Svelare la Verità: Quanto sono Accurati i Dati ERP sull’Efficacia delle Macchine?
Nel percorso verso l’eccellenza industriale, comprendere le reali prestazioni delle macchine è fondamentale. Tuttavia, molte aziende si affidano principalmente ai sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) per ottenere dati sulle prestazioni, senza considerare che queste informazioni potrebbero non riflettere accuratamente la realtà operativa (ad esempio, i dati vengono raccolti manualmente e non aggiornati in modo continuo). Questo può portare a discrepanze significative tra l’OEE (Overall Equipment Effectiveness) reale e quello misurato nei sistemi ERP.
Caso Studio: Errori nella Raccolta Manuale dei Dati
Nel settore automobilistico, un’analisi [1] ha evidenziato come l’inserimento manuale dei dati sia soggetto a errori, dovuti a interpretazioni errate dello stato della macchina o interfacce poco intuitive. Spesso, gli operatori registravano i tempi di fermo in modo impreciso, sovrastimando la disponibilità delle macchine nel sistema ERP. Questo ha portato a metriche di prestazione distorte e a decisioni operative basate su informazioni errate [2].
Disallineamento con le Condizioni Reali delle Macchine
Un’altra problematica comune si verifica nel settore alimentare e delle bevande, dove i sistemi ERP registrano la produzione in base ai tempi ciclo standard. Tuttavia, piccole variazioni nella qualità delle materie prime o nelle condizioni ambientali possono modificare i tempi effettivi di produzione, portando il sistema ERP a sovrastimare o sottostimare l’efficienza effettiva delle macchine.
The Reliability of Direct Machine Data
L’uso di sensori e sistemi integrati per raccogliere dati direttamente dalle macchine offre un quadro più preciso e aggiornato delle prestazioni. Ad esempio, nel settore dei semiconduttori, la raccolta di dati in tempo reale ha permesso di apportare immediati aggiustamenti ai processi produttivi, riducendo gli sprechi e aumentando la resa. Questo approccio elimina gli errori umani e offre una visione più realistica dell’efficacia delle macchine.
Conclusione
Affidarsi esclusivamente ai dati ERP può fornire una visione distorta dell’efficacia degli impianti. L’integrazione di metodi di raccolta dati diretti, come sensori IoT e sistemi automatizzati, consente di ottenere misure più precise e affidabili delle prestazioni delle macchine. Questo cambiamento non solo migliora l’efficienza operativa, ma permette anche decisioni strategiche più accurate, basate su dati reali.
La Soluzione di Snaption
Snaption è in prima linea nella trasformazione della misurazione dell’efficacia delle macchine. Attraverso l’integrazione di dati raccolti direttamente dalle macchine e analisi avanzate, Snaption offre una soluzione solida che elimina le distorsioni tipiche della reportistica basata su ERP.
La piattaforma DigiFactor di Snaption si interfaccia direttamente con le macchine per acquisire dati operativi in tempo reale e in modo continuo, riducendo il rischio di errore umano e fornendo un monitoraggio dettagliato minuto per minuto delle prestazioni delle apparecchiature.
In Snaption, riconosciamo il valore delle informazioni ERP e proponiamo di integrare i dati reali delle macchine con gli insight ERP. Combinando queste informazioni con l’expertise degli operatori, le aziende possono ottenere il massimo livello di accuratezza nella misurazione dell’OEE, migliorando la presa di decisioni, l’ottimizzazione operativa e le strategie di investimento.
Riferimenti
[1] Breiter, Stephan, Jonas Gottwald, and Julia C. Arlinghaus. "Manual Collection of Data on Disruptions: Determinants to Increase the Intention to Use." IFAC-PapersOnLine 55.10 (2022): 952-957.
[2] Hedman, Richard, and Peter Almström. "A state of the art system for managing time data in manual assembly." International Journal of Computer Integrated Manufacturing 30.10 (2017): 1060-1071.
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