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Il contesto

LMA produce componenti meccanici per il settore aerospace, con lavorazioni su parti metalliche complesse destinate ad applicazioni aeronautiche e spaziali. Opera in una filiera ad alta criticità, dove precisione, affidabilità e qualità produttiva sono condizioni essenziali. Ogni componente deve rispettare standard tecnici rigorosi e contribuire alla performance dei sistemi in cui viene integrato.

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Challenge

La produzione avanzava.
La lettura del processo no.

LMA aveva bisogno di superare una visibilità produttiva parziale. Il sistema esistente permetteva di tracciare alcune fasi, ma non offriva ancora una lettura completa dei tempi e degli eventi che compongono il processo reale: setup, lavoro macchina, attività operatore, stop, idle, errori e cause di fermo.

In una produzione aerospace, questa granularità è decisiva. Non basta sapere che un ordine è stato lavorato. Serve poter ricostruire come è stato lavorato, su quale asset, da quale operatore e con quali condizioni operative.

L’obiettivo di Quindi era chiaro: trasformare segnali dispersi di fabbrica in una visione continua della produzione, collegando asset, operatori, workorder ed eventi critici in un sistema capace di mostrare cosa sta accadendo mentre accade.
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Quindi Approach

Come abbiamo trasformato il tracking in controllo

Per costruire una lettura più affidabile della produzione LMA, Quindi ha lavorato su tre livelli: connessione degli asset produttivi, integrazione degli ordini dal sistema ERP e tracciamento automatico delle attività operative tramite tecnologia RFID.
Combinando queste fonti, Quindi è in grado di ricostruire lead time, working time, setup stimato, stop macchina, idle, errori e cause di fermo. La produzione non viene solo registrata: viene resa leggibile. In tempo reale.
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Risultati

Una produzione più leggibile, fase per fase.

Tracciamento automatico

Riduzione del data entry manuale e raccolta più affidabile dei dati produttivi.

Visibilità sugli asset

Monitoraggio degli stati macchina: working, setup, idle, error, micro-stops.

KPI condivisi

Una base dati comune per produzione, qualità e operations.

Individuazione delle inefficienze

Capacità di leggere sprechi, tempi non produttivi, setup, anomalie e colli di bottiglia.

Controllo dell’avanzamento

Lettura più chiara dell’esecuzione per workorder, fase e centro di lavoro.

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