Autonomous Maintenance per il miglioramento delle performance di linea: il caso Philip Morris manufacturing & technology Bologna

Il presente elaborato analizza un progetto di miglioramento operativo condotto presso Philip Morris Manufacturing & Technology Bologna, nell'ambito del framework OPEN+, con focus sull'applicazione dell'Autonomous Maintenance per l'eliminazione sistematica delle sorgenti di contaminazione. Il progetto è stato sviluppato su una linea produttiva e su un equipment critico per il processo di confezionamento, con l'obiettivo di valutare l'efficacia dell'Autonomous Maintenance nell'ottimizzazione delle prestazioni operative e nella riduzione delle perdite produttive. L’analisi dello stato AS-IS ha evidenziato diverse inefficienze operative riconducibili a specifiche sorgenti di contaminazione, identificate mediante l’utilizzo della SOC Matrix, responsabili di fermi macchina ricorrenti e di impatti rilevanti sulla continuità produttiva. La metodologia adottata integra strumenti di problem solving industriale e principi di ingegneria della manutenzione, utilizzando l’analisi 5-Why per individuare le cause alla radice e definire le soluzioni più efficaci. L’attuazione delle azioni segue il ciclo PDCA, con GO-LIVE pianificato (attivazione controllata in produzione) e training dedicato agli operatori. Il monitoraggio delle performance avviene tramite l’utilizzo di KPI tecnici ed economici, supportati da validazioni statistiche, al fine di garantire l’efficacia e la sostenibilità degli interventi. I risultati mostrano una significativa riduzione dei fermi macchina, un incremento della disponibilità della macchina e un miglioramento complessivo dell’efficienza operativa. L’analisi economico-finanziaria conferma la sostenibilità dell’intervento e ne suggerisce la possibile estensione ad altre linee produttive all’interno dello stabilimento. L’elaborato dimostra come l’Autonomous Maintenance, applicata con approccio strutturato e supporto analitico-ingegneristico, rappresenti uno strumento efficace per incrementare l’affidabilità operativa.