Accelerare i tempi di produzione, ottimizzando i carichi di lavoro e l’impiego di risorse, è la grande sfida di qualsiasi azienda manifatturiera.I software di scheduling possono supportare le imprese a traguardare l’obiettivo, come dimostra il progetto sviluppato per un’azienda costruttrice di macchine per la lavorazione del ferro, in collaborazione con Moxoff.
Ottimizzare lo scheduling dei processi per accelerare la produzione
«L’impresa coinvolta in questo progetto – racconta Stefano Brambilla, Math Model Developer di Moxoff -, è specializzata nella tecnologia di taglio tubi, sia laser che tradizionale. Sostanzialmente, costruiscono e vendono macchinari per la lavorazione del metallo, che vengono impiegate nella produzione di oggetti finiti. A bordo macchina, è installato un software che aiuta l’operatore a coordinare il lavoro».
L’azienda si è rivolta a Moxoff per sviluppare un sistema intelligente che potesse ottimizzare la programmazione delle attività durante le ore lavorative, nei diversi giorni della settimana, suggerendo all’utilizzatore della macchina l’ordine più efficace per lo svolgimento delle diverse operazioni.
«L’obiettivo – chiarisce Brambilla – era fornire ai propri utenti (le aziende manifatturiere che comprano e utilizzano le macchine per taglio, ndr) uno strumento che permettesse l’ottimizzazione dello scheduling dei processi, al fine di ridurre i tempi di lavorazione, aumentare l’efficienza degli operai, evitare ritardi nelle consegne e quindi migliorare la soddisfazione dei clienti finali».
Scheduling dei processi: un problema complesso, con vincoli stringenti
Il progetto è iniziato sul finire del 2018, con i primi tavoli di discussione, ma lo sviluppo del modello matematico di ottimizzazione è partito nella primavera del 2019. Dopo circa 8 mesi, all’inizio del 2020, Moxoff ha consegnato al cliente una libreria, che è stata integrata all’interno del software gestionale già presente a bordo macchina, aggiungendo le funzionalità di scheduling richieste.
Al progetto hanno partecipato tre persone del team Moxoff: oltre a Brambilla, che si è occupato dello sviluppo software, altri due colleghi incaricati rispettivamente di scrivere il modello matematico e seguire gli aspetti manageriali.
«Il problema che dovevamo risolvere – prosegue Brambilla – era di tipo MINLP (mixed-integer nonlinear programming), poiché richiedeva di soddisfare vincoli molto stringenti. Ad esempio, si consideri che ogni pezzo in lavorazione, prima di arrivare al prodotto finito, richiede una serie di operazioni compiute da macchine diverse e soprattutto in una sequenza precisa».
I dati di input, dal setting dei macchinari all’ordine delle operazioni
In questo contesto così rigido, diventa fondamentale capire in quale sequenza programmare le attività, per accelerare e ottimizzare il processo di lavorazione.
«I tempi di svolgimento delle operazioni – spiega Brambilla – subiscono un forte impatto a seconda dell’ordine di esecuzione, soprattutto qualora la macchina abbia bisogno di essere impostata manualmente dall’operaio per avviare il processo».
Le tempistiche per la lavorazione dei pezzi e per il setting dei macchinari sono gli input fondamentali per il modello di scheduling, ma ci sono altre informazioni da includere. «Innanzitutto – precisa Brambilla – bisogna considerare il numero di macchine disponibili e la loro tipologia, tenendo presente che ciascun macchinario, anche se preposto alla medesima operazione, ha caratteristiche e quindi tempistiche di esecuzione diverse. Inoltre, abbiamo utilizzato come dati di input, oltre alla lista degli ordini da evadere, anche l’elenco dei turni degli operai per capire quante persone sarebbero state disponibili in un determinato intervallo della giornata e quanto conseguentemente poteva essere intenso l’utilizzo dei macchinari».
Definite le variabili del problema, sono stati aggiunti altri vincoli, ad esempio il rispetto dell’ordine delle operazioni, la data di scadenza per ciascuna lavorazione, l’osservanza dei turni degli operai.
Una funzione multi-obiettivo per migliorare i risultati
«Da qui – sintetizza Brambilla – abbiamo sviluppato una funzione multi-obiettivo, che permettesse al responsabile di produzione di programmare le attività in vista di precisi risultati: ad esempio, accelerare le tempistiche di lavorazione, ma anche ridurre il numero degli operai coinvolti nel processo oppure minimizzare l’utilizzo dei macchinari».
Ottimizzare lo scheduling dei processi, insomma, non significa soltanto impiegare meno tempo, ma anche distribuire i carichi di lavoro per limitare l’usura delle macchine oppure, come evidenzia Brambilla, prioritizzare l’evasione degli ordini, gestendo innanzitutto le urgenze e le consegne più vicine alla scadenza.
«Nel corso del progetto – continua Brambilla – abbiamo sviluppato una combinazione ottimale degli obiettivi, che permettesse un bilanciamento intelligente dei pesi e delle priorità. Ovviamente, è possibile intervenire su questa soluzione, per supportare al meglio le esigenze dell’azienda. In qualsiasi caso, il nostro software di scheduling restituisce l’alternativa ideale basata sul calcolo matematico e in vista di una determinata funzione obiettivo, ma solo gli addetti al settore hanno l’esperienza per capire quale sia la soluzione migliore in base alle contingenze».
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