I produttori modificano costantemente i propri processi per eliminare gli sprechi e migliorare la produttività. Come tale, il software che usano dovrebbe essere agile e reattivo come le operazioni nelle loro fabbriche.

Anziché, gran parte del software nelle fabbriche di oggi è statico. In molti casi, è sviluppato da una società esterna per lavorare in una vasta gamma di fabbriche, e implementato dall'alto verso il basso da dirigenti che sanno che il software può aiutare ma non sanno come adottarlo al meglio.

È qui che entra in gioco Tulip, spin-out del MIT. L'azienda ha sviluppato una piattaforma di app di produzione personalizzabile che collega le persone, macchine, e sensori per ottimizzare i processi in officina. Le app di Tulip forniscono ai lavoratori istruzioni interattive, controlli di qualità, e un modo per comunicare facilmente con i manager se qualcosa non va.

gestori, a sua volta, può apportare modifiche o aggiunte alle app in tempo reale e utilizzare la dashboard di analisi di Tulip per individuare problemi con macchine e processi di assemblaggio.

"Con questa nozione di produzione agile [in cui i cambiamenti sono costanti], hai bisogno che il tuo software corrisponda al processo filosofico che stai utilizzando per migliorare la tua organizzazione, " dice il co-fondatore di Tulip e CTO Rony Kubat '01, SM '08, Dottorato '12. "Con la nostra piattaforma, stiamo consentendo agli ingegneri di produzione sulla linea di apportare modifiche da soli. Questo è in contrasto con il modo tradizionale di creare software di produzione. È una cosa dal basso verso l'alto".

Tulipano, fondata da Kubat e CEO Natan Linder SM '11, Dottorato '17, sta attualmente lavorando con più aziende Fortune 100 e Fortune 500 che operano in 13 paesi diversi, compreso Bosch, Jabil, e Kohler. I clienti di Tulip realizzano di tutto, dalle scarpe ai gioielli, dispositivi medici, ed elettronica di consumo.

Con il design scalabile della piattaforma, Kubat afferma che può aiutare le fabbriche di qualsiasi dimensione, purché impieghino persone in officina.

In quel modo, Gli strumenti di Tulip danno potere ai lavoratori in un settore che storicamente si è orientato verso l'automazione. Mentre l'azienda continua a sviluppare la sua piattaforma, inclusa l'aggiunta di capacità di visione artificiale e apprendimento automatico, spera di continuare a incoraggiare i produttori a considerare le persone come una risorsa indispensabile.

Un nuovo approccio alla produzione di software

Nel 2012, Kubat stava perseguendo il suo dottorato di ricerca nel gruppo Fluid Interface del MIT Media Lab quando ha incontrato Linder, poi uno studente laureato. Durante la loro ricerca, diverse aziende associate a Media Lab hanno fatto visitare ai fondatori i loro stabilimenti e hanno presentato loro alcune delle sfide di produzione con cui erano alle prese.

"Il Media Lab è un posto così speciale, " dice Kubat. "Hai questo contrasto di una mentalità antidisciplinare, dove metti docenti di ceti sociali completamente diversi nello stesso edificio, dandogli questa follia creativa che è davvero corroborante, oltre a questo radicamento nel mondo reale che proviene dalle organizzazioni membri che fanno parte del Media Lab."

Durante quei tour in fabbrica, i fondatori hanno notato problemi simili in tutti i settori.

"Il modo tipico in cui viene distribuito il software di produzione è in questi cicli pluriennali, " Dice Kubat. "Se firmi un contratto multimilionario che cambierà tutto, e hai tre anni per distribuire tutto, e alla fine ottieni i tuoi schermi di cui tutti non sono molto contenti perché risolvono i problemi di ieri. Stiamo portando un approccio più moderno allo sviluppo del software per la produzione".

Nel 2014, proprio come Linder ha completato la sua ricerca di dottorato, i fondatori hanno deciso di avviare Tulip. (Linder sarebbe poi tornato al MIT per difendere la sua tesi.) Basandosi sui propri risparmi personali per il finanziamento, hanno reclutato un team di studenti del Programma di opportunità di ricerca universitaria del MIT e hanno iniziato a costruire un prototipo per New Balance, una società membro di Media Lab che ha stabilimenti nel New England.

"Abbiamo lavorato a stretto contatto con i primi clienti per eseguire iterazioni super veloci per realizzare queste prove di concetto che avremmo cercato di distribuire il più rapidamente possibile, " Dice Kubat. "Questo approccio non è nuovo dal punto di vista del software - distribuzione veloce e iterazione - ma è nuovo per il mondo del software di produzione".

Un motore per la produzione

La piattaforma basata su app che i fondatori alla fine hanno costruito ha poco in comune con le vaste implementazioni software che tradizionalmente sconvolgono le operazioni di fabbrica nel bene e nel male. Le app di Tulip possono essere installate in una sola workstation e poi scalate secondo necessità.

Le app possono essere progettate anche da manager senza esperienza di programmazione, nel corso di un pomeriggio. In genere possono utilizzare i modelli di app di Tulip, che può essere personalizzato per attività comuni come guidare un lavoratore attraverso un processo di assemblaggio o completare una lista di controllo.

I lavoratori che utilizzano le app in officina possono inviare commenti sui loro schermi interattivi per fare cose come evidenziare i difetti. Tali commenti vengono inviati direttamente al gestore, chi può apportare modifiche alle app da remoto.

"È un'opportunità basata sui dati per coinvolgere gli operatori sulla linea, per acquisire una certa proprietà sul processo, " dice Kubat.

Le app sono integrate con macchine e strumenti in fabbrica attraverso i gateway simili a router di Tulip. Questi gateway si sincronizzano anche con sensori e telecamere per fornire ai manager dati sia da umani che da macchine. Tutte queste informazioni aiutano i manager a trovare colli di bottiglia e altri fattori che frenano la produttività.

Lavoratori, nel frattempo, ricevono feedback in tempo reale sulle loro azioni dalle telecamere, che di solito sono addestrati sulla parte mentre viene assemblata o sui cassonetti in cui i lavoratori stanno raggiungendo. Se un lavoratore assembla una parte in modo improprio, Per esempio, La fotocamera di Tulip può rilevare l'errore, e la sua app può avvisare il lavoratore dell'errore, presentando le istruzioni per fissarlo.

Tali controlli di qualità possono essere sparsi in tutta una linea di produzione. Questo è un grande aggiornamento rispetto ai metodi tradizionali per la raccolta dei dati nelle fabbriche, che spesso includono un cronometro e un blocco per appunti, dicono i fondatori.

"Questo processo è costoso, " Kubat dice dei metodi tradizionali di raccolta dei dati. "È anche parziale, perché quando vieni osservato potresti comportarti diversamente. È anche un campionario di cose, non la vera immagine. La nostra opinione è che tutti quei dati di esecuzione dovrebbero essere qualcosa che puoi ottenere gratuitamente da un sistema che ti offre un valore aggiuntivo."

I dati raccolti da Tulip vengono incanalati nella sua dashboard di analisi, che può essere utilizzato per creare tabelle personalizzate che mostrano determinate metriche ai manager e ai lavoratori dell'officina.

In Aprile, l'azienda ha lanciato la sua prima funzionalità di visione artificiale, che aiuta ulteriormente i lavoratori a ridurre al minimo gli errori e a migliorare la produttività. Questi obiettivi sono in linea con l'obiettivo più ampio di Tulip di responsabilizzare i lavoratori nelle fabbriche piuttosto che sostituirli.

"Stiamo aiutando le aziende a lanciare i prodotti più velocemente e a migliorare l'efficienza, " dice Kubat. "Ciò significa, perché puoi ridurre i costi di realizzazione dei prodotti con le persone, respingi la [pressione dell']automazione. Non hai bisogno dell'automazione per darti qualità su larga scala. Questo ha il potenziale per cambiare davvero le dinamiche del modo in cui i prodotti vengono consegnati al pubblico".

Questa storia è stata ripubblicata per gentile concessione di MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un popolare sito che copre notizie sulla ricerca del MIT, innovazione e didattica.