Programma Impianti industriali

Impianti industriali che realizzano un processo di assemblaggio

Introduzione: il processo di assemblaggio

Un processo di assemblaggio è un processo industriale realizzato in un impianto industriale. Viene definito convergente poiché realizza l’unione di parti e componenti in un prodotto finito chiamato assemblato, il quale a sua volta potrà essere utilizzato come input in un altro processo o essere già un prodotto finito lui stesso. I componenti da cui inizia il processo vengono chiamati parti (assembly parts), il componente finale viene definito prodotto finito (PF), la parte intermezza è composta dai sub-assemblati, che possono avere vari livelli. È necessaria una ben nota metodologia di base da seguire.

Alla base di tutto c’è il processo di assemblaggio, composto da 4 componenti fondamentali:

• Risorse umane, necessarie ancora per molti componenti e per la realizzazione di parti che le macchine non sono ancora in grado di creare;
• Parti e materiali, necessari per realizzare lo specifico prodotto che si vuole, all’aumentare del numero di parti aumenta la complessità del prodotto e del processo;
• Layout, è la disposizione planimetrica di macchinari, attrezzature e risorse umane all’interno dell’impianto. Ogni sistema di assemblaggio ha il suo layout, ne esistono di vari tipi;
• Attrezzature e utensili, necessari all’uomo e ai robot, con cui collaborano, necessari ad eseguire il nostro processo.

Queste quattro componenti impattano sul ciclo di assemblaggio, necessario per realizzare un prodotto finito in modalità convergente. È un flusso di materiali discreto e discretizzabile, dato che si misura in pezzi, non è un processo continuo. È un processo reversibile, cioè si può ritornare indietro con un processo di disassemblaggio, grazie anche al fatto che è un processo discreto.

Classificazione del processo di assemblaggio secondo Wortmann

• Make to stock (MTS): realizzare vari prodotti e poi posizionarli in un magazzino, pronti per essere ritirati e venduti al momento dell’acquisto;
• Assembly to order (ATO): mi procuro tutti i materiali necessari e poi, successivamente all’ordine, li assemblo per ottenere il prodotto. Un esempio è l’industria delle automobili. Insieme all’MTO, è la metodologia più diffusa;
• Make to order (MTO): pianifico la progettazione e l’assemblaggio, ma la produzione la faccio iniziare solo successivamente all’ordine. Insieme all’ATO, è la metodologia più diffusa;
• Engineering to order (ETO): inizio a progettare solamente nel momento successivo all’ordine, perché farlo prima è rischioso. Un esempio è il settore e degli aerei.

Progettazione del processo di assemblaggio

Per progettare un processo di assemblaggio si utilizza una procedura di progettazione integrata formata da 14 step e 3 parti:

• Progettazione preliminare dallo step 1 allo step 4: è la fase della progettazione preliminare, che indica anche la fattibilità del progetto per vedere se continuarlo o meno, decidendo se investire o meno nel processo di assemblaggio.
  • Step 1: product family analysis
  • Step 2: assembly cycle definition
  • Step 3: assembly times estimation
  • Step 4: production floor strategy selection
• Progettazione di dettaglio dallo step 5 allo step 10, allo scopo di definire il sistema e renderlo operativo.
  • Step 5: assembly time measurement
  • Step 6: ergonomics evaluation
  • Step 7: ergonomics improvement
  • Step 8: optimal workplace design
  • Step 9: system balancing
  • Step 10: system sequencing
• Gestione e controllo del processo dallo step 11 allo step 14, sono operazioni gestionali per migliorare e gestire il sistema post-implementazione.
  • Step 11: incentives and incremental improvements
  • Step 12: performance monitoring
  • Step 13: final output realized reporting
  • Step 14: standard times definition

La procedura riceve informazioni/input di vario tipo:

• Variabili/input tecnologiche, legate al prodotto e processo, come la variabilità legata alla domanda di mercato, legata al prodotto, legata al processo di assemblaggio, legata agli spazi;
• Variabili/input ambientali, legate all’ambiente di lavoro come forza lavoro (risorse umane, assenteismo, allocazione del lavoro, allargamento del lavoro, curva di apprendimento, ripetitività delle task, aspetti sociali ecc.), alle variabili legate all’ergonomia e alla sicurezza, infine si trovano i tempi e i metodi.

Progettazione preliminare

Step 1: analisi della famiglia di prodotto e scelta della strategia di assemblaggio

I sistemi di assemblaggio possono essere di tre tipi, in base al prodotto che assemblano:

• Single model assembly line (linea di assemblaggio a modello singolo): per linea si intende in generale il sistema. In questo caso il sistema di assemblaggio è in grado di produrre un singolo prodotto, sempre lo stesso di seguito. Si possono avere più stazioni di lavoro sulla stessa linea, che eseguono diversi compiti in successione. La varietà è bassissima, quasi nulla.
• Batch model assembly line or multi model assembly line. In questo caso non si produce una sola tipologia di prodotto, ma se ne possono produrre diverse. Per passare da un all’altro è necessario un tempo di fermo, chiamato tempo di set-up, si tratta di una strategia a lotti (batch).
• Mixed model assembly line. In questo caso si producono diversi modelli molto simili tra loro, tanto che non sono necessari tempi di set-up. Il mix di assemblaggio è uguale a quello di vendita, tanto da non dover produrre con una strategia a lotti.

Ci sono due modi/approcci principali per clusterizzare i prodotti:

1. Algoritmo di KING (o metodo ROC: Rank Order Clustering). È un primo approccio, semplice, volto alla clusterizzazione dei prodotti. In una matrice di incidenza attività/prodotti (binaria, formata solo da 1/0), si evidenzia se i vari task (attività) vengono eseguiti o meno nei vari prodotti. L’1 indica che il task viene eseguito per il particolare prodotto, lo 0 indica che il task non è necessario per quel determinato prodotto. Si utilizza un metodo esponenziale con potenze di 2.

   Si calcola inizialmente il punteggio di riga, con j=colonne, a_ij = valore riga i e colonna j:

   1 × 2⁷ + 1 × 2⁶ + 1 × 2⁵ + 1 × 2⁴ + 1 × 2³ + 1 × 2² + 1 × 2¹ + 1 × 2⁰ = 127

   Si ordinano poi le righe in maniera decrescente in base ai valori ottenuti, allo scopo di trovare poi i cluster. Si calcola allora il punteggio di colonna, e lo si calcola per tutte le colonne, con i=righe.

   Esempio per la colonna 1:

   1 × 2⁷ + 1 × 2⁶ + 1 × 2⁵ + 1 × 2⁴ + 1 × 2³ + 1 × 2² + 0 × 2¹ + 0 × 2⁰ = 4032

   Come fatto in precedenza, ordino le colonne in maniera decrescente anche in questo caso, ottenendo i cluster di 1 e 0, e quindi una matrice ordinata. In questo caso si notano due possibili famiglie:

   • La prima formata dai modelli A, G, C, F.
   • La seconda formata dai modelli B, D, E.
2. Metodo del Linkage. È un ulteriore metodo, più complicato, per clusterizzare i prodotti. Nelle righe metto tutti i prodotti che sto studiando, nelle colonne tutte le variabili che ci interessano (per esempio la durata del task in minuti). Si basa sul calcolo della distanza euclidea nello spazio tra due prodotti; successivamente, si ordinano i prodotti in base alla distanza euclidea calcolata. Nello spazio n-dimensionale:

   d_ab = √((x₁ - x₂)² + (y₁ - y₂)² + … + (z₁ - z₂)²)

   Nel caso non si riescano a calcolare i vari valori della matrice, si può tornare ad utilizzare una matrice di incidenza al posto di questa matrice. NB: la distanza euclidea non è l’unico metodo utilizzabile, ma è il più diffuso.

   Si utilizzano due principali tecniche per aggregare i cluster:

   • Single linkage: prendo la distanza più breve dei due punti (utilizzeremo questo);
   • Complete linkage: prendo la distanza maggiore dei due punti.

   È una tecnica che, partendo da due punti, li aggrega man mano fino ad ottenere dei cluster; entrambe le tecniche arrivano allo stesso risultato (di solito). Si crea poi un dendogramma, un diagramma ad albero che poi verrà “tagliato” ottenendo varie famiglie di prodotti (in questo caso si trovano 3 famiglie). Conviene tagliare un dendogramma quando non ho troppa diversità e distanza tra i punti.

   Partendo dalla matrice di input, calcolo la distanza euclidea tra tutti i prodotti. Per esempio, la distanza ab:

   d_ab = √((2 - 8)² + (5 - 2)² + (6 - 12)² + (9 - 3)²) = 10.82

   Si ottiene così una matrice triangolare con tutte le distanze euclidee tra le coppie di prodotti. A questo punto, dopo aver calcolato tutte le distanze delle possibili coppie di prodotti, scelgo con il single linkage le distanze più brevi ed eseguo una prima clusterizzazione. In questo caso aggrego ag dato che hanno il valore minimo di distanza (1.00), e questo diventa il primo cluster. Ora, misuro la distanza tra il cluster ag e gli altri prodotti, e scelgo di nuovo i minori.

   Per esempio, calcolando la distanza tra il cluster ag e b, si ha:

   • Distanza tra a e b = 10.82
   • Distanza tra g e b = 11.14

   Scelgo quindi la distanza minore, cioè 10.72, e la inserisco sotto b. Allo stesso modo determino le altre distanze nella prima riga (il resto della matrice la ricopio), ottenendo una nuova matrice:

   A questo punto posso effettuare una seconda operazione di clusterizzazione, notando che la distanza minima 1.41 si ripete in più celle. Se ho valori uguali, posso continuare con lo stesso cluster, oppure posso creare nuovi cluster. In questo caso potrei creare 4 cluster diversi: aggregare b con f, aggregare c con f, aggregare d con f, aggregare ag con e. In questo caso ne creo uno nuovo: bf, in aggiunta rispetto che solo ag.

   La distanza tra il cluster ag il cluster bf sarà:

   • Distanza tra ag e b = 10.82
   • Distanza tra ag e f = 11.70

   Scelgo quindi 10.82. allo stesso modo calcolo la distanza tra bf e c:

   • Distanza tra b e c = 2
   • Distanza tra f e c = 1.41

   Scelgo allora 1.41 con il metodo del single linkage. Calcolando tutte le distanza si ottiene la matrice:

   Anche in questo caso trovo tre valori minimi 1.41 uguali, decido qui di aggregare bf con c, ottenendo:

   Ora aggrego ag con e, avendo a disposizione due possibilità di aggregazione dati i due valori 1.42, ottengo:

   Infine, aggrego bcf a d, ottenendo due cluster finali: age e bfcd, i quali distano tra loro di 10.63.

   Riaggregando tutto, posso scrivere quello che ho fatto in un dendogramma, con in ascissa i prodotti, in ordinata le distanze, in questo modo: al primo livello si ha ag alla distanza di 1, al secondo livello si hanno age e dbfc alla distanza di 1.41. Al terzo livello si avrebbe tutto alla distanza di 10.6, ma in questo caso si nota che la distanza è molto elevata, quindi taglio l’albero. Il taglio deve essere fatto a propria discrezione, ma abbastanza basso, vicino alla base (100%), in modo però da avere in ogni caso dei cluster (in questo caso 2: age e dbfc).

Esempio di questo approccio nell’ambito dell’edilizia. In quest’ambito, tramite dei pannelli di vetro assemblati in azienda e poi portati sul posto in un layout a postazione fissa sarebbe molto caotico, sarebbe allora meglio raggruppare i prodotti in famiglie. Il problema era che i pannelli dovevano essere assemblati in sequenza di installazione e poi imballati in sequenza di packaging: quelli che devono essere usati prima vanno messi sopra. La sequenza di installazione è la prima sequenza da tenere in considerazione.

Si utilizzano allora delle matrici di incidenza 0/1, con in totale 146 task e 33 progetti. Viene realizzato un dendogramma, grazie al quale si riconoscono 3 famiglie di prodotto principali, quindi 3 sistemi in linea. Venne a crearsi un processo automatizzato, ergonomico, dove ogni operatore ha vicino a sé solo ciò che gli serve.

Step 2: definizione del ciclo di assemblaggio

Un ciclo di assemblaggio è l’insieme delle attività (task) che permettono di trasformare materie prime e componenti in un prodotto finito attraverso un approccio convergente, reversibile e discretizzabile. In ogni stazione di lavoro si realizzano task facilmente divisibili tra loro e discretizzabili. Inoltre, ci sono delle precedenze nei task da rispettare: non è detto che tutti i task possono essere svolti in qualsiasi momento, ma esistono delle precedenze tecnologiche come vincoli di progetto. Maggiori precedenze tecnologiche si hanno, più vincoli si dovranno dare al sistema, e viceversa.

Esistono due tipi di linee di assemblaggio:

• Linee sincrone: non c’è la presenza di buffer intermedi tra le stazioni, quindi non c’è disaccoppiamento e c’è sincronicità, le stazioni hanno un ritmo preimpostato e continuativo di lavoro, come se ci fosse proprio una linea unica di assemblaggio. Se si lavora con un prodotto unico, quindi con un single model assembly system, è facile utilizzare le linee sincrone; in questo caso richiedono meno spazio ma sono meno flessibili e più rigide. Sono più facili da bilanciare e da progettare, dato che si tiene conto di un solo prodotto.
• Linee asincrone: c’è la presenza di buffer intermedi che permettono di immagazzinare i pezzi e permettendo un certo disaccoppiamento tra le stazioni finché sono presenti pezzi nel buffer. Nel caso si produca un mixed model assembly system e quindi prodotti diversi, sono da utilizzare le linee asincrone, in grado di compensare questi scostamenti tra i diversi prodotti; in questo caso è richiesto un maggiore spazio ma sono più flessibili. Sono però più difficili da progettare, dato che devo tenere conto di una famiglia, di molte variabili e di un più difficile bilanciamento.

Si può infine disegnare il diagramma di assemblaggio (assembly chart). Si realizza mettendo i componenti con il loro nome/codice nella parte sinistra, creando una linea retta per l’unità di base (componente da cui inizio il ciclo) e poi unisco tutti gli altri componenti all’unità di base con delle linee per far capire qual è il momento in cui devo unirli all’unità di base stessa. In questo modo si definiscono delle sequenze per la creazione dell’oggetto. Questo si fa per arrivare al diagramma delle precedenze.

Il diagramma delle precedenze tecnologiche (precedence diagram) inizia stipulando una “tabella delle attività”, aggregando le attività in task. Ci sono 3 colonne: task (in ordine crescente), descrizione del task, tipo di task. Si può riassumere il tutto in un grafo, composto da vertici (nodi) e archi. Gli archi identificano le precedenze tecnologiche, e si indicano con una freccia. La fine del grafo è sempre un unico nodo, dato che è un processo convergente (se avessi più nodi di fine sarebbe un processo divergente), mentre si possono avere più nodi di inizio. Gli archi indicano se ci sono delle precedenze tecnologiche, devono essere indicate solo quelle vere; meno archi ci sono, più flessibilità di progettazione si ha, viceversa con tanti archi la progettazione si definisce vincolata.

Di seguito si vede un esempio di una cassettiera IKEA. Ogni modello ha un suo diagramma delle precedenze tecnologiche, ma si costruisce poi un diagramma medio per l’intera famiglia di prodotto. Questo è possibile farlo mediante delle matrici, dove si mettono le task nelle righe e nelle colonne e successivamente, inserendo degli 1/0 si indica se c’è o meno una precedenza tecnologica tra le task, indicando solo i successori diretti del task che si prende in considerazione. (per esempio: i successori diretti del task 0 sono i task 1,2,6, quindi metto degli 1 su quei tre task mentre metto degli 0 sui restanti task). Per ogni prodotto si esegue una matrice come la precedente, inserendo solo i task presenti nel prodotto considerato.

Successivamente, si sommano le matrici con una somma booleana, ottenendo così una matrice del nostro modello medio. Nella somma booleana di matrici c’è questa regola per i valori:

• Valore nullo (0) se e solo se tutti i valori delle matrici sono nulli
• Valore unitario (1) se in almeno una cella della matrice compare un 1

Con le tre matrici precedenti, si ottiene la matrice seguente, data dalla somma booleana. Inoltre, si può ricostruire il diagramma combinato (joint diagram o diagramma medio) dato dalla matrice booleana (il diagramma va costruito in ordine).

Step 3: definizione dei tempi di assemblaggio

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