Scritto da: BPR Group
In un contesto industriale sempre più competitivo e tecnologicamente evoluto, le aziende che affrontano espansioni o adottano soluzioni di Industria 4.0 devono rispondere a una domanda chiave: come validare in anticipo l’efficacia degli investimenti?
Il progetto realizzato da BPR Group per un’azienda cliente leader nel settore Cleaning, rappresenta un esempio concreto di come l’utilizzo di un software di simulazione avanzato possa supportare decisioni strategiche complesse, consentendo di creare un modello digitale (Digital Twin) dei processi. Tale strumento consente di testare scenari logistici, anticipare criticità e guidare scelte basate su dati oggettivi, con una stima precisa dei benefici economici già prima della fase di implementazione.
In questo articolo, esploreremo il valore strategico del software di simulazione, i suoi principali benefici e analizzeremo questo caso di successo, in cui l’utilizzo ha permesso all’azienda di trasformare e ottimizzare i flussi logistici, migliorando concretamente efficienza e performance operative.
Software di Simulazione: come funziona e perché è strategico
Il software di simulazione rappresenta un vero abilitatore decisionale: consente, infatti, di creare un laboratorio digitale risk-free, dove testare scenari complessi di layout e flussi logistici, senza interrompere la produzione reale o mettere a rischio risorse preziose.
La simulazione permette di costruire un modello digitale dinamico dell’intero sistema logistico-produttivo, trasformando il progetto in un ambiente virtuale controllato in cui sperimentare diverse configurazioni di layout e flussi operativi.
Grazie a dati oggettivi e misurabili, è possibile confrontare diverse ipotesi, individuare in anticipo colli di bottiglia e interferenze, e trasformare scelte strategiche in previsioni accurate.
Introduzione al progetto: la simulazione a supporto della trasformazione intralogistica
Il progetto ha guidato una trasformazione intralogistica che ha posto la simulazione al centro della strategia decisionale, rendendola un vero e proprio strumento previsionale e di ingegneria di dettaglio.
L’azienda cliente si è trovata ad affrontare una crescente complessità operativa, determinata da tre fattori chiave: l’aumento della produzione interna di componenti, la necessità di espandere la capacità di stoccaggio e l’obiettivo strategico di introdurre soluzioni automatizzate di movimentazione, in particolare veicoli a guida autonoma (AGV).
Attraverso il software di simulazione è stato possibile confrontare in modo oggettivo i molteplici scenari di layout e flussi logistici, trasformando ipotesi qualitative in dati quantitativi. L’intervento ha permesso di individuare la soluzione più efficiente, riducendo significativamente i chilometri di movimentazione e ha consentito il dimensionamento corretto delle risorse umane e della futura flotta AGV.
Decisioni logistiche risk-free: il ruolo del software di simulazione e il supporto di BPR Group
Il team di esperti in ottimizzazione logistica BPR Group, attraverso l’utilizzo del software di simulazione, ha guidato l’azienda cliente nella:
- Mitigazione del Rischio: il modello ha permesso di “visualizzare” il nuovo layout e i nuovi flussi prima di investire in modifiche strutturali o nell’acquisto di mezzi, prevenendo potenziali colli di bottiglia o interferenze di flussi, che sarebbero stati costosi e complessi da correggere in fase di avviamento.
- Riduzione delle Distanze Logistiche: comparando la soluzione ottimale rispetto alla situazione di partenza, la simulazione ha permesso di calcolare il recupero di movimentazioni logistiche e di individuare i risparmi sulle distanze totali percorse.
- Ottimizzazione della Saturazione Operatori: ha consentito di valorizzare lo storico delle missioni dei carrellisti (rifornitori), calcolando il tempo standard per ogni tratta. Questa analisi ha permesso di dimensionare correttamente il personale necessario per la gestione dei flussi. Ad esempio, l’introduzione di un sistema di stoccaggio automatizzato ha garantito un recupero di ore nelle attività di gestione dei semilavorati in uscita da una delle principali fasi produttive.
- Micro-ottimizzazione del layout: anche su interventi di dettaglio, come il posizionamento di specifiche postazioni produttive, la simulazione ha consentito di ridurre i percorsi logistici e migliorare l’efficienza operativa, con una diminuzione significativa dei tempi di missione.
L’utilizzo della simulazione ha riguardato la comparazione oggettiva di scenari alternativi per individuare la soluzione di layout più vantaggiosa in base ai costi e ai benefici attesi. Il modello di simulazione è stato costruito attraverso una mappatura dei flussi logistici (attraverso l’estrazione dati dal WMS aziendale) e la loro combinazione con diversi scenari di re-layout ipotizzati.
Il modello ha operato in tre ambiti principali:
- Re-Layout di Stabilimento: valutazione di diversi assetti planimetrici;
- Assetto Logistico AS IS e TO BE: confronto dell’efficienza logistica tra la situazione attuale e le ipotesi future, misurando i tempi e le distanze.
- Logistica Automatizzata (AGV): determinazione del numero ottimale di mezzi e della loro configurazione in base alle attività specifiche.
Dall’analisi dei flussi alla predizione di scenari futuri: uno strumento dinamico
Il progetto ha visto un’evoluzione progressiva nell’utilizzo della simulazione, passando da uno strumento di validazione macroscopica a un vero e proprio Digital Twin per la logistica 4.0.
Fase 1: Re-Layout e Ottimizzazione dei Flussi (Macro-Analisi)
Il primo stadio ha riguardato l’individuazione del layout ottimale in vista di un ampliamento. La simulazione ha agito come uno strumento di valutazione dell’efficienza su larga scala, con l’obiettivo di ottimizzare le distanze logistiche complessive.
A valle della fase di analisi, una delle configurazioni progettuali è risultata la più efficiente, consentendo una riduzione significativa delle distanze rispetto alla situazione iniziale. L’ottimizzazione è stata ulteriormente affinata attraverso l’introduzione di soluzioni infrastrutturali e logistiche dedicate, che hanno contribuito a incrementare ulteriormente le performance complessive.
La simulazione ha inoltre permesso di validare interventi specifici, quantificando in modo puntuale i benefici associati a ciascuna modifica e supportando decisioni basate su dati oggettivi.
Fase 2: Dettaglio Logistico e Riorganizzazione del Lavoro (Micro-Analisi)
Definito il layout strutturale, la simulazione si è evoluta verso il dettaglio dei processi operativi manuali. Questa fase è stata cruciale per preparare la logistica al salto dimensionale attraverso:
- Ricostruzione Tempi Standard: è stato creato un database preciso con il Tempo Standard per ogni missione From-To, distinguendo tra carichi doppi e singoli e definendo parametri come il tempo di presa in carico del pallet, i tempi di spostamento e il tempo di deposito.
- Analisi di Saturazione: tramite Spaghetti Chart è stata calcolata la saturazione oraria degli operatori rifornitori. Sono stati simulati nuovi flussi per i reparti in espansione per preventivare il fabbisogno di personale.
- Confronto Tecnologico: è stata simulata la gestione delle missioni logistiche fornendo dati oggettivi sui tempi impiegati per chiudere l’intero ciclo di missioni.
Fase 3: Simulazione e Digital Twin per il dimensionamento dei sistemi AGV
Lo stadio più avanzato del progetto ha riguardato l’introduzione dei mezzi AGV, dove la simulazione è stata utilizzata come un vero e proprio Digital Twin per il dimensionamento e la calibrazione del sistema automatizzato.
- Focus sui flussi: l’analisi si è concentrata su uno dei principali flussi logistici dello stabilimento, suddiviso in due direttrici: da un lato l’evacuazione dai reparti produttivi verso un sistema di stoccaggio automatizzato, dall’altro l’alimentazione delle linee di assemblaggio a partire dallo stesso sistema.
- Determinazione del numero ottimale di AGV: attraverso la comparazione di molteplici scenari, è stato possibile individuare il numero ottimale di mezzi automatizzati, basandosi su specifici indicatori di performance, tra cui:
– Saturazione dei mezzi: valutata come percentuale di utilizzo nel corso del turno;
– Interferenze: misurate come incidenza percentuale sul tempo operativo, con particolare attenzione alle aree più critiche;
– Tempi di ritorno dei supporti vuoti: analizzando la rapidità di rientro dei materiali verso i reparti di origine.
- Definizione dei livelli di servizio (SLA): la simulazione ha consentito di definire con precisione i livelli di servizio per l’alimentazione delle linee produttive, garantendo il rispetto dei tempi di rifornimento richiesti.
La simulazione come leva strategica di valore per l’intralogistica
In sintesi, la simulazione si conferma una leva strategica per progettare e ottimizzare sistemi complessi in modo sicuro ed efficace. Permette di testare scenari, ridurre i rischi e prendere decisioni basate su dati concreti, migliorando layout, flussi e utilizzo delle risorse.
Da semplice strumento tecnico, evolve così in un vero abilitatore di performance, capace di guidare scelte strategiche e generare valore lungo tutta la catena intralogistica.
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