Lessons learned from the Learning Curves & the “downturn effect” (part 1)

Learning Curve
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L’effetto della crisi si è ormai propagato dalle vendite fino ai processi più “lontani”, seguendo a ritroso la catena del valore (value chain): è la replica esatta del “bullwhip effect”! In pratica si tratta di un effetto di tipo pull, tirato dal mercato e che sta causando effetti a volte difficili da capire. Uno di questi riguarda il processo di sviluppo prodotto (product development), spesso citato come una delle attività più “strategiche” (per chi riesce a ragionare in termini di lungo periodo, ovviamente) per poter emergere da questo buio tunnel davanti a tutti gli altri, e riuscire a guadagnare fette di mercato a spese degli avversari.

United States Air Force
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Ebbene, la crisi ha portato ad un effetto che spesso non è valutato nella giusta maniera. Ma prima di vederlo nel dettaglio, andiamo a capire cosa sono le “learning curves”. Si tratta di curve ricavate in base a dati empirici e che sono state quantificate per la prima volta nel 1936 alla base della U.S. Air Force di Wright-Patterson, dove si notò che ogni volta che la produzione di un aeroplano raddoppiava il tempo necessario per costruirlo diminuiva del 10-15%. Ulteriori studi hanno portato a ricavare valori di riferimento di questa percentuale che va da un minimo del 2% ad un massimo del 30%. La curva di apprendimento (si chiama così proprio perché descrive l’apprendimento del processo) è descritta da una funzione che ha il seguente aspetto:

Y=kx^(log2(b))

dove:

  • K è il numero di ore dirette necessario a produrre il primo esemplare
  • Yx è il numero di ore dirette necessario a produrre l’x-esimo esemplare
  • x è il numero di unità prodotte
  • b è la percentuale di apprendimento

Uno degli aspetti caratteristici (direi proprio quello vincente) è che il coefficiente b può essere considerato costante per la tipologia di produzione. Alcuni valori indicativi:

  • Costruzione di aerei 85%
  • Costruzione di navi 80-85%
  • Costruzione di macchine complesse 75-85%
  • Produzione elettronica ripetitiva90-95%
  • Operazioni ripetitive con macchine o presse 90-95%
  • Cablaggi ripetitivi 75-85%
  • Saldature ripetitive 90%
  • Materie prime 93-96%

I fattori che determinano il miglioramento nel tempo diretto totale di produzione sono:

  • Aumento dell’efficienza degli operatori
  • Standardizzazione, specializzazione e miglioramento dei metodi
  • Automazione
  • Miglior utilizzo delle attrezzature
  • Redesign del prodotto in base all’esperienza produttiva
  • Effetti dell’esperienza sulla catena del valore
  • Cost reduction
  • Condivisione degli effetti dell’esperienza e dell’apprendimento
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