Parlare di obiettivi di miglioramento per un’azienda senza analisi dei dati è pura fantascienza

In prima istanza è opportuno decidere quali dati raccogliere. Poi questi dati devono essere analizzati, quindi letti e capiti senza fraintenderli. E, infine, è fondamentale trarre dall’analisi le giuste conclusioni in modo che possano essere trasformate in azioni concrete volte al miglioramento operativo.

Spesso si tende a pensare che per fare più velocemente qualcosa, basti automatizzarla. Quindi, nel caso di un’azienda manifatturiera, si tende a pensare che sia sufficiente continuare a investire in tecnologie di produzione.
Verissimo. Nella gran parte dei casi, infatti, è proprio così.

A volte, però, ci si rende conto che magari non ha senso andare a investire ulteriormente in macchinari, robot e automazioni di vario genere per ridurre le tempistiche produttive, per esempio del 10, 15 o 30%, perché ci sono molte altre fasi dell’intero processo – dove per intero processo intendo quello che va dalla conferma di un ordine alla consegna della merce al cliente – che potrebbero essere velocizzate (spesso anche solo semplicemente svolgendo le stesse identiche attività in modo leggermente diverso).
Dico potrebbero (al condizionale), perché poi non è detto che ciò sia effettivamente possibile.

Ma come fare a capire dove intervenire?

Come comprendere dove c’è margine di miglioramento? Sempre e solo attraverso i dati.

Ne parlo perché, come alcuni di voi ricorderanno, alcuni anni fa abbiamo di fatto trasformato MICROingranaggi in una fabbrica 4.0 a tutti gli effetti e oggi – a distanza di qualche tempo – le informazioni che abbiamo raccolto iniziano a dirci qualcosa di concreto. Qualcosa di cui prima avevamo solo la percezione, e che ora ci viene confermato proprio dai dati.

Ecco, devo dire che leggere quello che ci dicono questi dati fa un certo effetto. In senso positivo, naturalmente.

Parlare di obiettivi di miglioramento per un’azienda, infatti, senza analisi dei dati è pura fantascienza.

La cosa importante è naturalmente che il processo di raccolta e analisi avvenga correttamente, in maniera pianificata, rigorosa e ragionevole.

Quindi

in prima istanza è opportuno decidere quali dati raccogliere. Poi questi dati devono essere analizzati, quindi letti e capiti senza fraintenderli. E, infine, è fondamentale trarre dall’analisi le giuste conclusioni in modo che possano essere trasformate in azioni concrete volte al miglioramento operativo.

A fronte di tutto questo,

se penso che ci sono realtà guidate da persone che pensano di notte le attività operative da mettere in pista il giorno dopo (e vi assicuro che esistono), ecco… mi domando come possano davvero pensare di far fronte alla gran parte delle sfide che il futuro riserva.

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

Articoli recenti

Non sempre ingranaggi perfetti sono sufficienti

Un riduttore può avere ingranaggi corretti dal punto di vista geometrico ma funzionare male se alberi e supporti non sono abbastanza rigidi. Questa è la ragione per cui questo aspetto deve essere affrontato già a partire dalla fase di progettazione.

Quando si parla di dati la sfida non è solo tecnica, ma anche una questione di linguaggio

Misurare i processi in azienda non è un semplice esercizio statistico, ma una sfida culturale che richiede una “lingua di mezzo” tra progettazione e produzione. E superare la paura del controllo e il ricorso ai “dipende” è il primo passo per trasformare il dato da strumento di giudizio a risorsa per il miglioramento continuo.

L’impatto degli errori geometrici nei micro-ingranaggi

Quando parliamo di ingranaggi piccoli o piccolissimi l’errore più “pericoloso” non è quasi mai quello dimensionale, bensì quello legato alla forma reale del dente e alla sua posizione nello spazio. Vediamo perché