La programmazione della produzione è uno dei più importanti processi aziendali, ma al contempo anche uno dei più complessi. Dalla programmazione dipende, infatti, tutta una serie di aspetti strategici per l’azienda, come la capacità di soddisfare le richieste dei clienti riuscendo a coordinare le scorte necessarie e l’utilizzo dei macchinari. È la precisa programmazione della produzione che permette di far coincidere una domanda in continua evoluzione con le capacità produttive dell’azienda.

Gli ostacoli per la programmazione della produzione

Tuttavia, una programmazione efficace è un processo complesso, che deve saper coordinare un'ampia gamma di attività per garantire che materiali, attrezzature e risorse umane siano disponibili quando e dove si renda necessario.

Nel momento in cui si deve programmare la produzione, la difficoltà maggiore sta nel fatto che molti degli obiettivi che si intendono raggiungere sono spesso in contrasto fra loro. Si rende perciò necessario prendere decisioni strategiche a fronte di situazioni particolarmente critiche.

Va però considerato che l'ottimizzazione dei processi di fabbrica è, per sua natura, un problema matematico. Un problema che si adatta perfettamente all'IoT e ai modelli di analisi dei big data, progettati per raccogliere metriche quantificabili al fine di fornire informazioni predittive e trend ricavati in tempo reale da enormi volumi di dati.

Programmazione della produzione, le informazioni nascoste

Uno dei paradigmi alla base dell’IoT, ovvero il "tutto connesso", crea nuove modalità di interazione automatizzata. Sensori intelligenti collegati tra loro controllano le attività meccaniche. Questo permette capacità di elaborazione dati sempre più veloci di effettuare analisi in tempo reale di consentire di prendere decisioni in tempi estremamente rapidi.

Il primo fondamentale passo per i produttori che desiderano utilizzare analisi avanzate per migliorare la resa è considerare la quantità di informazioni che l'azienda ha a disposizione. La maggior parte delle imprese raccoglie grandi moli di dati di processo, ma in genere li utilizza solo per scopi di monitoraggio, non come base per migliorare le operazioni. Per loro, la sfida è investire nei sistemi e nelle competenze che gli consentiranno di ottimizzare l'uso delle informazioni di processo esistenti. Per esempio, centralizzando o indicizzando i dati da più fonti in modo che possano essere analizzati più facilmente e assumendo analisti addestrati a individuare schemi e a estrarre informazioni utili da dati di varia natura.