite, la pianificazione della produzione, l’uso del personale, la logistica e il trasporto, le scorte, la gestione della supply chain e la prevenzione delle frodi nelle assicurazioni e nei pagamenti.

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