Lean Management e Industria 4.0

Quanto sono vicine Lean e Industria 4.0? E’ possibile la loro interazione 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? In questo articolo, alcune considerazione sugli aspetti in comune, nonostante le apparenti (superficiali) divergenze.

Vorrei partire oggi dalle pratiche di Lean Management e dalla logica del Lean Thinking (che gradualmente si affaccia alle opportunità del digitale) per una personale riflessione su cosa unisca Lean Manufacturing e Industry 4.0. È noto come il Lean Management — estremamente efficace nel generare competitività e crescita sostenibili — sia l’approccio sistemico al miglioramento di una organizzazione più applicato e riconosciuto a livello internazionale, una vera e propria filosofia, piuttosto che la semplice applicazione di un particolare metodo. In effetti è ormai dimostrato che comporta miglioramenti oggettivi, qualitativi e quantitativi, induce a porre una forte attenzione al valore delle persone (vero motore aziendale del miglioramento) ed è un modello di gestione basato sulla osservazione e sull’apprendimento delle cause effettive di successo e di fallimento.

La “gestione snella” include infatti:

- un miglioramento continuo che coinvolge tutti i livelli dell’organizzazione

- la definizione del valore e la capacità di evidenziare le attività che aggiungono valore per il cliente

- l’analisi dei processi di business allo scopo di catturare gli sprechi

Una visione Lean dell’impresa utilizzando meno risorse rispetto alla tradizionale produzione di massa è estremamente moderna ed attuale, abbassa il fabbisogno di spazi e riduce gli investimenti e la necessità di stock e abbassa il rischio di problemi e difetti. Per questo motivo sta trovando negli strumenti della trasformazione digitale uno straordinario alleato per gestire in modo più efficace il percorso Lean di una impresa.

Industry 4.0 ovvero la “quarta rivoluzione”.

Industry 4.0 è una terminologia usata per la prima volta alla fiera tedesca di Hannover nel 2011. Ancora oggi, molti la ritengono solo una colossale operazione di marketing guidata dalla Germania — pensiamo ad esempio al progetto “Industrie 4.0” in cui leader come Siemens e Bosch integrano analisi della domanda, progettazione, gestione della supply chain, produzione, logistica e distribuzione in un contesto tipicamente legato a concetti di Smart Manufacturing. In effetti, automazione, macchine connesse e intelligenza artificiale sono argomenti non certo nuovi — tutti argomenti (per dirne una) già consolidati ai tempi della mia tesi universitaria di 27 anni fa.

Volendo parlare di “rivoluzione industriale” siamo forse di fronte ad un quarto step, dopo le rivoluzioni industriali del mondo occidentale di fine ‘700 con la nascita della macchina a vapore sfruttata per meccanizzare la produzione, di fine ‘800 con il via alla produzione di massa e l’uso diffuso dell’elettricità e l’avvento del motore a scoppio, infine nel 1970 con la nascita dell’informatica, di sistemi elettronici e dell Information Technology.
Una sorta di quarta rivoluzione industriale si intravede dunque nel passaggio a processi automatizzati e digitalizzato, capaci di meccanismi di autoapprendimento, sia nella gestione interna che nella connessione con l’esterno.

Rivoluzione o meno, le nuove tecnologie digitali hanno già oggi un impatto profondo:

a.

in termini di utilizzo dei dati, grazie a connettività e potenza di calcolo (in questa direzione si collocano big data, open data, Internet of Things, machine-to-machine e cloud computing per la raccolta centralizzata di informazioni);

b.

in termini di analisi, poiché raccogliere dati non significa automaticamente ricavarne valore; attualmente un percentuale davvero ridicola dei dati raccolti viene utilizzato dalle imprese, che potrebbero invece ottenere enormi vantaggi in termini di analisi predittiva e di autoapprendimento dei sistemi;

c.

in termini infine di interazione tra persone e sistemi, che coinvolge le interfacce innovative e sempre più diffuse anche nella vita di tutti i giorni.

Tuttavia, il vero valore aggiunto delle applicazioni IoT è l’analisi predittiva, la cui base è il calcolo cognitivo, ovvero la capacità di imitare il modo in cui funziona il cervello umano.

Sapere quando un problema sta per sorgere prima che ciò avvenga, può portare un valore enorme alle aziende in termini di eliminazione di sprechi, sia in ambito di efficienza produttiva, sia come miglioramento della sicurezza e dell’impatto ambientale, sia come efficienza complessiva delle apparecchiature, sia infine in termini di analisi della offerta e della domanda ovvero in termini di integrazione di clienti e fornitori lungo la filiera.

Convergenza e sfide organizzative

Volendo trovare un vero legame tra Industria 4.0 e Lean Management, a mio parere bisogna guardare in primo luogo al coinvolgimento delle persone, alla condivisione di regole, informazioni e target ed infine allo studio dei dati per migliorare i processi. I punti di contatto in tal senso, a livello sia di pratiche che di principi sono numerosi. Uno tra tutti, il tema della manutenzione, notoriamente uno dei focus della Lean Production, che trova ormai una forte sponda nei sistemi integrati ERP, BPM, MES, che diviene “predittiva” col supporto di algoritmi di ultima generazione e che tuttavia chiede ancora il “tocco” dell’operatore, la cui presenza decisionale risolve carenze ed eccezioni e fa da ponte decisivo tra impianti e sistemi di gestione. In effetti il metodo “tirato” dal cliente e l’automazione con “tocco” umano sono i pilastri del Lean Manufacturing e tutti itemi dell’Industria 4.0 si possono senz’altro declinare in ottica di miglioramento continuo, il cosiddetto Kaizen.

Allo stesso tempo, le aziende lamentano notevoli ostacoli legati alla trasformazione digitale. Un recente sondaggio condotto da IoTForAll tra oltre 300 aziende manifatturiere piccole e grandi, mette in evidenza le maggiori sfide che ci attendono nel percorso di trasformazione digitale. Nell’ordine, i principali ostacoli percepiti e dichiarati dalle aziende sono risultati:

1. Resistenza al cambiamento delle persone

2. Mancanza di esperienza per guidare iniziative di digitalizzazione

3. Insufficiente struttura organizzativa

4. Mancanza di strategia generale di digitalizzazione

5. Budget limitato

Personalmente ritengo che uno dei principali ostacoli, sia sul fronte tecnico che su quello culturale, sia la necessità che due diversi gruppi organizzativi all’interno di un’azienda lavorino insieme. Per realizzare i potenziali benefici del Lean Management e della trasformazione digitale il team di information technology e quello che si occupa di operations devono sfruttare e applicare reciprocamente competenze e tecnologia. In questo contesto, il Lean manager ha la potenzialità e la responsabilità di guidare l’impresa nella scelta delle tecnologie innovative coerenti con i propri obiettivi strategici e con le proprie peculiarità e di favorirne l’introduzione in un ambito di consenso aziendale indispensabile per assicurare il successo e la sostenibilità.

La sfida tecnologica

Le piattaforme digitali (IoT, middleware, BPM) sono lo strato software indispensabile tra dispositivi fisici (sensori, attuatori, relè e così via) e le applicazioni di livello superiore come l’intelligenza artificiale, l’analisi predittiva e il calcolo cognitivo. Le applicazioni IoT richiedono una piattaforma che risolva problemi di scalabilità, edge computing, scrittura di regole, attivazione di workflow complessi, presidio dei processi, calcolo cognitivo.

Il sistema deve essere ottimizzato per supportare migliaia di dispositivi scambiando input non solo con un’applicazione BPN (Business Process Management) centrale ma anche con ciascuno degli altri dispositivi nell’applicazione a favore di una intelligenza distribuita verso le periferiche di dati, per fornire monitoraggio e controllo e ridurre il volume di dati e la latenza della rete.

Le applicazioni IoT non potranno funzionare in aree con reti inaffidabili e con larghezza di banda ridotta. Di conseguenza, sarà necessaria un’architettura di rete e di comunicazione rinnovata. Protocolli e tecnologie come MQTT e WebSocket possono ridurre la latenza di rete e migliorare la velocità di comunicazione in tempo reale tra i sistemi di gestione e gli endpoint. Per diversi anni ancora, le applicazioni IoT richiederanno il collegamento di sistemi e dispositivi legacy a sistemi IT all’avanguardia.

E c’è un enorme vuoto nella tecnologia, nei protocolli di comunicazione e negli standard tra le apparecchiature progettate nel recente passato e le attrezzature oggi in commercio.

In sintesi

A quasi dieci anni dai primi esperimenti del MIT, l’internet delle cose (Internet of Things — IoT) applicato ai processi produttivi ha fatto enormi passi avanti, quasi sempre nella direzione di una gestione snella dei sistemi produttivi e distributivi, consentendo processi più flessibili, veloci, customizzati, sostenibili, efficienti ed orientati alla domanda.
In Italia le esperienze non sono molte, limitate per lo più alle grandi imprese. Ma i nostri imprenditori stanno iniziando a cogliere le opportunità connesse alla manifattura di prossima generazione. Ed è una condizione necessaria, impossibile da ignorare. Mai come oggi l’industria ha a disposizione un set così dirompente di innovazioni tecnologiche, capaci di enormi opportunità ma allo stesso tempo capaci di scardinare gli equilibri competitivi.

Ing.Claudio Albiani — CEO and Compliance Manager @ Beenomio