Misurare il successo dell'automazione industriale: andare oltre metriche difettose
Nel mondo dell' automazione industriale, il successo è spesso definito da una singola percentuale. I dirigenti annunciano frequentemente che una nuova integrazione di PLC o un lancio di robotica ha aumentato l'efficienza del 20%. Tuttavia, queste cifre di copertina spesso nascondono la complessa realtà di un ambiente di produzione. Se ci si affida ai dati sbagliati, si rischia di prendere decisioni di investimento future basate su illusioni statistiche piuttosto che su fatti operativi.
Il problema di affidarsi a medie semplici
La maggior parte delle verifiche di automazione di fabbrica si basa sulla media aritmetica per riassumere le prestazioni. Sebbene le medie forniscano un'istantanea rapida, spesso distorcono l'impatto reale di un aggiornamento. Per esempio, se si implementano dieci nuovi sistemi di controllo, due unità ad alte prestazioni potrebbero mascherare otto unità con prestazioni inferiori. Di conseguenza, la media suggerisce un successo a livello di sito che in realtà non si è verificato. I manager devono esaminare attentamente queste cifre per assicurarsi che poche macchine "superstar" non stiano alterando il ROI percepito dell'intero progetto.
Perché la mediana fornisce una base più accurata
Per ottenere una prospettiva più onesta, i responsabili tecnici dovrebbero dare priorità alla mediana. La mediana rappresenta il valore centrale in un insieme di dati, neutralizzando efficacemente l'impatto degli outlier. In una migrazione su larga scala di un DCS (Distributed Control System) attraverso più impianti, alcuni siti inevitabilmente incontreranno difficoltà di integrazione. La mediana rivela l'esperienza tipica di una struttura piuttosto che l'eccezione. Concentrandosi su questa metrica, i leader possono identificare se una soluzione è veramente scalabile o semplicemente fortunata in ambienti specifici.
Valutare miglioramenti relativi rispetto a quelli assoluti
Il contesto è fondamentale quando si valutano i risultati dell' automazione industriale . Una riduzione dell'1% del tempo di inattività potrebbe sembrare trascurabile a prima vista. Tuttavia, se la base originale era solo il 5% di tempo di inattività totale, ciò rappresenta un enorme miglioramento relativo del 20%. Dobbiamo utilizzare calcoli di differenza percentuale per standardizzare i nostri risultati. Questo approccio consente un confronto equo tra sistemi legacy e linee di produzione moderne ad alta velocità che operano sotto vincoli diversi.
Tempistica delle verifiche post-implementazione
La qualità dei dati dipende fortemente da quando vengono raccolti. I dati iniziali spesso sembrano deludenti perché gli operatori stanno ancora imparando le nuove interfacce HMI . Al contrario, confrontare le prestazioni del "periodo di luna di miele" con medie manuali vecchie di decenni crea un pregiudizio ingiusto. Gli auditor professionisti raccomandano di attendere che il sistema raggiunga uno "stato stazionario" prima di trarre conclusioni. Pertanto, sono essenziali intervalli di tempo coerenti per qualsiasi analisi credibile prima e dopo.
Approfondimento esperto: l'elemento umano nelle metriche
Dal mio punto di vista, la variabile più trascurata nelle metriche di automazione è la "curva di apprendimento" del personale tecnico. Anche il PLC o il braccio robotico più avanzato avranno prestazioni inferiori se il team di manutenzione non è adeguatamente formato. Dovremmo considerare l'automazione come un sistema socio-tecnico. Le metriche di successo devono tenere conto del tempo necessario affinché l'esperienza umana raggiunga il nuovo hardware. Non affrettatevi a giudicare le prestazioni di un sistema nei primi trenta giorni di funzionamento.
