Gli ultimi anni hanno visto lo sviluppo di condizioni estremamente favorevoli allo sfruttamento dei dati nei cicli produttivi industriali. La disponibilità di sensori high-tech economici, la completa automazione dei processi di produzione e i livelli crescenti di connettività fanno da terreno fertile per il superare gli iter che prevedono ancora operazioni manuali, con la fallibilità e i limiti che ne conseguono. Il ricorso ai Data Analytics per il controllo qualità diventerà un passaggio indispensabile a far fronte a mercati internazionalizzati e sempre più competitivi.
Una mancanza nei processi di quality control, infatti, può avere un impatto negativo sui risultati di una linea di produzione e sul successo di un’intera azienda. Può determinare uno spreco di materie prime e di risorse energetiche, e causare veri e propri danni di reputazione qualora la quantità di elementi non conformi si trasformasse in un necessario richiamo di prodotti già venduti.
Usare i Data Analytics per il controllo qualità significa minimizzare questi rischi. In che modo?
Individuando i migliori fornitori
La qualità del prodotto finale è intrinsecamente connessa alle parti o ai materiali utilizzati per crearlo, e a danneggiarla possono intervenire anche piccole variazioni nella catena di approvvigionamento impercettibili all’occhio umano. Gli attributi dei componenti e delle materie prime possono sembrare un dominio esclusivo dei fornitori, e per questo fuori dal potere di intervento dell’azienda. Ma chi impiega i Data Analytics per il controllo qualità può riguadagnare quel potere.
La grande forza dell’analisi dei dati, infatti, è quella di far emergere relazioni tra eventi che normalmente non appaiono collegati, come per esempio un calo di qualità in base allo stabilimento da cui arrivano i componenti o a un ritardo nella consegna delle materie prime. Saper attribuire una responsabilità specifica a un fornitore significa poter tracciare una linea d’azione per sciogliere il problema, che sia chiedendo interventi tempestivi o trovando nuove linee di approvvigionamento.
Ottimizzando i processi di produzione
I Data Analytics diventano uno strumento di estrema efficacia quando applicati un sistema di Master Data Management attraversato da tutti i processi aziendali. In termini pratici, significa che dei dati “bonificati” e centralizzati sono in grado di restituire informazioni utili e processabili su tutto il ciclo di vita del prodotto, nonché una visione dettagliata su come ogni operazione svolta e tracciabile finisce con l’influenzare i frutti dello sforzo produttivo.
Per questo motivo, l’utilizzo dei Data Analytics per il controllo qualità riguarda sì il prodotto finito, ma interessa soprattutto i processi che hanno portato a quel prodotto, le variazioni che hanno condizionato il risultato finale e le azioni correttive che si possono intraprendere per ridurre ai minimi termini la produzione di elementi non conformi.
Massimizzando la produttività dei macchinari
L’efficienza di una catena di produzione dipende dal perfetto equilibrio di molti fattori, e trovare quell’equilibrio non è semplice, soprattutto se tra quei fattori compaiono macchinari di precisione destinati a lavorare incessantemente e a ritmi sostenuti. Le macchine di produzione sono soggette a rallentamenti e guasti, e una strategia manutentiva insufficiente può ridurre la produttività di uno stabilimento industriale fino al 20%.
Non tutti i malfunzionamenti sono immediatamente individuabili, e un macchinario che ha bisogno di un intervento manutentivo può produrre anche migliaia di pezzi destinati allo scarto prima che i difetti emergano e sia possibile individuare con certezza il punto esatto in cui nasce il problema.
È proprio nell’individuare l’origine delle difformità che i Data Analytics per il controllo qualità si rivelano un’arma preziosa: non solo prevedendo i guasti prima che abbiano luogo così da permettere interventi di manutenzione predittiva, ma anche accendendo i riflettori sulle più minute variazioni nell’efficienza dei macchinari. Variazioni su cui diventa poi possibile agire, ben prima che intacchino in modo irreversibile la qualità del prodotto finale.