IT202100009515A1 - Sistema di valutazione dei tempi di lavorazione in ambito manifatturiero - Google Patents

Description

TITOLO: SISTEMA DI VALUTAZIONE DEI TEMPI DI LAVORAZIONE IN AMBITO MANIFATTURIERO

DESCRIZIONE

Settore Tecnico dell?Invenzione

La presente invenzione trova la sua applicazione preferita in ambito manifatturiero, ed affronta l?esigenza di prevedere i tempi di consegna di specifiche produzioni, in contesti produttivi caratterizzati da una significativa aleatoriet?.

L?invenzione risulta particolarmente utile nel caso di aziende manifatturiere che lavorano su commessa.

Tecnica Nota

I processi produttivi in ambito manifatturiero sono, in generale, processi relativamente complessi, in quanto richiedono una serie di lavorazioni, alcune delle quali possono essere eseguite in contemporanea, mentre altre devono necessariamente essere eseguite in successione e, in alcuni casi, possono essere raccomandate tempistiche precise tra le diverse lavorazioni.

In ogni lavorazione devono essere impiegate risorse aziendali, intese sia come risorse umane, con specifiche competenze o mansioni, e sia come macchinari ed impianti in genere.

Nel seguito, si utilizzer? la locuzione generica ?centro di lavoro? per indicare una specifica entit? aziendale, composta di varie risorse aziendali (personale, macchinari, impianti, laboratori, ecc.) deputata ed eseguire una specifica lavorazione.

Inoltre, per l?esecuzione di ogni lavorazione devono essere evidentemente disponibili i materiali da lavorare o i semilavorati, che possono provenire dall?azienda stessa (ad esempio dal magazzino o da una lavorazione precedente), ma possono anche provenire da soggetti esterni, quali il cliente, o un fornitore, o un terzista a cui sono affidate particolari lavorazioni.

In questo quadro generale, ? chiaro che l?organizzazione del processo produttivo dovrebbe essere preceduto da un?attenta pianificazione, e si capisce anche come una pianificazione inefficiente, o eccessivamente approssimata, possa determinare sprechi di tempo, anche molto significativi, all?aumentare della complessit? e della articolazione del processo produttivo.

Allo scopo di fornire un ausilio alla pianificazione di un processo produttivo in ambito manifatturiero, sono state sviluppate metodologie e strumenti informatici che consentono di ottimizzare l?organizzazione della produzione in un?azienda manifatturiera.

Tali metodologie e strumenti informatici possono essere considerati strumenti relativamente maturi e consolidati; trovano ampia ed efficace applicazione in tutti i contesti in cui le produzioni sono abbastanza ripetitive, ed in cui, una volta pianificata la produzione di uno o pi? lotti di prodotto, questi possono essere messi in produzione secondo le tempistiche pianificate; essendo gli imprevisti di produzione eventi che possono essere gestiti come eccezioni.

Ben diverso ? il contesto manifatturiero su commessa, in cui l?azienda ? depositaria di competenze ed abilit? specialistiche, ma che devono poter essere applicabili con la pi? ampia flessibilit?. In tali contesti di produzione su commessa, le produzioni sono in generale sempre diverse. Si osserva che, anche se le produzioni relative a due commesse distinte possono essere molto simili, normalmente, anche diversit? apparentemente piccole possono rendere troppo complesso il combinare le due produzioni in un processo unificato (o parzialmente unificato); pertanto ? assai diffuso che le produzioni per servire ogni singola commessa vengano pianificate indipendentemente, e che la pianificazione dell?una e dell?altra commessa si limiti sostanzialmente a tener conto di non interferire nella richiesta delle medesime risorse nello stesso tempo.

In generale, si pu? affermare che i processi produttivi in un?azienda manifatturiera sono processi caratterizzati da elementi di aleatoriet?, in particolar modo i processi associati al soddisfacimento di produzioni su commessa, dove la pianificazione, spesso, non viene effettuata in modo da tener conto di tutti i possibili fattori che possono interferire con le lavorazioni previste.

Alcuni dei fattori che possono accentuare l?aleatoriet? dei processi riguardano il ?fattore umano? e la ?asincronia? nell?acquisizione delle commesse?.

Con riferimento al fattore umano, si osserva che l?allocazione degli operai o dei tecnici su specifiche commesse pu? risentire delle disponibilit? effettive, che a loro volta dipendono dalle priorit? generali dell?azienda, la quale, in genere, ? attiva su pi? commesse, ognuna delle quali pu? essere soggetta ad imprevisti. Le risorse allocate poi, possono avere diversi livelli di efficienza, di specializzazione e, in definitiva, di velocit? di esecuzione di certe lavorazioni.

Inoltre, le commesse vengono acquisite con tempistiche non dipendenti dall?azienda. Non ? realistico supporre che le commesse possano sempre essere eseguite in ordine di acquisizione (finita una, se ne comincia un?altra), n? sarebbe efficiente eseguirle in tale ordine. Infatti, ? obiettivo dell?azienda quello di sfruttare il pi? possibile le proprie risorse, per cui alcune lavorazioni possono essere eseguite, indipendentemente dall?ordine di arrivo della commessa che le richiede, o dagli impegni legati alle scadenze di consegna: alcune lavorazioni potrebbero essere fatte semplicemente perch? ci sono delle maestranze disponibili, che altrimenti non sarebbero impegnate e, in questi casi, potrebbe succedere che vengano impiegate alcune maestranze in attivit? che non corrispondono alla loro competenza principale, cosicch? risultano pi? lente nell?esecuzione.

L?unico modo per cercare di impiegare le risorse aziendali sfruttandole al 100% (o quasi) ? acquisire commesse in notevole quantit?, ma questo accentua la difficolt? di pianificazione ottimale, e l?aleatoriet? nei tempi di completamento delle lavorazioni.

? pertanto un punto di forza delle aziende manifatturiere che lavorano su commessa quello di disporre di personale di grande esperienza, in grado di pianificare il lavoro con la flessibilit? necessaria per adattare al meglio il potenziale della loro azienda all?esecuzione del lavoro. Personale esperto ed attento ? in grado di gestire in modo soddisfacente il lavoro in aziende che lavorano per lo pi? su commessa; tuttavia permane un margine di aleatoriet? nelle tempistiche, che sarebbe meglio ridurre.

Spesso, per non incorrere nel rischio di non rispettare le scadenze pattuite con il cliente, le aziende si prendono impegni con un certo margine; non ? raro che i tempi di consegna vengano indicati in una finestra temporale, a volte anche abbastanza ampia.

Ma non ? solo l?incertezza sui tempi di completamento del lavoro ad avere delle controindicazioni. Infatti anche l?aleatoriet? del completamento di lavorazioni intermedie genera inefficienza, in quanto non consente di pianificare con precisione anche altri lavori, su altre commesse, non essendo affidabile la tempistica con cui certe risorse possono essere liberate e rese disponibili per altre commesse.

In definitiva, la pianificazione che si riesce a mettere in campo con tale organizzazione del lavoro, non sempre ? quella ottimale.

Nel contesto delle aziende manifatturiere che lavorano su commessa, la pratica pi? diffusa ? quella aumentare le attivit? di controllo di gestione, in modo da non perdere di vista almeno l?obiettivo minimo, che ? quello di monitorare con esattezza e puntualit?, anche se solo a consuntivo, l?andamento dei processi reali.

Lo scenario reale, nel cui ambito vengono introdotti gli insegnamenti della presente invenzione, ? quello delle aziende manifatturiere che dispongono di significative informazioni riguardo la consuntivazione del loro lavoro, ma che mettono in atto processi di lavorazione con un grado di aleatoriet? nelle tempistiche che sarebbe auspicabile ridurre. Si tratta di aziende che sovente generano significativi volumi di informazioni riguardo allo svolgimento dei loro processi di lavorazione, ma che usano tali informazioni essenzialmente per i classici scopi di controllo di gestione: cio? per misurare la loro efficienza, quanto sono profittevoli, e per individuare aspetti della loro organizzazione dove intervenire per correggere situazioni critiche.

Tra le analisi che possono essere condotte sui dati raccolti a consuntivo, si segnala anche la possibilit? di fornire una caratterizzazione statistica di tutto ci? che, come osservato in precedenza, viene percepito come aleatorio in quanto non prevedibile con precisione. Tra le variabili considerate aleatorie vi sono i tempi di inizio e fine delle singole lavorazioni, la loro durata, e la probabilit? che una pianificazione riguardante una commessa, o singole lavorazioni, venga modificata una o pi? volte. ? chiaro che disponendo di valori a consuntivo su tali eventi, ? possibile stimare una loro caratterizzazione statistica, e tale caratterizzazione statistica ? utilizzabile, tra le altre cose, per simulare i processi produttivi, ottenendo delle simulazioni degli stessi un po? pi? realistiche.

Come detto, pertanto, l?informatizzazione dei processi produttivi associati alle produzioni manifatturiere su commessa sta procedendo con decisione soprattutto sul fronte del controllo di gestione, mentre sul fronte della pianificazione, soprattutto nelle aziende di dimensione medio piccola, non sono diffusi strumenti di pianificazione evoluti, e si preferisce ancora affidarsi all?esperienza delle proprie maestranze, e sulla loro capacit? di adattarsi alle situazioni contingenti; essendo tale pratica, ad oggi, ancora la pi? vantaggiosa.

L?arte nota, anche a livello di produzione brevettuale, propone, come via maestra per ridurre l?aleatoriet? dei processi di lavorazione, l?introduzione di strumenti di pianificazione sempre pi? articolati. Questi per? si scontrano con molte realt? aziendali del mondo reale, in quanto richiedono un?eccesiva informatizzazione delle aziende: cosa che sta avvenendo, ma con una fisiologica gradualit?, e che realisticamente si realizzer? con diversi gradi di parzialit?, e non omogeneamente, a seconda delle differenti realt?.

Inoltre, una pianificazione spinta ed oggettiva del lavoro, in cui pesa molto il ?fattore umano? non ? sempre modellizzabile con la precisione con cui possono essere modellizzati i macchinari.

Pertanto, la gran parte degli strumenti di pianificazione proposti dalla tecnica nota non sono adeguati a risolvere i problemi reali di numerose aziende, e presumibilmente non lo saranno ancora per un arco di tempo abbastanza lungo.

Si citano ora, a titolo di esempio, alcune soluzioni oggetto di brevetti o di domande di brevetto, che rappresentano lo stato dell?arte nell?affrontare i problemi sopra citati.

Doc.1: US 2020/0285224 A1 [?Managing apparatus and managing system?,

] - 10 Settembre 2020

Doc.2. US 2019/0258230 A1 [?Information management system?, ] ? 22

Agosto 2019

Doc.3: CN 109934443 A [?A digital on-line process planning and guiding system?, ] - 25 Giugno 2019

Doc.4: CN 109934425 A [?An intelligent factory customization planning system and method?, ] - 25 Giugno 2019

Doc.5: 2020/0285224 A1 [?Asset management devices and methods?, ]

? 4 Giugno 2020

Doc.6: CN 111269316 A [?Management and control integrated platform for project management?, ] - 9 Giugno 2020

Doc.7: CN 111240283 A [?Adaptable planning design simulation platform construction method for intelligent manufacturing system?, ] ? 5 Giugno 2020

In tutti i documenti citati, ma ve ne sono anche altri, vengono proposte soluzioni di pianificazione di processi produttivi che a partire da dati di consuntivo, descriventi processi manifatturieri reali, ricercano ottimizzazioni da apportare per migliorare la pianificazione degli stessi.

In nessuna delle soluzioni proposte, tuttavia, viene offerta una risposta applicabile a processi sempre diversi e soggetti ad una aleatoriet? dovuta a fattori non modellizzabili. Infatti, l?esigenza pi? sentita da parte di molte aziende che lavorano su commessa ? quella di poter gestire meglio gli imprevisti, anche i piccoli imprevisti, potendo prevederli meglio di quanto non avvenga ora, dove ci si deve affidare all?esperienza delle maestranze.

Nella grande maggioranza dei casi, che si verificano concretamente nella pratica comune allo stato dell?arte, ogni commessa che viene acquisita da un?impresa manifatturiera pu? essere definita, ad alto livello, da tre elementi oggettivi:

i. la tipologia di prodotto che deve essere realizzato,

ii. la quantit? di pezzi che devono essere prodotti, e

iii. la scadenza entro la quale la commessa deve essere completata.

La tipologia di prodotto, permette di individuare le risorse aziendali che devono essere coinvolte, e l?insieme di lavorazioni che devono essere effettuate. La commessa, pertanto, secondo la pratica comune adottata allo stato dell?arte, viene analizzata e scomposta in un insieme di singole lavorazioni, che devono essere svolte in un certo ordine.

Il processo di pianificazione delle lavorazioni associate ad ogni commessa acquisita procede poi assegnando le lavorazioni ai centri di lavoro disponibili in modo da poter soddisfare gli altri elementi che caratterizzano la commessa: quantit? e tempi di consegna. Nel caso in cui l?azienda sia scarica di lavoro, ? molto probabile che le risorse aziendali siano disponibili; in tal caso la pianificazione pu? essere effettuata senza particolari difficolt?, ma questa non ? certo una condizione ottimale per l?azienda, perch? significa che sta lavorando al di sotto delle sue potenzialit?.

Nel caso, invece pi? auspicabile, che l?azienda sia ben impegnata anche su altre commesse, le risorse richieste dalle lavorazioni potrebbero essere allocate su lavorazioni di altre commesse. ? allora necessario modificare l?assegnazione delle risorse precedentemente allocate su altre commesse; e questa pratica, per?, modifica anche le previsioni dei tempi di completamento di altre commesse e, in generale, richiede di riallocare le risorse aziendali in un modo che non era prevedibile in modo deterministico in anticipo.

Quindi, da un lato, ogni singola lavorazione, considerata isolatamente, pu? essere caratterizzata da tempistiche tipiche ed impegni di risorse prevedibili, cio? pu? essere definita attraverso le proprie ?prestazioni di targa?; dall?altro lato, la pianificazione delle lavorazioni non ? facilmente prevedibile, perch? le lavorazioni possono subire interruzioni, rallentamenti e finanche modifiche sul piano operativo, ad esempio, pu? dover essere necessario riassegnare certe lavorazioni a centri di lavoro con prestazioni diverse.

Pertanto, a livello di organizzazione interna, le stime sulle tempistiche di completamento delle varie lavorazioni, ed in generale delle varie commesse, parte da una prima valutazione basata sulle cos? dette ?prestazioni di targa? associate alle singole lavorazioni, ma poi si deve tener conto, in maniera necessariamente approssimata, di un margine di ritardo. Un ulteriore fattore che impedisce una precisa valutazione dei tempi di completamento di una commessa consiste nel fatto che, a livello di pianificazione, in genere, le singole lavorazioni vengono assegnate ad un centro di lavoro, o ad una tipologia di centri di lavoro equivalenti, allocate in code di priorit?.

Pertanto la previsione sul completamento delle varie lavorazioni dipende dalla loro posizione in tali code di priorit?, e dal completamento delle lavorazioni che sono allocate a precedere la lavorazione considerata, ed anche questo aspetto determina incertezza nei tempi di completamento di un?intera commessa.

Un miglioramento delle stime delle tempistiche pu? certo essere ottenuto grazie ad una caratterizzazione statistica, il pi? possibile accurata, delle varie lavorazioni che compongono il processo produttivo. Ciononostante, i processi devono continuare ad essere trattati come processi aleatori.

Allo scopo di gestire tali incertezze, che per quanto detto sono da ritenersi incertezze fisiologiche nei processi manifatturieri che interessano le aziende che lavorano su commessa (e che in un certo senso sono anche un indice dello stato di salute di un?azienda, perch? le incertezze sono in genere determinate dal tanto lavoro), i processi manufatturieri sono monitorati in modo estremamente puntuale, con tecnologie informatiche che implementano programmi di controllo di gestione molto efficienti, in molti casi in grado di fornire un monitoraggio sostanzialmente in tempo reale.

Sicch? in molti contesti reali, quanto pi? le aziende sono in grado di acquisire commesse in numero tale da impegnare significativamente le loro risorse produttive (intese sia come maestranze, che come impianti e macchinari, che come capacit? logistiche), tanto pi? le lavorazioni sono affette da aleatoriet? nelle tempistiche di completamento, e tanto pi? le aziende sono costrette ad implementare processi di controllo di gestione che producono grandi quantitativi di dati a consuntivo.

Certo, la gestione delle incertezze attraverso la caratterizzazione statistica di tutto ci? che appare come aleatorio ? una buona pratica, ed ? la prima cosa che pu? essere messa in campo sfruttando i grossi volumi di dati a consuntivo che vengono prodotti dai sistemi di monitoraggio dei processi produttivi e dai sistemi di controllo di gestione.

Tuttavia, un miglioramento ulteriore pu? essere ricercato nel tentativo di ridurre tale incertezza considerata fisiologica, interpretando meglio i processi che allo stato dell?arte appaiono come processi sostanzialmente affetti da fattori casuali.

Scopo e sintesi dell?invenzione

Lo scopo generale della presente invenzione, pertanto ? quello di indicare un sistema, ed il metodo relativo che, a fronte dell?acquisizione di una commessa, possa prevederne lo sviluppo dei tempi di lavorazione.

Essendo lo scopo di tale previsione, non solo quello di poter comunicare con maggior precisione al cliente una tempistica di completamento del lavoro, ma anche quello di stimare tempistiche intermedie, utili per l?eventuale pianificazione anche di altri lavori su commessa.

Per quanto spiegato in precedenza, le previsioni basate su una modellizzazione sempre pi? accurata dei processi manifatturieri complessivi di un?intera azienda, sono assai complesse. Infatti, le singole commesse sono pianificate singolarmente, e sono singolarmente soggette, ad oggi, da eventi che devono essere considerati aleatori.

Eventuali contrattempi che riguardano una specifica commessa possono poi avere ripercussioni anche su altre commesse, in modo pi? o meno prevedibile ed articolato, che dipende da altre cause, anche queste caratterizzate da ampia aleatoriet?, come le scelte e le decisioni delle maestranze che gestiscono l?operativit? aziendale.

Inoltre, bench? le aziende siano sempre pi? automatizzate, permane sempre una significativa incidenza del lavoro manuale operativo eseguito da operai, le cui prestazioni sono evidentemente caratterizzate anch?esse da un certo grado di aleatoriet?.

Di conseguenza, una strada efficace, per migliorare l?accuratezza delle previsioni ? certamente quella di far tesoro delle esperienze passate. Del resto, l?esperienza passata, altro non ? che quel bagaglio di conoscenze detenute dalle maestranze pi? esperte dell?azienda che sono considerate cos? preziose. Tali maestranze esperte sono spesso in grado di valutare con ragionevolezza delle tempistiche di consegna di un certo lavoro, andando oltre i dati di targa, in quanto consapevoli che il lavoro reale ? caratterizzato da dinamiche non immuni da contrattempi ed imprevisti.

Oggi, la grande disponibilit? di dati provenienti dal controllo di gestione offre un patrimonio di esperienza codificato in forma informatica, che non pu? essere assimilato da un operatore umano.

Le preziose competenze di cui sono depositarie le maestranze pi? esperte, infatti, sono sfruttabili con efficacia solo in contesti molto stabili, nei quali alcune dinamiche si ripetono con regolarit? nel tempo.

? I moderni scenari dell?industria manifatturiera, invece, hanno caratteristiche diverse:

sono in rapida evoluzione, e propongono dinamiche sempre nuove che non danno il tempo ad un operatore umano di maturare e consolidare l?esperienza necessaria per fare previsioni accurate sull?andamento del lavoro;

? offrono informazioni che codificano in modo informatico l?esperienza passata, senza perdere quasi nessun effetto, ma tali informazioni hanno una mole troppo grande per essere assimilata da una persona.

Quindi, un altro scopo della presente invenzione, ? quello di utilizzare i dati di monitoraggio delle commesse passate per effettuare previsioni sulle commesse in corso di acquisizione.

Uno scopo intermedio della presente invenzione ? quindi quello di strutturare le informazioni provenienti dai sistemi di controllo di gestione, ed in particolare dai sistemi di monitoraggio informatico dei processi manifatturieri, in modo che possano essere dati utilizzabili dagli strumenti messi a disposizione dai metodi matematici per l?identificazione di modelli complessi, e non solo per sintetizzare, con strumenti offerti dal formalismo statistico, eventi che oggi appaiono affetti da notevole aleatoriet?.

Detti metodi matematici di identificazione appaiono strumenti idonei a catturare tutta l?esperienza che le aziende continuamente accumulano per il solo fatto di lavorare su commessa, ciascuna nel proprio settore e nel proprio contesto operativo.

Nel contesto della presente invenzione si intende ricorrere a tali strumenti per ridurre le dinamiche delle variabili che devono continuare ad essere trattate come aleatorie. Del resto ? fisiologicamente impossibile sperare di arrivare a livelli di comprensione tale da togliere ogni aleatoriet? a ci? che accade, tuttavia la quantit? di dati prodotta dai moderni sistemi di controllo di gestione ? tale da suggerire di andare oltre alla mera caratterizzazione statistica, e di indagare pi? profondamente i meccanismi che sono instaurati spontaneamente nei processi produttivi delle aziende manifatturiere che lavorano su commessa: meccanismi che non sono leggibili in modo evidente, a causa della complessit? del contesto reale. Si pone quindi un problema tecnico essenziale, che riguarda tutte le tecniche matematiche di identificazione, e che ne condiziona in modo decisivo il loro funzionamento, ossia la codifica e la rappresentazione formale dell?insieme di dati da usare negli algoritmi di apprendimento.

Tali dati devono permettere l?identificazione di regole non evidenti che sottostanno all?operativit? di sistemi complessi.

I risultati della presente invenzione pertanto, affiancano, e non sostituiscono, la caratterizzazione statistica degli eventi associati ai processi produttivi, tuttavia si prefiggono lo scopo di ridurre la componente aleatoria, che oggi deve essere considerata nell?effettuazione di qualsiasi stima. Essendo evidente che stime accurate portano benefici sia sul fronte della comunicazione al cliente e sia sul fronte dell?organizzazione interna.

Il trattamento informatico delle informazioni che costituiscono il patrimonio di esperienza di un?organizzazione ? oggi un?opportunit? in quanto gli strumenti informatici sono sempre pi? evoluti, e la disponibilit? di informazioni ? crescente in modo assai significativo.

Tuttavia, trattamento informatico di tale patrimonio di esperienza, non ? solo un?opportunit?: oggi anche una necessit?. Infatti, l?esperienza, intesa nel senso classico, e che si forma gradualmente nelle persone, non ? pi? possibile n? nel mondo manifatturiero, n? in tutti i contesti economici e sociali moderni, caratterizzati come sono da una crescente dinamicit?, nonch? da una super-produzione di dati informatici, che non possono certo essere trattati, se non informaticamente.

Tali dati possono essere prodotti, inizialmente, per meri scopi di monitoraggio, per l?estrazione di indici sintetici, e per la caratterizzazione statistica di fenomeni che oggi presentano aree di aleatoriet?; tuttavia in tali dati sono racchiuse moltissime altre informazioni, che la presente invenzione si prefigge lo scopo di estrarre per effettuare previsioni sull?andamento delle lavorazioni associate a commesse in corso di acquisizione.

Gli scopi prefissati per questa invenzione sono raggiunti mediante il ricorso ad un sistema di previsione comprendente un sottosistema digitale, implementato con mezzi di calcolo ed unit? di memoria, configurato per memorizzare, mediante una loro rappresentazione informatica, dati riguardanti le seguenti entit?.

? tutte le commesse gi? acquisite da un?azienda manifatturiera in un generico tempo ?T<acc>?, in cui viene acquisita una nuova commessa, essendo comprese anche le informazioni riguardanti la loro pianificazione,

? detta nuova commessa acquisita in detto generico tempo ?Tacc?, comprendente anche le informazioni riguardanti la prima pianificazione seguente l?acquisizione della commessa stessa,

? tutte le commesse acquisite da un?azienda manifatturiera, in un tempo successivo al tempo ?Tacc?, quando anche detta nuova commessa acquisita ? stata pianificata per essere eseguita (ovviamente, essendo detta rappresentazione informatica comprendente anche le informazioni riguardanti le ri-pianificazioni eventualmente necessarie),

? tutte le commesse eseguite da detta azienda manifatturiera, essendo comprese informazioni reali riguardo l?effettiva esecuzione delle commesse, ed in particolare, informazioni che riguardano i momenti effettivi in cui sono iniziate e sono finite tutte le singole lavorazioni, ed informazioni che riguardano anche i centri di lavoro che hanno realmente eseguito dette lavorazioni.

Essendo detto sistema di previsione, secondo l?invenzione, caratterizzato dal fatto che detti mezzi di calcolo ed unit? di memoria sono anche configurati per calcolare e produrre un insieme di dati idoneo a costituire una base dati di addestramento per un modello matematico di identificazione di un sistema complesso.

Ed essendo detta base dati di addestramento costituita da singoli campioni con struttura vettoriale, in cui ciascuno di detti campioni ? associato ad una singola lavorazione appartenente ad una commessa eseguita, ed ? costituito da un vettore di ingresso e da un vettore di uscita opportunamente strutturati.

Detto vettore di ingresso (240) ? strutturato per accogliere almeno le seguenti informazioni riguardanti la singola lavorazione associata al campione considerato, informazioni disponibili al momento dell?acquisizione Tacc?, o al momento della prima pianificazione, tra cui:

- informazioni strettamente legate alla prima pianificazione della lavorazione considerata (tempi e centro di lavorazione assegnato),

- informazioni legate alla commessa a cui appartiene detta lavorazione, ed alla collocazione della lavorazione stessa all?interno della commessa,

- ed informazioni di contesto riguardanti le altre commesse gi? pianificate al momento ?Tacc?, in cui la commessa considerata ? stata acquisita.

Detto vettore di uscita contiene invece informazioni sempre riguardanti la singola lavorazione associata al campione considerato, ma disponibili a consuntivo a commessa eseguita. In particolare contiene l?indicazione del vero inizio e fine della lavorazione eseguita, ed un?informazione riguardante l?effettivo centro di lavoro che ha eseguito la lavorazione.

La produzione di una siffatta base dati di addestramento ? il presupposto essenziale per addestrare un modello matematico di identificazione che consente di migliorare significativamente le previsioni sugli effettivi tempi di lavorazione delle commesse, mammano che vengono acquisite, superando la mera caratterizzazione statistica che oggi appare come l?unica strada per trarre indicazioni sui tempi di completamento delle varie commesse che vengono acquisite dalle aziende manifatturiere che lavorano su commessa.

Il principale vantaggio della presente invenzione consiste nel fatto che i suoi insegnamenti permettono quindi di applicare un procedimento che soddisfa tutti i principali obiettivi per cui ? stata concepita.

Breve descrizione dei disegni

Questa invenzione presenta anche ulteriori vantaggi, che risulteranno pi? evidenti dalla descrizione seguente, che illustra ulteriori dettagli dell?invenzione stessa attraverso alcune forme di implementazione, dalle rivendicazioni allegate, che formano parte integrante della presente descrizione, e dalle figure allegate in cui:

? Figura 1a mostra uno schema a blocchi semplificato del processo di pianificazione dei processi manufatturieri implementati secondo la pratica corrente nelle aziende che lavorano su commessa.

? Figura 1b rappresenta in modo schematico come la rappresentazione informatica di una commessa si trasforma passando dalla rappresentazione della commessa pianificata alla rappresentazione della commessa come realmente ? stata lavorata. ? Figura 2 rappresenta in modo schematico una rappresentazione informatica delle lavorazioni pianificate nel contesto di un?azienda manifatturiera che lavora su commessa.

? Figura 3 rappresenta in modo sintetico la struttura della rappresentazione informatica dei campioni dell?insieme di addestramento di un modello matematico applicabile per l?identificazione del contesto di lavoro reale di un?azienda manifatturiera, secondo gli insegnamenti dell?invenzione.

Descrizione dettagliata

Alla base dell?invenzione ? l?intuizione di utilizzare le informazioni di consuntivo relative a tutte le lavorazioni effettuate da un?azienda, per identificare quanto pi? possibile meccanismi non evidenti, e non noti, che rendono difficile prevedere i tempi di completamento di ogni singola lavorazione nell?ambito dell?esecuzione di commesse di produzione manifatturiera.

? prevedibile che gli insegnamenti dell?invenzione potranno trovare applicazione crescente, quanto pi? le aziende manifatturiere che lavorano su commessa ricorreranno all?uso di strumenti informatici per sovrintendere i loro processi di pianificazione, gestione e controllo delle loro attivit? produttive.

Gli insegnamenti della presente invenzione si propongono quindi di sfruttare dati e metodologie che gi? si stanno diffondendo nell?industria in modo irreversibile, senza tuttavia imporre l?uso di specifici strumenti; bens? fornendo le indicazioni essenziali per sfruttare informazioni che certamente dovranno essere disponibili sui sistemi informatici delle aziende, quali che siano i programmi di controllo di gestione che tali aziende adotteranno.

Il problema pu? essere affrontato come un classico problema di identificazione: ossia il problema di rappresentare formalmente tramite una funzione di trasferimento, un sistema di cui non si conoscono le leggi (e la cui uscita ? condizionata, almeno in parte da variabili aleatorie), ma di cui si conosce solo un insieme, tipicamente molto corposo, di campioni di ingresso e di uscita del sistema da identificare.

I problemi di identificazione costituiscono una classe di problemi matematici ben presidiata a livello di ricerca. Soprattutto negli ultimi decenni, grazie alle enormi possibilit? offerte dal calcolo numerico, le tecniche di identificazione note hanno cominciato a suscitare forte interesse anche nel mondo delle applicazioni reali, al punto che sono stati messi a punto svariati metodi di identificazione, supportati da strumenti software molto potenti, disponibili sul mercato anche in versioni rivolte al mondo industriale, e non solo al mondo della ricerca e dei laboratori.

Tuttavia, bench? si stia lavorando molto anche sull?usabilit? di tali strumenti, le tecniche di identificazione note non sono, per loro natura, applicabili in modo diretto ad ogni singolo problema pratico, tant?? che ? necessario l?esercizio di un significativo sforzo creativo per applicare in modo efficace le citate tecniche note di identificazione ad ogni specifico problema pratico.

Ragion per cui, le singole applicazioni di tali tecniche a specifici problemi di identificazione sono spesso considerate veri e propri risultati di ricerca, sono pubblicati come tali, e sono spesso oggetto anche di protezione brevettuale.

Nel caso di interesse della presente invenzione, il problema ? particolarmente complesso, e se affrontato senza i dovuti accorgimenti rischia di partorire soluzioni troppo specifiche, e non generalizzabili a classi di casi sufficientemente ampie; mentre la presente invenzione mira ad offrire indicazioni applicabili con ampia generalit? nell?ambito delle lavorazioni eseguite dalle aziende manifatturiere che lavorano su commessa.

L?invenzione, pertanto, non focalizza la propria attenzione sulla scelta del metodo di identificazione.

Come ipotesi di lavoro operativa, e solo ai fini di illustrare il vero nucleo inventivo presentato in questa domanda di brevetto, si ipotizza di usare il modello di una ?rete neurale? di tipo ?feed-forward? per identificare i meccanismi ignoti che causano difformit? tra i tempi di esecuzione prevedibili in sede di pianificazione di una commessa ed i tempi di lavorazione effettivi.

Conseguentemente, non verr? proposta una presentazione dello strumento delle ?reti neurali? (per le quali si rimanda alla imponente letteratura a riguardo: cfr. ad es. S.Haykin, ?Neural Networks: a comprehensive foundation? ? Prentice Hall, 2001, oppure, il pi? recente testo, ?Artificial neural networks as models of neural information processing? ? Frontiers Media, Lausanne, 2018), n? verranno presentati altri metodi di identificazione noti.

Si assume quindi che tali strumenti siano noti e disponibili per essere impiegati dall?uomo esperto del ramo, anche senza particolare esercizio di attivit? inventiva.

Tra i vari problemi di tipo tecnico che invece devono essere affrontati per applicare i suddetti metodi di identificazione, ve ne ? uno che ? particolarmente decisivo, e dal quale sicuramente dipende il conseguimento degli obiettivi prefissati dalla presente invenzione. Tale problema tecnico essenziale consiste nella formalizzazione informatica di un insieme di dati che possano essere usati per addestrare una ?rete neurale feed-forward?, in modo che questa sia in grado di calcolare con buona affidabilit? gli scostamenti tra la pianificazione e la reale effettuazione delle lavorazioni che sono necessarie per soddisfare una commessa riguardante una produzione di tipo manifatturiero.

Si sottolinea, a questo punto (e poi non verr? pi? ripetuto, ma il concetto deve essere sempre considerato valido per tutta l?esposizione dell?invenzione), che una volta formalizzati i dati del campione usato per il problema di identificazione, le informazioni che possono essere estratte da tale campione, bench? non ancora evidenziate, sono definitivamente fissate. Il campione quindi limita definitivamente i risultati che sono conseguibili: un campione significativo porta a risultati, mentre un campione costruito male ? destinato a non produrre alcunch? di interessante. Al contempo, il campione non pu? essere troppo dispersivo, o essere banalmente costituito da tutti i dati di cui si dispone, nella loro forma grezza che risulta dai sistemi informatici che producono tali dati. E questo vale per qualunque metodo di identificazione si adotti: a prescindere da quale modello di ?rete neurale? si adotti (e ve ne sono molteplici) ed a prescindere dal fatto che si ricorra ad altri metodi, anche non basati su ?reti neurali?.

In realt?, un approccio che opera sulla massa dei dati grezzi non strutturata, ? un approccio anch?esso molto indagato tra i temi di ricerca pi? attuali: si parla a questo riguardo di ?big data?. Anche tale approccio ? teoricamente percorribile, ? alternativo alla presente invenzione, e richiede un?enorme complessit? elaborativa; inoltre, richiede una quantit? di dati ancora maggiore di quella di cui ? prevedibile disporre nei casi di applicazione della presente invenzione. Al momento, pertanto, tale approccio non appare particolarmente promettente, ed ha senso perseguirlo solo in assenza di alternative.

La presente invenzione, pertanto, ha un carattere generale, ed offre una soluzione originale un problema tecnico essenziale per conseguire gli scopi prefissati.

Il primo passo, necessario, per formalizzare un campione significativo di dati da usare per identificare i meccanismi nascosti che sottostanno ad un processo complesso e parzialmente (almeno apparentemente) aleatorio, consiste nell?individuare una rappresentazione informatica dei dati di ingresso e di uscita del fenomeno osservato, almeno relativamente alle sue parti rappresentabili informaticamente.

Tale primo passo viene illustrato con l?ausilio delle Figure 1a e 1b, che evidenziano la struttura essenziale della formalizzazione adottata nel contesto della presente invenzione.

Figura 1a schematizza la pratica corrente che viene adottata, in generale, nel settore manifatturiero: ossia la pratica corrente che ? stata gi? illustrata nella prima parte di questa descrizione, e che di seguito viene richiamata per comodit?.

Le informazioni di partenza sono:

? le prime informazioni (201) che riguardano le nuove commesse che vengono continuamente acquisite, e

? la situazione operativa aziendale (212) in cui le nuove commesse si innestano.

In Figura 1a, indicata con il numero 201, ? mostrata una prima rappresentazione informatica di una commessa, come questa viene acquisita da parte di un?azienda manifatturiera. La rappresentazione 201 della commessa appena acquisita contiene solo le informazioni di acquisizione, e tipicamente non contiene ancora nessuna informazione su come la commessa verr? soddisfatta.

La rappresentazione 201, a livello informatico, contiene almeno una descrizione del prodotto, i quantitativi che sono richiesti per tale prodotto, ed un termine per la consegna del lavoro finito.

A questo punto, l?azienda deve soddisfare la commessa 201, e per fare questo deve tener conto di tutti gli altri lavori su cui l?azienda stessa ? impegnata. Con il numero 212 sono indicate in Figura 1a tutte le altre commesse su cui l?azienda ? impegnata. Le commesse 212 sono descritte in modo pi? completo della commessa appena acquisita 201, in quanto tali commesse 212 sono gi? state pianificate, nel senso che sono state gi? suddivise nella sequenza di lavorazioni che sono richieste, ciascuna lavorazione ? stata assegnata ad un centro di lavoro (o a una particolare tipologia di centri di lavoro che possono essere considerati interscambiabili), e per ciascuna lavorazione ? indicato un tempo di lavorazione definito come durata, espressa in modo deterministico o attraverso una sua caratterizzazione statistica, ed attraverso un?indicazione legata all?intervallo temporale in cui tale lavorazione pu? essere svolta.

La collocazione temporale di ogni lavorazione pianificata pu? essere esplicita, nel caso in cui la pianificazione preveda questa informazione, o implicita, nel caso in cui tale lavorazione sia solo inserita in una coda di lavorazioni che devono essere eseguite da parte di un certo centro di lavoro. In quest?ultimo caso, il momento d?inizio e momento di fine, corrispondenti al periodo di occupazione di ciascun centro di lavoro devono essere stimati tenendo conto del tempo necessario per completare le lavorazioni precedenti, tempo che, come gi? osservato pu? essere espresso in termini probabilistici.

Per motivi di semplicit? espositiva, si assume che ogni centro di lavoro esegua una singola lavorazione e che ogni lavorazione avvenga senza interruzioni per cui, dal punto di vista temporale, ? completamente definita dai momenti di inizio e di fine. Ovviamente l?assunzione fatta introduce una semplificazione non sempre realistica, tuttavia, si tratta di una assunzione adottata per meri fini esemplificativi, allo scopo di facilitare l?illustrazione di Figura 1a. ? evidente che la descrizione delle commesse 212 ? in ogni caso possibile anche se la pianificazione ? pi? complessa.

Sulla base delle informazioni di acquisizione della commessa 201 e delle informazioni riguardanti le commesse gi? pianificate 212, l?azienda pianifica le lavorazioni per soddisfare anche la commessa 201. Tale attivit? di pianificazione ? indicata in figura 1a con il numero 110, ed ? un?attivit? che ogni azienda deve svolgere, che pu? essere eseguita in molti modi, pi? o meno informatizzati, ed in modo pi? o meno accurato. ? un dato di fatto che ogni azienda pu? regolarsi come meglio crede. Il risultato dell?attivit? di pianificazione 110 ? che l?originaria commessa 201 diventa, dal punto di vista informatico, una commessa pianificata, indicata con il numero 211 in Figura 1a, e per la quale ? possibile indicare un momento di completamento della commessa: momento che, come gi? detto pi? volte ? una previsione spesso imprecisa del vero momento in cui la commessa verr? realmente completata.

Nell?esempio di Figura 1a, la commessa 211 prevede tre lavorazioni da eseguire in sostanziale sequenza, ed indicate con le etichette ?L1?, ?L2? e ?L3?. Inoltre, ? previsto che tali tre lavorazioni siano svolte da tre centri di lavoro distinti, rispettivamente indicati con le etichette ?C1?, ?C2? e ?C3?. Per effetto della pianificazione riguardante la commessa 211, ? possibile che siano stati coinvolti alcuni centri di lavoro gi? impegnati, e pertanto ? possibile che altre commesse precedentemente pianificate abbiano dovuto subire alcune modifiche di pianificazione. Ad esempio quando una lavorazione della nuova commessa ? inserita in una coda di lavorazioni, non all?ultimo posto, ma in una posizione intermedia (ad esempio perch? si tratta di una lavorazione appartenete ad una commessa per la quale ? previsto di dare priorit?), tutte le lavorazioni successive subiscono evidentemente un ritardo.

Di conseguenza, un ulteriore effetto dell?attivit? di pianificazione 110 ? un riaggiornamento complessivo di tutta la pianificazione aziendale: con il numero 222 ? quindi indicato l?insieme di tutte le altre commesse pianificate, e riaggiornate rispetto alla versione di pianificazione 212, come risultava prima della presenza della nuova commessa 211.

La storia informatica della commessa 211, tuttavia, non si esaurisce con la sua pianificazione: anzi, la parte pi? consistente deve ancora svolgersi, e tale storia viene sinteticamente illustrata in Figura 1b. Infatti, la storia della commessa pianificata 211 continua ad essere una storia che si svolge significativamente anche sul piano informatico, perch?, come precedentemente spiegato, un numero crescente di aziende attua processi di controllo di gestione informatizzati e molto puntuali; e quindi, durante l?esecuzione reale delle varie lavorazioni ?L1?, ?L2? e ?L3?, vengono rilevati molti dati riguardanti l?andamento reale delle lavorazioni stesse.

Le lavorazioni ?L1?, ?L2? e ?L3? si arricchiscono quindi di informazioni, ed in particolare la loro rappresentazione informatica si arricchisce di dati reali che si aggiungono ai dati previsti in sede di pianificazione.

Ad esempio, vengono acquisiti i veri momenti di inizio e di fine lavorazione: quindi la rappresentazione informatica della commessa 211 (che originariamente comprende soli dati di pianificazione) si trasforma nella rappresentazione informatica indicata in Figura 1b con il numero 331, in cui le lavorazioni pianificate ?L1?, ?L2? e ?L3?, diventano lavorazioni eseguite, indicate a loro volta con le etichette ?Lr1?, ?Lr2? e ?Lr3?.

Oltre ad una fisiologica modifica dei reali momenti di inizio e di fine lavorazione, si potrebbero verificare anche altre modifiche, ad esempio cambiando i centri di lavoro che hanno effettivamente eseguito le lavorazioni ?Lr1?, ?Lr2? e ?Lr3?: pertanto la rappresentazione informatica della commessa eseguita 331 prevede anche l?indicazione dei veri centri di lavoro che hanno eseguito le lavorazioni, indicati nell?esempio di Figura 1b con le etichette ?Cr1?, ?Cr2? e ?Cr3?.

In Figura 1b, il contesto di lavoro reale che trasforma ci? che ? pianificato, in qualcosa di realmente accaduto, ? indicato con il numero 300.

? evidente che il contesto di lavoro reale 300 ? un mondo complesso, in molti suoi aspetti imprevedibile, e che non pu? essere controllato in modo assolutamente preciso. ? proprio tale il contesto di lavoro reale 300 che la presente invenzione si prefigge si caratterizzare, migliorando la prevedibilit? delle difformit? tra gli obiettivi di pianificazione ed i risultati effettivi delle lavorazioni.

In Figura 1b ? infine indicato, per completezza, anche un ulteriore effetto degli imprevisti che accadono in detto contesto di lavoro reale 300, ossia il fatto che le commesse non ancora completate necessitano un continuo aggiornamento della pianificazione, in funzione, questa volta di come evolve nella realt? l?esecuzione delle varie lavorazioni pianificate.

Pertanto con il numero 232 ? indicato l?insieme aggiornato delle commesse pianificate, come risulta per effetto degli imprevisti che si verificano in sede di lavorazione.

Per quanto riguarda le analisi che si possono condurre con i dati reali misurati a consuntivo, si coglie l?occasione per sottolineare ancora una volta una differenza concettuale tra le analisi di tipo statistico, che trattano i valori misurati come variabili aleatorie definibili con momenti statistici o con percentili, e le analisi riconducibili alla teoria dell?identificazione. Queste seconde analisi partono dall?assunzione che gli esiti degli eventi misurati siano l?uscita di una funzione di trasferimento da identificare, e solo una parte (possibilmente piccola) della loro variabilit? sia attribuibile a variazioni casuali ed imprevedibili da trattare come una sorta di ?rumore?.

? chiaro che la conoscenza perfetta della funzione di trasferimento che descrive il sistema reale 300 sarebbe molto utile, ma ? altres? chiaro che un tale obiettivo ? da considerare irrealistico. Probabilmente nemmeno esiste una funzione di trasferimento stabile nel tempo, e quindi la presente invenzione si prefigge l?obiettivo, pi? realistico, di identificare una funzione che riproduca solo parzialmente i fenomeni reali che avvengono nell?ambiente 300, in modo che la caratterizzazione statistica degli eventi misurati a consuntivo, e che riguardano l?andamento reale delle lavorazioni sulle varie commesse pianificate, sia una caratterizzazione che evidenzia aleatoriet? con dinamiche di variabilit? meno ampie di quelle che si osservano nelle commesse pianificate, ed eseguite, secondo la pratica corrente.

Ci? che ? stato rappresentato informaticamente, come ? stato spiegato con l?ausilio delle Figure 1a e 1b, ? ci? che avviene comunemente, e attualmente, nelle gran parte delle aziende manifatturiere che lavorano su commessa.

L?elemento importante che viene usato ai fini della presente invenzione ? l?insieme di dati costituiti dalle rappresentazioni informatiche delle commesse lavorate 331. L?importanza di tali dati risiede nel fatto che essi custodiscono un patrimonio di esperienza dell?azienda, codificato in modo informatico, e quindi trattabile informaticamente.

Riguardo a tale patrimonio di esperienza, vale la pena di evidenziare una prima caratteristica: ogni commessa lavorata 331, teoricamente (ed anche in pratica), ? diversa dall?altra, ed anche commesse simili dal punto di vista della pianificazione iniziale possono essere molto diverse perch? lavorate in contesti di lavoro reale 300 molto diversi tra loro (ad esempio in momenti di affanno dell?azienda, o in momenti di scarso lavoro).

? difficile pertanto costruire un campione di dati sufficientemente corposo per addestrare una ?rete neurale? o un qualsiasi altro modello di identificazione: un campione significativo di dati reali che sia adatto per catturare regolarit? e meccanismi nascosti che caratterizzino il comportamento del contesto di lavoro reale 300; soprattutto se si considera come campione di addestramento per il modello di identificazione l?insieme delle commesse lavorate.

Un?importante intuizione della presente invenzione consiste nel considerare come campioni di ingresso del modello di identificazione le singole lavorazioni che compongono l?esecuzione delle commesse.

In Figura 2 ? raffigurata, in forma tabellare, una possibile rappresentazione informatica di tutte le lavorazioni pianificate da un?azienda manifatturiera ad un dato momento. Le righe della tabella di Figura 2 sono indicate con etichette [?C1?, ?C2?, ?C3?, ?, ?Cn?, ?] che identificano i vari centri di lavoro di cui dispone l?azienda.

Nella generica riga ?Cn? si trovano, allocate in sequenza da sinistra verso destra, in ordine temporale di esecuzione, le lavorazioni pianificate per il generico centro di lavoro ?Cn? (cos? come in tutte le altre righe sono allocate le lavorazioni assegnate agli altri centri di lavoro). Tali lavorazioni, nella riga corrispondente al centro di lavoro ?Cn?, sono anch?esse indicate con etichette che le identificano univocamente [L<n,1>, L<n,1>, ?, L<n,k>, ?, L<n,j>].

In Figura 2 ? anche raffigurata una nuova lavorazione che sta per essere assegnata al centro di lavoro ?Cn? ed indicata con il numero 241. Detta nuova lavorazione 241, per effetto di una decisione di pianificazione, ? stata assegnata al centro di lavoro ?Cn? ed ? allocata, per la sua esecuzione, prima della lavorazione L<n,k>, gi? precedentemente assegnata; quest?ultima pertanto, dovendo essere eseguita dopo la nuova lavorazione 241, risulter? ritardata.

Un altro possibile effetto dell?inserimento della nuova lavorazione 241, assegnata al centro di lavoro ?Cn? potrebbe essere la riassegnazione dell?ultima lavorazione in carico al centro di lavoro ?Cn?, indicata con l?etichetta ?Ln,j?: quest?ultima potrebbe infatti essere assegnata ad un altro centro di lavoro, ad esempio il centro di lavoro ?C3?. Tale spostamento potrebbe essere deciso per il fatto che il centro di lavoro ?C3? risulta libero prima, ed essendo un centro di lavoro attrezzato per eseguire detta lavorazione Ln,j, potrebbe aver senso impegnarlo su una lavorazione che in precedenza era stata assegnata ad un altro centro di lavoro.

Concentrando l?attenzione sulla rappresentazione informatica delle singole lavorazioni, e non sulle commesse intere, si ottengono almeno due vantaggi operativi. Il primo vantaggio ? che il numero di parametri descrittivi ? pi? contenuto, e ciascun parametro pu? assumere valori in un dominio facilmente definibile, e questo vantaggio si ripercuote sulla dimensione del modello di identificazione: ad esempio pu? essere adottata una ?rete neurale? di dimensione ragionevole, contenendo il numero dei nodi di ingresso. Il secondo vantaggio consiste nel fatto che la numerosit? del campione di lavorazioni ? evidentemente maggiore del numero di commesse, e permette di costruire un campione di addestramento particolarmente significativo.

Lavorazioni diverse possono essere comuni o simili a commesse diverse, e la base dati di addestramento cos? costruita risulta naturalmente predisposta a rappresentare meglio meccanismi che impattano sulle singole lavorazioni, quindi i meccanismi strutturali al contesto di lavoro aziendale. Questi meccanismi, potrebbero risultare nascosti dai meccanismi associati alle dinamiche di commessa, se l?insieme di addestramento fosse organizzato per commessa. Inoltre, la base dati cos? scomposta consente di cogliere bene, ed in modo diretto, anche le correlazioni mutue tra le diverse commesse e tra le lavorazioni assegnate a diversi centri di lavoro.

Tuttavia, l?organizzazione del campione per lavorazioni non deve far correre il rischio di perdere altra informazione per non averla ben rappresentata. Bisogna quindi associare ai singoli campioni di addestramento (che per scelta sono associati a singole lavorazioni) anche altre informazioni di contesto che descrivano in quale contesto, appunto, ogni singola lavorazione reale ? stata lavorata. Allo stesso tempo, serve prestare la massima cura anche alla sinteticit? delle informazioni di contesto, per mantenere ragionevole la dimensione e la struttura dei dati in ingresso al modello di identificazione.

In figura 3 ? rappresentata schematicamente la struttura di base di ciascun campione ingresso/uscita dell?insieme di dati di addestramento per il modello di identificazione.

Con il numero 101 ? indicato il generico modello matematico di identificazione scelto per affrontare il problema posto dalla presente invenzione. Non essendo, quest?ultimo, oggetto specifico dell?invenzione, non viene descritto con particolare dettaglio; tuttavia, in una forma di implementazione preferita tale modello di identificazione 101 ? una ?rete neurale?, tra le varie architetture di ?rete neurale? le architetture non ricorrenti dette ?feed-forward? appaiono una scelta molto adatta all?applicazione considerata nella presente invenzione.

Il numero 240 indica il vettore d?ingresso di ogni singolo campione, mentre il numero 340 indica il vettore d?uscita di ogni singolo campione: e l?insieme di tutti i campioni costituisce la base dati di addestramento del modello di identificazione 101.

? essenziale che ogni valore contenuto nei vettori 240 e 340 sia estrapolabile mediante elaborazioni dei dati resi disponibili dalle rappresentazioni informatiche illustrate con l?ausilio delle precedenti Figure 1a e 1b.

Con il numero 241 ? indicato un sotto-vettore del vettore d?ingresso 240 di ogni singolo campione. Il sotto-vettore 241 contiene i dati essenziali di ogni singola lavorazione pianificata; ed ? tratto dalla rappresentazione informatica di ogni commessa pianificata 211. In particolare, il sotto-vettore 241, conterr? dei valori riconducibili ai momenti di inizio e di fine lavorazione previsti al momento della pianificazione ed un valore riconducibile al centro di lavoro di prima assegnazione (oppure riconducibile ad un insieme di centri di lavoro abilitati a prendere in carico tale lavorazione).

Come detto in precedenza, tuttavia, per non perdere informazione, non ? sufficiente descrivere le lavorazioni pianificate che costituiscono il campione di addestramento senza rappresentare nel modo il pi? possibile completo e sintetico anche informazioni riguardanti il contesto in cui ogni singola lavorazione viene prima pianificata, e poi eseguita.

Con il numero 242 ? pertanto indicato un altro sotto-vettore del vettore d?ingresso 240 di ogni singolo campione. Il sotto-vettore 242 contiene i dati essenziali che descrivono la commessa pianificata 211 nel suo complesso; anche il sotto-vettore 242 ? tratto dalla medesima rappresentazione informatica della commessa pianificata 211, da cui sono tratti i dati del sotto-vettore 241.

Tra le informazioni pi? rilevanti ed essenziali, che devono figurare in tutte le forme di implementazione della presente invenzione, il sotto-vettore 242, rappresentativo del contesto di commessa 211, comprende:

? l?informazione riguardante la lunghezza della commessa nel suo complesso, sia in termini temporali che in termini di numero di lavorazioni distinte;

? l?informazione sulla collocazione della lavorazione corrispondente al sotto-vettore 241 nel contesto della commessa complessiva, se ? una lavorazione che deve essere svolta all?inizio (tra le prime lavorazioni) o verso la fine.

Inoltre, tra le informazioni pi? rilevanti, che sono presenti nelle forme di implementazione preferite, il sotto-vettore 242, rappresentativo del contesto di commessa 211, comprende anche:

? informazioni sulla priorit?, o sull?importanza della commessa 211 nel suo complesso, essendo tali informazioni quantitative esprimibili con una metrica opportuna;

? uno o pi? indicatori espressivi della complessit? della commessa, anche questi eventualmente esprimibili ricorrendo alla definizione di una metrica opportuna; tali informazioni potrebbero, ad esempio, evidenziare se la commessa considerata consente di parallelizzare molto le lavorazioni, o se ci sono significativi vincoli sulla sequenzialit? con cui le varie lavorazioni devono essere eseguite; tali indicatori di complessit? possono certamente essere definiti in molti modi e, tipicamente, sono legati allo specifico ambito industriale in cui opera l?azienda.

Sempre per non perdere informazione, anche le informazioni che rappresentano il contesto di commessa (espresse nel sotto-vettore 242) non sono sufficienti: infatti ? importante tener traccia anche del contesto di lavoro complessivo in cui l?azienda si trova, secondo quanto ? noto al momento della pianificazione della lavorazione rappresentata con il sotto-vettore 241.

Pertanto, con il numero 243 ? indicato un terzo sotto-vettore del vettore d?ingresso 240 di ogni singolo campione. Il sotto-vettore 243 contiene i dati essenziali che descrivono le altre commesse pianificate al momento dell?acquisizione della commessa 201 corrispondente alla commessa pianificata 211, dalla cui rappresentazione informatica sono tratti i sottovettori 241 e 242.

Il sotto-vettore 243 ? quindi tratto dalla rappresentazione informatica delle commesse pianificate 212 al momento dell?acquisizione della commessa 201.

Detto sotto-vettore 243 ? particolarmente importante, perch? i dati di partenza da cui deve essere tratto possono essere davvero molti. Di fatto, sono i dati contenuti nella tabella presentata in Figura 2, i quali devono quindi essere sintetizzati efficacemente. ? opportuno che la dimensione del sotto-vettore 243 sia possibilmente prefissata, come prefissata, in genere, ? la struttura del modello di identificazione 101.

Di seguito sono elencate alcune informazioni interessanti, perch? possono far emergere quei meccanismi di cui si ? alla ricerca, e che possono essere sintetizzate quantitativamente nel sotto-vettore 243. Informazioni che sono quindi comprese nelle forme di implementazione preferite del sotto-vettore 243

? Dimensione della tabella di Figura 2, evidenziando la lunghezza delle righe, sia in termini temporali, indicando per quanto tempo il centro di lavoro corrispondente a ciascuna riga ha lavorazioni in carico gi? pianificate, e sia in termini di numero di lavorazioni gi? pianificate per ciascun centro di lavoro.

? Posizione di inserimento della lavorazione 241 al momento della pianificazione, indicando se ? stata inserita alla fine (o verso la fine) di una coda, o se invece ha occupato uno dei primi posti spostando altre lavorazioni, e l?importanza di queste ultime.

? Quantit? di lavorazioni presenti nella tabella, che non sono pi? ritardabili, o sono poco ritardabili, perch? un ulteriore ritardo comporterebbe il rischio di non rispettare tempi di consegna.

Per ogni campione dell?insieme di addestramento, che corrisponde ad ogni singola attivit? pianificata, sono quindi calcolabili almeno tre sotto-vettori, i cui valori numerici sono sicuramente deducibili dai dati informatici di cui l?azienda ? in possesso.

In generale, tutto il vettore di ingresso 240, che, in diverse forme di implementazione, pu? comprendere anche altri dati oltre a quelli definiti nei tre sotto-vettori 241, 242 e 243, ? sempre e comunque deducibile da dati informatici di cui l?azienda deve essere in possesso. In ogni campione di addestramento deve essere poi presente anche un vettore d?uscita 340, associato ad ogni vettore d?ingresso 240, e costruito come spiegato in precedenza. Anche detto vettore d?uscita 340 deve presentare alcune caratteristiche strutturali essenziali.

Con il numero 341 ? indicato un valore (alternativamente esprimibile anche come un sottovettore) che rappresenta l?informazione relativa allo scostamento, rispetto all?inizio previsto in sede di pianificazione, dell?inizio reale della lavorazione associata al corrispondente vettore d?ingresso 240.

Con il numero 342 ? indicato un valore (alternativamente esprimibile anche come un sottovettore) che rappresenta l?informazione relativa allo scostamento, rispetto all?inizio previsto in sede di pianificazione, della fine reale della lavorazione associata al corrispondente vettore d?ingresso 240.

Con il numero 343 ? indicato un valore, che in una forma di implementazione preferita ? un valore booleano, che indica l?eventualit? che la lavorazione reale associata al corrispondente vettore d?ingresso 240, sia stata eseguita da un centro di lavoro diverso dal centro di lavoro pianificato.

Per ogni campione dell?insieme di addestramento, che corrisponde ad ogni singola attivit? pianificata, ? quindi calcolabile, sempre partendo da dati informatici di cui l?azienda ? in possesso, anche un vettore di uscita 340 da accoppiare a ciascun vettore d?ingresso 240.

Anche il vettore d?uscita 340, in diverse forme di implementazione, pu? comprendere anche altri dati oltre a quelli definiti nei tre sotto-vettori 341, 342 e 343 e, anch?esso, ? sempre e comunque deducibile da dati informatici di cui l?azienda deve essere in possesso.

Varianti e Considerazioni conclusive

In sintesi, gli insegnamenti della presente invenzione consentono di soddisfare gli scopi per cui ? stata concepita sfruttando in modo inedito due intuizioni di contenuto tecnico. ? La prima intuizione consiste nel fatto di riconoscere che nelle aziende manifatturiere che lavorano su commessa, storicamente, l?esperienza delle maestranze ? una risorsa strategica per lavorare con la necessaria flessibilit? (ogni commessa, di fatto, ? un progetto che va ingegnerizzato a s?). Ma il patrimonio di esperienza di un?azienda ? custodito anche, ed in modo potenzialmente pi? completo, nella grande mole di dati prodotti dai sistemi di monitoraggio e di controllo di gestione, che sempre di pi? si stanno diffondendo nel panorama industriale manifatturiero. L?esperienza, pertanto, passa dall?essere un fattore prettamente umanistico, a diventare un fattore tecnico a tutti gli effetti: un patrimonio custodito nelle memorie di sistemi informatici.

? La seconda intuizione consiste nell?impiego di strumenti matematici di teoria dell?identificazione, per estrarre il suddetto patrimonio di esperienza dai dati che sono disponibili, ormai in ogni azienda.

L?attivit? inventiva associata alle suddette due intuizioni consiste nel fatto che, bench? i dati e le informazioni necessarie siano, come detto, disponibili, un campione di dati di addestramento, in quanto tale, idoneo ad impiegare un modello di identificazione, non ? in effetti disponibile.

? quindi necessario provvedere alla costruzione di un insieme di dati di addestramento, a partire dai dati molto puntuali (e come tali tutt?altro che sintetici) prodotti dai suddetti sistemi di monitoraggio e di controllo di gestione.

L?esercizio di attivit? inventiva ? richiesta dal fatto che i modelli impiegabili per l?identificazione di sistemi complessi non sono applicabili in modo standard ma devono essere costruiti in sintonia con la tipologia di problema che deve essere risolto e, soprattutto, devono essere adatti alla struttura del campione di dati usati per l?addestramento (cos? viene comunemente chiamato il processo che, a partire da dati empirici definisce la funzione di trasferimento che simula il sistema complesso reale che si intende identificare).

La strutturazione dell?insieme campione per l?addestramento deve essere condotta ponendo una grandissima attenzione a non disperdere il patrimonio di informazione custodito nei dati di partenza, cio? l?esperienza che si vuole estrarre. Spesso infatti, ? proprio in tale fase di costruzione del campione che si pregiudica il successo dell?applicazione dei metodi matematici di identificazione.

D?altro canto, il campione di addestramento deve necessariamente essere costruito e strutturato opportunamente, non essendo possibile impiegare, nella loro forma grezza, i dati disponibili.

Il campione di addestramento deve essere costruito specificatamente per applicare i suddetti metodi di identificazione con sufficiente generalit?, in modo che siano efficaci per l?applicazione concreta indicata nella presente invenzione: cio? in scenari in cui ogni azienda ? diversa dall?altra, pianifica in modo diverso il proprio lavoro e lo monitora con sistemi diversi.

L?invenzione pertanto, indica le caratteristiche essenziali del modello di identificazione, in particolare, indica alcune caratteristiche che sono considerate essenziali per la struttura che deve avere il campione di dati di addestramento. Assunta l?adozione di tali caratteristiche, che devono essere considerate la sola cosa veramente essenziale, l?invenzione pu? essere implementata secondo numerose varianti: soprattutto, in relazione alla tipologia di modello di identificazione usato. Infatti, si ribadisce che il ricorso ad una ?rete neurale feed-forward? ? solo indicato come forma di implementazione preferita.

Anche la dimensione del modello pu? essere decisa secondo molte varianti, ad esempio a seconda della dimensione dell?azienda, e tenendo conto che quanto pi? complesso e grande ? il modello di identificazione, e tanto pi? difficile farlo convergere verso uno stato di apprendimento soddisfacente. A proposito della scelta sulla dimensione e la topologia delle ?reti neurali? (ma lo stesso vale anche per altri modelli di identificazione) si rimanda all?ampia letteratura sull?argomento che indica molte strategie, soprattutto di tipo euristico. Anche l?interfaccia operatore pu? essere implementata in molti modi. Nelle forme di implementazione preferite, il sistema insegnato nell?invenzione ? strettamente integrato ai sistemi aziendali dedicati al monitoraggio dei processi manifatturieri, ed al controllo di gestione, condividendo con questi le interfacce verso l?operatore e verso gli altri sistemi informatici aziendali.

Il sistema insegnato nella presente invenzione, pertanto, ? passibile di implementazione in molteplici forme e varianti, soprattutto per la sua intrinseca propensione ad integrarsi con altri sistemi aziendali.

Il punto di forza della presente invenzione, tuttavia, ? destinato a mantenere la sua rilevanza distintiva ancora per un tempo significativo, in quanto si basa su un?intuizione inedita che consente di sfruttare in modo nuovo dati prodotti per altri motivi. E tale sfruttamento innovativo delle informazioni produce risultati non noti allo stato dell?arte, che possono modificare in modo rilevante i processi produttivi di aziende manifatturiere che lavorano su commessa.

Pertanto, soprattutto nel contesto di tali scenari evolutivi, l?invenzione si presta ad incorporare e supportare ulteriori sforzi di sviluppo e perfezionamento, capaci di migliorare, o aumentare, le prestazioni dell?invenzione come descritta alla luce degli scenari attuali. Quindi, sviluppi ulteriori potrebbero essere apportati dall?uomo esperto del ramo senza per questo fuoriuscire dall?ambito dell?invenzione quale essa risulta dalla presente descrizione e dalle rivendicazioni qui allegate che costituiscono parte integrante della presente descrizione; oppure, qualora detti sviluppi non risultino compresi nella presente descrizione, possono essere oggetto di ulteriori domande di brevetto associate alla presente invenzione, o dipendenti da essa.

Claims (7)

TITOLO: SISTEMA DI VALUTAZIONE DEI TEMPI DI LAVORAZIONE IN AMBITO MANIFATTURIERO RIVENDICAZIONI

1. Un sistema di previsione dei tempi di lavorazione in ambito manifatturiero comprendente un sottosistema digitale, implementato con mezzi di calcolo ed unit? di memoria, configurato per

a. memorizzare una rappresentazione informatica (212) di tutte le commesse che, in un generico tempo ?Tacc?, risultano acquisite da un?azienda manifatturiera, in cui dette commesse acquisite sono rappresentate suddivise in lavorazioni, e dette lavorazioni sono rappresentate mediante informazioni che riguardano una loro pianificazione nel tempo e informazioni che riguardano anche i centri di lavoro a cui dette lavorazioni sono assegnate per essere eseguite; e detto sottosistema digitale ? configurato anche per:

b. memorizzare una rappresentazione informatica di una nuova commessa acquisita (201) in detto generico tempo ?Tacc?, ed a memorizzare anche una nuova rappresentazione informatica (211) di detta nuova commessa informatica acquisita come essa risulta dopo che ? stata pianificata la sua esecuzione, e detta nuova rappresentazione informatica (211) ? rappresentata suddivisa in lavorazioni, e dette lavorazioni sono rappresentate mediante informazioni che riguardano una loro pianificazione nel tempo e informazioni che riguardano anche i centri di lavoro a cui dette lavorazioni sono assegnate per essere eseguite;

e detto sottosistema digitale ? configurato anche per:

c. memorizzare una rappresentazione informatica (222) di tutte le commesse acquisite da un?azienda manifatturiera quando anche detta nuova commessa acquisita (201) ? stata pianificata per essere eseguita, in cui dette commesse acquisite sono rappresentate suddivise in lavorazioni, e dette lavorazioni sono rappresentate mediante informazioni che riguardano una loro pianificazione nel tempo e informazioni che riguardano anche i centri di lavoro a cui dette lavorazioni sono assegnate per essere eseguite;

e detto sottosistema digitale ? configurato anche per:

d. memorizzare una rappresentazione informatica di tutte le commesse eseguite da detta azienda manifatturiera, in cui ciascuna commessa eseguita (331) ? rappresentata suddivisa in lavorazioni, e dette lavorazioni sono rappresentate mediante informazioni che riguardano anche i momenti effettivi in cui dette lavorazioni sono iniziate e sono finite, ed informazioni che riguardano anche i centri di lavoro che hanno realmente eseguito dette lavorazioni;

e detto sistema previsionale ? caratterizzato dal fatto che:

E. ? configurato anche per calcolare e produrre un insieme di dati idoneo a costituire una base dati di addestramento per un modello matematico di identificazione (101) di un sistema reale complesso (300);

F. detta base dati di addestramento ? costituita da singoli campioni con struttura vettoriale, in cui ciascuno di detti campioni ? associato ad una singola lavorazione appartenente ad una commessa eseguita, ed ? a sua volta costituito da un vettore di ingresso (240) e da un vettore di uscita (340);

G. e detto vettore di ingresso (240) ? strutturato per contenere almeno le seguenti informazioni riguardanti la singola lavorazione associata al campione considerato:

- in un primo sotto-vettore (241) sono contenuti valori riconducibili ai momenti di inizio e di fine lavorazione previsti al momento della prima pianificazione successiva l?acquisizione della corrispondente commessa ed un valore riconducibile al centro di lavoro di prima assegnazione,

- in un secondo sotto-vettore (242) sono contenuti valori, riconducibili all?informazione riguardante la lunghezza della commessa nel suo complesso, sia in termini di durata temporale che in termini di numero di lavorazioni distinte, e valori riconducibili all?indicazione della collocazione di detta lavorazione rispetto alle altre lavorazioni della stessa commessa, - in un terzo sotto-vettore (243) cono contenuti valori calcolati a partire dalla rappresentazione informatica delle altre commesse pianificate (212) al momento dell?acquisizione della commessa (201) considerata;

H. e detto vettore di uscita (340) ? strutturato per contenere almeno le seguenti informazioni riguardanti la singola lavorazione associata al campione considerato:

- in un primo valore (341), alternativamente esprimibile anche come un sottovettore, ? contenuta l?informazione relativa allo scostamento dell?inizio reale, rispetto all?inizio previsto in sede di pianificazione, della lavorazione associata al corrispondente vettore d?ingresso (240),

- in un secondo valore (342), alternativamente esprimibile anche come un sotto-vettore, ? contenuta l?informazione relativa allo scostamento della fine reale, rispetto alla fine prevista in sede di pianificazione, della lavorazione associata al corrispondente vettore d?ingresso (240),

- in un terzo valore (343) indica l?eventualit? che la lavorazione reale associata al corrispondente vettore d?ingresso (240), sia stata eseguita da un centro di lavoro diverso dal centro di lavoro pianificato.

2. Sistema di previsione dei tempi di lavorazione in ambito manifatturiero secondo la rivendicazione 1 in cui, in detto sottosistema digitale ? configurato un modello matematico di identificazione (101) costituito da una ?rete neurale?, ed ? anche configurato un programma di calcolo idoneo ad addestrare detto modello matematico di identificazione con detta base dati di addestramento prodotta come indicato nella rivendicazione 1.

3. Sistema di previsione dei tempi di lavorazione in ambito manifatturiero secondo la rivendicazione 1 in cui, in detto secondo sotto-vettore (242) del vettore d?ingresso (240) sono anche contenuti valori che esprimono in una scala opportuna, informazioni sulla priorit?, o sull?importanza, nel suo complesso, della commessa pianificata (211) di cui fa parte la lavorazione considerata.

4. Sistema di previsione dei tempi di lavorazione in ambito manifatturiero secondo la rivendicazione 1 in cui, in detto secondo sotto-vettore (242) del vettore d?ingresso (240) sono anche contenuti valori che esprimono in una scala opportuna, uno o pi? indicatori di complessit? della commessa considerata.

5. Sistema di previsione dei tempi di lavorazione in ambito manifatturiero secondo la rivendicazione 1 in cui, detto terzo sotto-vettore (243) del vettore d?ingresso (240) ? strutturato per contenere anche informazioni espressive del numero delle altre lavorazioni pianificate, e da eseguire, assegnate allo stesso centro di lavoro a cui ? assegnata anche la lavorazione associata al campione considerato.

6. Sistema di previsione dei tempi di lavorazione in ambito manifatturiero secondo la rivendicazione 1 in cui, detto terzo sotto-vettore (243) del vettore d?ingresso (240) ? strutturato per contenere anche informazioni espressive del numero complessivo di lavorazioni gi? pianificate e da eseguire, assegnate a ciascun centro di lavoro, al tempo ?T<acc>?, ossia al tempo dell?acquisizione della commessa (201) che comprende la lavorazione associata al campione considerato.

7. Sistema di previsione dei tempi di lavorazione in ambito manifatturiero secondo la rivendicazione 6 in cui, detto terzo sotto-vettore (243) del vettore d?ingresso (240) ? strutturato per contenere anche informazioni espressive del numero complessivo di lavorazioni pianificate, e da eseguire, assegnate a ciascun centro di lavoro, al tempo ?Tacc?, e la cui esecuzione non pu? essere ritardata senza determinare che la corrispondente commessa, di cui dette lavorazioni fanno parte, venga completata in ritardo rispetto ad un termine di completamento ultimo prefissato.