Manuel Ditaranto
Lean & Industria 4.0: Un supporto alle decisioni strategiche mediante KPI e Dashboard Real-time per il monitoraggio delle prestazioni. = Lean & Industry 4.0: Strategic decision support through KPIs and Real-time Dashboards to monitor performance.
Rel. Franco Lombardi, Giulia Bruno. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Della Produzione Industriale E Dell'Innovazione Tecnologica, 2022
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- Tesi
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Abstract: |
Il rapido cambiamento del mercato globale, l’alta variabilità della domanda e l'aumento dei livelli di qualità al costo più basso possibile, richiedono alle aziende produttrici di tutto il mondo di concentrarsi su processi di produzione per renderli sempre più efficienti, rimanere profittevoli e sopravvivere in un mercato immensamente competitivo. Le nuove tecnologie di produzione e la capacità di estrarre dati dai processi in tempo reale unite all’organizzazione dei processi secondo i principi della Lean Manufacturing stanno permettendo alle aziende di andare incontro alle necessità del mercato, riducendo il time to market e massimizzando la qualità dei prodotti al minimo costo. Per stare al passo con la dinamicità del mercato è fondamentale una visione in tempo reale delle performance dei reparti produttivi e dell’impresa per supportare decisioni sempre più efficaci nel minor tempo possibile. La tecnologia dei sistemi informativi come MES e ERP unita alle tecnologie dell’Industria 4.0 forniscono un supporto vitale al processo decisionale. La grande quantità di dati, che può essere raccolta ed analizzata dai vari sistemi informativi, è un ottimo supporto per sviluppare delle metriche di valutazione delle performance (KPI) che - scelti opportunamente ed in concomitanza ad una gestione Lean - gettano le basi per una crescita sostenibile a lungo termine. Il presente elaborato si pone l’obiettivo di descrivere le metodologie della Lean Manufacturing adottate nelle industrie di processo, nonché l’impatto che i sistemi informativi e le tecnologie dell’Industry 4.0 hanno avuto su di essa. Inoltre, il lavoro di tesi è rivolto alla ricerca delle metriche (KPI) più utilizzate per valutare le performance dei sistemi Lean, ed offrire uno base per la creazione di una dashboard real-time per la visualizzazione dei KPI basati su dati raccolti dai vari sistemi informativi aziendali. |
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Relators: | Franco Lombardi, Giulia Bruno |
Academic year: | 2021/22 |
Publication type: | Electronic |
Number of Pages: | 96 |
Subjects: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Della Produzione Industriale E Dell'Innovazione Tecnologica |
Classe di laurea: | New organization > Master science > LM-33 - MECHANICAL ENGINEERING |
Aziende collaboratrici: | Politecnico di Torino |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/22068 |
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