Shinchoku lavora su progetto per diversi clienti e fornisce soluzioni su misura. Di seguito trovera alcuni esempi.

Tracciabilità dell'inventario

Per un cliente che gestisce uno stabilimento per la lavorazione dei metalli, stiamo impostando la tracciabilità del materiale. La fabbrica esegue operazioni in parte automatizzate e in parte manuali. Diversi reparti implementano fasi di lavorazione per gli stessi prodotti. Poiché tutti lavorano secondo la propria pianificazione e capacità locale, non è facile mantenere una panoramica generale delle scorte di prodotti completati e dei lavori in corso. Con una soluzione Shinchoku che si integra con il sistema MES presente in loco, questo problema sarà risolto e si potrà fare un passo successivo verso una produttività più efficiente.

Rilavorazione e riduzione dei rifiuti

Per un produttore alimentare, stiamo studiando i processi di produzione attuali e futuri, al fine di ridurre la creazione di rilavorazioni e lo spreco di materiale. Stiamo identificando gli scenari in cui si verifica la creazione di rilavorazioni involontarie (ingredienti incompleti, da riutilizzare nella produzione futura) o rifiuti (materiale inutilizzabile), e assistiamo nella definizione di soluzioni per evitarlo. Come risultato, la quantità di rilavorazioni e di rifiuti si ridurrà significativamente, a beneficio sia dell’ambiente, sia dell'efficienza del processo di produzione.

Selezione MES e follow-up

Per un'azienda specializzata in tecniche specifiche di lavorazione del metallo, Shinchoku è coinvolta nella selezione di una soluzione MES, per automatizzare ulteriormente il processo di produzione. Questo dovrebbe aiutare l’azienda a implementare la pianificazione e il monitoraggio a livello di fasi di produzione, piuttosto che a livello di un ordine completo per il cliente. In una fase successiva stiamo progettando di collegare il nuovo sistema MES a una rete di sensori dedicata per raccogliere i dati del processo di produzione, senza apportare modifiche alle attrezzature di produzione e al software esistenti.

Data-driven process improvement for sustainable manufacturing

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