Ferrari Roloplast è una Pmi che opera, da due generazioni (dal 1970), nella provincia di Reggio Emilia, a Rolo appunto, nel settore dello stampaggio plastico ad iniezione. “Siamo una piccola realtà, terzista, a conduzione familiare – spiega Stefano Ferrari, AD di Ferrari Roloplast – con circa venti dipendenti; una dimensione che evidenzia proprio la natura artigianale dell’azienda che per questo vede nella flessibilità uno dei suoi punti di forza, ma allo stesso tempo sente il bisogno di fare leva sul supporto offerto dalle tecnologie emergenti per sostenere le sfide attuali”. Anche quelle tipiche di questo periodo critico, in cui si opera con tempistiche variabili ma stringenti, alta attenzione ai costi, tra problematiche legate alle possibili assenze del personale, e ai guasti: tutti aspetti importanti da gestire.
Di fatto è oltre un anno che alle aziende è richiesta alta resilienza nell’impostazione del lavoro, tra periodi di produzione a ritmi serrati, e periodi di scarse richieste che impongono una programmazione diversa rispetto al passato, che sia dinamica e in grado di adattarsi velocemente alle diverse necessità.
Lo scenario
Dal punto di vista operativo Ferrari Roloplast dispone di un parco macchine di nove presse che ogni giorno trasformano, assemblano e stampano materiali plastici profilati per l’industria, certificati Iso 9001. Una delle principali preoccupazioni della Pmi è quella di riuscire a garantire nel modo migliore la piena copertura degli ordini, minimizzando i ritardi nelle consegne e lo spreco delle materie prime. Come accennato, si tratta di un’esigenza particolarmente sentita in un momento caratterizzato da grandi turbolenze del mercato, da difficoltà nel reperimento delle materie prime e da tutti gli imprevisti che derivano dalla situazione pandemica in corso.
L’azienda già anni fa ha implementato un sistema di monitoraggio in grado di raccogliere migliaia e migliaia di dati dai suoi sistemi: “Poi però i dati devono essere gestiti e valorizzati – prosegue Ferrari – ed interpretati correttamente perché possano portare valore nel processo decisionale. Da qui i passi in avanti nella collaborazione con Ammagamma, azienda che opera nell’ambito delle discipline di data science, ed offre soluzioni di intelligenza artificiale alle aziende. Il rapporto, sviluppato negli anni tra Ferrari Roloplast e Ammagamma, è cresciuto grazie ad una serie di progetti che hanno visto la società di data science supportare diverse fasi della crescita del cliente.
Il problema e il metodo
Ammagamma è stata scelta da Ferrari Roloplast proprio per l’ottimizzazione dello scheduling di produzione sulla base dello sviluppo di un algoritmo matematico applicabile in produzione per migliorarne la programmazione. Ferrari: “I dati devono servire ad agevolare l’attività del personale. E’ complicato senza l’ausilio delle tecnologie riuscire a gestire una serie di eventi concomitanti. Per esempio eventi indipendenti dalla produzione interna e legati invece alle circostanze di un mondo che si sta riorganizzando”.
Tipicamente, nelle aziende come Ferrari Roloplast, una persona addetta alla schedulazione deve decidere cosa mandare in produzione in quale momento della giornata. L’addetto deve trattare una serie di dati molto eterogenea, proveniente da fonti diverse e rilevati in molteplici momenti, che riguarda numerosissime variabili, come per esempio la disponibilità delle macchine, gli ordini ricevuti, la disponibilità delle materie prime, la capacità produttiva delle macchine e l’efficienza specifica di ciascuna macchina, oltre ovviamente alla disponibilità del personale.
“I benefici attesi dall’intelligenza nell’analisi dei dati si legano all’ottimizzazione delle tempistiche, alla programmazione della produzione, a miglioramenti tra produzione e ufficio di produzione – specifica Elisa Malaguti, responsabile della programmazione per Ferrari Roloplast – per quanto riguarda per esempio la programmazione dell’attività delle presse che richiede la considerazione di una serie importante di dati ed eventi (richieste del fornitore, materia prima, operatore specializzato) e un migliore flusso dati tra ufficio produzione e produzione stessa”. Serve quindi una soluzione in grado di permettere al personale dell’azienda di migliorare la produttività, aumentare l’efficacia della pianificazione, ridurre la dispersione di risorse e di materie prime.
La soluzione, basata sull’AI
Entrando nei dettagli specifici della soluzione, Ammagamma ha realizzato un sistema di scheduling di produzione, basato su un insieme di algoritmi di intelligenza artificiale che ottimizza la pianificazione produttiva sulla base della specifica priorità degli ordini dei prodotti registrati.
La soluzione progettata da Ammagamma è stata sviluppata a partire dall’analisi dei dati di produzione del gestionale presente in azienda per implementare un sistema per la raccolta dei dati su una piattaforma Web in cui i diversi attori coinvolti (commerciali, ufficio acquisti e responsabile di produzione) inseriscono le informazioni di loro competenza. Una volta strutturata questa base da cui partire, gli esperti di Ammagamma hanno sviluppato uno scheduler di produzione.
“Il problema di ottimizzazione della schedulazione – specifica Alberto Manzini, Team leader di Ammagamma – è stato risolto sviluppando un algoritmo specifico di matematica applicata. Si è tenuto presente l’obiettivo di sviluppare uno strumento agile per chi è responsabile della programmazione che fosse però solido, robusto, ed anche flessibile, pronto a reagire in modo consono ed immediato agli stimoli dati dagli imprevisti”. La soluzione non sostituisce certo il lavoro dello schedulatore ma può invece aiutarlo per prendere la decisione migliore nelle diverse occasioni. “Si tratta di uno strumento – prosegue Manzini – utilizzabile quotidianamente per ridurre i tempi di programmazione ma anche come supporto decisionale, per esempio nel caso del la mancanza di materie prime o l’assenza improvvisa e imprevista di personale”.
Il progetto si fonda sulla pianificazione e può essere complementare ad altri progetti che potrebbero essere sviluppati in futuro come l’ottimizzazione del magazzino (per la prevenzione di shortage su articoli o materie prime) e il demand forecasting, per gestire in anticipo le necessità dei clienti. Oggi grazie alla soluzione sviluppata da Ammagamma, Ferrari Roloplast può effettuare una programmazione del lavoro più accurata in base alle esigenze del momento.
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