Fisher [105] dove vengono definite quattro misure della complessità di prodotto a partire da

un’indagine svolta su 70 fabbriche di assemblaggio di automobili sparse in 16 paesi. I dati analizzati provengono in realtà da 62 stabilimenti, in quanto vengono tralasciate 8 fabbriche che producono prodotti speciali di lusso.

190

• Complessità di mix di modello: misura la varietà basata sul mix di differenti prodotti e varianti di prodotto. Include differenti piattaforme, modelli, stili e variazioni per l’esportazione.

Ogni elemento che concorre alla misura di questo fattore viene pesato in accordo con i dati delle interviste ai manager di produzione attribuendo punteggi distinti:

- 10 punti per ciascuna piattaforma unica - 5 punti per ciascun modello unico - 5 punti per ciascun elemento di stile

- 3 punti per fronte, retro e tutte le ruote motrici

- 3 punti per l’opzione guida destra e sinistra per modello.

• Complessità delle parti: che misura un livello intermedio di complessità tra una fondamentale e una periferica, è un indice costruito a partire da due gruppi di variabili. Il primo sottogruppo include tre misure di parti o variazioni di componenti: numero di motori, cablaggio, e colori della carrozzeria, elementi che influiscono sulla sequenza dei veicoli, la varietà dei sub-assemblaggi richiesti, e il flusso del materiale e delle parti attraverso il sistema. Il secondo gruppo comprende tre misure: il numero di parti totali nell’area di assemblaggio, la percentuale di parti comuni attraverso i modelli e il numero di fornitori dell’area di assemblaggio. Tutte le variabili sono calcolate su una scala da 1 a 6, dove 1 è il più basso e 6 il più alto livello di complessità. Il fattore Alpha di Cronbach per questo indice è 0.75.

• Contenuto opzione: è spesso riferito a una varietà periferica, perché consiste in variazioni del prodotto che sono indipendenti dal progetto essenziale e quindi possono essere eseguite senza influenzare il livello di varietà basilare. Viene misurato in termini delle ore di lavoro necessarie per installare l’opzione.

• Variabilità di opzione: è calcolata dai dati dell’impianto sull’estensione per la quale i veicoli contengono ciascuna delle opzioni considerate. E’ la somma della deviazione standard delle possibili opzioni i=1, .., n viste come variabili random μi con probabilità

che un’auto a caso possegga l’opzione i: ∑ 1

A partire dal valore delle variabili sopra riportate viene quindi calcolato con tecniche di regressione lineare un indice di organizzazione di produzione che consente di misurare come la fabbrica organizza e gestisce il suo sistema di produzione e la sua forza lavoro e che quindi risulta correlato alle misure di complessità sopra definite.

191

I risultati mostrano differenze significative nella complessità di prodotto in diverse aree del mondo dove sono ubicati gli stabilimenti produttivi, coerentemente con le differenti strategie di produzione utilizzate. La complessità è in genere più alta negli stabilimenti giapponesi che non in quelli nord americani ed europei e cala nelle fabbriche situate nei paesi di recente industrializzazione. Altro risultato significativo è che gli impianti di “lean production” sono in grado di assorbire e minimizzare gli effetti avversi della complessità di prodotto. Infatti nel caso degli impianti di questo tipo non si rileva statisticamente una relazione significativa tra le misure di complessità di prodotto e la produttività di lavoro. Al contrario negli impianti di tipo “mass production” la complessità di prodotto è fortemente legata al numero di ore di lavoro necessarie per ciascun veicolo.

--- Considerazioni sul metodo di MacDuffie, Sethuraman, L.Fisher

Se da una parte l’aumento di flessibilità e di varietà di mix di prodotti ha determinato un ovvio aumento di complessità, in base ai risultati dell’inchiesta, le recenti modalità di costruzione di uno stabilimento produttivo consentono rispetto al passato di ottenere impianti meno complessi, quindi l’evoluzione nei layout e nei macchinari di produzione ha determinato da questo punto di vista un calo di complessità.

Punti di forza:

• utilizza dati del sistema analitici e oggettivi • applicazione abbastanza semplice

Punti di debolezza:

• mancanza di una definizione e misura di un indice unico di complessità, ma scissione in diverse complessità

• elevato numero di informazioni richieste

• applicazione allo specifico settore automobilistico

• necessità di un software articolato di supporto per la elaborazione dei dati

--- Nel 2004 Marco Perona e Giovanni Migliarotta [106] approfondiscono l’influenza della complessità sulle prestazioni della produzione e della catena di fornitura di un’azienda manifatturiera. Gli autori si rifanno a precedenti ricerche, dove emerge che varietà, controllo della complessità e prestazioni dell’azienda sono tra loro correlati.

192 Le fasi del lavoro sono tre:

1. raccolta dati

2. elaborazione di un modello interpretativo 3. elaborazione di un modello normativo

1.La raccolta di dati viene realizzata tramite un questionario inviato a circa 60 imprese. Le domande vertono su tre argomenti:

1. Collaborazione con i fornitori 2. Modularità del prodotto

3. Sistema informativo per la pianificazione e il controllo della produzione.

Per ognuno dei tre punti sopra viene sviluppato un indice di complessità da combinare con gli altri per ricavare un indice di complessità globale ma riferito specificatamente alla catena logistica.

Vengono di seguito descritti con maggior dettaglio i tre punti:

1. Al fine di descrivere come le aziende manifatturiere gestiscono la complessità nelle loro catene di fornitura, vengono svolte delle interviste in alcune imprese con i manager delle seguenti funzioni aziendali: vendita, acquisti, distribuzione, pianificazione e controllo della produzione, ingegneria di prodotto, ingegneria di processo, qualità, amministrazione, impianto produttivo. A partire dai dati rilevati tramite le interviste e dai database aziendali (numero dei fornitori, tipologia dei fornitori ecc.) vengono definiti diversi indici di complessità in relazione a differenti aspetti.

Un indice di complessità riferito ai fornitori è calcolato come media tra due indici: il primo misura la durata media della relazione di fornitura attribuendo un punteggio più basso alle aziende che hanno relazioni più stabili e il secondo si riferisce alle politiche di approvvigionamento attribuendo un punteggio più basso alle aziende che evitano contratti spot ma prediligono un sistema di ordini funzionante in integrazione con i fornitori chiave.

La complessità riferita alle forniture pertanto si riduce stabilizzando la relazione con i fornitori il che porta ad una maggiore efficienza del sistema.

Un indice di complessità riferito al prodotto come somma del numero di componenti e di prodotti finiti. Dai dati raccolti l’ingegneria di prodotto risulta uno dei fattori più influenti sulla complessità, in quanto rappresenta un legame tra marketing e produzione. A questo proposito si sottolinea come la modularizzazione sia un vantaggio ai fini della gestione della complessità più che della sua diminuzione. I sistemi informativi per il controllo e la pianificazione della produzione sono in questo contesto uno strumento efficace per la gestione della complessità.

193

Per quanto riguarda la complessità di pianificazione e controllo di produzione viene definito un indice di complessità semplicemente come il numero di ordini di produzione emessi per anno. 2.Viene quindi proposto un modello interpretativo elaborato per definire e classificare le dimensioni e le sorgenti di complessità. Tale modello è basato su cinque dimensioni:

1. ingegneria di produzione • risorse di produzione • tecnologia

• layout dell’impianto

Esempi di indicatori: produzione in outsourcing, risorse di produzione automatizzate 2. processo di produzione

• volumi

• organizzazione della produzione • pianificazione della produzione

Esempi di indicatori: sistema informativo, sistema di manipolazione automatico interno 3. sviluppo di nuovo prodotto

• struttura

• co-design e coordinamento • lunghezza del ciclo di vita

Esempi di indicatori: strumenti di informazione per il riutilizzo dei componenti, modularizzazione del prodotto

4. logistica di ingresso/uscita • volumi

• rete

• modalità distributive

Esempi di indicatori: sistema informativo integrato con il fornitore, consegna e magazzino in outsourcing, sistema di stima delle vendite

5. processo di vendita • range del prodotto • servizi

• tempo per l’ordine • clienti

194

Ciascun aspetto è quantitativamente definito pertanto tramite gli indicatori che vengono calcolati a partire da indici che derivano dai risultati delle interviste e dai dati provenienti dai database aziendali.

Fig. 7.5.1 Dimensioni della complessità per sistemi manifatturieri o logistici [106]

3. Proposta di un modello normativo, definito per comprendere le connessioni logiche tra la adozione di leve specifiche di controllo della complessità e i risultati raggiunti. Secondo questo modello ogni sistema manifatturiero o logistico è caratterizzato da alcuni obiettivi strategici (posizione leader/follower dell’azienda ecc.), variabili di contesto (appartenenza ad un piccolo/grande gruppo ecc.), risorse disponibili (umane, finanziarie, tecnologiche ecc.) e dalla sua attenzione alle varie istanze della complessità (in generale l’attenzione messa nel controllo e gestione della varietà dentro e fuori il sistema). Le leve possono essere di due tipi: quelle che consentono una riduzione nominale della complessità e le leve manageriali.

Le cause di incertezza possono essere riassunte nelle cinque dimensioni di complessità di cui è composto il modello, ognuna delle quali si rifà ad una specifica funzione aziendale della catena logistica ovvero:

• Sviluppo di nuovi prodotti − struttura

− coordinazione dei progetti e progettazione − ciclo di vita del prodotto

195 − risorse di produzione

− tecnologie

− lay-out degli impianti

Fig. 7.5.2 modello di complessità [106] • Processo produttivo

− Volumi di produzione

− Organizzazione della produzione − Pianificazione della produzione • Logistica di fornitura e di distribuzione

− Volumi − Reti − Modalità di distribuzione • Commercializzazione − Quota di mercato − Servizi

− Tempi di consegna dall'ordine − Clienti

Obiettivi strategici

196

I dati rilevati dimostrano che le aziende che controllano e riducono di più la loro catena di fornitura tendono a raggiungere risultati migliori in termini di efficienza e efficacia. Questo modello è pertanto di supporto ai manager nella presa di decisioni riguardanti la produzione dei prodotti.

Inoltre si conclude che il livello di complessità di un sistema produttivo è connesso sia all'efficienza (performance correlata ai costi) sia all'efficacia (performance correlata alle aspettative dei clienti) in egual misura, di conseguenza diminuendo la complessità è possibile migliorare ambedue gli aspetti sopraelencati. I manager possono ridurre la complessità agendo su due fronti: riduzione di tipo fisico della complessità (diminuzione dei prodotti) o riduzione dell'impatto della complessità sull'impresa (aumento della capacità di produzione).

---

Considerazioni sul metodo di Perona, Migliarotta:

Punti di forza:

• utilizza dati del sistema analitici e oggettivi • applicazione semplice

• applicazione valida per diversi settori e prodotti • facile interpretazione dei risultati

Punti di debolezza:

• mancanza di una definizione unica di complessità, in quanto vengono definiti diversi indici relativi a diversi aspetti

• si basa su un numero limitato di informazioni.

---

Metodi 2 (interviste) – 4 (modello entropico)

Nel 2002 S.Sivadasan, J Efstathiou, G.Frizelle, R.Shirazi, A.Calinescu [107] analizzano la complessità gestionale di un sistema produttivo in relazione alla catena di fornitura mettendo a punto una metodologia che consenta di individuare i punti significativi della complessità del sistema. L’approccio utilizzato è ibrido in quanto gli indici vengono definiti in termini entropici a partire da dati rilevati tramite interviste, a questo proposito gli autori si riferiscono anche al lavoro di Meyer e Curley [88].

197

Non ci si riferisce soltanto alla complessità interna di un impianto di produzione ma, tramite un accurato studio del processo di produzione e assemblaggio, focalizza l'analisi di complessità sul confronto fra produttori considerando il rapporto fra complessità interna ed esterna del sistema, definendo i meccanismi di aumento, generazione e assorbimento di questa, e proponendo in definitiva un ottimo strumento di decisione aziendale per la selezione e il confronto tra imprese. Il lavoro parte dalla classica misura entropica della complessità basata sul teorema di Shannon:

in cui

S stato del sistema i = 1, …, n

pi probabilità che lo stato i occorra

Si considera quindi un sistema manifatturiero sul quale applicare la formula della complessità dinamica definita da Frizelle e Woodcock [100]:

vengono definite due classi di stati S:

SS stato del sistema input-output programmato SNS stato del sistema input-output non programmato

La metodologia pertanto si basa sulla definizione dei possibili stati del sistema e sulla probabilità che essi occorrano. La formula è costituita da due parti, la parte fuori dalle parentesi quadre è riferita alla parte di complessità relativa ad un sistema sotto controllo statistico (stati programmati) e alla parte dentro le parentesi tonde si associata l’incertezza di sapere se il sistema è controllato o no definendo due Indici di Complessità Operazionale OCI:

In or Not in Control operational Complexity Index: Not in Control operational Complexity Index:

198

Il modello viene applicato non solo all'ambito produttivo ma anche e soprattutto al rapporto con i fornitori e clienti e a come viene influenzata la complessità interna da quella esterna.

La distinzione tra complessità interna ed esterna é schematicamente rappresentata nelle figure 7.5.3. e 7.5.4.

Fig.7.5.3 Trasferimento interno di complessità operazionale [107]

Fig. 7.5.4 Complessità esterna relativa al sistema fornitore-cliente [107]

Una novità assoluta introdotta dagli autori è il trasferimento di complessità tra partner all’interno della catena di fornitura. La complessità all’interfaccia tra cliente e fornitore può essere importata o esportata, aumentando o diminuendo la complessità all’interno del sistema produttivo base. Il trasferimento dipende dalle caratteristiche organizzative dell’azienda e dal suo rapporto con i fornitori, si ricorre a partner proprio per diminuire ed esportare la complessità interna, ma

199

questo è possibile solo fino ad un certo punto dato che ad esempio la disorganizzazione di un fornitore può creare ritardi nelle consegne e di conseguenza aumentare la complessità di gestione interna del proprio sistema manifatturiero.

La misura entropica rende possibili confronti tra flussi diversamente non confrontabili, permettendo una valutazione del grado con il quale le organizzazioni generano, esportano, importano e assorbono complessità gestionale.

Con riferimento alla figura 7.5.3 possiamo asserire che:

• maggiore è l'incertezza fra previsioni e ordini effettivi di vendita, maggiore è la possibilità di importare complessità operazionale dai clienti

• maggiore è l'incertezza fra ordini di vendita e dispacci di produzione, maggiore è la possibilità di importare complessità operazionale dai clienti

• maggiore è l'incertezza fra previsioni d'acquisto e ordini d'acquisto, maggiore è la possibilità di esportare complessità operazionale verso i fornitori

• maggiore è l'incertezza fra ordini d'acquisto e consegne effettive, maggiore è la possibilità di importare complessità operazionale dai fornitori

In tal caso un’impresa ha due modalità di trattare la complessità interna, la complessità può essere generata e autogenerarsi, ad esempio procedure imprecise portano a malintesi e ritardi, oppure può cercare di assorbire la complessità tramite un certo livello di flessibilità che può essere un surplus di capacità produttiva o una parte del tempo di produzione scevra da programmazione per gli imprevisti, come mostrato nella figura 7.5.4.

Viene messa a punto una metodologia ibrida per il calcolo di complessità articolata in sei fasi come illustrato nelle figure 7.5.5. 7.5.6 e 7.5.7.

Fase 1 preparazione:

Bisogna innanzi tutto prendere contatto con l'impresa da analizzare e con i responsabili di produzione che meglio possono spiegare il funzionamento del sistema produttivo, dell'organizzazione dell'impresa e dei flussi di materiale e informativi. E' essenziale a questo livello focalizzare l'attenzione su tre punti:

• pianificazione sufficiente dello studio e ricerca dei dati passati e del contesto in cui opera l'azienda

• organizzazione interna del gruppo di ricerca

Nel documento Complessità tecnologica, trasferimento di tecnologia e innovazione (pagine 190-200)