Utilizzo di una modalità D-Ottimale in due fasi per selezionare le attrezzature nei sistemi di produzione flessibili

Perché questo conta per le fabbriche moderne

Nel mondo, i produttori corrono ad automatizzare le linee di produzione con robot, macchine intelligenti e sistemi di trasporto computerizzati. Ma quanto conviene davvero investire in automazione? Questo articolo esplora la domanda in una fabbrica reale di componenti elettronici e trova una risposta sorprendente: il sistema con le migliori prestazioni non è completamente automatizzato, ma accuratamente bilanciato tra macchine e persone. Utilizzando esperimenti computazionali avanzati e simulazioni, gli autori mostrano come scegliere la giusta combinazione di attrezzature per ridurre gli sprechi, accelerare la produzione ed evitare spese eccessive in tecnologia.

Le fabbriche come sistemi viventi e flessibili

Lo studio si concentra su un sistema di produzione flessibile, o FMS, in cui diversi tipi di macchine, robot, unità di stoccaggio e dispositivi di trasporto sono coordinati da un computer centrale. Nell’azienda di riferimento, due linee parallele producono prodotti elettrici a bassa e alta tensione, ciascuna attraversando cinque fasi principali dall’ispezione in ingresso al confezionamento finale. La direzione vuole che queste linee rispondano rapidamente ai cambiamenti negli ordini dei clienti, ma deve operare entro limiti stringenti sul numero di macchine e operatori disponibili. Piuttosto che aggiungere semplicemente più automazione, i ricercatori si chiedono: quale combinazione di risorse automatizzate e manuali offre le migliori prestazioni complessive sotto questi vincoli?

Testare migliaia di scenari “e se” su una linea virtuale

Invece di sperimentare direttamente sul pavimento dello stabilimento, il team costruisce un modello informatico dettagliato della fabbrica utilizzando la simulazione ad eventi discreti. Questa linea virtuale riproduce come arrivano i pezzi, quanto dura ciascuna operazione, con quale frequenza compaiono difetti e come macchine e operatori diventano occupati o inattivi. Successivamente collegano questo modello a uno strumento di progettazione degli esperimenti assistito dal computer che pianifica quali combinazioni di attrezzature testare. Viene impiegato un disegno speciale “D-Ottimale” in due fasi per coprire un’ampia gamma di possibilità con il minor numero possibile di esecuzioni di simulazione, rispettando al contempo una capacità totale fissa di 84 unità di risorsa condivise tra attrezzature automatizzate e manuali.

Trovare il punto di equilibrio tra persone e macchine

Per giudicare se una configurazione è buona o meno, gli autori combinano diverse misure pratiche in un unico punteggio. Tra queste: quanti prodotti vengono realizzati al giorno, quanto tempo gli articoli restano nel sistema, quanta produzione in corso attende tra una stazione e l’altra, quanto scarto viene prodotto, quanto sono sfruttati macchine e operatori e quale è il ritmo di uscita. I manager dell’azienda aiutano ad assegnare l’importanza relativa a questi indicatori mediante un metodo di confronto strutturato, dando peso maggiore al produrre più prodotti validi rapidamente e meno (ma comunque un certo peso) al mantenimento di basse giacenze e scarti. Ogni configurazione simulata riceve quindi un punteggio composito che riflette le priorità reali della fabbrica.

Perché la piena automazione non è la vincitrice

Nella prima fase, il piano D-Ottimale scansiona un ampio panorama di livelli di automazione, indicando le regioni promettenti. Nella seconda fase, il metodo approfondisce tali regioni e testa molte combinazioni di attrezzature più dettagliate. I risultati mostrano un andamento fortemente non lineare: le prestazioni migliorano con l’aumentare dell’automazione rispetto al livello attuale modesto, raggiungono il picco quando circa il 92,8% delle risorse è automatizzato e poi declinano nuovamente avvicinandosi alla quasi totale automazione. In quel punto ottimale, la fabbrica può aumentare il ritmo di produzione giornaliero di circa due terzi, ridurre gli scarti di circa il 40%, abbreviare i tempi di ciclo e di produzione e aumentare l’utilizzo delle attrezzature, il tutto aumentando solo leggermente la quantità media di lavoro in attesa nel sistema.

Cosa significa per i decisori dell’industria

Il messaggio chiave per i non specialisti è semplice: “più automazione” non è automaticamente meglio. In questo stabilimento reale di elettronica, puntare alla piena automazione sarebbe costato di più fornendo nel complesso prestazioni peggiori rispetto a un mix accuratamente sintonizzato in cui una piccola ma essenziale quota di lavoro resta manuale. Il metodo aidato al computer in due fasi sviluppato qui offre ai manager un modo pratico per testare migliaia di scenari what-if su un gemello digitale della loro linea di produzione, entro limiti realistici di budget, personale e attrezzature. Adeguando le misure di prestazione e i vincoli, lo stesso approccio può guidare la scelta delle attrezzature in altri settori, aiutando le fabbriche a trovare il proprio punto di equilibrio tra persone e macchine invece di mirare ciecamente al 100% di automazione.

Citazione: Yu, X., Mi, J., Liu, J. et al. Using a two-stage D-Optimal mode to select equipment for flexible manufacturing systems. Sci Rep 16, 11136 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41466-7

Parole chiave: sistemi di produzione flessibili, ottimizzazione del livello di automazione, simulazione ad eventi discreti, selezione delle attrezzature, Industria 4.0