Trace To Andon

Trace to Andon è un sistema di gestione di flussi di materiali sviluppato per Magneti Marelli Suspension System di Melfi (PZ).

CLIENTE:

Magneti Marelli Suspension Systems di Melfi (PZ)

DATA:

2017 - 2018

SERVIZI:

Realizzazione piattaforma web, applicativo engine e app android

Magneti Marelli opera a livello internazionale come fornitore di prodotti soluzioni e sistemi ad alta tecnologia per il mondo automotive. La sede centrale è in Italia, a Corbetta (Milano).

Fornisce tutti i maggiori car makers in Europa, Nord e Sud America e Asia con l’obiettivo principale di coniugare qualità ed offerta competitiva, tecnologia e flessibilità al fine di rendere disponibili prodotti d’eccellenza a costi competitivi.

In particolare, la sede di lavoro oggetto del nostro intervento è la Magneti Marelli Suspension Systems di Melfi. Questa area di business progetta e produce moduli e componenti sospensioni per autoveicoli. La business line ha sede a Torino e, oltre all’Italia, è presente in Polonia, Brasile e USA. All’interno i prodotti disponibili spaziano dal singolo componente (bracci oscillanti, traverse, assali, montanti, dischi e tamburi freno) ai moduli assemblati (gruppi ruota, semicorner).

Esigenza da soddisfare

Le linee di produzione dello stabilimento sono suddivise in isole di assemblaggio. In base agli ordini di produzione, ad ogni isola è assegnata la produzione di un determinato prodotto e dunque viene rifornita con le materie prime necessarie, prelevate dal magazzino.

E’ l’operatore addetto al picking di magazzino a prelevare i materiali in base agli ordini di produzione e a portarli tramite carrello manuale agli operatori delle isole di assemblaggio. Il flusso delle informazioni non è informatizzato ed avviene per mezzo di supporti cartacei.

La nostra proposta

Abbiamo modificato profondamente la gestione delle informazioni: il flusso dei dati è stato informatizzato e a disposizione dell’operatore addetto al picking di magazzino c’è un wide screen che l’informa sullo stato dei materiali alle singole isole di assemblaggio.

Inoltre, anche il trasporto dei materiali dall’area magazzino alle isole di assemblaggio è ora effettuato tramite l’utilizzo di AGV (Automated Guided Vehicles).

Andon, infatti, è un termine giapponese utilizzato originariamente per indicare le lampade di carta poste fuori alle abitazioni. Nel contesto della Lean Production, il termine Andon indica un sistema per informare gli operatori che si occupano di gestione, manutenzione ed altro della presenza di un problema di qualità o di processo.

Il sistema implementato

TRACE TO ANDON si compone di un database MYSQL, un engine, una web application ed un’app Android, sviluppate in tecnologia .NET.

L’engine è un applicativo always on che permette di controllare le giacenze dei materiali in stock presso le isole di assemblaggio controllando tramite un polling su opportune tabelle di produzione e dati di approvvigionamento, appositamente inviati dagli operatori tramite interfaccia web HMI.

La web application consente ai supervisor di impostare i privilegi sull’interfaccia grafica per ogni operatore, modificare le giacenze e le soglie di chiamata, i tempi di produzione delle isole, nonché di gestire tutte le anagrafiche necessarie al funzionamento del sistema. Il wide screen è sintonizzato su una pagina web live che mostra le chiamate materiali da asservire prima che la relativa isola di assemblaggio si fermi.

L’app android viene utilizzata per chiudere la chiamata materiale leggendo i dati presenti sulle etichette dei materiali tramite fotocamera.

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Risultati

L’interfaccia utente è altamente user-friendly e permette di pianificare e inviare i rifornimenti con poche facili interazioni. L’utilizzo dei colori nelle righe del wide screen, posizionato sulle linee di produzione, rende immediata la comprensione dello stato della giacenza alle varie isole di assemblaggio.

L’operatore sarà, quindi, costantemente informato, in real time, sull’andamento della produzione e sulla sequenzialità di approvvigionamento delle isole di assemblaggio.

La sua implementazione ha consentito la stabilizzazione del ritmo produttivo e il livellamento della produzione e dell’intero sistema di asservimento. I risultati raggiunti sono stati la riduzione di disservizi quali mancanza di materiale, overstock o consegna di materiali errati e drastica diminuzione dei fermi macchine con una conseguente riduzione dei costi ad essi legati. Tutto questo supportato da un aumento della produttività del Plant.

Inoltre, il sistema ha reso il ciclo produttivo più stabile, lineare e, dal momento che è analizzabile, più sicuro: conoscere i rischi connessi e valutare i possibili contenimenti in termini di probabilità o parità dell’evento significa aumentare la sicurezza del ciclo di lavoro.

Infine, la correttezza dei dati è gestita a livello prodotto: si controlla che la distinta base dei materiali sia corretta e integra. Inoltre una serie di algoritmi di error-proofing, codificati all’interno del sistema, riducono la possibilità di errori umani.

I risultati ottenuti hanno permesso al progetto di essere fra i candidati dell’AI Award 2017.