I sistemi MES a supporto della Lean Manufacturing: il caso Periks srl

Marchetti, Elia (2021) I sistemi MES a supporto della Lean Manufacturing: il caso Periks srl. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria gestionale [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract

Oggi giorno il responsabile di produzione non deve solamente conoscere quali sono gli ordini in produzione, ma deve controllare tutto ciò che sta accadendo nell’area, deve conoscere, rilevare e correggere tempestivamente gli imprevisti. È così che una giusta rilevazione dei dati costituisce la base delle informazioni necessarie per rendere i processi produttivi più efficienti. La mancanza di queste informazioni data dall’assenza di comunicazione fra l’impianto produttivo e i livelli manageriali comporta una non corretta organizzazione delle risorse e non raggiungimento degli obiettivi. L’obiettivo di questo progetto che verrà implementato da Periks presso il suo stabilimento in Romania, è infatti aumentare la comunicazione tra l’impianto produttivo e i livelli manageriali incrementando quindi i dati rilevati in produzione e la velocità con la quale le informazioni raggiungono i vertici decisionali. Per questo il seguente elaborato mostra in che modo un sistema di monitoraggio in tempo reale (MES) sia di supporto sia agli operatori che ai vertici aziendali per avere una produzione più snella, efficiente e competitiva. Interponendosi fra il livello di produzione e l’ERP, il MES mette in luce le attività che non portano valore al prodotto, gli sprechi che si hanno e i costi che non si conoscono. Grazie alle industrie 4.0 questa connessione fra i 2 livelli è resa ancora più veloce e diretta riducendo così la possibilità dell’errore umano che si crea con una rilevazione manuale e cartacea.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Marchetti, Elia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Manufactoring Execution Systems,lean manufactoring,data driven,overall equipment effectivness
Data di discussione della Tesi
7 Ottobre 2021
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