UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA T o r V e r g a t a

U Tor Vergata
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA
OPERATIONS
MANAGEMENT
Research Group
Obiettivi, metodi e soluzioni di efficientamento
per le PMI industriali italiane
Massimiliano M. Schiraldi
Dipartimento di Ingegneria dell’Impresa
Facoltà di Ingegneria – Sezione Ingegneria Industriale
Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”
[email protected]
Contenuto della presentazione
 Identificare le inefficienze
 Strutturare gli interventi
 Formalizzare il processo
 Analizzare i dati
 Ideare la soluzione
 Risultati e punti critici
2
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22/05/2008
Le più diffuse perdite di efficienza
- Perdite di tempo pure o ritardi
- Perdite per errori, sviste ed omissioni
- Perdite per scarti e rilavorazioni
- Perdite per trasporti inutili
- Perdite di tempo e spazio in magazzino
- Perdite per stockout
- Perdite da sovrapproduzione
- Perdite per sottoutilizzazione delle risorse
- Perdite per movimenti inutili
- Perdite per processi troppo lunghi o complicati
- Perdite causate dal lavorare per gli obiettivi sbagliati
3
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Alcuni tradizionali metodi di efficientamento
Perdite
di tempo
Perdite
di prestazioni
Perdite
di qualità
4
Perdite per guasti o manutenzione
Perdite per setup e riprogrammazioni
Perdite per sbilanciamenti
Perdite per inefficienza diffusa
TPM
Production
Planning
JIT, TOC, SMED…
5S, Poka Yoke…
Perdite per rilavorazioni
TQM, SPC, 6…
Perdite per scarti
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Contenuto della presentazione
 Identificare le inefficienze
 Strutturare gli interventi
 Formalizzare il processo
 Analizzare i dati
 Ideare la soluzione
 Risultati e punti critici
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Le due filosofie di soluzione dei problemi
6
Miglioramento continuo
Miglioramento radicale
Innovazioni incrementali
Innovazioni “a grandi salti”
Azione al più presto
Azione quando opportuno
Approccio bottom-up
Approccio top-down
Pochi mezzi e tempi brevi
Impegno di forti mezzi
Sequenza di interventi
Intervento singolo
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Un approccio consolidato
Do
Plan
3
2
1) Selezione dell’obiettivo
2) Raccolta ed analisi dati
3) Identificazione causa origine
4) Sviluppo della soluzione
5) Verifica della soluzione
6) Standardizzazione
7) Riflessione sul processo
4
1
7
5
6
Act
7
Check
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Il primo punto: conoscere il proprio processo
Esempio
diagramma
ad icone
produzione
clinker
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Costruire i diagrammi di processo
Esempio
diagramma
tecnologico
calzaturificio
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Identificare i flussi di materiale
Fusione
Lamiere in
acciaio
4 t/h
OPERAZIONE
10 t/h
4
1
tornitura
tranciatura
3,3 t/h
trucioli
5
4 t/h
1 t/h
0,7 t/h
trapanatura
0,3 t/h
3 t/h
SIMBOLO
2
ritagli
formatura
4
9 t/h
3
0,7 t/h
sbavatura
3,3 t/h
2 t/h
trucioli
7 t/h
tornitura
trucioli
sfridi
BULLONI
6
7
10
montaggio
magazzinaggio
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valori quantitativi del
FLUSSO DEI MATERIALI
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Misurare le distanze ed identificare i percorsi
AS-IS
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TO-BE
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Costruire l’Operation Process Chart
L’importanza
dei dati…
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Costruire lo Standard Work Combination Sheet
Standard Work Combination Sheet
Page
___ of
___
Date:
Part #:
Part name:
Step
No.
OP
Description of Operation
Turno
Processo
Time study person
Q.tà per turno
Takt time
Cumulative Operating Time (MINUTI)
time elements
man
mach
w alk TOT
CUMUL
1
10 Togliere grezzi da cartone e posizionare su
carrello
15
0
0
15
15
2
10 Attrezzaggio macchina
45
0
0
45
60
3
10 Tornitura 1° pezzo e controllo dimensionale
pezzo
0
15
0
15
75
4
10 Rilavorazione di Tornitura 1° pezzo e
controllo dimensionale pezzo e sbavatura
per maneggio.
10 Trasporto 1° pezzo a collaudo (a/r)
0
15
0
15
90
2
2
92
5
6
10 Attesa a macchina ferma per risultati
collaudo 1°
7
10 Riitiro 1° pezzo al collaudo (non esiste un
avviso fine collaudo)
2
2
94
8
10 Tempo analisi 1° pezzo
5
5
99
9
10 Messa a punto dei parametri macchina
7
7
106
0
106
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
L'ATTESA COLLAUDO è MEDIAMENTE92
DI 120 minuti
ripetere procedura fino a che non è ok il
pezzo
L’importanza
dei dati…
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Raccogliere i dati con i diari macchina
In qualche modo occorre recuperare i dati…
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Contenuto della presentazione
 Identificare le inefficienze
 Strutturare gli interventi
 Formalizzare il processo
 Analizzare i dati
 Ideare la soluzione
 Risultati e punti critici
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Identificare le cause delle perdite di efficienza
Esempio aumento
capacità produttiva
per una azienda di
produzione
inserti non a bordo macchina
MEN
magazziniere in
altre attività
MACHINERY
una sola macchina
per più operazioni
presetting
magazzino occupato
o chiuso
Perdite di
per
causa,
in %
tempo
di carico
Perdite
ditempo
temposuddivise
suddivise
per
causa,
in sul
% sul
tempo
di carico
dimestichezza
40,0%
40,0%
problema aggiornamento
schede utensili
pre-kaizen
post-kaizen
MACHINERY
MEN
chiavini associati
agli utensili
MATERIALS
1,2% 0,0%
organizzative
0,0%
organizzative
rilavorazioni
Rilavorazioni
setup
Setup
0,0% 0,0%
no segnale di fine
collaudo
DEA impegnata in
taratura
0,3%0,0%
0,0%
0,0%
1,3%
1,3%
rilevabili
non
non rilevabili
2,8%
infermeria
infermeria
6,4%6,4%
guasti
problemi
schede
utensili
6,5%
guasti
7,5%
assenza
strumentazione
strumentazione
prelevata dagli
pochi strumenti
operatori
tempo perso
per collaudo
0,0%
0,0%
26,7%
26,7%
problemi di
problemi
utensiledi
utensile
20,0%
20,0%
15,0%
15,0%
METHODS
10,0%
10,0%
5,0%
5,0%
manca attrezzatura
cambio utensili
diversi chiavini
chiavini rari e preziosi
attese per
per
attese
collaudo
collaudo
35,0%
35,0%
30,0%
30,0%
25,0%
25,0%
tempo perso
per utensili
50,0%
50,0%
45,0%
45,0%
40,0%
40,0%
strumenti portatili
strumenti
non dedicati
METHODS
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MATERIALS
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Dai dati….
Esempio
ottimizzazione
procedure
spedizioni per
una azienda di
logistica
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…alle informazioni
Esempio
ottimizzazione
procedure
spedizioni per
una azienda di
logistica
12000
Andamento della coda di packing list da generare
10000
8000
6000
4000
2000
0
50.00.00
49.00.00
48.00.00
47.00.00
46.00.00
45.00.00
44.00.00
43.00.00
42.00.00
41.00.00
40.00.00
39.00.00
38.00.00
37.00.00
36.00.00
35.00.00
34.00.00
33.00.00
32.00.00
31.00.00
30.00.00
29.00.00
28.00.00
27.00.00
26.00.00
25.00.00
24.00.00
23.00.00
22.00.00
21.00.00
20.00.00
19.00.00
18.00.00
17.00.00
16.00.00
15.00.00
14.00.00
13.00.00
12.00.00
11.00.00
10.00.00
9.00.00
8.00.00
7.00.00
6.00.00
5.00.00
4.00.00
3.00.00
2.00.00
1.00.00
0.00.00
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Dalle informazioni alle soluzioni
Esempio
riorganizzazione
magazzino per
una azienda di
produzione
Correlazione tra il numero totale di movimentazioni per codice ed il
numero di giorni in cui il codice viene movimentato nell'anno
Numero di movimentazioni
del codice
Andamento delle movimentazioni nell'anno
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
02-gen
16-gen
30-gen
15-feb
01-mar
15-mar
30-mar
17-apr
04-mag
18-mag
04-giu
19-giu
04-lug
19-lug
02-ago
31-ago
14-set
01-ott
16-ott
31-ott
14-nov
27-nov
11-dic
28-dic
y = 2,7x + 137,3
1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
0
50
100
150
200
250
Correlazione tra la accessibilità
dello slot ed il numero di
numero di giorni di movimentazione
movimentazioni del codice in esso collocato.
Condizione ottima confrontata con quella AS-IS
Confronto tra il fabbisogno di spazio di stoccaggio in politica
Correlazione tra la accessibilità dello slot ed il numero di
movimentazioni del codice in esso collocato - condizione AS IS
"randomized" o "dedicated" al variare di a
metri cubi
2500
2000
1500
1000
500
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
parametro a
10
0
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
Numero di movimentazioni
del codice nello slot
3000
900
800
700
600
V ran
500
V ded
400
% risparmio
300
15 20 25 30
200
100
0
Numero di movimentazioni
del codice nello slot
3500
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
0
10
20
50
30
40
50
60
70
80
lontananza dello slot del punto di I/O
10
20
30
40
50
60
70
80
lontananza dello slot del punto di I/O
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22/05/2008
Un esempio di soluzione di production planning
Tempificazione di un processo di produzione job-shop a piccoli lotti
= 3 ore
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Un esempio di soluzione di production planning
Tempificazione di un processo di produzione job-shop a piccoli lotti
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Contenuto della presentazione
 Identificare le inefficienze
 Strutturare gli interventi
 Formalizzare il processo
 Analizzare i dati
 Ideare la soluzione
 Risultati e punti critici
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22/05/2008
Risultati raggiunti in alcuni interventi e punti critici
non duplicati
dati, non stime
dati sui tempi
dati
chiari
Esempi
Esempi
dettaglio al
aumento capacità produttiva
riorganizzazione
magazzino
molti
dati
i dati
minutodati accurati
statisticamente
dati precisi
dettaglio al
Azienda 1:
dati dettagliati
significativi
dati affidabili
Caso 1:
potenziale efficientamento
minuto
reparto frese
dati accurati movimentazioni magazzino
dati integri
dati chiari
42,8%  68,5%
+ 40%
dati affidabili
non duplicati
rilevati dal
dati storici
molti dati dati affidabili
campo
Azienda 2 :
dati Caso
sui2:tempi
dati dettagliati
- 8% riduzione
area magazzino
dati storici
reparto torni
dati integri
dati
storici
20%
riduzione tempi medi di prelievo
43,9%  61,1%
- 45% riduzione tempi immissione
dati chiari
non duplicatidati accurati
molti dati
dati precisi
dati coerenti
(*)
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(*) G. Confessore, M.E. Nenni, M.M. Schiraldi
“La configurazione ottimale di magazzino”
Logistica & Management n.138 sett. 2003
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U Tor Vergata
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA
OPERATIONS
MANAGEMENT
Research Group
grazie per l’attenzione
Massimiliano M. Schiraldi
Dipartimento di Ingegneria dell’Impresa
Facoltà di Ingegneria – Ingegneria Industriale
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