Valerio Franco Mones
Industry 4.0. Analisi dell’ IIoT nel lean-driven manufacturing. = Industry 4.0. Evaluating the impact of IIoT on lean-driven manufacturing.
Rel. Luca Settineri. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2019
Abstract: |
Lo scopo del presente studio è quello di analizzare l'impatto dell'Industrial Internet Of Things (IIoT), specifico di Industry 4.0, sulla produttività e sull'efficacia della produzione di massa presso stabilimenti che usino le più recenti metodologie del Lean Manufacturing. Lo studio è stato condotto nel corso di un progetto presso Philip Morris - Manufacturing&Technology Bologna, ed in seguito è stato ulteriormente sviluppato e dettagliato. Prima di presentare il caso studio, questo lavoro di tesi definisce e descrive le principali metodologie dell'Operational Excellence implementate ed utilizzare nel corso dello scorso secolo in tutti i processi industriali, ed i principali aspetti di Industry 4.0, ponendo l'accento sull'importanza dell'IIoT. All'interno della Lean Manufacturing e dell'Operational Excellence, si è posto l'accento su tre programmi principali: - La Lean Production, in quanto primo sviluppo del Toyota Production System; - Il Six Sigma, in quanto è il metodo più analitico e basato sulla statistica ad oggi presente; - Il World Class Manufacturing, che si innesta nella scia dei due metodi precedentemente citati e che è largamente impiegato nel contesto geografico di questo lavoro. Così come per Industry 4.0 e l'Industrial Internet Of Things, questo lavoro sottolinea l'importanza dei diversi tipi di sensori e reti in grado di modellare il processo di design software, con un'enfasi sul middleware. La terza parte del lavoro si concentra su Integrated Work System (IWS) in quanto oltre ad essere il più recente ed avanzato programma di Eccellenza Operativa, è anche quello che fornisce gli strumenti impiegati nel Case Study. Il cuore del lavoro di tesi è la presentazione del caso studio, in cui tutti questi strumenti sono stati applicati per giungere alla risoluzione di un problema tecnico occorso presso l'azienda ospitante. I risultati attesi sono stati pienamente raggiunti confermando così come la sinergia tra le più avanzate metodologie Lean, unitamente con una rete neurale di sensori spinta allo stato dell'arte, sia l'approccio più efficiente. L'IIoT infatti non è solo in grado di lavorare parallelamente alla Lean Production, ma è anche in grado di migliorare la sua efficacia in termini di qualità, rapidità e forza nei risultati. |
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Relators: | Luca Settineri |
Academic year: | 2018/19 |
Publication type: | Electronic |
Number of Pages: | 110 |
Additional Information: | Tesi secretata. Fulltext non presente |
Subjects: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale |
Classe di laurea: | New organization > Master science > LM-31 - MANAGEMENT ENGINEERING |
Aziende collaboratrici: | UNSPECIFIED |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/10484 |
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