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24
OPERATIONS MANAGEMENT Research Group Massimiliano M. Schiraldi Dipartimento di Ingegneria dell’Impresa Facoltà di Ingegneria – Sezione Ingegneria Industriale Università degli Studi di Roma “Tor Vergata” [email protected] Obiettivi, metodi e soluzioni di Obiettivi, metodi e soluzioni di efficientamento efficientamento per le PMI industriali italiane per le PMI industriali italiane UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA T o r V e r g a t a U

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Page 1: OPERATIONS MANAGEMENT Research Group Massimiliano M. Schiraldi Dipartimento di Ingegneria dellImpresa Facoltà di Ingegneria – Sezione Ingegneria Industriale

OPERATIONS MANAGEMENT

Research Group

Massimiliano M. Schiraldi

Dipartimento di Ingegneria dell’ImpresaFacoltà di Ingegneria – Sezione Ingegneria

IndustrialeUniversità degli Studi di Roma “Tor Vergata”

[email protected]

Obiettivi, metodi e soluzioni di Obiettivi, metodi e soluzioni di efficientamento efficientamento

per le PMI industriali italianeper le PMI industriali italiane

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMAUNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA

TToorrVVeerrggaattaaUU

Page 2: OPERATIONS MANAGEMENT Research Group Massimiliano M. Schiraldi Dipartimento di Ingegneria dellImpresa Facoltà di Ingegneria – Sezione Ingegneria Industriale

22

Contenuto della presentazione

Identificare le inefficienze

Strutturare gli interventiFormalizzare il processoAnalizzare i datiIdeare la soluzione

Risultati e punti critici

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

Page 3: OPERATIONS MANAGEMENT Research Group Massimiliano M. Schiraldi Dipartimento di Ingegneria dellImpresa Facoltà di Ingegneria – Sezione Ingegneria Industriale

33

Le più diffuse perdite di efficienza

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

- 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

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44

Alcuni tradizionali metodi di efficientamento

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

Perdite per guasti o manutenzione

Perdite per setup e riprogrammazioni

Perditedi tempo

Perdite per sbilanciamenti

Perdite per inefficienza diffusa

Perditedi prestazioni

Perdite per rilavorazioni

Perdite per scarti

Perdite di qualità

TPM

Production Planning

JIT, TOC, SMED…

5S, Poka Yoke…

TQM, SPC, 6…

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55

Contenuto della presentazione

Identificare le inefficienze

Strutturare gli interventiFormalizzare il processoAnalizzare i datiIdeare la soluzione

Risultati e punti critici

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

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6622/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

Miglioramento

continuo

Innovazioni incrementali

Azione al più presto

Approccio bottom-up

Pochi mezzi e tempi

brevi

Sequenza di interventi

Miglioramento

radicale

Innovazioni “a grandi

salti”

Azione quando

opportuno

Approccio top-down

Impegno di forti mezzi

Intervento singolo

Le due filosofie di soluzione dei problemi

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77

Un approccio consolidato

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

1) Selezione dell’obiettivo2) Raccolta ed analisi dati3) Identificazione causa

origine4) Sviluppo della soluzione5) Verifica della soluzione6) Standardizzazione7) Riflessione sul processo

DoPlan

CheckAct

1

23

4

56

7

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88

Il primo punto: conoscere il proprio processo

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

Esempio diagramma ad iconeproduzione clinker

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99

Costruire i diagrammi di processo

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

Esempio diagramma tecnologico calzaturificio

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1010

Identificare i flussi di materiale

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

1

7

2

3

4

5

6

Fusione

trucioli

Lamiere in acciaio

ritagli

trucioli

montaggio

magazzinaggio

trapanatura

tornitura

0,7 t/h

0,3 t/h

3 t/h

tranciatura

formatura

sbavatura

sfridi

10 t/h

9 t/h

7 t/h

2 t/h

1 t/h

BULLONI

4 t/h

3,3 t/h

4

trucioli

tornitura

0,7 t/ h

4 t/ h

3,3 t/ h

SIMBOLOOPERAZIONE

valori quantitativi delFLUSSO DEI MATERIALI

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1111

Misurare le distanze ed identificare i percorsi

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

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1212

Costruire l’Operation Process Chart

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

L’importanza dei dati…

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1313

Costruire lo Standard Work Combination Sheet

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

Page ___ of

man mach w alk TOT CUMUL

1 10 15 0 0 15 15

2 10 45 0 0 45 60

3 10 0 15 0 15 75

4 10 0 15 0 15 90

5 10 2 2 92

6 10 92

7 10 2 2 94

8 10 5 5 99

9 10 7 7 106

10 0 106

___

TurnoTime study person

time elementsDescription of Operation

Tornitura 1° pezzo e controllo dimensionale pezzo

Trasporto 1° pezzo a collaudo (a/r)

Attesa a macchina ferma per risultati collaudo 1°

Part name:

1

Cumulative Operating Time (MINUTI)Step No. 2 3 134 5 7 148 9 10 11 126

Rilavorazione di Tornitura 1° pezzo e controllo dimensionale pezzo e sbavatura per maneggio.

Messa a punto dei parametri macchina

Togliere grezzi da cartone e posizionare su carrello

Attrezzaggio macchina

Riitiro 1° pezzo al collaudo (non esiste un avviso f ine collaudo)

Standard Work Combination Sheet

Q.tà per turno

Processo

Takt time

Date:Part #:

OP

Tempo analisi 1° pezzo

ripetere procedura fino a che non è ok il pezzo

L'ATTESA COLLAUDO è MEDIAMENTE DI 120 minuti

L’importanza dei dati…

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1414

Raccogliere i dati con i diari macchina

In qualche modo occorre recuperare i dati…

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

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1515

Contenuto della presentazione

Identificare le inefficienze

Strutturare gli interventiFormalizzare il processoAnalizzare i datiIdeare la soluzione

Risultati e punti critici

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

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1616

Identificare le cause delle perdite di efficienza

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

tem

po pe

rsop

er ute

nsili

MENMACHINERY

METHODS MATERIALS

manca attrezzatura cambio utensili

diversi chiavini

chiavini rari e preziosi

chiavini associatiagli utensili

problema aggiornamento schede utensili

dimestichezza

magazzino occupato o chiuso

una sola macchinaper più operazioni

magazziniere in altre attività

inserti non a bordo macchina

presetting

tem

po pe

rsop

er collau

do

MENMACHINERY

METHODS MATERIALS

assenza strumentazione

strumentazioneprelevata dagli operatori

strumenti portatili

strumenti non dedicati

no segnale di fine collaudo

pochi strumentiDEA impegnata in taratura

Perdite di tempo suddivise per causa, in % sul tempo di carico

40,0%

26,7%

6,4%

0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 1,3%

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

35,0%

40,0%

45,0%

50,0%

atte

se p

erco

llaud

o

prob

lem

i di

uten

sile

Set

up

Rila

vora

zion

i

orga

nizz

ativ

e

guas

ti

prob

lem

isc

hede

uten

sili

infe

rmer

ia

non

rile

vabi

li

Perdite di tempo suddivise per causa, in % sul tempo di carico

40,0%

26,7%

6,4%

0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 1,3%

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

35,0%

40,0%

45,0%

50,0%

atte

se p

erco

llaud

o

prob

lem

i di

uten

sile

Set

up

Rila

vora

zion

i

orga

nizz

ativ

e

guas

ti

prob

lem

isc

hede

uten

sili

infe

rmer

ia

non

rile

vabi

li

Esempio aumento capacità produttiva per una azienda di

produzione

Perdite di tempo suddivise per causa, in % sul tempo di carico

40,0%

26,7%

6,4%7,5% 6,5%2,8%

0,0% 1,2% 0,3% 0,0% 1,3%0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

35,0%

40,0%

45,0%

50,0%

atte

se p

erco

llaud

o

prob

lem

i di

uten

sile

setu

p

rilav

oraz

ioni

orga

nizz

ativ

e

guas

ti

infe

rmer

ia

non

rilev

abili

pre-kaizen

post-kaizen

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1717

Dai dati….

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

Esempio ottimizzazione

procedure spedizioni per

una azienda di logistica

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1818

…alle informazioni

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

0.00.001.00.002.00.003.00.004.00.005.00.006.00.007.00.008.00.009.00.0010.00.0011.00.0012.00.0013.00.0014.00.0015.00.0016.00.0017.00.0018.00.0019.00.0020.00.0021.00.0022.00.0023.00.0024.00.0025.00.0026.00.0027.00.0028.00.0029.00.0030.00.0031.00.0032.00.0033.00.0034.00.0035.00.0036.00.0037.00.0038.00.0039.00.0040.00.0041.00.0042.00.0043.00.0044.00.0045.00.0046.00.0047.00.0048.00.0049.00.0050.00.00

Andamento della coda di packing list da generare

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

0.00.001.00.002.00.003.00.004.00.005.00.006.00.007.00.008.00.009.00.0010.00.0011.00.0012.00.0013.00.0014.00.0015.00.0016.00.0017.00.0018.00.0019.00.0020.00.0021.00.0022.00.0023.00.0024.00.0025.00.0026.00.0027.00.0028.00.0029.00.0030.00.0031.00.0032.00.0033.00.0034.00.0035.00.0036.00.0037.00.0038.00.0039.00.0040.00.0041.00.0042.00.0043.00.0044.00.0045.00.0046.00.0047.00.0048.00.0049.00.0050.00.00

Andamento della coda di packing list da generare

Esempio ottimizzazione

procedure spedizioni per

una azienda di logistica

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1919

Dalle informazioni alle soluzioni

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

y = 2,7x + 137,3

0200400600800

10001200140016001800

02-g

en16

-gen

30-g

en15

-feb

01-m

ar15

-mar

30-m

ar17

-apr

04-m

ag18

-mag

04-g

iu19

-giu

04-lu

g19

-lug

02-a

go31

-ago

14-s

et01

-ott

16-o

tt31

-ott

14-n

ov27

-nov

11-d

ic28

-dic

Andamento delle movimentazioni nell'anno

y = 2,7x + 137,3

0200400600800

10001200140016001800

02-g

en16

-gen

30-g

en15

-feb

01-m

ar15

-mar

30-m

ar17

-apr

04-m

ag18

-mag

04-g

iu19

-giu

04-lu

g19

-lug

02-a

go31

-ago

14-s

et01

-ott

16-o

tt31

-ott

14-n

ov27

-nov

11-d

ic28

-dic

Andamento delle movimentazioni nell'anno

0100200300400500600700800900

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Num

ero

di m

ovim

enta

zion

ide

l cod

ice

nello

slo

t

lontananza dello slot del punto di I/O

Correlazione tra la accessibilità dello slot ed il numero di movimentazioni del codice in esso collocato - condizione AS IS

0100200300400500600700800900

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Num

ero

di m

ovim

enta

zion

ide

l cod

ice

nello

slot

lontananza dello slot del punto di I/O

Correlazione tra la accessibilità dello slot ed il numero di movimentazioni del codice in esso collocato - condizione AS IS

0100200300400500600700800900

1000

0 50 100 150 200 250

Num

ero

di m

ovim

enta

zion

ide

l cod

ice

numero di giorni di movimentazione

Correlazione tra il numero totale di movimentazioni per codice ed il numero di giorni in cui il codice viene movimentato nell'anno

0100200300400500600700800900

1000

0 50 100 150 200 250

Num

ero

di m

ovim

enta

zion

ide

l cod

ice

numero di giorni di movimentazione

Correlazione tra il numero totale di movimentazioni per codice ed il numero di giorni in cui il codice viene movimentato nell'anno

0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 20 25 30 50

met

ri cu

bi

parametro a

Confronto tra il fabbisogno di spazio di stoccaggio in politica "randomized" o "dedicated" al variare di a

V ran

V ded

% risparmio

0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 20 25 30 50

met

ri cu

bi

parametro a

Confronto tra il fabbisogno di spazio di stoccaggio in politica "randomized" o "dedicated" al variare di a

V ran

V ded

% risparmio

0100200300400500600700800900

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Num

ero

di m

ovim

enta

zion

ide

l cod

ice

nello

slo

t

lontananza dello slot del punto di I/O

Correlazione tra la accessibilità dello slot ed il numero di movimentazioni del codice in esso collocato.

Condizione ottima confrontata con quella AS-IS

0100200300400500600700800900

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Num

ero

di m

ovim

enta

zion

ide

l cod

ice

nello

slo

t

lontananza dello slot del punto di I/O

Correlazione tra la accessibilità dello slot ed il numero di movimentazioni del codice in esso collocato.

Condizione ottima confrontata con quella AS-IS

Esempio riorganizzazion

e magazzino per una

azienda di produzione

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2020

Tempificazione di un processo di produzione job-shop a piccoli lotti

Un esempio di soluzione di production planning

= 3 ore

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2121

Un esempio di soluzione di production planning

Tempificazione di un processo di produzione job-shop a piccoli lotti

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2222

Contenuto della presentazione

Identificare le inefficienze

Strutturare gli interventiFormalizzare il processoAnalizzare i datiIdeare la soluzione

Risultati e punti critici

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

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2323

Risultati raggiunti in alcuni interventi e punti critici

22/05/2008M.M.Schiraldi - Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

Esempiaumento capacità

produttiva

Esempi riorganizzazione

magazzino

Caso 1:reparto frese

42,8% 68,5%

Azienda 1: potenziale efficientamentomovimentazioni magazzino

+ 40%

Caso 2:reparto torni

43,9% 61,1%

Azienda 2 (*):-8% riduzione area magazzino

-20% riduzione tempi medi di prelievo-45% riduzione tempi immissione

(*) G. Confessore, M.E. Nenni, M.M. Schiraldi “La configurazione ottimale di magazzino” Logistica & Management n.138 sett. 2003

i datii dati

dati affidabilidati affidabilidati storicidati storici

statisticamente significativistatisticamente significativi

molti datimolti dati

dati sui tempidati sui tempi

dati dettagliati

dati dettagliati

dati precisidati precisi

dettaglio al minuto

dettaglio al minuto

rilevati dal campo

rilevati dal campo

dati, non stime

dati, non stime

dati accuratidati accurati

dati chiaridati chiari

dati coerentidati coerenti

non duplicatinon duplicati

non duplicatinon duplicati

dati integridati integridati chiaridati chiari

dati affidabilidati affidabili dati integridati integri

dati sui tempidati sui tempi

molti datimolti dati

dati storicidati storici

dati accuratidati accurati

non duplicatinon duplicati

molti datimolti dati

dati storicidati storici

dati dettagliati

dati dettagliati

dati accuratidati accurati

dettaglio al minuto

dettaglio al minuto

dati chiaridati chiari

dati precisidati precisidati affidabilidati affidabili

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OPERATIONS MANAGEMENT

Research Group

Massimiliano M. Schiraldi

Dipartimento di Ingegneria dell’ImpresaFacoltà di Ingegneria – Ingegneria IndustrialeUniversità degli Studi di Roma “Tor Vergata”

[email protected]

grazie per l’attenzionegrazie per l’attenzione

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMAUNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA

TToorrVVeerrggaattaaUU