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X Una giovane PMI, in crescita (quando li ho conosciuti erano in 15), che fabbrica componenti con tecnologia MIM per grandi clienti dei settori difesa, dentale, meccanico. Guidata da due soci con background ingegneristico, e un socio di capitale lungimirante.
Ci siamo conosciuti sul terreno del “Six Sigma”, dato che i loro clienti pretendono Cp e Cpk. Qualche anno dopo ci siamo risentiti, soffrivano qualche problema in produzione, vedevano nella Theory of Constraints qualcosa di risolutivo.
Il succo della storia in breve. L’azienda caratterizzata da fattori molto particolari:
- domanda molto irregolare e sparpagliata nel tempo
- coincidenza 1 a 1 tra SKU prodotto finito e cliente (nessuna comunanza)
- presenza di un CCR
- cliente che obbliga a consignment stock le cui specifiche totalmente diverse da reale fluttuazione consumo del cliente stesso
Questi fattori hanno di fatto obbligato a una impleentazione in due step:
Step 1 – abbiamo utilizzato la TOC allo stato puro (le due soluzioni implementatet sono state MTA+DBR)
Step 2 – abbiamo convertito MTA in DDMRP
Siamo partiti dai loro principali effetti indesiderati (UDEs), ovvero quei problemi cronici che a lungo andare minano le prestazioni e le strategie dell’azienda. Una lista breve ma succosa.
- Livello di servizio per alcuni prodotti insoddisfacente (specie per quelli del cliente più importante)
- Fornitori lavorazioni finali, lontani e con lead time lunghi
- Fornitore lavorazioni meccaniche non affidabile come tempistica
- Magazzino più alto del desiderato (e purtroppo fare magazzino è l’unico modo per consegnare nei tempi richiesti dai clienti)
Una azienda in costante crescita in funzione del fatto che i component in MIM stanno entrando in molti settori grazie alla loro ecosostenibilità, caratteristiche funzionali e costo.
Ambiti di intervento
I primi ambiti su cui si decise di intervenire furono:
Produzione, programmazione e controllo, e supply chain per migliorare sia lead time (tempo di attraversamento) sia puntualità di consegna. Dai grandi clienti sono misurati sulla puntualità di consegna. Su questo fronte l’obiettivo è di migliorare il livello di servizio del 100%.
Scelte strategiche, il fatto che siano in rapida crescita (+40% annuo) e la tecnologia MIM sia interessante per molti settori (esempio il lusso) perché più eco sostenibile di quelle attualmente utilizzate determina il fatto che ricevono proposte di acquisizione, partnership, fusioni. Si è deciso di utilizzare la TOC per rimanere focalizzati sul core business e prendere decisioni winwin sia nel breve che nel medio lungo.
Descrizione flusso
Una parte del flusso “produttivo” è interna, grosso modo fino al controllo qualità compreso, una parte è affidata a fornitori esterni, a partire dalle lavorazioni meccaniche, fino ai trattamenti termici e superficiali.
Il LT (lead time) a seconda dei codici prodotto finito varia da 4 a 8 week, il LT richiesto dal cliente è in genere tra 1 e 4 settimane. In produzione ci sono un centinaio di codici prodotto.
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E’ un flusso a I, seguendo la schematizzazione VATI della Theory of Constraints. Siamo in presenza di un constraint di Lead Time e di un CCR (il sintering).
Il progetto si è articolato attorno ai 5 step di focalizzazione della TOC. Ripercorriamolo rapidamente.
Step 1 : Identify the constraint.
Per compiere il primo passo abbiamo proceduto secondo la norma, un po’ di analisi del workload, la solita flow analisys, e quel tanto di SPC che basta. Abbiamo trovato due candidati ideali al ruolo di CCR, ne abbiamo scelto uno per la sua versatilità, facilità con cui si potevano incrementare le prestazioni, decisione di aumentare nel medio termine la capacità produttiva. Abbiamo verificato che le altre fasi produttive rimanevano “non constraint” quasi sempre anche al variare del mix produttivo.
Step 2 : Exploit the constraint.
Preso atto che si dovevano fare I conti anche un constraint di lead time, la cui lunghezza dipende quasi esclusivamente dai fornitori esterni alla fine del flusso; fornitori nei cui confronti si poteva pensare di fare una “Mafia Offer”, la cui implementazione richiede tempi non sostenibili (alcuni mesi) con la necessità di migliorare il livello di servizio. Grazie anche al fatto che i TVC in % sul prezzo di vendita non erano eccessivi, si è optato per una soluzione mista MTA / MTO + DBR. Tutti i codici con una buona regolarità di vendita e con livelli di servizio incompatibili con il LT produttivo sono stati gestiti MTA, i codici con minore regolarità di vendita e con LT produttivo compatibile con il LT richiesto dal cliente sono stati gestiti MTO.
In entrambi i casi la pianificazione è stata impostata con DBR (Drum Buffer Rope), usando la fase di Sintering come Drum.
Gli stock buffer di prodotto finito sono stati dimensionati in base alla variabilità delle vendite settimanali (è stato fatto SPC sull’80% dei codici prodotto), sono stati decisi i lotti di replenishment tenendo conto anche dei lotti minimi compatibili con un uso ottimale del Drum, in base a una tabella che mette in relazione variabilità domanda cliente e variabilità del flusso produttivo.
I buffer (shipping/constraint) sono stati dimensionati in modo realistico, si è quindi accettato un dimensionamento maggiore degli stock buffer in cambio di una superiore affidabilità di consegna.
Step 3 : Subordinate
Come sempre implementare il principio di “subordinazione” è lo step più lungo e difficile.
Sono state implementate molte cose, alcune sono arrivate a conclusione, altre sono ancora dei cantieri aperti.
Si è iniziato a programmare anche il lavoro del fornitore di lavorazioni meccaniche usando il concetto di resource buffer per garantirci la sua affidabilità di consegna pur in presenza di urgenze di altri clienti
Si è progettata una logica per la prenotazione del tempo fornitori di TT e TS, non è stata ancora implementata. Il piano riguarda due fornitori, per ognuno dei quali:
è stata fatta una analisi SPC dei LT stratificando i dati in base al flusso (non tutti i codici subiscono lo stesso ciclo), partendo dai cicli che sono stati forniti almeno 10 volte
Nel caso LT predicibile sono state “cantierizzate” alcune azioni:
- in fase di consegna del lotto richiedere una data consegna precisa (e non genericamente consegna a una settimana) pari al valore medio + 2 sigma
- in fase di ricevimento fare una verifica sulla data di consegna effettiva “1sigma” giorni prima della data consegna richiesta (chiedendo se sono in grado di rispettare la data consegna)
- organizzare un incontro per cercare una modalità che riduca la variabilità e abbassi la media del LT (per esempio rendere permanenti le condizioni che si sono verificate nei casi in cui LT è stato sotto il valor medio)
- offrire bonus (su base annua) in caso di riduzione permanente del LT (esempio per ogni 50% di riduzione dell’intervallo di variabilità, senza aumento valor medio un 10% di bonus)
In entrambi i casi si punta a una sostanziale riduzione dei LT dei trattamenti termici e superficiali con evidenti miglioramenti sulla dimensione degli stock buffer e ancora di più sulla reattività dell’intero sistema.
E’ stato affrontato il conflitto INFORNATA PIENA – INFORNATA SEMIVUOTA , situazione che si verifica quando il forno è scarico, non ho ordini clienti da lanciare in produzione.
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E’ stato Impostato un sistema di KPI per tenere sotto controllo l’intero flusso (TEG, buffer analysis, SPC sul venduto)
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Step 4 : Elevate
La costante scarsità di capacità produttiva, il CCR è quasi sempre un vero e proprio collo di bottiglia, mette i due imprenditori quotidianamente al tema degli investimenti da fare. Quando si è trattato di acquisire un nuovo forno è stato impostato un conflitto forno grande vs forni piccoli.
L’azienda ha deciso di puntare su un impianto “multi-materiale”, una scelta dettata non dalla riduzione del costo unitario di produzione, ma dal throughput.
In alcuni settori per ragioni “ecologiche” si sta cercando di passare alla tecnologia MIM, in particolare nel fashion. L’azienda ha ricevuto numerose proposte per diventare fornitore di primari marchi nel fashion; proposte molto allettanti ma che non convincevano del tutto i due imprenditori. Per uscire dallo stallo da un lato abbiamo utilizzato la nuvola di conflitto per mettere a fuoco le conseguenze di entrambe le decisioni, dall’altro abbiamo realizzato una veloce “mafia offer” (mappando il flusso e raccogliendo i principali UDEs del cliente).
Step 5 : Inertia KO
Che cosa abbiamo ottenuto. Un incremento del livello di servizio dal 50 al 80% nei 2 principali clienti storici, la fiducia nelle capacità del sistema produttivo che consente di accettare nuovi clienti senza troppi patemi di animo e un tasso di crescita del 50%.
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