Il Six Sigma per la misurazione effettiva dei Lead time di consegna.
È innegabile che uno dei punti deboli delle catene logistiche sia la tempistica di consegna dell’ultimo miglio. È altrettanto innegabile che il cliente che attende di ricevere le merci, di fronte ai ritardi e, perché no, agli anticipi imprevisti della consegna, percepisce un livello di servizio molto basso; questo porta a tutte le conseguenze più volte descritte dalla “dottrina” della VOC (voice of the Customer) e della CS (customer Satisfaction).
Come correggere i processi di consegna affinchè, in maniera duratura, possano stabilizzarsi verso lead time ammessi ed approvati dal cliente?
Il primo punto da curare è, ovviamente, la reale decodifica delle esigenze del cliente, i suoi desiderata e la verifica della compatibilità con i costi generati da quella impostazione di lead time manifestato.
Il secondo punto riguarda invece la necessità di misurare e monitorare assiduamente ciò che realmente avviene.
Misurare non significa esclusivamente prendere atto, qualora ci fossero, delle lamentele del cliente per i ritardi commessi: spesse volte i ritardi ed i disservizi avvengono ma nessuno ce li segnala!. Sappiamo bene come questa sia la situazione di massimo impatto e, spesse volte, di abbandono del Cliente.
Misurare significa invece acquisire costantemente la “linea di base” dei Lead time con la possibilità di costruire una serie storica di dati che ci permettano di comprendere l’eventuale sedimentazione dei problemi, la loro cronicità, ma soprattutto, comprendere come e dove si debba intervenire, nell’’analisi dell’intero processo di consegna, e la conseguente correzione.
Ho trovato nel Metodo Six Sigma tutti gli elementi esaustivi per la costruzione della Misurazione. Il metodo dedica, di fatto, la sua fase più importante (la seconda detta appunto “Measure”) all’acquisizione corretta e coerente dei dati necessari di quella che è la variabile di Output critica e che deve essere migliorata; la chiama appunto CTQ, Critical to Quality e cioè la variabile che, vista la sua criticità, sta vanificando la qualità dei nostri processi di consegna.
Vale la pena ripetere come sia fondamentale individuare bene la variabile e perimetrare correttamente il suo campo di esistenza; parlare di Lead time di consegna può volere dire tutto e niente: è fondamentale indicare il momento in cui “scatta il cronometro” della misurazione (in genere alla partenza del mezzo di trasporto dall’Area spedizioni del magazzino consegnante) e quando il cronometro viene stoppato (in genere quando il cliente, firmando il DDT, dichiara l’avvenuta ricezione).
Una volta fatto questo, parte il processo di misurazione, sempre con la stessa metodica, di tutti i possibili eventi che si verificano, oppure di un campione rappresentativo e significativo di essi.
Una volta raccolti e/o campionati, i dati devono essere rappresentati in maniera completa ed esaustiva; va creata la linea di base caratteristica che descriva l’evoluzione nei giorni ( al passare del tempo di funzionamento del servizio) della CTQ in esame: il Lead time di consegna
Al fine di comprendere il comportamento del fenomeno “lead time” è fondamentale rappresentarne la sua evoluzione attraverso un Istogramma e, ancor meglio, attraverso un grafico di distribuzione.
Da entrambe le figure si evince come il lead time assuma diversi valori e che ad essi sia abbinata una frequenza di accadimento dedotta proprio dai numeri registrati.
Se i valori di lead time rappresentati sono sufficientemente numerosi ( e tendono ad una numerosità tipica di un universo dei Grandi numeri) si può sostenere che la loro distribuzione tenda ad assumere una conformazione tipica detta “a campana di Gauss” o distribuzione normale.
Questa condizione è una grande opportunità: ci è possibile infatti conoscere preventivamente quale sarà l’andamento del lead time, calcolare il suo valore medio, che coinciderà con il valore con frequenza di accadimento massima: cioè il tempo che abbiamo impiegato la maggior parte delle voltre e che, molto probabilmente impiegheremo, per l’effettuazione della consegna.
L’interesse maggiore nella lettura delle figure precedenti sta però nel rapporto reciproco fra la curva blu e la Linea Rossa. Quest’ultima prende il nome di linea di specifica superiore del processo e indica il particolare valore del lead time massimo ammesso dal cliente, quello oltre il quale l’insoddisfazione genera inammissibilità.
È chiaro che l’evoluzione del lead time descritta dalla curva, “racconta di valori” che vanno oltre tale limite di specifica (quelli alla sua destra); ebbene lo studio di tali distribuzioni serve per comprendere quanti e quali valori vanno oltre i limiti di lead time ammesso dal cliente per le consegne e, soprattutto, con quale probabilità questo possa accadere. Infatti riuscendo a misurare l’area grafica sottesa tra la curva di distribuzione (blu), l’asse orizzontale e la linea verticale di specifica (rossa), si determina esattamente la probabilità che, data l’attuale evoluzione del lead time, esso possa assumere valori oltre il limite di specifica ammesso dal cliente.
Sembra superfluo sottolinearlo ma la fase della misurazione è solo il punto di partenza; infatti una volta fotografata l’evoluzione del lead time e studiata la sua probabilità di accadimento, dobbiamo analizzare ( fase dell’Analyze) quali cause determinino eventuali eccessivi valori di lead time per poi, concretamente studiare soluzioni capaci di attenuare i fenomeni difformi fino ad eliminarli totalmente (fase dell’Improve). In ultimo, volendo sedimentare i risultati ottenuti, varrà la pena monitorare i processi (fase del Control) per evitare che altre cause o, paradossalmente le stesse, possano ricominciare a determinare valori di Lead time inammissibili.
