Un sistema software MES acquisisce dati in tempo reale da varie fonti nello stabilimento e utilizza tali informazioni per monitorare e controllare le operazioni di produzione. Ecco una panoramica generale del processo:

• Raccolta dati: il sistema raccoglie dati da più fonti, tra cui macchine, sensori, operatori e altri sistemi informativi quali sistemi ERP o sistemi di Product Lifecycle Management (PLM). Questi dati possono includere tassi di produzione, stati delle macchine, livelli di inventario, misurazioni della qualità e altro ancora.

• Integrazione dei dati: i dati raccolti vengono elaborati e integrati all'interno del sistema MES, creando una visione completa dell'ambiente di produzione. Questa integrazione garantisce che il sistema MES disponga di informazioni accurate e aggiornate con cui lavorare.

• Pianificazione della produzione: in base agli ordini di produzione ricevuti da sistemi di pianificazione di livello superiore, il sistema MES genera un programma di produzione. Questa pianificazione considera fattori come le priorità degli ordini, le risorse disponibili, le capacità delle macchine e la disponibilità di manodopera.

• Gestione delle commesse: il sistema assegna incarichi di lavoro agli operatori o alle workstation in base alla pianificazione. Fornisce agli operatori le istruzioni, le specifiche e la documentazione necessaria per aiutarli a svolgere i loro compiti. Il sistema tiene traccia dello stato di avanzamento di ogni ordine di lavoro e aggiorna in tempo reale lo stato dei lavori in corso.

• Integrazione di macchine e attrezzature: il sistema si interfaccia con le macchine e le attrezzature dello stabilimento per monitorarne lo stato, raccogliere dati di produzione e scambiare informazioni. Questa integrazione può essere ottenuta attraverso vari mezzi come sensori di macchina, interfacce di controllori logici programmabili (PLC) o protocolli di comunicazione come OLE (Object Linking and Embedding) per il controllo di processo (OPC).

• Gestione della qualità: durante la produzione vengono acquisiti i dati sulla qualità, come misurazioni, ispezioni e risultati dei test. Applica procedure di controllo qualità, attiva avvisi o notifiche per problemi di qualità e ne registra informazioni per l'analisi e la tracciabilità.

• Gestione del materiale e dell'inventario: il sistema MES monitora il movimento dei materiali e dei componenti durante il processo di produzione. Monitora i livelli di inventario, avvia le richieste o i rifornimenti di materiali e garantisce che i materiali corretti siano disponibili al momento giusto e nelle quantità giuste.

• Analisi dei dati e reporting: i dati raccolti vengono analizzati per fornire report in tempo reale e metriche sulle prestazioni. Genera report, dashboard e visualizzazioni che aiutano la gestione e gli operatori a prendere decisioni consapevoli e a identificare le aree da migliorare.

• Integrazione con sistemi di livello superiore: il sistema si interfaccia con altri sistemi quali sistemi ERP, PLM o di gestione della supply chain (SCM). Questa integrazione consente lo scambio di dati, la sincronizzazione delle informazioni e l'allineamento dei processi di produzione con le altre operazioni aziendali.

L'implementazione e il funzionamento di un sistema MES possono comportare rischi e sfide. Ecco alcuni di quelli più comuni:

• Implementazione complessa: l'approvvigionamento e l'implementazione dei sistemi MES possono essere complessi e dispendiosi in termini di tempo. Richiede pianificazione, configurazione, integrazione con i sistemi esistenti e personalizzazione per allinearsi ai processi di produzione specifici. La complessità dell'implementazione può portare a ritardi, superamenti del budget e potenziali interruzioni durante la fase di transizione. La Manufacturing Enterprise Solutions Association (MESA) è una comunità globale senza scopo di lucro, dedicata ad aiutare le aziende membri a implementare e applicare con successo sistemi MES e metodologie correlate.

• Integrazione dei dati: integrare un sistema MES con altri sistemi come ERP, PLM o SCM può essere difficile. Garantire lo scambio e la sincronizzazione dei dati tra i diversi sistemi può richiedere un'intensa attività di personalizzazione, mappatura dei dati e integrazione. Le incoerenze o gli errori nei dati durante l'integrazione possono portare a informazioni imprecise e ostacolare l'efficacia del processo decisionale.

• Gestione del cambiamento: l'implementazione di un sistema MES digitale comporta spesso cambiamenti nei processi aziendali, nei flussi di lavoro e nei ruoli all'interno dell'organizzazione. La resistenza al cambiamento da parte dei dipendenti o degli stakeholder può essere forte, influenzando l'adozione da parte degli utenti. Adeguate strategie di gestione del cambiamento, comprese la formazione e la comunicazione, sono fondamentali per superare le resistenze e garantire una transizione graduale verso l’accettazione del sistema MES.
• Sicurezza dei dati: i sistemi MES gestiscono grandi volumi di dati di produzione sensibili, tra cui proprietà intellettuale, parametri di processo e informazioni sulla qualità. Garantire la sicurezza dei dati e proteggerli da accessi non autorizzati o minacce informatiche è fondamentale. È necessario adottare solide misure di sicurezza, come la crittografia dei dati, i controlli degli accessi degli utenti e le protezioni della rete, per mitigare i rischi.

È importante tenere a mente queste sfide quando si prevede di implementare un sistema MES. Ma ricordate che tutte le trasformazioni comportano queste sfide e l’assenza di un sistema MES può portare a inefficienze, cali di produttività e riduzione della competitività. Con l'approccio giusto, queste sfide possono essere vinte.

Numerosi trend di trasformazione digitale stanno plasmando l’evoluzione dei sistemi MES negli ultimi anni.

• MES basato su cloud: il cloud computing ha guadagnato terreno nel settore manifatturiero e il software MES viene sempre più offerto come soluzione basata su cloud. I sistemi MES basati su cloud offrono vantaggi come scalabilità, flessibilità, costi di infrastruttura ridotti e accesso più semplice ai dati da più postazioni. Facilitano inoltre l'integrazione con altre applicazioni basate sul cloud e consentono la collaborazione in tempo reale.

• Integrazione con IIoT: l'integrazione dei sistemi MES con l'Internet of Things (IIoT) industriale è una tendenza significativa. I sistemi AES sfruttano le tecnologie IIoT per raccogliere dati da sensori, macchine e dispositivi connessi in tempo reale. Questa integrazione consente migliore visibilità, analisi predittiva, monitoraggio remoto e ottimizzazione dei processi di produzione.

• Big data analytics: i sistemi MES sfruttano le funzionalità di analytics dei big data per elaborare e analizzare le grandi quantità di dati generati nelle operazioni di produzione. Algoritmi di analisi avanzati e tecniche di machine learning vengono applicati per identificare modelli, correlazioni e approfondimenti operativi. Questo aiuta a ottimizzare la produzione, migliorare la qualità e consentire la manutenzione predittiva.

• Applicazioni mobili: le applicazioni mobili vengono sempre più integrate nei sistemi MES per consentire l'accesso in tempo reale ai dati e alle funzionalità da smartphone e tablet. Operatori, supervisori e manager possono monitorare e controllare i processi di produzione, visualizzare i dashboard di produzione e ricevere notifiche sui loro dispositivi mobili. Le app MES mobili migliorano l'agilità operativa e consentono il processo decisionale in movimento.

• Integrazione con i sistemi della supply chain: i sistemi MES stanno ampliando le loro funzionalità di integrazione per connettersi con i sistemi della supply chain. Questa integrazione consente un flusso di informazioni senza interruzioni tra sistemi MES, ERP e SCM, migliorando la visibilità della supply chain, la pianificazione della domanda e la sincronizzazione. Facilita una migliore collaborazione con fornitori, clienti e partner logistici.

• AI e machine learning: le tecnologie di AI e machine learning vengono applicate nei sistemi MES per automatizzare il processo decisionale, ottimizzare i processi e abilitare le funzionalità predittive. Gli algoritmi di AI possono analizzare i dati storici, identificare anomalie, prevedere i risultati di produzione e consigliare miglioramenti dei processi. Questa tendenza consente ai sistemi MES di fornire insight intelligenti in tempo reale e supportare processi decisionali basati sui dati.

• Interfacce utente e visualizzazione migliorate: i sistemi MES si concentrano sulla fornitura di interfacce utente intuitive e funzionalità di visualizzazione avanzate. Dashboard interattivi, visualizzazione 3D, realtà aumentata e realtà virtuale sono sempre più integrati per migliorare l'esperienza dell'utente e facilitare una maggiore comprensione dei dati di produzione. Questo consente agli operatori e ai manager di identificare rapidamente tendenze, anomalie e aree di miglioramento.

• Conformità e caratteristiche normative: con normative sempre più rigorose in vari settori, i sistemi MES stanno incorporando funzionalità di conformità alle normative sempre più solide. Questo include funzioni per la tenuta di registri elettronici, tracce di controllo, gestione della documentazione e applicazione di standard e normative specifiche del settore. I sistemi MES svolgono un ruolo fondamentale nel garantire la conformità alle normative come i requisiti FDA nella produzione di dispositivi medici e farmaceutici.

Queste tendenze riflettono l'attenzione del settore sull'utilizzo di tecnologie avanzate, connettività e analisi dei dati per migliorare l'efficienza, l'agilità e il processo decisionale nelle operazioni di produzione. L'implementazione di queste tendenze nei sistemi MES può fornire ai produttori un vantaggio competitivo.