Dipartimento di Ingegneria Civile e Industriale
C
ORSO DI
L
AUREA
M
AGISTRALE IN
I
NGEGNERIA
M
ECCANICA
T
ESI DI
L
AUREA
Gestione della manutenzione in ottica Lean Maintenance
presso lo stabilimento della Bayer Material Science di Filago
Candidato:
Lorenzo Morelli
Relatori:
Prof. Ing. Marcello Braglia
Ing. Marco Frosolini
Ringraziamenti
Scrivere questo paragrafo, seppur breve, è risultato, se possibile, la cosa più difficile di tutto l’elaborato in quanto c’è sempre la paura che nel ringraziare qualcuno ci si scordi di qualcun altro.
Vorrei ringraziare innanzitutto l’intero team di ingegneria e manutenzione della Bayer Material Science di Filago, in particolare gli ingegneri Caffi e Dominelli, per la pazienza e la disponibilità mostrata nell’intero percorso formativo. Lavorare in un ambiente dinamico e mirato al miglioramento continuo come quello della Bayer Material Science mi ha permesso di crescere molto sia a livello lavorativo che personale.
Allo stesso modo va la mia più sentita gratitudine al mio tutor Prof. Marcello
Braglia, non solo per gli insegnamenti trasmessi durante i suoi corsi, ma anche per
la disponibilità dimostratami costantemente.
Un ringraziamento speciale è d’obbligo per la mia famiglia, a miei genitori Marco e
Antonella, a mio fratello Andrea, a mia nonna Lidia.
Grazie anche agli amici di sempre, compagni di grandi avventure, con cui ho condiviso i migliori momenti della mia vita: Lorenzo, Federico, Andrea, Diego,
Alessandro, Marco e tutti gli ragazzi della squadra di calcetto Enrico, Daniele, Mattia, Emanuele con cui abbiamo vinto tanti trofei.
Un grazie particolare anche ai miei compagni di corso Matteo, Andrea, Alessio e
Filippo con cui ho condiviso ogni giorni di questi cinque bellissimi anni, e a cui
auguro un futuro ricco di soddisfazioni sia a livello professionale che personale. Un ultimo grazie va anche a tutti i ragazzi e le ragazze che ho conosciuto nei miei 6 mesi di esperienza a Bergamo che mi hanno fin da subito accolto nel loro gruppo e per quanto possibile fatto sentire a casa.
Abstract
The main objective was to reduce to a minimum the maintenance failure, in favor of preventive and predictive maintenance, all in a Lean Maintenance / TPM point of view.
In the first part of the paper there will be the analysis of every tools put in place to achieve the first part of the objective: it will be shown the failure analysis and corrective actions put in place in order to eliminate the causes of the failures and the tools put in place for the improvement of the software management failure requests . In the second part instead, it will be analyzing the improvements in the management of preventive maintenance and the introduction of a new tool for predictive maintenance. In the third part it will be presented the 5 S method applied to spare part management and some of the Lean tools used as support for maintenance team continuous improvement.
Finally, in the last part, it will be list all the results achieved, summarized in the reduction of waste and of all operations with no added value for the company, with the consequence of improving maintenance performance and decreasing maintenance costs.
Sommario
L’obiettivo principale è stato quello di ridurre al minimo possibile la manutenzione a guasto a favore invece della manutenzione preventiva e predittiva, tutto in un’ottica di Lean Maintenance / TPM.
Nella prima parte dell’elaborato si analizzeranno tutti gli strumenti messi in atto per raggiungere la prima parte dell’obiettivo: si vedranno quindi le analisi dei guasti e le azioni correttive messe in atto al fine di eliminare le cause dei guasti stessi e il miglioramento del software di gestione delle richieste di intervento a seguito di un guasto. Nella seconda parte si vedranno invece i miglioramenti apportati nella gestione della manutenzione preventiva e l’introduzione di un nuovo strumento di manutenzione predittiva. Nella terza parte sarà presentata l’applicazione della metodologia 5 S al magazzino ricambi ed alcuni degli strumenti Lean usati come supporto per il miglioramento continuo.
Infine nell’ultima parte saranno elencati tutti i risultati raggiunti, riassumibili in diminuzione degli sprechi e di tutte le attività a non valore aggiunto per l’azienda con conseguente miglioramento delle prestazioni generali della manutenzione e diminuzione dei costi.
If I had asked people what they wanted, they would have said faster horses.
Indice
1 - Introduzione ...
11.1. Chi è Bayer Material Science ... 1
1.2. Scopo dell’Ingegneria di manutenzione e obiettivi del progetto ... 3
1.3. Struttura dell’elaborato ... 6
2 - Manutenzione a guasto ...
72.1. Introduzione ... 7
2.2. Ciclo di miglioramento continuo PDCA ... 8
2.3. Analisi guasti: Considerazioni Iniziali e Obiettivi ... 10
2.3.1. Analisi Top – Down Guasti in giornata ... 14
2.3.2. Analisi Bottom – Up Guasti in giornata ... 20
2.3.3. Analisi Guasti in reperibilità ... 22
2.3.4. Identificazione Cause dei Guasti ... 24
2.3.5. Azioni Correttive ... 27
2.3.6. Fase di Controllo ... 30
2.4. Risultati raggiunti ... 35
3 - Software di gestione delle richieste di intervento da parte della
manutenzione
...
363.1. Introduzione e Obiettivi ... 36
3.2. Codifica impianto ... 37
3.3. Flusso di un lavoro di manutenzione ... 38
3.4. Nuovo layout del software di gestione ... 41
3.5. Risultati raggiunti ... 49
4 - Manutenzione Preventiva ...
504.2. Attività Implementate ... 51
4.3. Risultati raggiunti ... 57
5 - Manutenzione Predittiva ...
595.1. Introduzione ed Obiettivi ... 59
5.2. Attività Implementate ... 60
5.3. Risultati e sviluppi futuri ... 66
6 - Gestione del magazzino ricambi ...
686.1 Introduzione ... 68
6.2. Metodologia 5 S applicata alla gestione del magazzino ricambi ... 69
6.2.1. Cosa è il 5 S ... 70
6.2.2. Obiettivi ... 70
6.2.3. Applicazioni ... 71
6.2.4. Risultati raggiunti ... 82
6.3. Altre applicazioni della metodologia 5 S ... 82
6.4. Gestione delle scorte nel magazzino non codificato ... 85
6.5. Elementi delle logiche viti ... 86
7 - Strumenti Lean a supporto dei lavori di manutenzione ...
887.1 Introduzione ... 88
7.2. Standard Operating Procedure – SOP ... 89
7.3. Lesson Learned ... 95
8 - Conclusioni e Sviluppi Futuri ...
988.1. Conclusioni ... 98
Capitolo 1
Introduzione
1.1. Chi è Bayer Material Science
Bayer è azienda leader nel mondo in molti settori, dal farmaceutico ai materiali innovativi. Il Gruppo Bayer è oggi una realtà costituita da oltre 110.000 collaboratori, 430 società collegate, più di 100 stabilimenti produttivi ubicati nei 5 continenti. È strutturata come una holding i cui vari core business sono gestiti da diverse società controllate dalla Bayer AG. In particolare le tre principali società sono Bayer HealthCare, Bayer CropScience e Bayer Material Science.
La società Bayer HealthCare è forse la società del Gruppo Bayer più famosa al mondo. A sua volta suddivisa in varie società satelliti, che concentrano il loro business nell’area farmaceutica e della salute, risulta essere una dei leader mondiali nel suo settore d’interesse. Bayer CropScience è leader a livello mondiale nel settore agrochimico e delle nuove tecnologie per l’agricoltura. Bayer MaterialScience è tra i principali produttori di tecnopolimeri termoplastici al mondo. Il suo portafoglio comprende numerosi prodotti e soluzioni con sistemi innovativi. È leader di mercato in molti settori, fra cui le materie prime per il poliuretano, i rivestimenti poliuretanici, i policarbonati e i poliuretani termoplastici. Tali materie plastiche trovano impiego nell'industria automobilistica, nell'industria elettrotecnica, nell'elettronica, nell'informatica, nelle attrezzature sportive e del tempo libero. Lo stabilimento della Bayer Material Science di Filago opera nel compounding di tecnopolimeri termoplastici: vengono realizzati, in particolare, varie tipologie di policarbonati e blend. Le materie prime in ingresso risultano essere le materie plastiche grezze, sotto forma di granulato, uscite in precedenza dal processo di polimerizzazione. Il business consiste nel conferire a tali materie prime un colore e determinate caratteristiche meccaniche di resistenza e duttilità, a seconda delle richieste dei clienti. Tutto ciò è fatto miscelando la materia prima con particolari miscele colore e additivi specifici, in modo che nel prodotto finito tali caratteristiche possono essere il più omogeneo possibile.
Il processo di produzione avviene tramite la classica tecnica dell’estrusione, così come spiegata in [1] e [2]: il materiale, in forma granulare entra nella tramoggia e incontra la vite, mossa da un sistema motore-riduttore; la vite, ruotando trascina il materiale verso la testata dell’estrusore, da dove esce sotto forma di spaghetti da un’apposita filiera. All’uscita dall’estrusore il materiale è raffreddato in acqua e poi tagliato da un apposito dispositivo di taglio che gli riconferisce la forma di granulato iniziale. Il materiale è quindi arrivato alla fine del suo processo di produzione e può essere inviato agli impianti di insaccaggio. Uno schema di massima del processo è riassunto in Fig.1.1 ( tratta da [1] ).
Fig.1.1. Schema di massima di un impianto di estrusione.
La tipologia di estrusione utilizzata è quella dell’estrusore bivite a viti corotanti, classica degli impianti di compounding, inventata da due italiani, Roberto Colombo e Carlo Pasquetti. La coppia di viti, il cui schema è riportato in Fig.1.2 ( figura tratta da [1] ), è il componente più importante dell’estrusore perché è lì che avviene la miscelazione tra le materie plastiche grezze e gli additivi e le miscele colore.
Fig.1.2. Schema dell’estrusore bivite.
Rispetto all’estrusore monovite, quello bivite presenta le seguenti caratteristiche: Trasporto forzato anziché flusso di trascinamento;
Migliore miscelazione dei materiali;
Migliori prestazioni da un punto di vista di scambio termico; Più complessa messa a punto dei parametri di processo; Possibili maggiori trafilamenti.
1.2. Scopo dell’Ingegneria di manutenzione e
obiettivi del progetto
All’interno di ogni azienda e ogni stabilimento, l’ingegneria di manutenzione, composta solitamente da ingegneri e operatori manutentori, gioca un ruolo chiave nel processo produttivo. Essa infatti produce la capacità di produrre: deve intervenire repentinamente ogni volta che si verifica un guasto su un’attrezzatura o su una macchina, e risolverlo nel minor tempo possibile, in modo che la produzione possa riprendere e quindi l’azienda possa continuare a guadagnare. La Bayer Material Science di Filago, essendo un’azienda chimica di processo, produce 24 ore su 24, 7 giorni su 7, quindi risulta estremamente importante che le macchine e i macchinari siano sempre funzionanti a pieno regime, ma risulta anche maggiormente importante mettere in atto un sistema comprendente strumenti gestionali e competenze tecniche in modo da poter:
Prevenire l’incombenza di un guasto che possa fermare il sistema produttivo e nel caso si presenti, saper reagire prontamente per risolverlo; Avere un sistema collaudato per l’analisi dei guasti, al fine della
prevenzione futura tramite opportune azioni correttive;
Redigere un piano di manutenzione preventiva e predittiva specifico in modo da poter agire preventivamente sulle macchine, a scadenze determinate o sulla base di precisi segnali deboli, al fine di evitare l’avvenire di un guasto ed allungare la vita utile dei macchinari.
Come noto lo scopo principale dell’ingegneria di manutenzione è quello di stabilire, tramite lo studio dei trade off costi / benefici, il giusto mix delle varie politiche manutentive, riassunte in Fig.1.3.
Fig.1.3. Politiche manutentive.
In particolare, in tale specifico ambiente produttivo, è stato essenziale cercare di ridurre al minimo, con l’obiettivo massimo di eliminare completamente, qualsiasi guasto che fermasse le linee produttive o ne riducesse la portata. Per fare ciò si è dovuto innanzitutto svolgere un’analisi di tutti i guasti avvenuti nell’anno 2013 ed intraprendere o pianificare per ognuno un’opportuna azione correttiva atta ad agire sulle cause che scatenano il guasto stesso, in modo che esso si potesse ridurre di entità in futuro o addirittura eliminare. Dopodiché è stato necessario procedere al miglioramento del sistema informatico di gestione delle richieste di intervento a seguito di un guasto, in modo che potesse essere funzionale non solo per chi inserisse una richiesta ma anche per tutto il team di manutenzione, nel momento in cui si dovessero svolgere le opportune analisi guasti.
Parallelamente a tutto ciò è stata incrementata, standardizzata ed uniformata tutta la manutenzione preventiva all’interno dello stabilimento, ed è stato introdotto uno strumento di manutenzione predittiva per alcuni specifici componenti di macchina. Si è anche introdotto una serie di strumenti Lean e tipici del TPM, che potessero, da un lato migliorare il lavoro degli operatori meccanici ed elettrici, e dall’altro standardizzare e mirare al miglioramento continuo il lavoro dell’ingegneria di manutenzione.
Riassumendo, gli obiettivi generali del progetto possono essere tradotti nei seguenti punti:
Riduzione del numero dei guasti, sia in giornata che in reperibilità, attraverso un sistema mirato di azioni correttive, in favore invece di un incremento e standardizzazione della manutenzione preventiva e predittiva;
Miglioramento del sistema informatico di richieste interventi a seguito del verificarsi di un guasto;
Standardizzazione e miglioramento di alcuni strumenti gestionali già presenti ed introduzione di alcuni strumenti Lean atti a migliorare il supporto gestionale e tecnico al servizio del team della manutenzione.
Nella migliore definizione del mix tra le diverse politiche manutentive è stato utile far riferimento al diagramma di flusso di Fig. 1.4: a seconda della presenza di un segnale debole, monitorabile o meno, o di una previsione di durata in seguito ad ispezioni periodiche, si può collocare un qualsiasi modo di guasto all’interno di una diversa politica manutentiva. La combinazione del mix ottimale tra tutte le diverse politiche manutentive è quella che sta alla base del sistema di Total Productive Maintenance (TPM), tipico dei sistemi Lean.
Fig.1.4. Diagramma di flusso per definizione mix politiche manutentive.
Altra caratteristica distintiva della gestione della manutenzione in ottica TPM è la seguente:
Vedere la manutenzione come fonte di guadagno per l’intera azienda e non solo come voce di costo o male necessario.
Ed è proprio questo l’aria che si respira all’interno della Bayer Material Science, dove al team di manutenzione non è affidata la sola riparazione delle macchine a seguito di guasti, ma anche tutto il processo di predizione e prevenzione degli stessi e anche piccoli o medi progetti atti al miglioramento continuo di macchine e processi.
1.3. Struttura dell’elaborato
Il seguente elaborato è strutturato in capitoli i cui contenuti sono riassunti di seguito:
Capitolo 2: Analisi guasti in giornata e in reperibilità. Si presenterà l’analisi dei guasti avvenuti nell’anno 2013, fatta secondo il ciclo di miglioramento continuo PDCA, al fine di identificare i cosiddetti “bad actors” e intraprendere opportune azioni correttive per eliminare le cause dei guasti stessi.
Capitolo 3: Miglioramento sistema informatico gestione richieste intervento. Verrà presentato lo strumento informatico utilizzato per gestire gli interventi della manutenzione a seguito di un guasto e tutti i miglioramenti messi in atto per facilitare e standardizzare il flusso lavori dall’ingresso nel sistema informativo all’esecuzione, fino alla chiusura del lavoro.
Capitoli 4-5: Manutenzione preventiva e predittiva. Se nei due capitoli precedenti si vedrà tutto ciò che è stato necessario fare per ridurre la manutenzione a guasto, in questi due capitoli sarà mostrato come si è gestito l’incremento e la standardizzazione della manutenzione preventiva time based e on condition. In particolare per la manutenzione predittiva, si presenterà un nuovo strumento introdotto per stimare la durata e quindi lo stato attuale di alcuni dei componenti più critici delle linee di produzione. Capitolo 6: Gestione del magazzino ricambi. Partendo dall’evidenziazione
dei problemi riscontrati all’interno della gestione del magazzino ricambi, saranno presentati tutti gli strumenti e azioni correttive messe in atto per eliminarli o al più ridurli. In particolare sarà presentata la cosiddetta metodologia 5 S tipica del TPM.
Capitolo 7: Strumenti Lean a supporto del lavoro del team di manutenzione. Verranno riportati e spiegati in tale capitolo alcuni degli strumenti Lean introdotti, o standardizzati, necessari per migliorare il lavoro dell’intero team di ingegneria e manutenzione.
Capitolo 8: Conclusioni e Sviluppi Futuri. Si riportano in tale capitolo i risultati generali raggiunti e i possibili miglioramenti futuri.
Capitolo 2
Manutenzione a guasto
2.1. Introduzione
La manutenzione a guasto è il tipo di gestione manutentiva che, in generale, presuppone tempi e costi di gestione maggiore, soprattutto in realtà di industrie di processo, come la Bayer Material Science. Infatti, in tali realtà dove la produzione non si ferma praticamente mai, avere macchine ferme in manutenzione a seguito di un guasto, implica la mancata produzione e quindi mancato guadagno per l’azienda. Inoltre la manutenzione a guasto si può suddividere nei seguenti due casi:
Programmata: viene deciso che da un punto di vista economico e tecnico risulta maggiormente conveniente adottare una politica manutentiva a guasto; sono noti però i tempi e i modi in cui tale guasto avviene e quindi la manutenzione è pronta ad agire nei tempi e nei modi programmati;
Non Programmata: non si ha conoscenza né dei tempi né dei modi di guasto di una certa macchina / impianto e quindi il guasto avviene in modo casuale improvvisamente. È il tipo di manutenzione assolutamente da evitare in quanto non controllabile o gestibile in nessun modo.
Quindi risulta evidente come sia necessario adottare una gestione della manutenzione tale da poter evitare in qualsiasi modo, o al più ridurre al minimo, i guasti non programmati. Ed è stato proprio questo l’obiettivo principale per quanto riguarda la gestione della manutenzione a guasto. In generale quindi quello che si è cercato di fare è stato:
Attraverso un processo standard ( descritto successivamente ) diminuire tutto quello che era gestito attraverso manutenzione a guasto, in particolare non programmata, a favore invece di una manutenzione preventiva e predittiva.
Per fare ciò sono state incrementate anche le potenzialità del software di gestione delle richieste di intervento da parte della manutenzione a seguito di un guasto, così come sarà illustrato nel Capitolo 3.
La situazione iniziale nel mix delle politiche manutentive era la seguente: 70 % Manutenzione a Guasto
30 % Manutenzione Preventiva e Predittiva
Quindi la situazione risultava ottimamente predisposta alla pianificazione di opportune azione correttive al fine del miglioramento continuo, sia dal punto di vista tecnico che gestionale.
Gli altri due dati di partenza sono stati il peso della manutenzione in base al totale del tempo di fermo delle linee ed il peso della manutenzione in base al totale del tempo di disponibilità delle linee, somma del tempo di produzione e del tempo dovuto alle varie cause di non produzione:
Peso della Manutenzione sul tempo di non Produzione: 4,9 %
Peso della Manutenzione sul tempo totale di Disponibilità delle Linee: 1,4 %
Nel paragrafo successivo sarà esposta la filosofia che sta alla base del processo di miglioramento continuo PDCA, mentre nel Paragrafo 2.3 si esporrà come l’applicazione di tale ciclo all’analisi dei guasti abbia portato ad una diminuzione degli stessi. Nel Paragrafo 2.4 si riassumeranno infine i risultati raggiunti nella gestione della manutenzione a guasto.
2.2. Ciclo di miglioramento continuo PDCA
Il ciclo PDCA, o ciclo di Deming, è un metodo di gestione, applicabile in qualsiasi ambito e in qualsiasi fase del management, che mira al miglioramento continuo ( quello che in Giappone è chiamato Kaizen ) di prodotti e processi. L’obiettivo principale è l’ottenimento di standard operativi che consentano da un lato il non ripetersi dei problemi e dall’altro la massimizzazione dell’efficienza e dell’efficacia delle prestazioni legate ai processi e ai prodotti.
È un metodo iterativo che si articola in quattro fasi che si ripetono continuamente fino al raggiungimento degli obiettivi imposti. La sequenza di tali quattro fasi, come si può notare dalla Fig. 2.1, risulta la seguente:
Plan:
Definizione e Analisi del problema;
Stabilire gli Obiettivi che si vuole raggiungere;
Pianificare le azioni da intraprendere per rispettare gli obiettivi. Do:
Realizzazione delle azioni pianificate precedentemente. Check:
Verifica dei Risultati confrontandoli con gli obiettivi imposti;
Comprendere le cause di eventuali differenze tra obiettivi e risultati; Raccogliere tutti i dati necessari alla fase successiva.
Act:
Se i risultati raggiunti non coincidono con gli obiettivi imposti, mettere in atto opportune azioni correttive per raggiungere il miglioramento
Consolidare i processi e le azioni intraprese se queste hanno portato a risultati coerenti con gli obiettivi.
Fig. 2.1. Ciclo PDCA di Miglioramento Continuo.
Ovviamente, affinché il miglioramento sia continuo, il processo Plan-Do-Check-Act si deve ripetere in modo ciclico per affinare sempre più in dettaglio le azioni correttive messe in atto.
2.3. Analisi guasti: Considerazioni Iniziali e
Obiettivi
Si descriverà l’applicazione del ciclo PDCA di miglioramento continuo prima esposto all’analisi dei guasti dell’anno 2013. Si illustreranno come prima cosa gli obiettivi e i tipi di analisi svolte, dopodiché si passerà all’individuazione dei cosiddetti “bad actors”, cioè dei componenti critici maggiormente soggetti a guasti. Si elencheranno quelle che sono state identificate come cause dei guasti e quindi le azioni correttive messe in atto per eliminare o diminuire il verificarsi dei guasti stessi.
L’ultima fase sarà quella di controllo che le azioni correttive abbiano portato ai risultati pianificati. Avendo, però, messo in atto tali azioni correttive nei mesi di Gennaio e Febbraio, solo alcuni risultati sono stati evidenti nei 2 mesi successivi, mentre per gli altri è necessario il trascorrere di un tempo maggiore per poter vedere i risultati attesi.
Lavorando la Bayer Material Science 7 giorni su 7, 24 ore su 24, è stato necessario svolgere l’analisi dei guasti non solo per i lavori manutentivi svolti nelle 8 ore della giornata lavorativa, ma anche per quelli che si presentavano nelle restanti ore e che venivano risolti in reperibilità dai manutentori meccanici o elettrici, a seconda del tipo di guasto. Inoltre i guasti che vengono risolti in reperibilità risultano maggiormente importanti, non solo perché la reperibilità occupa i 2 / 3 di una giornata, quindi oltre il 70 % della settimana, considerando anche il sabato e la domenica, ma anche perché solitamente i guasti che si presentano in reperibilità sono quelli che fermano le linee o le macchine strategiche che potrebbero fermare l’intera produzione e la cui soluzione non può quindi essere rimandata all’inizio del primo turno del giorno successivo, quello in cui manutentori, meccanici ed elettrici, sono di turno. Tutti quei guasti invece, che si presentano in reperibilità e la cui soluzione può essere rimandata, vengono tamponati dal personale turnista e i lavori pianificati per il giorno successivo. Ed è proprio questo il motivo per cui si vedrà che il numero dei lavori fatti in giornata risulta nettamente maggiore di quello dei lavori fatti in reperibilità. Inoltre un lavoro in reperibilità ha un costo maggiorato in quanto svolto in straordinario, e quindi deve essere minimizzato il più possibile.
Nelle Fig. 2.2. e 2.3 si riportano rispettivamente l’andamento del numero di guasti risolti all’interno delle 8 ore della giornata lavorativa negli anni e l’andamento del numero di chiamate a seguito di guasti in reperibilità nello stesso periodo di tempo.
Fig. 2.2. Andamento del numero dei guasti negli anni, risolti in giornata.
Fig. 2.3. Andamento delle chiamate in reperibilità a seguito di guasti negli anni. Dal grafico di Fig. 2.2 si può notare come tra l’anno 2011 e l’anno 2012 ci sia stato un netto aumento del numero di guasti. In realtà tale aumento è stato dovuto all’introduzione di una nuova procedura di richieste di intervento alla manutenzione a seguito di un guasto: sostanzialmente tale procedura richiedeva l’inserimento di un lavoro all’interno di un software di gestione dei guasti. E quindi è evidente comprendere che l’aumento tra i due anni è dovuto semplicemente alla maggiore registrazione dei guasti per via informatica che precedentemente non avveniva. Tra gli anni 2012 e 2013 si è verificata una diminuzione del numero dei guasti pari a circa il 20 %.
L’andamento invece delle chiamate in reperibilità, a seguito di guasti, risulta sempre decrescente negli anni. In particolare tra gli anni 2012 e 2013 si è
2597 3223 2562 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 2011 2012 2013 N u m e ro d i G u a st i Anno 427 383 331 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 2011 2012 2013 N u m e ro d i C h ia m a te Anno
riscontrato una diminuzione delle chiamate pari al 13,5 %. Il numero di guasti realmente risolti in reperibilità può essere maggiore del numero di chiamate, in quanto all’interno della stessa chiamata, l’operatore può risolvere più di un guasto. Quello che quindi si è fatto è stato pianificare opportune azioni correttive per far sì che i guasti complessivi risolti in reperibilità diminuiscono: in tal modo diminuirà di conseguenza anche il numero di chiamate.
In relazione ai grafici precedentemente mostrati, gli obiettivi imposti sono stati i seguenti:
Diminuzione del 20 % dei guasti in giornata; Diminuzione del 20 % dei guasti in reperibilità.
In base a tali obiettivi, sono state fatte due tipi di analisi, entrambe in frequenza, cioè in base al numero di guasti, e non alla loro magnitudo ( non avendo a disposizione dati per un tale tipo di analisi ):
1. Analisi Top – Down
È il tipo di analisi dall’alto verso il basso, dal generale al particolare, e prevede di partire dal problema complesso generale e suddividerlo in sottoproblemi più semplici. In particolare l’applicazione di tale tipo di analisi all’analisi guasti è stata fatta seguendo i passi sotto elencati:
Individuazione dei reparti critici; Individuazione delle aree critiche;
Individuazione degli impianti / linee critici / critiche; Individuazione degli aggregati critici;
Individuazione dei componenti critici.
Quindi tale tipo di analisi mira all’individuazione dei componenti critici degli aggregati critici degli impianti / linee critici, ecc. Vengono estrapolati quindi i dati relativi alle zone maggiormente critiche all’interno dello stabilimento.
2. Analisi Bottom – Up
È il tipo di analisi che parte dal basso e poi sale verso l’alto, che va dal particolare al generale. Gli step seguiti in tale analisi sono i seguenti:
Individuazione degli impianti / linee su cui gli aggregati e componenti critici individuati al punto precedente risultano maggiormente critici.
A primo impatto sembra l’inverso dell’analisi precedente; in realtà tale analisi permette di individuare i componenti critici comuni a più macchine o impianti, e quindi eseguita in parallelo all’analisi Top – Down dà la panoramica di tutte le criticità presenti in impianto, ovvero pone l’obiettivo su Dove è necessario agire per migliorare.
Il primo passo prima di cominciare ad eseguire tali analisi in modo adeguato è stata la rielaborazione completa di tutti i guasti. Infatti, come sarà illustrato nel
Capitolo 3, a causa di una non completa efficienza del sistema di gestione dei
guasti, risultava come aggregato nettamente più critico la voce ALTRO ( Fig. 2.4 ). Inoltre anche il numero di aggregati stessi era basso in confronto a quelli realmente presenti in stabilimento. Tale rielaborazione è stata fatta estrapolando i guasti dal software di gestione e trasformando le voci descrittive ad essi associate, utilizzate per identificare l’aggregato, con quelle presenti nella codifica impianto, in modo che la voce ALTRO fosse completamente eliminata. Infatti, come si vedrà nel Capitolo 3, uno dei punti deboli del software di gestione era quello di non avere inserita la codifica impianto all’interno di esso.
Fig. 2.4. Situazione Aggregati prima della Rielaborazione anno 2013.
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 N u m e ro R Ich ie st e Aggregati ALTRO
2.3.1. Analisi Top – Down Guasti in giornata
Nell’anno 2013, come visibile in Fig. 2.2, le richieste di intervento alla manutenzione a seguito di guasti risultano 2.562. In Fig. 2.5 si può vedere come tali richieste sono suddivise all’interno dei vari reparti dello stabilimento.
Fig. 2.5. Individuazione Reparti Critici.
Come si può notare più del 50 % delle richieste di intervento provengono dal reparto chiamato PROD 1, che è il reparto di produzione dove sono presenti il maggior numero di linee e tutte ad alta portata. Gli altri reparti maggiormente critici risultano quello denominato PROD 2, che altro non è che il reparto produttivo dove sono presenti estrusori a media portata, e quello denominato INS / MISC, che è il reparto di insaccaggio e miscelazione che è a servizio di tutti i reparti produttivi e dove vengono miscelate tra di loro le varie produzioni e poi insaccate. Si può osservare anche come si presente la voce ALTRO: essa in realtà racchiude 4 reparti per i quali le richieste di intervento erano talmente basse da poterle considerare tutte insieme.
In Fig. 2.6, 2.7, 2.8 si riporta l’individuazione delle aree critiche dei reparti rispettivamente PROD 1, PROD 2, INS / MISC.
Si può notare come in tali figure siano presenti sostanzialmente due grafici:
Grafico a Barre: fa riferimento all’asse verticale primario a sinistra ed indica il numero di richieste a seguito di guasti per ogni area individuata;
Grafico a Linea: fa riferimento all’asse verticale secondario a destra e rappresenta la cosiddetta Analisi di Pareto: praticamente è la curva della percentuale cumulata delle richieste. Tale strumento è stata una delle novità introdotte all’interno delle analisi dati. È uno strumento fondamentale in quanto permette, ordinando in ordine decrescente il grafico a barra, di individuare non solo i fattori maggiormente critici, ma anche di pesarli sul
ALTRO 1,52% UFFICI 1,33% PROD 3 - 3,59% INS / MISC 12,72% PROD 2 - 20,92% PROD 1 - 53,51% LAB - 6,40%
totale delle richieste, e quindi di capire dove è necessario andare ad agire per migliorare. Ad esempio, per quanto riguarda la Fig. 2.6, si evince che, considerando solo la prima barra, si considerano oltre il 70 % dei guasti del reparto PROD 1.
Tale Analisi di Pareto sarà presente anche in tutti i successivi grafici ed ha permesso di individuare in modo univoco i punti su cui per primi bisognava andare a mettere in pista opportune azione correttive per poter cercare di diminuire il numero di guasti.
Fig. 2.6. Individuazione Aree critiche reparto PROD 1.
È evidente come l’area del reparto PROD 1 nettamente più critica rispetto alle altre sia la prima, con oltre il 70 % delle richieste. Tale area è quella denominata
SALA ESTRUSIONE, cioè quella dove sono presenti le linee di produzione.
Fig. 2.7. Individuazione Aree critiche reparto PROD 2.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 An a lisi Pa re to N u m e ro R ich ie st e
Aree Reparto PROD 1
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 50 100 150 200 250 300 350 An a lisi Pa re to N u m e ro R ich ie st e
Fig. 2.8. Individuazione Aree critiche reparto INS / MISC.
Nel caso del reparto PROD 2 risulta nettamente più critica rispetto alle altre la prima area, con quasi il 65 % delle richieste: tale area è anche in questo caso la
SALA ESTRUSIONE.
Mentre nel caso del reparto INS / MISC si possono individuare due aree equamente critiche: la prima è l’area denominata INSACCAGGIO, che comprende praticamente tutti gli impianti di insaccaggio dello stabilimento, col 43,9 % delle richieste; la seconda risulta l’area MISCELAZIONE PROD 1, cioè l’area che racchiude gli impianti di miscelazione del granulato prodotto finito proveniente dal reparto PROD 1, col 41,3 % delle richieste.
Si passa quindi a questo punto all’individuazione degli impianti / linea critici delle varie aree individuate con l’analisi fin qui svolta. Si riporta in Fig. 2.9 come i guasti all’interno dell’area SALA ESTRUSIONE del reparto PROD 1 si suddividono tra le varie linee. Per quanto riguarda le aree critiche degli altri due reparti critici l’analisi è identica: si riportano solamente quelli che sono stati individuati come impianti / linee critici / critiche.
Fig. 2.9. Individuazione Impianti / Linee critici per l’area SALA ESTRUSIONE del reparto PROD 1. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 20 40 60 80 100 120 140 160 An a lisi Pa re to N u m e ro R ich ie st e
Aree Reparto INS / MISC
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 20 40 60 80 100 120 140 160 An a lisi Pa re to N u m e ro R ich ie st e Impianti / Linee
In Tab. 2.1 si riporta l’elenco degli impianti / linee critici / critiche per le aree critiche individuate in precedenza.
Reparto % su Tot. Aree Critiche % su Tot. Reparto Impianti / Linee critici % su Tot. Area Prod 1 53,5 Sala Estrusione 70,4 Linea 5 15,8 Linea 9 14,0 Linea 6 12,9 Prod 2 20,9 Sala Estrusione 64,5 Linea 35 22,9 Linea 31 21,5 Ins / Misc 12,72 Insaccaggio 43,9 Insaccatrice 2 22,1 Insaccatrice 1 18,6 Miscelazione Prod 1 41,3 Imp. Miscelazione 1 36,5 Imp. 4 Container 10,9 Tab. 2.1. Individuazione Impianti / Linea critici Guasti in giornata.
Lo step successivo è stato quello dell’individuazione degli aggregati critici. In Fig. 2.10 si riporta l’esempio di individuazione degli aggregati critici per quanto riguarda la Linea 5 e la Linea 9.
Fig. 2.10. Individuazione Aggregati critici Linee 5 e 9. Gli aggregati critici delle Linee 5 e 9 sono risultati essere:
Linea 5: Estrusore, Granulatore, Vibrovaglio, Tubazioni, Dosatori ( Tot. 64,5 % delle Richieste );
Linea 9: Estrusore, Granulatore, Vibrovaglio, Coni Premiscele, Strumenti Pulizia, Dosatori ( Tot. 62,9 % delle Richieste ).
In Tab. 2.2 si elencano gli aggregati critici per quanto riguarda gli impianti / linee individuati in Tab. 2.1. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 An a isi Pa re to N u m e ro R ich ie st e Aggregati Linea 5 Linea 9
Impianti / Linee critici Aggregati critici % Tot. Imp. / Linea
Linea 35
Granulatore
63,8 Estrusore
Gruppo filtrazione testata estrusore Dosatori Linea 31 Estrusore 63,2 Dosatori Granulatore Ciclone Insaccatrice 2 Elevatore 63,6 Formatrice Insaccatrice 1 Formatrice 60,2 Palletizzatore
Imp. Miscelazione 1 Silo Miscelatore 70,2 Propulsori
Imp. 4 Container Canale Vibrante 57,2 Tubazioni
Tab. 2.2. Individuazione Aggregati critici Analisi Top – Down Guasti a giornata. L’ultimo step dell’analisi Top – Down era quello di individuare, all’interno degli aggregati critici, i componenti maggiormente critici, cioè maggiormente soggetti a guasti, e quindi identificare le modalità di tali guasti. Si riportano i risultati in Tab. 2.3. Impianti / Linee critici Aggregati critici Componenti
critici Modalità di Guasto
Linea 5
Estrusore
Sensori / livelli Rottura fotocellula rottura spaghetti, Sonde di temperatura e pressione
Elettrovalvola Rottura della membrana o del pistone di apertura
Guarnizione Rottura guarnizioni dei blocchetti per raffreddamento estrusori Filiera Viti rotte o spanate
Granulatore
Rullo Usura anomala del rullo di trasporto Controlama Regolazione della controlama per evitare
problemi di qualità nel prodotto finito Vibrovaglio Ganci Rottura ganci causa elevate sollecitazioni
Dosatori
Dosatore a
coclea Premix Spazzole del motore del dosatore sporche Dosatore a
coclea Fibre Spazzole del motore del dosatore sporche
Linea 9 Estrusore
Elettrovalvola Rottura della membrana o del pistone di apertura
Sensori / livelli Rottura fotocellula rottura spaghetti, Sonde di temperatura e pressione
Inserto / Tronchetto del
Vuoto
Serraggi lenti che portavano a mancato vuoto
Impianti / Linee critici
Aggregati
critici Componenti critici Modalità di Guasto
Linea 9
Granulatore
Coperchio
Mancata chiusura coperchio per rottura cerniere o bloccaggio pistoni
di chiusura Controlama
Regolazione della controlama per evitare problemi di qualità nel
prodotto finito Vibrovaglio Ganci Rottura ganci causa elevate
sollecitazioni
Dosatori
Dosatore a coclea Premix
Spazzole del motore del dosatore sporche
Dosatore a coclea Titanio Spazzole del motore del dosatore sporche
Linea 35
Granulatore Sensori / livelli Sonde di temperature rotte Rullo Usura anomala del rullo di trasporto
Estrusore
Elettrovalvola Rottura della membrana o del pistone di apertura Resistenza
Continue sostituzioni resistenze ultima zona estrusione per
malfunzionamenti Gruppo
filtrazione testata estrusore
Portafiltri Sostituzione Portafiltri causa intasamento
Dosatori Dosatore a coclea Premix
Spazzole del motore del dosatore sporche
Linea 31
Estrusore
Inserto / Tronchetto del
Vuoto Sfiato bloccato e viti rotte Ugello Olio Sostituzione Ugello causa
intasamento
Dosatori
Dosatore a coclea
Premix Parametri di dosatura fuori controllo Dosatore a coclea
Granulo
Spazzole del motore del dosatore sporche
Granulatore Coperchio
Mancata chiusura coperchio per rottura cerniere
Rullo Usura anomala del rullo di trasporto
Insaccatrice 2
Elevatore Elevatore Sacchi Prodotto Finito
Rottura sacchi e disallineamento rulli di trasporto
Formatrice Resistenza Sostituzione per rottura Saldatura sacco Sostituzione Saldature per rottura
Insaccatrice 1 Formatrice Resistenza Sostituzione per rottura Saldatura sacco Sostituzione Saldature per rottura
Imp. Miscelazione 1
Silo Miscelatore
Sistema lavaggio silo miscelatore 1
Bloccaggio ugelli e intasamento circuito di lavaggio Sistema lavaggio silo
miscelatore 2
Bloccaggio ugelli e intasamento circuito di lavaggio Propulsori Pistoni sollevamento
propulsori
Mancato sollevamento pistoni per problemi al circuito di alimentazione
dell'aria compressa
Tab. 2.3. Continua da pagina precedente.
2.3.2. Analisi Bottom – Up Guasti in giornata
Obiettivo di tale analisi come detto è l’identificazione dei componenti maggiormente critici comuni a più impianti o linee, e capire su quali impianti o linee risultano più critici.
In Fig. 2.11 si riporta il Numero di Richieste in funzione di tutti i componenti che hanno subito almeno un guasto nell’anno 2013. Anche in questo caso, grazie all’analisi di Pareto, è immediato andare ad identificare su quali componenti si deve andare a concentrare maggiormente la nostra attenzione. In particolare, è risultato che:
Il 50 % dei guasti si è verificato sul 10 % dei componenti.
Fig. 2.11. Analisi Bottom – Up guasti in giornata: Componenti critici.
I componenti critici evidenziati sono risultati quelli già presi in considerazione nell’analisi precedente, ma anche altri che non sarebbero usciti se si fosse svolta solo la precedente analisi. In particolare alcuni dei componenti evidenziati sono i seguenti:
Dosatori a coclea Premix e Granulo degli estrusori ( maggiormente critici per linee 5-3-1-9): Spazzole dei motori dei dosatori sporche e rottura
cinghie riduttore;
Elettrovalvole per il raffreddamento degli estrusori ( maggiormente critici per linee 9-5-8-6 );
Tubazioni Flessibili di trasporto granulo materia prima ( reparto PROD 1 ) e per il raffreddamento degli estrusori ( linee 5-7-33 maggiormente critiche );
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 20 40 60 80 100 120 An a lisi Pa re to N u m e ro R ich ie st e Componenti
Dosatori a coclea della stazione presente in premiscela per il dosaggio del titanio: Bloccaggio coclee;
Avvolgitori e canne dell’aria compressa ( maggiori guasti per quelli ubicati all’interno del box granulatore delle linee 3-9-7, e per quelli ubicati presso la stazione di insaccaggio 2 ): Perdite di aria, rottura tubo e attacco rapido; Guarnizioni estrusori ( critico su linee 5-8-6-3 ): Sostituzione causa rottura
delle guarnizioni dei blocchetti di attacco ai cassoni per raffreddamento estrusori;
Mescolatori a testa intercambiabile usati in premiscela ( critico su mescolatore 5 al reparto PROD 2 e mescolatori 7 e 8 al reparto PROD 1 ):
Bloccaggio testate causa rottura cuscinetti, Guarnizioni testata scollate;
Vibrovaglio ( linee 5-6-8-1 ): Rottura dei ganci di bloccaggio;
Bilancia Interrata Prodotto Finito ( critico su linee 35-5-32 ): Bilancia fuori
tara con conseguente errore nelle pesature delle quantità di prodotto finito;
Rullo / Fresa / Controlama del granulatore ( critico su line 4-5-6-9-35 ); Sensori / Livelli ( linee 6-7-5-4 ): Sostituzione fotocellula rottura spaghetti,
sonde di temperatura e pressione dell’estrusore;
Saldature della formatrice degli impianti di insaccaggio 1 e 2;
Preleva Campioni ( maggiormente critico su linee 5-8-9 ): Continue
regolazioni del tempo di prelievo;
Filiera dell’estrusore ( maggiormente critica su linee 5-1 ): Continue
sostituzioni di viti rotte o spanate;
Estrusore laterale del vuoto linea 36: Continue pulizie dell’estrusore laterale per forte accumulo di sporco che porta ad intasamento dello stesso;
Dosatore multivalvole del gruppo di dosatura granulo ( maggiormente critico su linee 5-9-7 ): Trafilamento aria dai pistoni che comandano le
elettrovalvole, Malfunzionamento sensore finecorsa valvola di lavaggio;
Inserto / Tronchetto del Vuoto ( critico su linee 31-34 ); Elevatore Sacchi impianto insaccaggio 2;
Tubazione rigida prodotto finito linea 5: Rottura curva prodotto finito per
usura dovuto a sfregamento di granulo rinforzato con fibre;
Ciclone prodotto finito ( critico su linee 6-7-9-1 ): Rottura guarnizioni e
ganci coperchio, Bloccaggio valvola di scarico.
Nell’elenco precedente si è riportato anche le linee o gli impianti dove tali componenti sono ubicati o risultano maggiormente critici, e anche la/le modalità di guasto.
Dall’analisi combinate Top – Down e Bottom – Up per i guasti in giornata si è quindi ricavata una lista di componenti sui quali agire per poter diminuire il numero di guasti in futuro. Si sono quindi messe in atto opportune azioni correttive in modo da eliminare o almeno contenere le cause che danno luogo alle modalità di guasto evidenziate fino a qui.
2.3.3. Analisi Guasti in reperibilità
Si sono svolte le stesse analisi Top – Down e Bottom – Up svolte per i guasti in giornata. Per quanto riguarda il primo tipo di analisi, si riporta in Fig. 2.12 la distribuzione degli interventi in reperibilità tra i vari reparti, mentre in Fig. 2.13 l’ultimo step dell’analisi per quanto riguarda il reparto PROD 1. I componenti critici evidenziati sono del tutto simili a quelli svolti nell’analisi dei guasti in giornata: in particolare si può evidenziare che i componenti per cui ci sono richieste di intervento in reperibilità sono quelli che provocano fermi linee non programmati o a macchine cosiddette strategiche. Anche per gli altri reparti i risultati sono del tutto similari e quindi non vengono riportati i corrispettivi grafici.
Fig. 2.12. Individuazione Reparti critici: analisi Top – Down reperibilità. PROD 1 - 55,3% INS / MISC - 21,1% PROD 2 - 19,9% LAB - 2,4% PROD 3 - 1,2%
Fig. 2.13. Individuazione componenti critici reparto PROD 1: analisi Top – Down reperibilità.
In Fig. 2.14 si riporta invece il risultato dell’analisi Bottom – Up che mostra quali componenti richiedono un maggior numero di chiamate in reperibilità. Anche in questo caso i risultati che si ottengono sono gli stessi illustrati nell’analisi guasti in giornata. In particolare si vede che:
Più del 60 % del numero di chiamate si concentra su meno del 20 % dei componenti.
Fig. 2.14. Individuazione componenti critici: analisi Bottom – Up reperibilità. In definitiva quindi, i risultati dei due tipi di analisi applicati ai guasti in reperibilità, hanno portato a tale conclusione:
I componenti che provocano guasti per cui risulta necessaria una chiamata
in reperibilità risultano essere parte dei componenti che provocano guasti
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 2 4 6 8 10 12 14 16 An a lisi Pa re to N u m e ro C h ia m a te Componenti Linea 9 Linea 5 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 5 10 15 20 25 30 An a lisi Pa re to N u m e ro C h ia m a te Componenti
in giornata. Per cui la messa in atto di azioni correttive per diminuire i guasti in giornata, farà diminuire anche le chiamate in reperibilità.
Inoltre la reperibilità ha un costo maggiore rispetto ad un lavoro in giornata. In particolare:
Una chiamata in reperibilità ha un costo di 50 € più il costo delle ore che il manutentore passa in stabilimento per risolvere il guasto. E visto che tale costo è circa 30 € / h e che una chiamata in reperibilità ha la durata media di 2 h, il costo medio totale di una chiamata vale: 110 €.
Quindi se l’obiettivo iniziale di riduzione del 20 % delle chiamate viene portato a conseguimento, il risparmio netto per l’azienda risulta essere pari a:
Risparmio netto: circa 7.300 €.
2.3.4. Identificazione Cause dei Guasti
La fase successiva è stata quella di identificare le cause associate alle modalità di guasto dei componenti critici evidenziati fino a qui. Per fare ciò si sono usati i seguenti strumenti:
Analisi degli Interventi dei Manutentori: ogni volta che un operatore svolgeva un lavoro manutentivo a seguito di un guasto doveva compilare un’apposita scheda di chiusura, come sarà mostrato nel Capitolo 3, all’interno del software di gestione dei guasti. Andando a studiare gli interventi che gli operatori eseguivano per ripristinare le macchine è stato possibile individuare parte delle cause dei guasti stessi;
Riunioni Tecniche: per le modalità di guasto per cui l’identificazione risultava non immediata tramite lo studio degli interventi manutentivi, si passava a studiare il problema all’interno di riunioni tecniche svolte con i responsabili delle due officine, proprietari del know-how tecnico a seguito di anni di esperienza in stabilimento, e il responsabile della manutenzione, proprietario del know-how tecnico ingegneristico tale da poter pianificare opportune azioni correttive;
Fishbone: è stato usato il metodo del Fishbone per quelle modalità di guasto la cui identificazione delle cause è risultata particolarmente difficile e quindi è stato necessario svolgere opportune riunioni, non solo col personale addetto alla manutenzione, ma anche ad esempio personale di produzione.
Si andrà ora a mostrare un caso di identificazione delle cause tramite Fishbone. In particolare sarà analizzata la seguente modalità di guasto:
Filiera Estrusore: viti rotte o spanate;
Il Fishbone, o diagramma causa / effetto, o diagramma di Ishikawa, altro non è che uno strumento, tipico degli ambienti Lean, utilizzato per l’identificazione delle cause di un certo effetto indesiderato. Deriva il suo nome, letteralmente lisca di
pesce, dalla sua forma che ricorda appunto una lisca di pesce. Le cause all’interno
del diagramma sono raggruppate in categorie, le più frequenti delle quali sono le seguenti:
6 Ms
Manufacturing; Method ( Process );
Material ( Raw Material, Consumables and Information ); Man power;
Measurement ( Inspection ); Mother Nature ( Environment ); 8 Ps Product / Service; Price; Place; Promotion; People / personnel; Processes; Physical evidence; Productivity; 5 Ss Surroundings; Suppliers; Systems; Skills; Safety.
Nel Fishbone utilizzato sono state inserite, per ogni causa individuata, due fattori:
frequenza causa e magnitudo causa. Alla frequenza è stato associato un indice tra
1, 3, 6, mentre alla magnitudo un indice tra 2, 4, 8. Il prodotto dei valori di frequenza e magnitudo è stato indicato come il peso della causa. In tal modo era possibile individuare quali delle cause erano più rilevanti nello scatenare il guasto e quindi dove era necessario attuare opportune azioni correttive per cercare di eliminare le richieste di intervento.
Il Fishbone utilizzato è quello riportato in Fig. 2.15: a destra si può notare il riquadro dove si inserisce l’effetto indesiderato, nei riquadri blu vengono inserite le categorie, mentre in quelli bianchi le cause a cui sono associate frequenza ( giallo ) e magnitudo ( rosso ).
Fig. 2.15. Layout Fishbone utilizzato.
Le cause con relative categorie, frequenze e magnitudo, sono riassunte in Tab. 2.4.
ID
causa Categoria Causa Frequ. Magn.
Peso Causa
1 Macchina /
attrezzatura Non planarità della filiera 1 2 2 2 Macchina /
attrezzatura
Tipo inserto a brugola chiave
errato 1 2 2
3 Materiali / Ricambi
Tipo / assenza di grasso
lubrificante 1 4 4
4 Materiali /
Ricambi Stato / usura della chiave 6 8 48 5 Manutenzione Mancata pulizia testa vite prima
dello smontaggio 1 8 8
6 Manutenzione Mancata / sbagliata carteggiatura
testata prima del montaggio 6 2 12
7 Procedure Mancata standardizzazione tempi
di serraggio 6 4 24
8 Procedure Tipo di vite sbagliata ( durezza ) 1 2 2 9 Procedure Condizioni di serraggio ( a caldo /
a freddo ) 6 8 48
10 Misurazioni /
Ispezioni Scarsa qualità della vite 3 8 24
11 Uomo /
Competenze
Mancata sensibilità nel cambio
filiera 3 8 24
12 Uomo /
Competenze Eccessiva forza di tiraggio 6 8 48
Ordinando le cause elencate nella tabella precedente in ordine decrescente di peso, è possibile costruire un grafico ( Fig. 2.16 ) in cui inserire anche l’Analisi di Pareto.
Fig. 2.16. Analisi Pareto Fishbone Cause Guasto.
Come si può notare, mettendo in atto opportune azioni correttive per le sole cause 4, 9, 12 è possibile risolvere circa il 60 % del problema.
2.3.5. Azioni Correttive
Una volta identificata la causa o le cause per ogni modalità di guasto individuata, il passo successivo è stato quello di mettere in atto opportune azioni correttive con lo scopo di diminuire le richieste di intervento sui componenti critici individuati. Alcune delle azioni correttive messe in atto sono le seguenti:
Dosatori a coclea Premix e Granulo: è stata introdotta una manutenzione preventiva di controllo del dosatore. In particolare una pulizia delle spazzole dei motori dei dosatori e controllo dei parametri in generale;
Dosatore a coclea della stazione di dosaggio del titanio presente in premiscela: il bloccaggio della coclea era dovuto all’intervento dell’inverter che guidava il motore che scattava per superamento della coppia massima imposta. È stato visto che tale coppia impostata non era quella massima sopportabile dal dosatore e quindi è stata aumentata la coppia limite di scatto dell’inverter da 110 a 150 Nm; 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 10 20 30 40 50 60 An a lisi Pa re to Pe so C a u se Cause Guasto
Elettrovalvole per il raffreddamento degli estrusori: è stato deciso la sostituzione preventiva, prima della rottura, di tutte gli otturatori ( pistone + membrana ) delle elettrovalvole delle linee dove il problema era più critico. La rottura della membrana a causa del bloccaggio del pistone risultava infatti la modalità di guasto tipica. Nel frattempo è stato pianificato anche un test con un diverso tipo di elettrovalvola con servo membrana e pistone in acciaio inox per impedire l’ossidazione dello stesso. L’attuale elettrovalvola in uso e quella del test sono riportate in Fig. 2.17. In Fig. 2.18 si riporta invece un particolare dell’elettrovalvola in uso: la membrana che fa aprire e chiudere l’elettrovalvola e il pistone che la comanda.
Fig. 2.17. A sinistra: tipologia di elettrovalvola attulamente in uso. A destra: tipologia di elettrovalvola per cui è stato pianificato il test.
Fig. 2.18 Particolare dell’elettrovalvola attualmente in uso: pistone e membrana.
Sili miscelatori nel reparto INS / MISC: rifacimento del sistema di filtrazione ( inserimento di un filtro a monte della pompa ) e tubazioni acqua di lavaggio in quanto ormai usurate e piene di ruggine. È stata inoltre pianificata una manutenzione periodica del sistema di lavaggio: non solo degli ugelli rotanti di lavaggio ma anche dell’intera tubazione;
Filiera estrusore: a seguito delle cause rilevate attraverso il Fishbone presentato nel paragrafo precedente è stato deciso di standardizzare le procedure di montaggio e smontaggio della filiera nonché le modalità di montaggio, effettuare un test di avvitatura tramite chiave dinamometrica per poter misurare la forza di tiraggio ottimale, specializzare alcuni operatori
nell’operazione di montaggio e smontaggio della filiera e testare un nuovo tipo di vite ( durezza e qualità migliore );
Vibrovaglio: sostituzione dei ganci di bloccaggio con una nuova tipologia di ganci. In Fig. 2.19 si riportano entrambe le configurazioni, mentre in Fig. 2.20 i due tipi di gancio montanti sul vibrovaglio.
Fig. 2.19. Sinistra: vecchia tipologia di gancio. Destra: nuova tipologia di gancio.
Fig. 2.20. Tipologia di ganci montati sul vibrovaglio.
Controlama granulatore: standardizzata la procedura di regolazione, in particolare del gap di taglio presente tra controlama e fresa, a seconda del materiale dei due componenti e delle condizioni di regolazione ( a caldo / a freddo ). È stato anche pianificato un test con una tipologia di controlama in ceramica;
Curva prodotto finito linea 5: la forte usura era dovuta al fatto che il granulo che la linea produce risulta particolmente duro, visto che è rinforzato con fibre. È stata valutata la possibilità di eseguire un test con due diverse tipologie di curve rispetto a quella standard montata usualmente. Tali due tipologie sono riportate in Fig. 2.21. Nel frattempo è stata anche programmata la sostituzione preventiva della curva, per evitare la rottura della stessa.
Fig. 2.21. Sinistra: curva con letto di granulo. Destra: rivestimento in allumina ceramica.
Preleva Campioni: monitoraggio dei tempi di apertura e chiusura del pistone adibito al prelievo del prodotto finito; test su una linea di una nuova tipologia di selettore;
Bilancia Interrata Prodotto Finito: è stata estesa l’autocorrezione tramite PLC dello zero della bilancia, già presente su alcune linee, dove il problema non si presentava;
Ciclone Prodotto Finito: introduzione di un deflettore interno al ciclone per evitare la collisione tra granulo e guarnizione; test con un nuovo tipo di collante per guarnizioni;
Avvolgitori / Lance aria compressa: standardizzazione procedura di montaggio e tipologia lancia; test con una nuova tipolgia di lancia;
Estrusore laterale del vuoto linea 36: in corso sviluppo di una procedura per pulizia dell’estrusore che evita lo smontaggio dello stesso;
Tubazioni Flessibili: test con nuovo tipo di flessibile di spessore doppio rispetto ai flessibili utilizzati.
Tutte le precedenti azioni correttive e tutte le altre messe in opera sono state registrate in un apposito documento per poter svolgere l’opportuno monitoraggio necessario per capire se tali azioni correttive avrebbero risolto i guasti rilevati o meno. In particolare è stato registrato il tipo di azione correttiva e la data dell’esecuzione della stessa.
2.3.6. Fase di Controllo
Avendo messo in atto tutte le opportune azioni correttive nei mesi di Gennaio e Febbraio, non è stato possibile eseguire per tutte la fase di controllo del ciclo
PDCA. L’analisi che segue sarà limitata quindi a quelle azioni per cui è stato già possibile individuare l’esito nei 2 mesi successivi all’implementazione delle azioni correttive. Inoltre è stato monitorato anche l’esito di alcune azioni correttive implementate nel corso dell’anno 2013 a seguito dell’analisi guasti dell’anno 2012. Il primo step è stato capire se a livello complessivo le azioni correttive implementate avevano portato ad una diminuzione del numero di guasti, sia in giornata che in reperibilità.
Per quanto riguarda le richieste di intervento causa guasti nei primi 4 mesi del 2014 sono state circa 700. Quindi ipotizzando che nei restanti mesi l’andamento possa essere similare ( ipotesi cautelativa visto l’andamento delle richieste negli anni precedenti ), si avrebbe, nell’intero anno 2014, circa 2100 richieste. Mentre per quanto riguarda la reperibilità, nei primi 4 mesi si sono avute 86 chiamate, che in prospettiva di andamento futuro in linea con tale periodo, porterebbe a circa 260 chiamate. Quindi il risultato finale ipotetico sarebbe:
Riduzione di circa il 18,5 % delle richieste intervento in giornata; Riduzione di circa il 22 % delle chiamate in reperibilità.
Tali risultati sarebbero teoricamente in linea con gli obiettivi imposti prima dell’esecuzione di tutta l’analisi.
Vediamo ora alcuni risultati specifici ai dosatori a coclea premix e granulo, ai dosatori a coclea della stazione dosaggio del titanio in premiscela, al vibrovaglio e alla filiera estrusore. In Fig. 2.22 e 2.23 si riporta l’andamento delle richieste intervento per i dosatori a coclea premix e granulo rispettivamente per i guasti a giornata e in reperibilità. In Fig. 2.24 si riporta invece l’andamento dei guasti a giornata per i dosatori a coclea della stazione dosaggio titanio in premiscela. Nella Fig. 2.25 e Fig. 2.26 si riportano gli andamenti delle richieste intervento a giornata per vibrovaglio e filiera. L’andamento delle richieste in reperibilità è stato riportato solo per i dosatori a coclea delle linee perché per gli altri componenti le richieste di intervento in reperibilità sono nulle o comunque sporadiche all’interno di un anno e quindi non rilevanti.
Per i dosatori a coclea linee si può notare come l’andamento, soprattutto per le richieste in reperibilità, sia nettamente positivo. Stessa cosa per i dosatori in premiscela per i quali fino a febbraio 2014 si aveva avuto in media 2 richieste al mese, che si sono completamente azzerate dopo la messa in pista delle azioni correttive specifiche. Anche per quanto riguarda il vibrovaglio l’andamento è positivo, soprattutto considerando il fatto che i ganci che continuano a rompersi sono quelli della vecchia tipologia. Discorso un po’ diverso invece per la filiera: infatti dopo le 0 richieste del mese di marzo, si è verificato un aumento anomalo nel mese di aprile. Quindi per capire se le azioni intraprese hanno portato ai risultati attesi o meno si dovrà monitorare l’andamento anche nei mesi successivi.
Fig. 2.22. Richieste intervento dosatori a coclea premix e granulo linee: guasti a giornata.
Fig. 2.23. Richieste intervento dosatori a coclea premix e granulo linee: guasti in reperibilità.
Fig. 2.24. Richieste intervento dosatori a coclea stazione dosaggio titanio premiscela: guasti a giornata.
0 2 4 6 8 10 12 14 1 2 3 4 R ich ie st e i n te rv e n to Mesi anno 2014 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 5 6 7 9 10 11 12 1 2 3 2013 2014 R ich ie st e i n te rv e n to Anno - Mese 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 10 11 12 1 2 2013 2014 R Ich ie st e I n te rv e n to Anno - Mese
Fig. 2.25. Richieste intervento vibrovaglio: guasti a giornata.
Fig. 2.26. Richieste intervento Filiera estrusore: guasti a giornata.
Si presenta ora un caso in cui le azioni correttive erano state messe in atto negli anni precedenti e per cui è stato necessario monitorarne i risultati. Verrà mostrato in particolare il caso degli ugelli di dosaggio degli oli all’interno degli estrusori. Gli oli che vengono dosati in tal modo sono tali da dare al prodotto finito particolari proprietà tipo antifiamma. La modalità di guasto tipico era l’occlusione dell’ugello a causa della solidificazione dell’olio dovuta a raffreddamento. L’azione intrapresa è stata quella di cambiare la tipologia di ugello. La vecchia e nuova tipologia sono mostrate in Fig. 2.27.
Fig. 2.27. Sinistra: vecchio layout ugello. Destra: nuovo layout ugello.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 2014 R ich ie st e I n te rv e n to Anno - Mesi 0 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 R ich ie st e i n te rv e n to Mesi anno 2014
Si può notare come nella vecchia tipologia l’olio uscisse da un piccolo orefizio presente nella parte finale dell’ugello, mentre nella nuova tipologia l’olio fuoriesce dal meato che si viene a creare tra corpo dell’ugello e pistone centrale. La nuova tipologia è stata testata sulla linea più critica all’interno dell’anno 2012 e dopo esito positivo montata su tutte le linee. Gli andamenti delle richieste intervento in giornata e reperibilità sono riportati rispettivamente in Fig. 2.28 e 2.29.
Fig. 2.28. Andamento richieste intervento ugelli olio negl anni per i guasti in giornata.
Fig. 2.29. Andamento richieste intervento ugelli olio negl anni per i guasti in reperibilità.
Come si può osservare i risultati ottenuti con l’adozione della nuova tipologia di ugelli è la seguente:
Riduzione del 50 % delle richieste interventi in 2 anni per quanto riguarda i guasti in giornata;
Riduzione dell’ 80 % delle richieste interventi in 2 anni per quanto riguarda i guasti in reperibilità; 0 5 10 15 20 25 30 2011 2012 2013 R ich ie st e i n te rv e n to Anno 0 5 10 15 20 25 30 35 2011 2012 2013 R ich ie st e i n te rv e n to Anno
2.4. Risultati raggiunti
Si riassumono ora, nel seguente elenco, i risultati raggiunti all’interno della gestione della manutenzione a guasto:
Individuazione dei componenti maggiormente soggetti a guasti non programmati all’interno dell’anno 2013;
Messa in atto di opportune azioni correttive per arginare o eliminare le cause che scatenano le modalità di guasto predominanti;
Pianificazione di un opportuno sistema di monitoraggio delle azioni correttive;
Introduzione di strumenti Lean all’interno dell’analisi guasti: Analisi di Pareto, Fishbone;
Obiettivi di diminuzione della manutenzione a guasto non programmata, pianificati all’inizio dell’analisi, teoricamente raggiungibili all’interno dell’intero anno 2014 se il numero di richieste negli 8 mesi successivi ai primi 4 rimane in linea con quello di quel periodo.
Capitolo 3
Software di gestione delle richieste di
intervento da parte della manutenzione
3.1. Introduzione e Obiettivi
Per la gestione delle richieste di intervento da parte della manutenzione a seguito di un guasto, la Bayer Material Science utilizza un software di propria realizzazione. Chiunque all’interno dell’impianto abbia bisogno dell’intervento del team di manutenzione, deve inserire una richiesta all’interno di tale software. Ciò è necessario poiché in tal modo è possibile:
Avere una registrazione sia di tutti i guasti che degli interventi manutentivi effettuati;
Effettuare, tramite estrazione in Excel di tutti gli interventi, un’analisi approfondita del tipo presentata nel Capitolo 2, in modo da poter pianificare opportune azioni correttive per poter eliminare le cause dei guasti stessi.
Si è constatato che tale software poteva essere migliorato sia da un punto di vista di inserimento e gestione di un lavoro, sia da un punto di vista funzionale per l’ingegneria di manutenzione. Si è quindi cercato di modificarlo inserendo opportuni tools o maschere che andassero ad agire, migliorandoli, sui punti di debolezza del software stesso.
In particolare gli obiettivi imposti inizialmente sono stati i seguenti: Inserimento nel software della codifica dell’impianto;
Inserimento di documenti, quali istruzioni operative, disegni impianto e manuali;
