Un modo nuovo di analizzare i processi logistici interni

Calcolare oggettivamente l’efficienza e l’ergonomia dei processi logistici riducendo i tempi di analisi è possibile, con gli strumenti giusti.
Il caso Motion Mining.

L’efficienza operativa e l’ergonomia rappresentano due elementi cruciali per il successo delle attività logistiche interne, poiché hanno un’influenza diretta non solo sulla produttività, ma anche sul benessere fisico dei dipendenti di magazzino. In un contesto sempre più competitivo, dove la logistica è sempre più strategica, la capacità di misurare e, di conseguenza, poter migliorare questi aspetti sta diventando fondamentale.

Ed è qui che l’Intelligenza Artificiale entra in gioco, offrendo la possibilità di ottenere analisi precise e dati oggettivi che consentono di ottimizzare i processi operativi.

Il case study presentato in questo articolo illustra proprio l’applicazione pratica dell’AI all’interno di un magazzino, spiegando il funzionamento di questa tecnologia e quali benefici apporti all’interno del contesto intra-logistico, in termini di efficienza ed ergonomia.

Obiettivo? Il miglioramento continuo della logistica aziendale.

Il progetto: Logistics Performance Check

Protagonista dell’intervento è un’azienda lombarda, attiva nel settore dell’impiantistica elettrica ed industriale, che esporta i propri prodotti in oltre 60 paesi e che ha affidato a Induvation l’analisi approfondita e integrale dei propri processi logistici interni, tramite il Logistics Performance Check.

Un processo di raccolta e analisi dei dati basato sulla tecnologia Motion Mining, che dura circa un mese di lavoro effettivo ed è pensato per analizzare aspetti quali il flusso di materiale, il layout di fabbrica, i processi di gestione del magazzino e dei trasporti e l’efficienza dei vari software per la logistica utilizzati in azienda con un obiettivo specifico. Quale? Identificare le aree di miglioramento e strutturarle in un piano di progetto a breve-medio termine con lo scopo dichiarato di incrementare il livello di servizio al cliente finale.

L’analisi compiuta in azienda ha visto il susseguirsi delle seguenti attività:

1. Il sopralluogo in magazzino, eseguito dal team con l’obiettivo di identificare le zone in cui posizionare i sensori e delimitare le regioni oggetto di analisi.

2. L’installazione dei beacon statici e dinamici nell’ambiente circostante e sui mezzi di movimentazione.

3. La fase di testing e formazione del personale interno sull’utilizzo della tecnologia di raccolta dati e sulle procedure da rispettare nella vestizione di piccoli sensori dinamici indossati dai pickers (sui polsi e sulla cintura).

Analisi dei dati

Dopo un periodo di campionatura di circa 3 settimane, necessario per la raccolta dei dati, sono state analizzate le informazioni ottenute dalla tecnologia di Motion Mining, che ha messo a disposizione, grazie ai suoi algoritmi di Intelligenza Artificiale, analisi e misurazioni automatizzate delle attività di movimentazione.

Questi dati hanno fornito delle informazioni fondamentali per sostenere e alimentare la definizione dei prossimi passi da compiere assieme all’azienda.

Processo di carico: focus sull’efficienza

In particolare, durante le settimane di analisi della fase di carico, si è scoperto che gli operatori di magazzino sono impiegati nei processi di handling (quindi attività a valore aggiunto) per il 28,85% del tempo totale.

Il tempo rimanente è suddiviso tra attività in piedi (stand 31,1%), camminata (31,5%) e alla guida di un mezzo (8,22%), percentuali che rivelano che il 71,15% del tempo di lavoro totale è impiegato dagli operatori nell’esecuzione di attività non a valore aggiunto.

Processo di carico: focus sull’ergonomia

Spostando l’attenzione sull’aspetto ergonomico del processo di handling nella fase di carico, scopriamo che questo impegna i lavoratori per una media di 2 ore e 18 minuti al giorno (su 8 totali circa), così composte: 40 minuti in cui le attività riguardano zone che si trovano sotto al baricentro del corpo, 4 minuti in cui il lavoro si svolge in aree superiori al baricentro e i restanti 94 minuti in cui le zone di carico sono all’altezza della parte centrale del corpo.

Considerando l’handling che avviene in corrispondenza della parte centrale del corpo come l’unico ergonomicamente corretto, da questi risultati si evince che, nelle attività gestite dall’azienda in esame, esiste un potenziale di miglioramento del 32% per quanto riguarda l’ergonomia del processo di handling nella fase di carico.

Le evidenze ottenute serviranno come supporto per definire gli interventi ed i progetti prioritari per raggiungere alti livelli di efficienza nelle attività di magazzino. Le stesse analisi sono state svolte su altri cinque processi chiave del magazzino e sono stati ottenuti risultati che permettono di andare a lavorare capillarmente per ottenere dei miglioramenti in termini di efficienza ed ergonomia.

Dai dati al miglioramento

Con il giusto mix tra le competenze di analisi di processo del team Induvation e le funzionalità dello strumento messo a disposizione dai MotionMiners, è stato possibile stimare i primi potenziali di miglioramento che si possono ottenere, abbattendo tempi morti, spostamenti inutili (con e senza mezzi) e attività senza valore aggiunto.

Inoltre, il sistema ha permesso di avere evidenza del tempo medio giornaliero per missione di prelievo, dei percorsi seguiti, delle aree più trafficate e meno trafficate, delle distanze percorse e dei movimenti compiuti dagli operatori di magazzino.

Una notevole mole di informazioni dall’analisi della quale sarà possibile impostare una strategia di attacco ragionata, scandagliata da passi ben definiti, e tracciare un percorso ben definito che mira al miglioramento continuo della logistica aziendale.

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