Nei mesi recenti il tema della trasformazione digitale del settore secondario, sintetizzata dall’espressione Industria 4.0, ha giustamente conquistato una posizione di straordinaria evidenza, non solo in seno alle università e nei consessi dedicati alla ricerca e sviluppo, ma anche tra le imprese industriali stesse, fino ad arrivare sulla stampa, sia quella generalista sia quella che si occupa nello specifico di innovazione digitale.
Questo non ci stupisce: una volta rimessa a fuoco (a livello sociale ed economico) la rilevanza del settore industriale-manifatturiero quale fondamento della ricchezza e della stabilità sociale di una nazione sviluppata, il tema dell’effetto dirompente che l’innovazione digitale potrebbe avere su questo comparto ha assunto la meritata centralità.
Data la portata del cambiamento innescato da Industria 4.0, comprensibilmente, le imprese manifatturiere fanno fatica a trovare dei punti di riferimento, culturali e metodologici prima ancora che tecnologici, a cui legare questo nuovo percorso di cambiamento, anche perché questo cambiamento va ad affiancarsi alle altre trasformazioni (di modello di business, di prodotto, etc.) che esse hanno già in corso. Per questo motivo spesso, confrontandoci con persone di azienda, ci viene chiesto se esista un legame tra il paradigma Industria 4.0 e un altro paradigma particolarmente rilevante nel mondo manifatturiero, ovvero la Lean Production (Produzione Snella, o talvolta anche Just in Time). Infatti, se vi fosse un tale legame, si potrebbe utilizzare la Lean come ponte culturale nella trasformazione Industria 4.0. La Lean Production in Occidente ha già compiuto infatti un percorso di sviluppo che ha attraversato varie fasi, passando dall’essere un insieme di tecniche che riducono le scorte e i tempi di risposta, a una metodologia, a dei principi e infine ad una cultura manageriale. Dal punto di vista della applicazione, essa è partita dalla produzione, per estendersi a monte e a valle lungo la supply chain, e poi coinvolgere anche tutte le altre attività aziendali: orizzontalmente in tutte le funzioni, e verticalmente fino alla visione strategica dell’Azienda. E’ dunque evidente la capacità di traino che la Lean potrebbe avere verso Industria 4.0, se correttamente collegate.
Ad una prima, veloce analisi, Industria 4.0 e Lean Production mostrano diversi punti di contatto: l’enfasi sul coinvolgimento delle persone, la conoscenza distribuita sul campo, l’orientamento ai processi, l’attenzione alla misura e all’analisi del dato quale base del miglioramento. Al tempo stesso, vi sono anche marcati tratti di diversità della Lean: la vocazione alla semplicità, la tendenza a minimizzare il peso dell’automazione, a puntare alla semplificazione dei problemi più che sulla strutturazione di soluzioni complesse, e l’assenza di una base analitica solida (recuperata in seguito nella fusione col paradigma 6 Sigma) solo per citarne alcuni. Ad onor del vero, nel tempo, anche le pratiche più caratteristiche del mondo Lean hanno già subito una prima ibridazione con le tecnologie digitali: ad esempio, la tecnica Kanban, la “punta di diamante” delle tecniche Lean nell’alveo della gestione della produzione, è evoluta verso il “Kanban elettronico”, in cui il segnale di sottoscorta, la tabelliera delle priorità e gli ordini conseguenti sono acquisiti, gestiti e distribuiti in modalità digitale. Questo esempio di ibridazione, tuttavia, va letto più come una naturale evoluzione della tecnica Kanban alla luce della ubiqua diffusione delle tecnologie ICT (nel nostro quotidiano, e dunque anche nell’ambiente di fabbrica), che non come un esempio di particolare affinità dei due paradigmi. Per comprendere dunque in profondità in che misura Industria 4.0 e Lean Production possono dunque giocare un ruolo di rinforzo reciproco nella trasformazione culturale necessaria in questa fase è necessario un confronto più maturo, che non si fermi alla “automazione” delle singole pratiche, ma ricerchi, se vi sono, dei fondamenti comuni.
Nel suo famoso libro, Taiici Ohno, l’inventore del Toyota Production System, illustra il sistema Toyota come una casa con due pilastri: Jidoka (automazione con il tocco umano) e Just in Time, entrambi poggiati sul Kaizen (miglioramento continuo) tramite l’uso del metodo scientifico: quindi basandosi su dati, fatti, analisi e deduzioni logiche, il tutto poi verificato tramite sperimentazione.
Affidandoci a questa lettura sintetica, e partendo dalla fine, dunque dal Kaizen, il paradigma Industria 4.0 sembra inserirsi molto bene nel solco di visione Lean: la disponibilità di dati precisi in tempo reale, abbinata a una elevata capacità di elaborazione, favoriscono il metodo scientifico grazie a informazioni obiettive, e facilitano la individuazione delle cause radice dei problemi, avendo la segnalazione e la informazione molto vicine a quando si è manifestato il problema. La tecnologia favorisce la rapida individuazione e rimozione delle cause dei problemi, e la digitalizzazione diffusa favorisce che questa analisi e risoluzione dei problemi avvenga anche essa in modo diffuso, coinvolgendo gran parte degli addetti dell’azienda, come professa la Lean.
Anche in altre pratiche del paradigma Lean sembrano esservi analoghi (e forti) punti di contatto. Ad esempio, il TPM (Total Productive Maintenance) è ritenuto uno dei fondamentali dell’approccio Lean e si occupa del miglioramento continuo delle prestazioni di impianto, comprendendo obiettivi di disponibilità, regolarità di funzionamento, facile manutenibilità, ecc. Sin dalle sue origini storiche, la gestione degli asset di un’azienda secondo i principi del TPM è ritenuta un prerequisito a garanzia del buon funzionamento di altre pratiche, ad esempio il kanban stesso, attraverso il miglioramento dell’Overall Equipment Effectiveness (OEE) degli impianti. Una delle principali caratteristiche del TPM è lo sviluppo di un programma di manutenzione “operatore-centrico”, non solo per effetto della distribuzione dei compiti operativi di manutenzione ma anche per la raccolta di dati intensiva e continuativa, al fine di ridurre sprechi, difetti e downtime. L’evoluzione dei sistemi informativi, dall’ERP (Enterprise Requirements Planning) al CMMS (Computerized Maintenanance Management System), sino a sistemi di produzione come il MES (Manufacturing Execution System), offre un supporto alla gestione del dato. Tuttavia, è l’operatore che spesso si trova a fare da “ponte” tra macchine e sistemi di gestione, dovendo integrare le mancanze causate da inadeguatezze nell’architettura IT aziendale.
Oggi, un assetto tecnologicamente maturo per il TPM è tipicamente caratterizzato dalla presenza di moduli di manutenzione nei sistemi ERP, CMMS e/o MES “ragionevolmente” integrati (es. integrazione tra ERP e MES). Ancora oggi, però, le carenze di integrazione, sia nella comunicazione dei dati dallo shop floor, sia nella capacità di lettura dei dati raccolti, sono “coperte” dall’operatore.
Con Industria 4.0 sarà ancora centrale la figura dell’operatore che però, con la sua conoscenza, potrà concentrarsi di più su attività a valore aggiunto, essendo meglio supportato dalle tecnologie digitali su due funzioni di base:
– la conversione dei dati registrati in informazioni sullo stato di salute dei macchinari (con tecniche e sistemi di intelligence distribuiti nell’intero sistema di gestione di manutenzione della fabbrica, a partire dalla sensorizzazione dei macchinari stessi);
– la veicolazione del dato al momento giusto nel posto giusto (evitando che l’operatore di manutenzione debba “cercare” le informazioni, bensì che sia il “contesto” in cui sta operando a fornirgliele).
Le tecnologie dell’Industria 4.0 favoriranno questa trasformazione: giocando con gli slogan, possiamo dire che si passerà da TPM a Smart TPM. Naturalmente, così facendo si irrobustiranno i tradizionali pilastri del TPM, liberando le potenzialità di manutenzione predittiva e di gestione del dato anche in ottica di life cycle management dell’impianto.
Un’altra pratica Lean che appare in forte sinergia con la digitalizzazione di Industria 4.0 è quella del Poka Yoke, ovvero della progettazione del processo a prova di errore. In questo senso, vi sono già numerose applicazioni, e alcune solide direzioni di sviluppo, in prospettiva. Se guardiamo al presente, l’adozione di principi Poka Yoke è fortemente favorita dalla standardizzazione di prodotto e di processo, la quale a sua volta richiede stabilità e costanza delle attività produttive. Per questo motivo, in contesti più “artigianali” o ad altissima varietà non è mai stato semplice adottare in modo ferreo i suggerimenti progettuali del Poka Yoke. Ad esempio, un’azienda produttrice di motori per l’agricoltura leggera ed il fai da tè, aveva implementato da anni molte pratiche del lean management sulle linee di produzione dedicate a motori a grande tiratura, ma sulla linea “flessibile”, dove si assemblano manualmente fino a 10.000 varianti diverse di motore l’adozione di queste pratiche, con le tecnologie tradizionali, era molto limitata. Grazie all’utilizzo simultaneo di tag RFId (per l’identificazione del codice dell’assieme e dell’avanzamento di fase), di logiche di visual management applicate al display operatore (visualizzazione della distinta di montaggio relativa a specifica stazione, colorazione dei componenti nello stesso colore dei cassettini kanban) ed infine di sensorizzazione degli utensili di lavoro (per la misura della coppia di serraggio) è stato possibile ridurre in modo marcato gli errori di assemblaggio (vite errata, coppia di serraggio scorretta), anche a fronte di una elevata varietà dei task. Se queste applicazioni sono già possibili, l’avvento di nuove soluzioni digitali (la virtualizzazione delle fasi progettuali e del commissioning di impianto, i nuovi dispositivi HMI e la realtà aumentata, solo per citarne alcune) consentirà di anticipare la verifica dei principi del Poka yoke già in fase di progettazione ed ingegnerizzazione del processo, incrementando ulteriormente le prestazioni di qualità (intesa come conformità), ergonomia e produttività del lavoro.
Intimamente legato a questo aspetto, ed in particolar modo alla virtualizzazione delle fasi progettuali, anche lo sviluppo di nuovi prodotti vedrà un rafforzamento delle pratiche di Lean design grazie alle tecnologie digitali dell’Industria 4.0. La crescente possibilità di raccogliere dati dal campo (IoT e Smart Product), di analizzarli in modo costruttivo (Big Data) e di procedere a simulazioni e sperimentazioni più rapide (si veda tutto il tema HPC) aprono grandi potenzialità progettuali. La connettività e la virtualizzazione avanzata permettono anche ai progettisti e agli sviluppatori (che sempre più sono essi stessi risorse distribuite) di perseguire l’indicazione pragmatica del Lean del “go to gemba”, “vai a vedere”. Verifica, studia, controlla ciò che le tue azioni progettuali comportano nel reale utilizzo di un prodotto o di un sistema.
Si potrebbero fare molti altri esempi di pratiche Lean che beneficeranno delle tecnologie digitali, rimanendo nell’area della progettazione, dell’ingegneria, della gestione della produzione e della manutenzione oppure muovendosi verso la supply chain, dunque parlando di gestione dei fornitori e pianificazione integrata.
Ma questi esempi mostrano solo un primo livello di affinità: quello che permette l’evoluzione delle pratiche Lean tramite adozione delle tecnologie ICT per aumentare la efficienza e la qualità del processo. Per valutare se vi sia una identità culturale profonda dobbiamo tornare ai due principi fondanti del Lean Manufacturing, come posti da Taiici Ohno, ovvero Jidoka e Just in Time. In che misura Industria 4.0 è davvero in sinergia con questi due principi?
Jidoka rappresenta la visione giapponese all’automazione, volta non solo a togliere all’essere umano la fatica fisica, ma a renderlo indipendente dalla macchina e complementare ad essa. Una delle prime applicazioni di questo principio ha permesso di passare da un sistema produttivo in cui ogni telaio aveva bisogno di un operatore dedicato che individuasse la rottura di un filo di trama o di ordito per fermarne la produzione e intervenire, a un sistema in cui il telaio aveva la intelligenza sufficiente a capire se si fosse rotto un filo: nel qual caso si fermava da solo e chiamava in aiuto l’operatore. L’operatore non era più al servizio della macchina con funzione di controllo del buon funzionamento, ma era la macchina che lavorava per l’operatore, fermandosi e chiamandolo in caso di necessità. In questo modo con lo stesso numero di operatori si potevano seguire molti più telai, e i risultati qualitativi erano di gran lunga superiori. In questo senso, il mito della fabbrica “unmanned” non è mai stata parte della lettura giapponese dell’automazione, dal momento che l’obiettivo era, appunto, aumentare la centralità e la partecipazione dell’uomo.
Ora è evidente che le rinnovate possibilità dell’automazione avanzata, insite in talune soluzioni robotiche disponibili e raccolte sotto il cappello di Industria 4.0, possono far ricadere nella tentazione di tornare a proporre modelli di automazione con una visione “escludente” rispetto al contributo umano. Perché si crei una sinergia profonda tra Lean e Industria 4.0, dunque, l’automazione dovrà essere orientata nella giusta direzione, investendo le risorse necessarie per l’adattamento del processo, per la formazione degli operatori, perché la visione di lungo termine, e quindi la convinzione nel contributo al miglioramento dato dall’operatore, prevalga. In questo senso, l’insegnamento della Lean e le numerose evidenze del valore di questo approccio, dovrebbero essere i migliori antidoti rispetto a questa, purtroppo esistente, tentazione.
Just in Time, invece, è il principio secondo il quale la visione Lean collega le diverse risorse che fanno parte del sistema complessivo. Elemento chiave è il passaggio da un modo basato sulla pianificazione (MRP) a un modo basato sulla reazione, ad un sistema tirato dal cliente. Quanto più le tecnologie e gli elementi organizzativi permettono al sistema di essere rapido, tanto più il sistema può reagire agli eventi, anziché anticiparli basandosi su previsioni che sono naturalmente imprecise. Inutile dirsi che questo cambiamento culturale, nelle imprese manifatturiere reali, è ancora tutt’altro che maturo, e che processi e prodotti non sono sempre disegnati per sposare il principio del “flessibili e rapidi alla richiesta del cliente”.
In questo caso, il paradigma Industria 4.0 sembra addirittura alzare l’asticella, andando ad offrire una visione dell’infrastruttura produttiva (dunque delle risorse di shop floor così come di quelle di supply chain) che possa essere attivata in pull, e questo grazie al paradigma del cloud manufacturing articolato nel suo livello “Manufacturing as a Service”. Questo passaggio è ancora decisamente lontano, tanto nella cultura delle aziende, quanto nella realizzabilità pratica consentita dallo stato dell’arte delle tecnologie, con alcune limitate eccezioni (ad esempio, il mondo della stampa 3D di materiali plastici) e con alcuni primi tentativi degni di nota in realtà industriali manifatturiere più semplici. Ma è forse qui che si deve realizzare l’identità più profonda tra questi due paradigmi e, come nel caso del Jidoka, la verità è che c’è molta strada da fare.
Dunque, quanto sono vicine Lean ed Industria 4.0? Quanto è facile la loro integrazione culturale? In che misura l’esistenza di un percorso Lean in azienda può rappresentare una facilitazione anche per l’avvio di una più profonda trasformazione digitale? Come discusso in questo breve saggio, vi sono dei tratti di naturale sinergia, evidenti al livello più superficiale delle pratiche. Ma vi sono anche delle fortissime sinergie a livello dei principi, dove però pochissimo è già stato conseguito. Una discussione approfondita delle direzioni di lavoro, in questo senso, va oltre gli scopi di questa prima memoria.
Proprio su questi due pilastri, pertanto, torneremo a proporre un approfondimento, sia per discutere a che stato siano la ricerca (tecnologica e sui modelli organizzativi) e l’offerta sul mercato, sia per discutere, attraverso casi di studio ed esperienze dirette, quale sia il reale livello di comprensione di questa profonda identità da parte delle aziende, sia della domanda, sia dell’offerta.
