ETD

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Il presente lavoro è incentrato sullo sviluppo di un sistema integrato di manutenzione presso l' azienda manifatturiera Esanastri, attiva nella produzione di emblemi tridimensionali, serigrafie, adesivi, decorazioni, pellicole e componenti destinati ai settori automotive e ferroviario. Il lavoro è stato avviato dall' analisi delle criticità esistenti nel contesto manutentivo della suddetta organizzazione, che includono un approccio prevalentemente reattivo, assenza di coordinamento, di flussi di lavoro e di canali di comunicazione standardizzati, carenza di sistemi di tracciamento con conseguente indisponibilità di KPI affidabili a sostegno del monitoraggio e del miglioramento continuo e mancanza di procedure giornaliere atte al mantenimento delle corrette condizioni operative dei macchinari e delle aree produttive.
Il lavoro ha previsto la riprogettazione del ciclo di manutenzione correttiva, rendendolo coordinato centralmente e formalizzando, mediante l' utilizzo di strumenti come la matrice RACI, ruoli, responsabilità, procedure e flussi di comunicazione. La nuova organizzazione ha consentito di migliorare le logiche di prioritizzazione dei guasti e di assegnazione ai tecnici di manutenzione, con conseguente miglioramento della qualità degli interventi e riduzione dell' impatto dei fermi-macchina sulla continuità produttiva.
Il sistema integrato di manutenzione sviluppato comprende inoltre l'applicazione di piani di manutenzione preventiva programmata agli asset produttivi critici, classificati sulla base delle dimensioni di impatto sulla continuità produttiva, riparabilità e affidabilità. Per i macchinari per i quali era disponibile un numero sufficiente di dati storici di guasto, sono stati utilizzati rispettivamente gli indicatori MTTR ed MTBF come metriche per riparabilità ed affidabilità. Per gli asset produttivi per i quali non erano disponibili sufficienti dati storici di guasto, sono stati sviluppati dei proxy-model per la stima di tali indicatori.
Il modello relativo all'affidabilità è stato costruito assumendo come riferimento gli approcci Physics of Failure e Degradation-Based presenti nella letteratura di Reliability Engineering, adattandone i principi al contesto produttivo aziendale mediante variabili osservabili quali anzianità della macchina, revamping, complessità tecnica, intensità di utilizzo e prossimità alle prestazioni nominali. Il modello di riparabilità è stato invece sviluppato a partire dalla scomposizione concettuale del tempo di riparazione nelle principali fasi operative, quali tempo di diagnosi, tempo di attesa dei ricambi, tempo attivo di intervento, tempo di collaudo, ed identificando i fattori che maggiormente influenzano ciascuna di esse. La coerenza dei modelli è stata verificata confrontando le classificazioni ottenute con quelle derivanti dagli indicatori manutentivi tradizionali. Parallelamente, è stato pianificato il processo di introduzione di un Computerized Maintenance Management System (CMMS), applicando strumenti di Project Management quali Work Breakdown Structure (WBS), Critical Path Method, milestones, gates di progetto e Key Performance Indicators (KPIs) aventi le caratteristiche di essere specifici, misurabili, attuabili, rilevanti e time bounded.
Il software è stato selezionato a valle di una valutazione tecnica multicriterio, che ha avuto come riferimento alcuni parametri che sono stati definiti mediante il metodo delle 5W e 2H, e di una valutazione economica che ha avuto come metrica il Total Cost of Ownership, la quale risulta essere coerente con una modalità di implementazione di tipo on-premise che è stata privilegiata dall' azienda. Questo strumento ha consentito l' efficace tracciamento degli interventi manutentivi e la disponibilità di indicatori affidabili, per i quali sono state contestualmente definite le decisioni di carattere strategico ed operativo che possono essere supportate. Il sistema di manutenzione è stato integrato con procedure giornaliere di manutenzione autonoma, che devono essere svolte dal personale di produzione, finalizzate alla prevenzione del deterioramento forzato. L'avvio della manutenzione autonoma è avvenuto attraverso l' implementazione delle 5S, la definizione di procedure formalizzate di pulizia, lubrificazione ed ispezioni di componenti e parametri della macchina, ed ha previsto l' applicazione di accorgimenti di Visual Control allo scopo di rendere le suddette attività più veloci e più agevoli.
Tale forma di manutenzione consente di massimizzare la vita utile degli impianti, ridurre il rischio di guasti imprevisti e incrementare le competenze del personale di produzione, rendendolo in grado di identificare e correggere anomalie, e di mantenere gli standard relativi alla gestione operativa delle aree di lavoro. Considerato l' impatto della trasformazione apportata, che ha coinvolto cultura aziendale, processi, responsabilità, competenze, strumenti, sono state applicate metodologie di Change Management a sostegno del cambiamento, comprendenti l' identificazione dei change agents e delle relative modalità di sostegno, la definizione delle modalità e dei contenuti delle comunicazioni, l'applicazione del modello McKinsey 7S quale strumento di verifica della coerenza organizzativa e lo sviluppo di un sistema di monitoraggio ispirato alla Balanced Scorecard di Kaplan e Norton, il quale permette di monitorare l' impatto del cambiamento su varie aree aziendali e di individuare le relazioni causali tra gli indicatori definiti.
I risultati conseguiti nel primo trimestre successivo all' avvio del presente lavoro, evidenziano una riduzione di 20 punti percentuali del divario tra interventi di manutenzione correttiva ed interventi di manutenzione preventiva, una riduzione del 25% dei tempi e dei costi associati ai downtime per quanto riguarda i macchinari che hanno subìto occorrenze di guasto nel medesimo periodo dell' anno corrente e dell' anno passato e la disponibilità di dati a supporto del processo decisionale, dimostrando come un approccio integrato alla manutenzione, unitamente ad una cultura aziendale maggiormente preventiva e proattiva, contribuiscano a migliorare l' affidabilità e la disponibilità degli impianti e ad assicurare evidenze quantitative utili ad abilitare decisioni orientate al miglioramento continuo. Gli sviluppi futuri includono lo sviluppo di un algoritmo di survival analysis che abbia l’obiettivo di restituire in output le curve di sopravvivenza delle macchine in funzione delle variabili operative di queste ultime, allo scopo di ottimizzare le frequenze di manutenzione preventiva programmata.
Operativamente, il dataset viene costruito in modo che ogni riga rappresenti un intervallo di funzionamento di una specifica macchina. Ad ognuno di questi intervalli, vengono associate le variabili operative del macchinario ed una variabile booleana che indica se, nel suddetto range temporale, è avvenuto un guasto. Il modello verrà continuamente valutato sulla base del parametro di Concordance Index (C-Index), che permette di valutare quanto correttamente è in grado di ordinare le macchine sulla base del rischio di guasto e sulla base di metriche di calibrazione, al fine di valutare la correttezza nella previsione delle probabilità di guasto nel tempo.