processi di produzione

AI applicata al product scheduling: i vantaggi per le aziende

Il product scheduling si occupa di organizzare, controllare e ottimizzare la capacità produttiva di impianti e macchinari e il fabbisogno di risorse umane e materiali, allineando tutti i processi in ogni fase. Vediamo i vantaggi dell’applicazione della capacità predittiva degli algoritmi di AI al sistema

Pubblicato il 26 Apr 2023

Alberto Paglialonga

Sales and Marketing Director di Moxoff S.p.A.

intelligenza artificiale ai act

Impossibile dimenticare gli scaffali vuoti di farina, lievito e pasta durante la pandemia, e i farmaci da banco per l’influenza introvabili nelle farmacie appena terminata l’emergenza Covid, ma anche le restrizioni energetiche per la crisi delle forniture di gas, oppure ritiro di prodotti dal mercato per difetti di produzione incompatibili con la vendita.

Da qui, iniziamo a parlare del perché è così importante oggi l’adozione di sistemi di scheduling di produzione basati su algoritmi di AI.

Statico o dinamico: cos’è e a cosa serve il product scheduling

In nessun modo, le aziende produttrici avrebbero potuto prevedere che un nuovo virus avrebbe fatto aumentare il consumo di alcuni prodotti, oppure che all’assenza della richiesta di farmaci per l’influenza nei due anni di pandemia sarebbe seguita una “normale” richiesta, e neppure che sarebbe scoppiata una guerra e le forniture di gas da alcuni paesi si sarebbero ridotte. Quando si vedono scaffali vuoti o riduzioni di servizi, di solito è perché in qualche passaggio del processo di produzione e fornitura ci sono state difficoltà o errori e difetti di lavorazione.

Il product scheduling, o pianificazione dei processi di produzione, è quel sistema che si occupa di organizzare, controllare e ottimizzare la capacità produttiva di impianti e macchinari e il fabbisogno di risorse umane e materiali, allineando tutti i processi in ogni fase. Questa capacità delle aziende di pianificare in anticipo tutti i processi, per i consumatori significa trovare la disponibilità dei prodotti nei supermercati fisici e virtuali, ad esempio, nei momenti in cui servono. Lo scheduling di prodotto, infatti, permette ai produttori di stimare l’approvvigionamento dei materiali giusti per produrre in tempo i prodotti che servono ad anticipare la domanda, e a rifornire i negozi nel momento giusto con la quantità di prodotto adeguato, senza incorrere in penali e senza incorrere nel rischio di tradire la fiducia dei consumatori.

Per farlo, le aziende realizzano documenti di product scheduling che, fino a poco fa, si basavano su sistemi statici di analisi dello storico dei trend statistici della domanda. Tuttavia, l’esperienza di questi anni ha dimostrato alle aziende che servono sistemi flessibili e modificabili da aggiornare e controllare regolarmente, per pianificare il futuro. Infatti, i sistemi di schedulazione statica prevedono che la programmazione delle attività venga fissata prima dell’inizio della produzione in base alle informazioni disponibili in quel momento, mentre le schedulazioni dinamiche vengono determinate e possono cambiare in qualunque fase del processo produttivo.

Algoritmi addestrati sui workflow aziendali

Se i sistemi statistici di pianificazione della produzione hanno dimostrato l’incapacità di rispondere alle esigenze di mercati in rapido cambiamento ed evoluzione, l’applicazione di algoritmi di AI ha invece permesso di fornire soluzioni flessibili di previsione della domanda, accurate e tempestive in grado di adeguarsi a scenari economico-sociali ad elevata variabilità. Le soluzioni intelligenti di product scheduling si basano su modelli di machine learning e reti neurali, pensati per essere utilizzati automatizzati e integrati all’interno dei sistemi IT dell’azienda.

L’addestramento specifico degli algoritmi sui workflow dei macchinari all’interno dei processi di produzione è la base di un product scheduling intelligente, in grado di apprendere continuamente dai risultati dei processi di produzione. Si tratta di algoritmi complessi allenati anche a intercettare e proporre soluzioni per risolvere problemi di diagnosi delle apparecchiature, a controllare i carichi di lavoro di ogni macchinario e progettare simulazioni per aumentare l’efficienza produttiva dei sistemi, con l’obiettivo di rispettare le scadenze e massimizzare i profitti dell’azienda. In questo modo, i sistemi di programmazione della produzione diventano automatici nella pianificazione dei tempi di allestimento delle macchine sulla base degli ordini in arrivo e delle priorità, migliorando non solo l’efficienza dei sistemi in momenti di massima imprevedibilità della domanda, ma anche nella programmazione giornaliera del lavoro sulla base delle esigenze e della capacità produttiva dell’azienda.

Il vantaggio di un nuovo paradigma di product scheduling

Uno dei motivi per cui l’intelligenza artificiale ha già cambiato il paradigma di schedulazione della produzione è la capacità di utilizzare e sfruttare in modo autonomo e ongoing i dati ottenuti dall’IoT aziendale allo scopo di suggerire sistemi per massimizzare l’efficienza, visualizzare le aree di incremento delle attività, pianificare interventi di manutenzione predittiva, snellire i processi e risolvere problemi imparando e capendo autonomamente come farlo. Avere una panoramica dettagliata sullo stato delle diverse fasi e delle linee di produzione, mentre il processo è in corso, consente alle aziende produttrici di avere feedback immediati su eventuali problemi nella fluidità della pipeline e di intervenire in caso di cambiamenti della domanda.

Inoltre, la capacità predittiva degli algoritmi di AI applicati allo scheduling di produzione permette di creare simulazioni istantanee e scenari “what if” per comprendere e agire tempestivamente su eventi imprevedibili. Questo, insieme a una maggiore accuratezza e ampiezza di overview su tutti i processi di lavorazione, rappresenta un importante e reale vantaggio competitivo e produttivo per le aziende manifatturiere. In questo modo, l’AI rappresenta il reale vantaggio per ogni azienda manifatturiera moderna per affrontare problemi e domande che software tradizionali non riescono (più) a fare.

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