domenica 3 gennaio 2016

Tool di ricerca delle relazioni causa-effetto basato sul Lean Six Sigma

Lean Six Sigma : La ricerca delle relazioni causa-effetto.

Lean Six Sigma
Da Maggio a Dicembre 2015 in Pierrel ho avuto il piacere di coordinare un progetto di implementazione della metodologia Lean Six Sigma (LSS) in azienda.

La società di consulenza Praxi ha curato la formazione in azienda di esperti e conoscitori della metodologia per 5 mesi di formazione in aula.
Durante lo stesso periodo, in un’ottica di “learning by doing” della metodologia, la Praxi, con lo stesso personale, ha portato avanti un progetto reale di miglioramento delle performance produttive.

Per migliorare, in qualsiasi ambito ci troviamo, bisogna capire cosa succede.
Ed è questo che prova a fare chi utilizza il Lean Six Sigma :  capire quali sono le cause di effetti positivi e quali di conseguenze negative nei nostri processi quotidiani.
In gergo si dice capire le “relazioni causa-effetto”.


Tutta la metodologia LSS gira intorno a queste relazioni, con un approccio basato sul ciclo di Deming, Pianificare, Analizzare, Migliorare e Controllare le azioni correttive.


E’ proprio durante la fase di Analisi (Analyze) del progetto che ho sviluppato uno strumento di lavoro da condividere perchè potenzialmente utile a qualsiasi azienda.


Provo a spiegarlo con pochi tecnicismi per i “non addetti ai lavori” e chiedo venia ai tecnici per le definizioni fuori “manuale”.
Il processo e le variabili.
Prendiamo un processo e guardiamolo come una “scatola nera” : cerchiamo di capire quali variabili “x” di ingresso influenzano le variabili y di uscita.

sabato 21 novembre 2015

Seminario -- “Potenziamento industriale” : come sviluppare vantaggi competitivi interni

A Novembre presso la sede dell’ordine degli ingegneri di Napoli si è tenuto un seminario sulla Supply Chain.
Il relatore, ing. Marcello Fera del dipartimento di ingegneria gestionale, ha avuto il compito di affrontare in sole quattro ore tematiche lunghe e complesse quali :

Supply Chain Management
Logistica e approvvigionamenti;
La gestione delle scorte;
La gestione dei magazzini.


Livello di complessità

E proprio di complessità si inizia a discutere elencando alcune tra le numerose variabili aziendali su cui si basa la Supply Chain.

sabato 27 dicembre 2014

Mappe mentali, cosa sono e come si utilizzano : un esempio pratico.

Le mappe mentali sono cose banali.  Non si discute.
C’è stato un saggista e cognitivista inglese, Tony Buzan, che negli anni ‘40 le ha addirittura teorizzate, battezzandole col nome altisonante di “MIND MAPS”.
Dopo aver approfondito l’argomento, sono sicuro che molti, senza averle mai “nominate”, riconosceranno di averle usate almeno una volta in passato.




sabato 14 giugno 2014

Time Management




Quella del “Time Management” è una vera e propria disciplina.
Poco conosciuta ma importante perché studia metodi e strumenti per aumentare la propria produttività.

Nello specifico, nel Time Management si studiano sistemi pratici di pianificazione e controllo del “tempo utilizzato” che aiutano a svolgere le attività quotidiane in maniera più efficiente ed efficace.

lunedì 12 agosto 2013

Un esempio di Statistica Applicata alla Produzione

Nel Supply Chain Planning, mi è capitato di dover dimensionare la capacità produttiva per l'introduzione di nuove linee di lavoro a supporto di quelle esistenti.

Ne viene così fuori un esercizio di statistica applicata alla produzione :
linee di produzione analoghe (stesso materiale in output) che lavorano in parallelo.

Se vogliamo conoscere il rischio annesso al rapporto capacità produttiva / domanda di prodotto, dobbiamo analizzare la resa media e la varianza delle linee.
Ipotizziamo di avere due linee :
  • la “linea 1” produce di media 100 pz al mese e probabilisticamente al 90% dei casi produce almeno 70 pz.
  • la “linea 2” produce di media 80 pz al mese e probabilisticamente al 90% dei casi produce almeno 60 pz.
Sappiamo che per una osservazione campionaria sufficientemente elevata, la distribuzione può essere ben rappresentata da una curva Gaussiana. Dai valori della funzione (vedi tabella), possiamo ricavare il valore x pari a 1,29 corrispondente ad una probabilità cumulata del 90%.
Da questo valore possiamo determinare la deviazione standard della curva Gaussiana rappresentante la resa oraria delle linee di produzione.
μ1 – 1.29 σ1 = 70 pz
σ1 = 23 pz

mercoledì 15 agosto 2012

Calcolo della Probabilità di stock out prodotto

Uno dei problemi tipici del materials management è quello di calcolare, con determinati parametri logistici, la probabilità di stock out di prodotto sul mercato.
I prodotti mancano quando la domanda è superiore all'offerta e le macro cause sono generalmente tre :
  • DOMANDA Le previsioni di vendita sono state sottostimate, ovvero i clienti hanno chiesto più di quanto ci si aspettava.
  • OFFERTA Si sono verificati rallentamenti o fermi produttivi legati ai macchinari o alle risorse umane.
  • OFFERTA Non c'è stato approvvigionamento dei materiali necessari alla produzione.
In questo post analizziamo il terzo punto, effettuando un'analisi MRP dei fabbisogni da un punto di vista probabilistico - economico.
Immaginiamo di dover realizzare il prodotto A e che lo stesso abbia in distinta base i componenti da a1 ad a6.
Indichiamo poi con Pa1 … Pa6 le probabilità di non avere in magazzino disponibili i materiali a1 … a6 al momento della produzione.
Prodotto finito A
Probabilità di stock out 
Pa
Probabilità 
di avere il materiale 
(1-Pa)
Componente a1
2 %
98 %

lunedì 15 agosto 2011

MRP e Production Planning Excel | Access | Python


Nell’anno 2007, come dipendente della società farmaceutica Sigma-tau SpA, assieme ai miei colleghi della logistica abbiamo sviluppato un software per la gestione della Supply Chain nell'ambito della pianificazione.

All’epoca avevamo problemi con il modulo SAP-APO e la pianificazione per me e per gli altri due Responsabili Planner veniva eseguita su Excel con lettura e scrittura manuale dei dati da SAP.

Mettendo insieme l'esperienza pratica dei colleghi e le mie conoscenze da appassionato autodidatta di linguaggi di programmazione, abbiamo sviluppato un applicativo che riduce di gran lunga i tempi di elaborazione dei piani di produzione e le possibilità di errore.

Il software lavora su un semplice database Access di rete come supporto per un accesso simultaneo di più planner. Legge i dati da SAP R/3 e ne "fotografa" i valori ad un determinato istante che di solito coincide con l'inizio del periodo di lavoro.
Per ogni codice (sku) legge lo stock (giacenza) presente nei vari magazzini e c/o terzi, la BOM, le quantità prodotte, i WIP, gli ordini di vendita, gli ordini di acquisto, le previsioni di vendita e i dati anagrafici di planning.

Una interfaccia utente iniziale consente di filtrare e scegliere il codice da elaborare.
Scelto il codice si apre una maschera di pianificazione come questa di seguito