L'Analisi basata sui Dati DMAIC

La metodologia DMAIC si riferisce ad uno strumento di gestione utilizzato per migliorare, ottimizzare e stabilizzare i processi di un'organizzazione. In questo articolo, tradotto da Modern Materials Handling, vediamo come l'applicazione di questo strumento, abbinato all'Internet of Things, può portare benefici a tutta la supply chain.

Chiedete a un responsabile di produzione come risolve i problemi e probabilmente vi parlerà di lean, sei sigma e altre tecniche di miglioramento basate sui dati. Chiedete a un responsabile della supply chain e probabilmente sentirete una storia diversa: una storia che comporta meno analisi e più battaglie contro problemi già emersi.

Una delle ragioni di questa differenza è la difficoltà di raccogliere dati reali nella supply chain e nelle operazioni logistiche, dove la maggior parte dell'attività avviene al di fuori delle quattro pareti della vostra organizzazione. Di conseguenza, le metodologie basate sui dati hanno avuto una minore trazione nella supply chain rispetto ad altre attività operative. Ma la crescita delle applicazioni di Internet of Things nella supply chain sta facilitando la raccolta di dati reali, quindi è tempo per i professionisti della supply chain di cominciare a pensare a nuovi strumenti.

PRESENTAZIONE DELLA DMAIC
Una delle metodologie di miglioramento più popolari nel toolbox dei sei sigma è la DMAIC, che sta per Definire, Misurare, Analizzare, Migliorare e Controllare (Define, Measure, Analyze, Improve, Control). Vediamo un esempio tipico di come i dati dell'internet degli oggetti rendano possibile applicare un approccio DMAIC nella supply chain.

DEFINIRE
Il problema che la nostra organizzazione deve affrontare è che vediamo un'ampia gamma di tempi di consegna e tassi di danno per le spedizioni dal nostro stabilimento di produzione ai centri di distribuzione dei nostri clienti. Questa variazione significa che i clienti tengono troppo l'inventario (che li rende infelici) o corrono il rischio di non avere il prodotto quando ne hanno bisogno (il che li rende ancora più scontenti). Il nostro obiettivo è quello di ridurre la variabilità dei tempi di consegna e dei tassi di danno per rendere i nostri clienti più soddisfatti.

MISURARE
Per misurare il comportamento effettivo dei camion che trasportano le nostre merci, utilizziamo una soluzione di supply chain basata sull'internet degli oggetti. Su ogni spedizione mettiamo un tracker collegato a una cella, che riporta in tempo reale la posizione e le condizioni della spedizione, inclusi i dati sugli shock (che possono danneggiare il nostro prodotto). Questo ci dà una ricca serie di dati di posizione e condizione per ogni spedizione.

 

 

ANALIZZARE
Utilizzando questi dati, eseguiamo diversi tipi di analisi, compresa la creazione di istogrammi di ogni rotta. Questi istogrammi indicano la variazione nel tempo e il numero di urti pesanti su una determinata rotta. Notiamo quali rotte hanno la variazione più ampia e immergiamoci più in profondità su quei percorsi, per capire che cosa sta portando alla variazione. Vediamo che per alcune rotte, i vettori utilizzano un numero sorprendente di strade diverse - in un caso la differenza tra la rotta più lunga e quella più breve è di 5 volte maggiore. Peggio ancora, il percorso più lungo ha i peggiori risultati in termini di condizioni di spedizione, con più tempo trascorso ad alte temperature e shock più intensi.

 

 

MIGLIORARE
Grazie a questi dati, iniziamo una conversazione con il nostro fornitore di servizi logistici su come migliorare. Abbiamo avuto queste conversazioni prima, ma con dati limitati c'erano anche un sacco di limiti. Questa volta portiamo dati e mappe che mostrano esattamente quando e dove si verificano ritardi e danni. Di conseguenza, siamo in grado di elaborare modifiche al nostro contratto di servizio che garantiscono di evitare le rotte "peggiori".

 

 

CONTROLLO
Nei prossimi mesi vedremo che la variazione dei risultati diminuisce. Il nostro sistema di internet degli oggetti indica un cambiamento nei percorsi che i conducenti stanno percorrendo, con riduzioni degli shock e dei tempi di consegna. Quando vediamo una spedizione prendere uno dei percorsi che abbiamo detto di evitare, possiamo mandare una e-mail al nostro partner logistico e ottenere un riconoscimento che hanno effettuato un errore. Continuiamo a monitorare regolarmente le spedizioni per continuare a cercare modi per migliorarle.

 

 

Strumenti come la DMAIC non richiedono solo dati, ma comfort con l'analisi e la comprensione di ciò che i dati possono e non possono fare per voi. In questo esempio, abbiamo utilizzato un istogramma, uno strumento di analisi comune, per identificare quale delle nostre rotte presentasse una variazione inaspettatamente grande nei tempi di consegna o nei tassi di danno. Potremmo anche utilizzare un diagramma di controllo per monitorare il processo in corso, un approccio che ci permette di distinguere tra variazione "normale" nel processo e variazione "anomala", che è probabilmente causata da qualche problema di fondo.

 

 

Combinando i nuovi dati dell'internet degli oggetti con gli strumenti di analisi esistenti utilizzati da molte aziende manifatturiere, i team della supply chain probabilmente si stanno allontanando dalla modalità di reazione e verso un approccio più proattivo basato sull'analisi. Naturalmente, questa transizione può richiedere un certo lavoro. L'utilizzo di strumenti come istogrammi e grafici di controllo richiederà che il team prenda familiarità con una serie di nuovi strumenti e comprenda quando applicare ogni tipo di specifico strumento. Il risultato, tuttavia, è un team che si adatta bene a sfruttare le nuove applicazioni dell'internet degli oggetti, rendendo possibile costruire e gestire una fornitura che alla fine offre risultati migliori con meno sforzo. Direi che vale l'investimento.

Articolo tradotto da:
Modern Materials Handling

Topic:
Internet of Things

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