Nel complesso panorama in cui si trova ad operare l’industria manifatturiera, caratterizzato da cambiamenti repentini e imprevedibili, la resilienza è diventata una virtù essenziale. Le aziende, per essere all’altezza delle sfide di un mondo in costante mutamento, stanno investendo sempre più nelle competenze dei propri dipendenti, nell’implementazione di tecnologie per la fabbrica intelligente e nella revisione dei processi produttivi. Questa è la chiave per una maggiore scalabilità, proprietà che permette alle imprese manifatturiere di reagire e adattarsi prontamente alle perturbazioni di mercato e di sfruttare le opportunità emergenti, mantenendo così una posizione altamente competitiva.
Tra gli esempi che richiama Giacomo Coppi, Head of Digital Supply Chain and Manufacturing di SAP Italia, si annovera il caso del produttore tedesco di macchine agricole Fendt, che si è trovato di fronte alla necessità di rispondere alle richieste dei suoi clienti per trattori di dimensioni e potenza maggiori. Analogamente, la casa automobilistica Toyota, colpita da un terremoto e uno tsunami devastanti, ha dovuto ripensare completamente la sua catena di approvvigionamento. Ancora, la Royal Mint del Regno Unito, nota per la produzione di monete, in risposta alla pandemia globale ha iniziato a fabbricare visiere protettive per il personale medico, dimostrando una notevole capacità di adattamento.
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Perché perseguire l’obiettivo della scalabilità nel manifatturiero
Come spiega Coppi, la scalabilità si traduce nella necessità di gestire e automatizzare in modo differente i processi produttivi, ottimizzare l’uso delle risorse e incrementare la flessibilità nella produzione per soddisfare vari livelli di domanda. L’innovazione tecnologica gioca un ruolo cruciale nell’aggiornamento di intere categorie merceologiche, agevolando le aziende nel modulare la produzione di componenti, sottosistemi o prodotti finiti.
Un esempio emblematico è l’aumento significativo nella richiesta di veicoli elettrici e il conseguente impatto sull’industria automobilistica. Il report “Global Electric Vehicle Outlook 2023” dell’Agenzia Internazionale per l’Energia (IEA) rivela che nel 2022 sono stati venduti oltre 10 milioni di veicoli elettrici globalmente, con previsioni di un incremento del 35% nel 2023, raggiungendo i 14 milioni di unità, ovvero il 18% del totale delle vendite automobilistiche. In risposta a questa tendenza, marchi come Audi, General Motors e Ford Motor Company stanno adeguando le proprie fabbriche e ridisegnando i processi produttivi per introdurre nuove linee di veicoli elettrici.
Tuttavia, migliorare la scalabilità dei processi produttivi rappresenta una sfida complessa. Ciò implica che i lavoratori debbano acquisire nuove competenze, che le macchine siano adattate ad accogliere input diversi e che i processi aziendali siano coordinati per gestire questi cambiamenti. Un concerto di elementi che richiedono una pianificazione attenta e investimenti mirati.
Per superare queste sfide, i produttori stanno cercando soluzioni innovative che consentano di ottenere una maggiore scalabilità senza trascurare l’efficienza in termini di costi. Queste strategie comprendono l’investimento nella formazione dei lavoratori, lo sfruttamento delle tecnologie di produzione avanzate, la revisione dei processi aziendali e l’attenzione alla variabilità nei cicli produttivi.
Investire nelle competenze tech è il primo passo
Un aspetto fondamentale per affrontare le sfide attuali è l’investimento nelle competenze dei lavoratori, continua l’Head of Digital Supply Chain and Manufacturing, SAP Italia. Nel corso del 2023, infatti, le aziende manifatturiere si sono trovate di fronte alla difficoltà di reclutare un numero sufficiente di lavoratori da inserire nel loro organico. Una ricerca condotta dalla National Association of Manufacturers negli USA ha rivelato che, nel secondo trimestre dell’anno, il 74,4% dei partecipanti ha identificato come principale sfida quella di attrarre e trattenere forza lavoro di qualità. Esigenza da ascrivere al fatto che l’odierno ambiente di lavoro in fabbrica richiede un livello avanzato di competenze tecnologiche, che spaziano dalla realizzazione di componenti mediante stampa 3D alla configurazione di sensori per garantire un’efficace raccolta e condivisione dei dati tra umani e macchine.
Come reazione a questa situazione, numerose imprese stanno intensificando gli sforzi in ambito formativo. Ad esempio, Audi, il colosso automobilistico tedesco, ha allocato un budget di formazione di circa 500 milioni di euro per addestrare i suoi dipendenti alla fabbricazione di veicoli elettrici negli stabilimenti di produzione in tutto il mondo entro il 2025. Secondo quanto riportato dal Wall Street Journal, General Mills, nota azienda del settore alimentare, si è distinta per l’assunzione di personale andato in pensione, perché già in possesso delle competenze richieste.
I vantaggi delle tecnologie per la produzione intelligente
Coppi sostiene che la produzione intelligente, supportata dall’analisi dei dati provenienti da sensori e dalla automazione dei processi, è un altro pilastro fondamentale per migliorare la scalabilità delle operazioni manifatturiere. Le oscillazioni nella domanda, infatti, impongono alle aziende di adeguare rapidamente i loro volumi di produzione.
Attraverso l’approccio della manifattura intelligente, i responsabili di fabbrica elaborano i dati raccolti dai sensori installati sulle macchine per rendere automatici i flussi produttivi. Successivamente, integrano queste informazioni con i dati provenienti dai magazzini e dai partner della supply chain per orchestrare l’approvvigionamento dei materiali.
Grazie alla produzione intelligente, le aziende guadagnano in scalabilità, ad esempio mitigando il pericolo di interruzioni del processo produttivo. Anche perché guasti dovuti a cambiamenti improvvisi possono causare notevoli ritardi nella produzione e problemi di qualità del prodotto.
I sistemi di fabbrica intelligenti possono generare insight che forniscono ai produttori una migliore comprensione di ciò che sta accadendo durante le loro operazioni. I sensori smart apposti su attrezzature e strutture critiche forniscono un feedback in tempo reale su tutto, dalla qualità delle parti prodotte a potenziali guasti delle apparecchiature che potrebbero inibire la scalabilità.
Ciononostante, è fondamentale riconoscere che non tutti i dati raccolti sono di pari valore. Di conseguenza, è essenziale per i produttori validare la qualità delle informazioni ottenute tramite sensori e altri dispositivi per trarre conclusioni effettivamente vantaggiose. Una sfida intrinseca dello smart manufacturing risiede nel rischio di essere sommersi da un eccesso di dati e contemporaneamente, da una scarsità di informazioni.
In che modo ridisegnare il business process
Un’altra strategia che i produttori possono adottare per migliorare la scalabilità dei loro processi produttivi, secondo Coppi, consiste nell’implementare una pianificazione dinamica della produzione. A differenza della pianificazione statica, che assume che le varie fasi produttive siano fisse e immutabili, la pianificazione dinamica riconosce la necessità di adattarsi ai cambiamenti, dalla ricezione delle materie prime all’organizzazione degli spazi di produzione. Prevedere questi adattamenti sin dalle fasi iniziali di pianificazione permette di rendere la supply chain più agile e di semplificare i flussi di produzione.
La velocità nel perseguire la scalabilità può inoltre variare a seconda delle circostanze. Alcune situazioni, quali la pandemia di COVID-19 o conflitti internazionali, possono richiedere un’espansione temporanea delle capacità produttive, mentre altre situazioni possono necessitare di un impegno più a lungo termine. Un esempio illuminante è quello di Toyota, che ha dovuto ripensare la sua strategia di produzione in seguito al terremoto di magnitudo 9 che ha colpito il Giappone nel marzo 2011. A quel tempo, Toyota produceva il 45% dei suoi veicoli in Giappone e, di fronte alla chiusura forzata delle sue fabbriche per quasi due mesi, ha compreso l’importanza di standardizzare le parti dei suoi veicoli e di distribuire la produzione in diverse aree geografiche.
Per realizzare questo cambiamento, Toyota ha iniziato a standardizzare i componenti tra le varie case automobilistiche giapponesi, permettendo così la condivisione e la produzione di parti comuni in località diverse. Per quanto riguarda i componenti specializzati che non potevano essere prodotti in più siti, Toyota ha collaborato con i fornitori più a valle della catena di approvvigionamento per creare scorte aggiuntive accessibili in caso di futuri disastri naturali. Questo esempio sottolinea l’efficacia delle strategie di produzione snella adottate da Toyota indirizzate a minimizzare gli sprechi e migliorare contemporaneamente la produttività.
La stampa 3D, nota anche come Additive Manufacturing, rappresenta un altro strumento utile per i produttori interessati a migliorare la scalabilità. Questa tecnologia offre infatti la possibilità di produrre rapidamente parti o componenti di un prodotto a partire da progetti digitali, offrendo così notevoli vantaggi in termini di flessibilità e rapidità produttiva.
Con SAP verso l’Industrial Excellence
Attualmente, SAP sta operando una profonda trasformazione nell’approccio all’Industria 4.0, attraverso l’integrazione di soluzioni che spaziano dalla pianificazione alla produzione, concepite come componenti verticali complete e integrative del sistema ERP, SAP S/4HANA. L’obiettivo è quello di forgiare un pacchetto destinato all’ “Industrial Excellence”.
Una delle prime iniziative in questa direzione è rappresentata dal bundle SAP Industry Value Package Multi-Level Supply Chain Planning che offre alle imprese del settore manifatturiero la possibilità di affinare i loro processi di Sales & Operations, grazie a una soluzione end-to-end che risponde alle esigenze di personalizzazione su Configurable-to-Order e Assemble-to-Order. Altri pacchetti verranno introdotti nel corso del 2024.
Il fulcro della strategia è fornire in maniera integrata tutte le funzionalità necessarie per gestire le operazioni di fabbrica end-to-end, facendo leva su processi data-driven. Queste funzionalità abbracceranno l’intero spettro della catena di valore delle operazioni di produzione, partendo dalla gestione dei requisiti, passando per l’ingegneria di produzione e la programmazione/logistica della produzione, fino ad arrivare all’esecuzione della logistica, la gestione della qualità e le operazioni sugli asset.
Una priorità assoluta sarà l’abilitazione di processi aziendali end-to-end supportati dall’Industrial Internet of Things (IoT). La gestione dei Big Data, l’edge computing e le funzionalità di machine learning – conclude Coppi – saranno le chiavi per realizzare un’autentica automazione e intelligenza dei processi.
