Le decisioni aziendali di Operation con l’ausilio di un DSS

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La soluzione per ottimizzare i costi di manutenzione e la disponibilità dei sistemi produttivi con un Sistema di Supporto alle Decisioni (parte I)

Tabella 1 – Percorso di ricerca e di scelta della soluzione
Tabella 1 – Percorso di ricerca e di scelta della soluzione
Tabella 2 – Template di caricamento dati nel DSS
Tabella 2 – Template di caricamento dati nel DSS
Tabella 3 – Asset register e area logistica
Tabella 3 – Asset register e area logistica

Il contesto

Alle volte capita al Direttore Tecnico e al Capo Manutenzione di chiedersi se il volume della manutenzione sviluppato in azienda sia troppo o troppo poco.

Gli Ingegneri di manutenzione, con i KPI, riferiscono sull’andamento della gestione della manutenzione negli anni. Tali confronti hanno il limite di rappresentare situazioni passate e/o dati auto referenziati per addetti ai lavori, non danno indicazioni su cui il management possa scegliere la strategia manutentiva tra differenti scenari.

Lo studio dei processi decisionali si deve a A.Newel e H.Simon [A.Newel, H.Simon “Human Problem Solving” Prentice Hall, Englewood Cliffs 1972] ed è sintetizzato nelle 5 seguenti fasi e nel grafico della tabella 1. Nel documento sono trattate le prime 3.

  • Intelligence - Analisi del problema
  • Design - Ricerca delle possibili soluzioni
  • Choise - Scelta della miglior soluzione
  • Implementation - Realizzazione
  • Control - Verifica dei risultati e feedback

Secondo March Olsen [March, Olsen “Ambuguity and Choise in Organizations” Universitetsforlaget, Bergen 1976], le decisioni sono in prevalenza poco razionali, se poi la scelta è intuitiva ed è comunque buona, lo si deve spesso alla fortuna o alle condizioni di contorno.

Oggi il mercato mette a disposizione degli ingegneri tanti strumenti di analisi e tra questi ci sono anche i DSS.

Il DSS (Sistema i Supporto alle Decisioni) Che cosa è un DSS? Un Sistema di Supporto alle Decisioni (DSS) è una metodologia atta a supportare un processo decisionale.

Un DSS è applicabile in diverse aree di business, qui si analizza la sua applicazione in ambito manutentivo.

Le fasi per un DSS manutentivo sono:

  • assegnazione dei dati;
  • simulazione;
  • valutazione e scelta del modello da applicare.

Assegnazione dei dati

In questa fase l’utente inserisce i componenti che costituiscono il sistema, ciascuno con i suoi dati tecnico/gestionali e storici e definisce nel contempo la struttura funzionale, attraverso la gerarchia di ciascun componente rispetto agli altri componenti del sistema stesso. Questa attività può essere attuata facilmente importando nel DSS, in modo semi automatico, i dati estrapolati dal CMMS aziendale e caricando manualmente solo quei dati che non sono disponibili nel CMMS.

In particolare si rappresenterà il componente con l’identificativo (reference designator), la descrizione, la gerarchia, indicando il padre, il costo unitario, i modi e i tassi di guasto, MTBF, il tipo di distribuzione caratteristica del componente, le task manutentive e con le loro frequenze di intervento e i relativi costi ad esse associati, ricambi, mezzi e tool inclusi. Si caricherà manualmente il periodo stimato di vita del sistema, ad esempio 10 anni, il numero di ore operative e quelle di stand by, i costi di produzione, di investimento, di formazione, ecc fino al costo di dismissione del sistema. Sarà anche possibile fissare il prezzo di produzione per unità di prodotto finito. La tabella nr. 2 è il foglio excel di caricamento dei dati nel DSS.

Attraverso i dati della tabella nr. 2, il DSS alimenta la propria base dati e, quando richiesto, riproduce le rappresentazioni RBD (Reliability Block Diagram) e FTA (Fault Tree Analysis) riportando in grafica le informazioni caricate. In particolare la colonna “system tree” rappresenta la struttura gerarchica (padre, figlio) del sistema, mentre la colonna “ reliability model” indica la relazione funzionale (serie, parallelo, stand by, K su N) di ogni item nel sistema.

Con queste informazioni il DSS disegna il grafico RBD; e sviluppa la rappresentazione del FTA, con l’aggiunta del dato failure rate calcola quando avverrà l’evento guasto. Il DSS utilizzerà queste rappresentazioni nella fase di simulazione.

Simulazione degli eventi

La simulazione degli eventi è l’elemento cardine nel DSS, è in questa fase che il DSS applicando al sistema già alimentato dei dati della fase 1, attraverso una serie di algoritmi simula, in pochi minuti, ciò che avverrà durante il ciclo di vita (LCC) del sistema (10 anni), in termini di unità prodotte, guasti di componenti, interventi manutentivi, di fabbisogno di ricambi, calcolando per ciascun anno dell’intero ciclo di vita i costi e i ricavi di produzione. La simulazione è un film che il DSS produce ad altissima velocità sulla vita del sistema, di cui rappresenta i dati che caratterizzano ogni ora di vita del sistema nel periodo della simulazione. Un componente, ad esempio, il cui guasto è statisticamenteprevisto, con una certa modalità, ogni cinque anni genererà un effetto sul componente stesso che potrebbe determinare, in applicazione del RBD e FTA, una perdita di produzione per un certo numero di ore, che avranno come conseguenza un mancato guadagno e un costo di riparazione dellostesso componente. Il DSS elabora l’evento, come quello precedentemente descritto, e ne riassume gli effetti/risultati generando delle informazioni di dettaglio che poi sintetizza associando gli eventi di ciascun componente in un rapporto, di cui di seguito si evidenziano i parametri più significativi: disponibilità e il costo complessivo del ciclo di vita del sistema. L’utente potrà studiare i dati analitici selezionando quelli che più gli interessano.

I DSS più evoluti sono anche in grado di raccomandare gli interventi, ad esempio proponendo di aumentare la frequenza di una attività di manutenzione ispettiva per intercettare un guasto, incrementano l’affidabilità e la disponibilità del sistema, riducendo il costo complessivo, LCC. All’utente viene data la possibilità di fissare il valore di affidabilità e disponibilità attesi, sulla base di quest’ultimi il DSS raccomanderà gli interventi che devono essere attuati per raggiungere i valori attesi, quando questo è tecnicamente fattibile. All’utente viene anche data la possibilità di generare diversi scenari che rappresenteranno diverse modalità operative, e per ciascun scenario il DSS riferirà il valore di disponibilità e il corrispondente LCC.

Valutazione e scelta del modello da applicare Al manager spetterà il compito di comparare i vari scenari studiarne l’applicabilità e scegliere lo scenario più rispondente alle esigenze aziendali.

In sintesi si può affermare che il DSS è uno strumento informatico utile a proiettare nel tempo gli effetti tecnici ed economici delle strategie manutentive e più in generale delle attività di “Operation”, a formularne di nuove, attraverso la costruzione di scenari nei quali vengono rappresentati e valutati differenti scelte tecniche ed economiche, per permettere al decisore di soppesare i futuri probabili accadimenti con cognizione di causa.

Un DSS può essere utilizzato sia in fase di progettazione che durante la vita operativa di una macchina o di un sistema o di un impianto. Di seguito si rappresentano alcune delle funzionalità del DSS apmOptimizer, prodotto dalla società israeliana BQR (Reliable Engineering Optimized Maintenance) applicato ad una parte di una macchina operatrice di un’azienda manifatturiera.

Esempio di applicazione un DSS ad un caso reale

Come riferito nel paragrafo Assegnazione dei Dati,nell’esempio di seguito proposto sono stati caricati nel DSS i dati dei componenti, il basamento di una macchina operatrice per il confezionamento di prodotti alimentari. Nel caso specifico dal CMMS aziendale si è estrapolato, in un foglio Excel, l’elenco degli componenti il basamento della macchina operatrice e per ciascun componente è stata definita la struttura gerarchico funzionale rispetto al padre, che è lo stesso basamento. La rappresentazione funzionale dei componenti nel caso specifico è molto semplice in quanto i componenti della macchina sono tutti in serie. Sono stati poi rilevati i dati di tecnico gestionali di ciascun componente quali: i modi, i tassi, gli effetti del guasto e i costi di mancata produzione in caso di guasto, ecc. Dallo storico dei guasti e/o dal tipo di componente si è determina la curva di distribuzione del guasto e l’MTBF. Qualora i dati, modo di guasto, tasso di guasto e curva di distribuzione, non fossero disponibili in aziendasi possono usare quelli delle banche dati in commercio.

Al DSS sono state imputate anche altre informazioni generali, economiche e temporali che non erano disponibili nel CMMS aziendale. Nel caso dell’esempio si è fissato il numero di anni del ciclo di vita della macchina operatrice (LCC) pari a 10, con un tempo di funzionalità operativa di 16 ore/ giorno (2 turni da 8); i giorni operativi sono stati determinati in 200 all’anno. È stato scelto di trascurare, per semplicità di preparazione, i costi di ricerca e sviluppo, di progettazione e costruzione della macchina, i costi del personale impegnato nell’esercizio della macchina, e i costi di dismissione. Si è concentrata l’attenzione sui costi di manutenzione.

Nell’esempio del basamento della macchina operatrice, dal caricamento nel DSS dei dati Excel si è ottenuta la mappa in tabella 3, che rappresenta la struttura gerarchica dei dati insieme ad informazioni tecniche e gestionali.

Potrete leggere la seconda parte dell’articolo sul prossimo numero di Manutenzione T&M.

 

Sergio Pezzini, Consulente, Unità Manutenzione e Materiali, Enichem e Agip

Graziano Perotti, Referente Area “Competenze in Manutenzione”, CTS Manutenzione T&M; Direttore Master in manutenzione e gestione degli asset, Festo Academy

Pubblicato il Gennaio 15, 2018 - (264 views)
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