SOMMARIO
EXECUTIVE SUMMARY .................................................................................................. 3
1. DALLE ORIGINI DELLA PRODUZIONE AI PRINCIPI DEL “LEAN THINKING”
.............................................................................................................................................. 5
1.1 La Produzione Artigianale ........................................................................................................ 6
1.2 La Produzione di Massa ........................................................................................................... 9
1.3 La produzione Snella ...............................................................................................................16
1.4 I cinque Principi del “Lean Thinking” .....................................................................................22
1.4.1
Il Valore ...................................................................................................................23
1.4.2
Il Flusso di Valore ....................................................................................................24
1.4.3
Il Flusso.....................................................................................................................25
1.4.4
Il Pull ........................................................................................................................27
1.4.5
La Perfezione .............................................................................................................28
2. ANALISI DEL RAPPORTO TRA JIT & INNOVAZIONE RADICALE .................. 29
2.1 Miglioramento Continuo & Innovazione Radicale ...................................................................29
2.1.1
Miglioramento continuo .............................................................................................30
2.1.2
Innovazione Radicale .................................................................................................32
2.1.3
Dualismo Exploration/Exploitation ............................................................................37
2.2 Innovazione come “Dynamic Capability” basata su Meta-routines ...........................................39
2.2.1
Dynamic Capability ..................................................................................................40
2.2.2
Routines e Meta-routines............................................................................................46
2.2.3
Meta-routines alla base dell’Innovazione ...................................................................48
2.3 Just-in-Time ............................................................................................................................49
2.3.1
Introduzione al Just-in-Time .....................................................................................49
2.3.2
Just-in-Time Production System .................................................................................51
2.3.3
Full utilization of worker’s capabilities ......................................................................56
2.3.4
Le cinque pratiche Just-in-Time selezionate ...............................................................57
2.4 Formulazione delle Ipotesi: La Relazione tra JIT ed Innovazione .............................................58
2.4.1
La Relazione tra JIT ed Innovazione ..........................................................................58
2.4.2
Le Ipotesi ...................................................................................................................60
3. METODI & RISULTATI .............................................................................................. 71
3.1 Il Campione: HPM .................................................................................................... 71
3.2 Le Variabili ................................................................................................................ 75
3.2.1
Le Variabili Dipendenti .............................................................................................75
3.2.2
Le Variabili Indipendenti ...........................................................................................77
1
3.2.3
Le Variabili di Controllo............................................................................................ 78
3.2.4
La Matrice di Correlazione ........................................................................................ 79
3.3 Metodo di Analisi.................................................................................................................... 82
3.3.1
Il Modello di Regressione Lineare Multipla ............................................................... 82
3.3.2
Modello 1 - Relazione JIT – Innovazione.................................................................... 84
3.3.3
Modello 2 - Introduzione della supportive organizational infrastructure .................. 88
4. DISCUSSIONE & CONCLUSIONI .............................................................................. 93
4.1 Discussione dei Risultati ......................................................................................................... 93
4.1.1
Risultati del Modello 1 .............................................................................................. 93
4.1.2
Risultati del Modello 2 .............................................................................................. 98
4.2 Conclusioni ........................................................................................................................... 101
BIBLIOGRAFIA.............................................................................................................. 103
RINGRAZIMENTI .......................................................................................................... 109
2
EXECUTIVE SUMMARY
Scopo del presente elaborato è quello di indagare a livello di impianto produttivo
l’effetto che l’implementazione del Just-in-Time sortisce nel favorire la creazione delle metaroutines alla base dell’Innovazione.
Nel capitolo introduttivo viene presentata brevemente l’evoluzione storica dei
principali metodi di produzione industriale, partendo dalla produzione artigianale, passando
per la produzione di massa e concludendo con la lean production ed i suoi principi cardine
(value, value stream, flow, pull, perfection).
Il secondo capitolo rappresenta invece il background teorico della ricerca. In un primo
momento viene tracciata la distinzione tra miglioramento continuo (continuous improvement)
ed innovazione radicale (innovation), identificando quest’ultima come quell’approccio
operativo volto al miglioramento della performance che, attraverso profondi e sostanziali
miglioramenti,
segna
una
discontinuità
rispetto
all’attuale
traiettoria
tecnologica
dell’organizzazione. In questo contesto l’innovazione radicale viene concepita come una
dynamic capability che si basa su tre meta-routines fondamentali: sviluppo interno di processi
ed attrezzature, ricerca di nuove tecnologie, e sviluppo inter-funzionale di prodotto. Nella
seconda parte del capitolo viene presentato e descritto il sistema just-in-time nella sua totalità,
ponendo l’accento sulle cinque pratiche che permettono l’introduzione del flow e del pull a
livello shop floor. Infine il capitolo si chiude con la creazione dei due gruppi principali di
ipotesi: le prime tre atte ad indagare l’esistenza di una relazione diretta e positiva tra JIT e
meta-routines, e le ultime tre funzionali all’identificazione del ruolo della supportive
organizational infrastructure nel mediare la suddetta relazione.
Il capitolo terzo presenta il campione, le variabili ed i modelli utilizzati per verificare
empiricamente le ipotesi formulate. L’analisi viene svolta grazie all’applicazione del modello
di regressione lineare multipla al campione HPM (High Performance Manufacturing), un
database contenente i dati di 266 imprese provenienti da paesi industrializzati ed operanti nei
principali settori manifatturieri mondiali.
I risultati ottenuti convalidano due delle tre ipotesi fondamentali, confermando a
livello generale la validità dell’impianto teorico di base secondo il quale l’implementazione
del just-in-time favorisce la creazione delle meta-routines alla base dell’innovazione. Non
viene invece pienamente confermato l’effetto della supportive organizational infrastructure,
la quale, nella sua interazione con il just-in-time, non sembra rappresentare un elemento
capace di moderare la relazione, creando un effetto positivo solo se associata allo sviluppo
inter-funzionale di prodotto.
3
4
1
DALLE ORIGINI
DELLA PRODUZIONE
AI PRINCIPI DEL “LEAN THINKING”
“Why not make the work easier and more interesting so that people do not have to sweat?
The Toyota style is not to create results by working hard. It is a system that says there is no
limit to people’s creativity. People don’t go to Toyota to ‘work’ they go there to ‘think’”
Taiichi Ohno
Nel 1990 l’uscita del libro “The Machine That Changed The World” stravolse il
mondo industriale occidentale, dimostrando l’obsolescenza del sistema produttivo di massa ed
affermando la straordinarietà di quel insieme di pratiche organizzativo-industriali denominato
produzione snella (lean production). In questo libro gli autori James P. Womack, Daniel T.
Jones e Daniel Ross, studiando il settore automobilistico mondiale arrivando a spiegare le
motivazioni alla base del declino dell’industria automobilistica americana ed europea,
surclassata da quella giapponese. Proprio il settore automobilistico è stato nel secolo scorso il
protagonista della nascita delle due teorie fondamentali sulla fabbricazione, ovvero: la
produzione di massa introdotta dopo la prima guerra mondiale da Henry Ford ed Alfred
Sloan, e la produzione snella introdotta dopo la seconda guerra mondiale da Eiji Toyoda e
Taiichi Ohno negli impianti Toyota Motor Company. E’ importante sottolineare che sebbene
la lean production sia nata negli anni ’50 in Giappone, la sua concettualizzazione è avvenuta
solo negli anni ‘90 grazie a Womack, Jones & Ross, ai quali va dato il merito di essere riusciti
a collocare in un quadro concettuale unitario tutte le varie tecniche produttive e organizzative
già note in occidente.
Sebbene “The Machine That Changed The World” abbia avuto il grande merito di evidenziare
l’obsolescenza e l’inadeguatezza del sistema produttivo di massa, esaltando i risultati
sorprendenti dell’applicazione della produzione snella, bisogna comunque dire che questo
5
lavoro lascia aperti molti interrogativi che cercano di essere risolti dagli stessi autori in “Lean
Thinking” (1997). In questo volume, a differenza del precedente, James P. Womack e Daniel
T. Jones non si concentrano solo sullo studio del settore automobilistico, ma analizzano
diverse tipologie di imprese snelle operanti in un gran numero di settori. Così facendo essi
vogliono far capire ad imprenditori e manager come la lean production possa essere applicata
a qualsiasi tipo di attività, dalla manifattura alla produzione di servizi. E’ per questo motivo
che gli autori individuano e descrivono i cinque principi cardini del pensiero snello (value,
value stream, flow, pull, perfection), che devono essere applicati se si vogliono perseguire i
due più importanti obiettivi del Lean Thinking, ovvero l’eliminazione di tutti gli sprechi e la
creazione di valore per il cliente finale.
In questo capitolo verrà presentata la storia e l’evoluzione della produzione industriale
partendo dalla produzione artigianale, passando per la produzione di massa e finendo con
l’avvento della produzione snella. Il focus sarà poi posto su quest’ultima analizzando la
genesi del TPS (Toyota Production System) e descrivendo i cinque principi del Lean
Thinking.
1.1 La Produzione Artigianale
Womack, Jones & Ross iniziano la loro rassegna storica partendo dalla produzione
artigianale, introdotta facendo riferimento al famoso esempio dell’onorevole inglese Evelyn
Henry Ellis e dell’azienda di macchine utensili Panhard et Levassor di Parigi. La storia risale
al 1894 e serve per spiegare il processo di progettazione e produzione di un’automobile alla
fine del XX secolo. In quel tempo infatti la P&L era la più grande impresa mondiale di
produttori d’auto. Fondata nel 1887 a Parigi, la P&L progettava le proprie auto con il Système
Panhard, ovvero con il motore collocato nella parte anteriore del veicolo, i passeggeri seduti
nella parte posteriore, e la trazione anteriore azionata da un propulsore a benzina definito ad
“alta velocità” (circa 15-16 km/h) di cui Levassor era il detentore della licenza. I modelli non
erano standard ma erano totalmente personalizzabili. Il cliente si recava direttamente dai due
fondatori, Panhard e Levassor, con i quali discuteva direttamente il progetto, stabilendone le
caratteristiche esatte e decidendo i vari tipi di materiali da utilizzare.
La P&L infatti non era altro che un’azienda di macchine utensili nella quale la
progettazione avveniva direttamente con i fondatori, ma l’esecuzione era affidata in gran parte
ad artigiani qualificati che padroneggiando al meglio i principi della progettazione meccanica
e della produzione dei componenti, riuscendo a portare a termine l’intero processo produttivo.
Questi artigiani lavoravano all’interno dell’impianto della P&L, oppure potevano lavorare in
6
proprio come appaltatori autonomi nelle loro officine, producendo specifici componenti
ordinati direttamente dalla casa madre (Womack, Jones & Ross, 1990).
La P&L rappresenta il tipico esempio di impresa artigianale di fine XX secolo.
Come detto in precedenza l’azienda non produceva modelli standard di automobili, non solo
perché voleva soddisfare al meglio le esigenze dei clienti facoltosi “cucendo” l’auto su
misura, ma semplicemente perché non ci sarebbe mai riuscita. Infatti, per quanto Panhard e
Levassor avessero potuto sforzarsi, non sarebbero mai riusciti a creare due auto
completamente identiche, anche se fosse stato utilizzato come base lo stesso identico progetto
ed ad eseguirlo fossero stati gli stessi identici operai. Questo perché l’azienda non disponeva
di un sistema standard di calibrazione e la tecnologia produttiva del periodo non permetteva di
poter tagliare l’acciaio temperato. Questo significava che ogni pezzo arrivato al reparto di
assemblaggio finale era diverso dall’altro, e doveva dunque essere appositamente levigato e
limato per poter essere fatto coincidere con gli altri. Inoltre la P&L non poteva attuare
economie di scala, ciò vuol dire che se l’azienda avesse prodotto 100 macchine identiche
all’anno oppure 100.000 probabilmente il costo unitario non sarebbe stato di molto inferiore,
in quanto all’aumentare del volume di produzione non vi era una proporzionale diminuzione
dei costi unitari (Womack, Jones & Ross, 1990).
In sintesi, basandosi sull’esperienza della P&L, le principali caratteristiche della produzione
automobilistica artigianale possono essere così riassunte:

Prodotto: il risultato del processo di produzione artigianale è un prodotto unico e
personalizzato; unico perché diverso da qualsiasi altro prodotto frutto del medesimo
processo e personalizzato perché progettato in base alle specifiche esigenze del
cliente;

Forza Lavoro: formata da un insieme di operai altamente specializzati, con grandi
abilità manuali e tecnico-meccaniche; capaci di prendersi carico individualmente
dell’intera progettazione e fabbricazione del prodotto. Cresciuti professionalmente in
officine meccaniche la loro aspirazione era quella di aprire un officina in proprio e
diventare appaltatori per le aziende finali;

Produzione: la produzione è ridotta ed i costi unitari elevati; questo perché ogni
operaio segue la lavorazione del processo dall’inizio alla fine, ed il metodo artigianale
con il quale è eseguito comporta delle variazioni nel processo;

Macchinari: il processo produttivo si avvale di macchine utensili generiche per
compiere le funzioni di base (panatura, molatura, foratura, ecc.); il livello tecnologico
7
dell’epoca non permette l’utilizzo di macchinari precisi che non riescono dunque a
produrre prodotti identici;

Struttura: la struttura è decentrata, le varie parti del prodotto vengono fabbricate in
officine meccaniche sparse per la città e vengono inviate alla fabbrica per
l’assemblaggio finale; è un sistema coordinato nel quale il proprietario/imprenditore
organizza e programma le relazioni con clienti, dipendenti e fornitori.
Queste caratteristiche costituiscono il DNA del sistema produttivo artigianale, e per anni
hanno permesso la creazioni dei primi modelli di automobili. Però, come sostenuto da
Womack, Jones & Ross (1990), le peculiarità della produzione artigianale nascondevano degli
svantaggi:

Costi: i costi di produzione artigianali erano troppo elevati e non diminuivano
all’aumentare della produzione; ciò significa che il bacino di clienti era molto ristretto
e solo pochi personaggi molto abbienti come Ellis potevano permettersi l’acquisto di
un automobile;

Qualità del Prodotto: la qualità, l’affidabilità e la solidità delle autovetture prodotte
da un’azienda come la P&L erano molto variabili, ogni modello prodotto era diverso
l’uno dall’altro, configurandosi dunque come un prototipo che doveva essere
collaudato singolarmente;

Innovazione: l’innovazione di prodotto/processo era praticamente inesistente, infatti
gli artigiani non avevano le risorse e le competenze necessarie per sviluppare nuove
tecnologie all’interno delle piccole officine.
I limiti di questo modello non avrebbero permesso ancora a lungo alla produzione artigianale
di prosperare. La sempre maggior richiesta di autoveicoli ed il miglioramento tecnologico nel
campo delle macchine utensili rappresentavano un terreno fertile per la nascita di una grande
rivoluzione tecnico-produttiva. Proprio quando la produzione artigianale raggiunse il suo
limite massimo di applicabilità Henry Ford trovò il modo di superarne i limiti, inventando
quel sistema innovativo che venne chiamato produzione di massa.
8
1.2 La Produzione di Massa
L’industria automobilistica ha sempre avuto un ruolo da protagonista nello sviluppo
delle tecniche produttive, e ciò diventa ancor più evidente quando si parla di produzione di
massa; in tutto il mondo infatti è risaputo che negli impianti produttivi della Ford a Detroit è
nata la cosiddetta produzione di massa. Il suo artefice Henry Ford riuscì a sviluppare negli
anni un sistema produttivo che permettesse di produrre un auto funzionale alla produzione e
facile da utilizzare. Questi due traguardi, che segnarono la rivoluzione dell’industria
automobilistica, furono avviati da Ford nel 1908 con la produzione del celebre “modello T”.
Il primo dei due obiettivi raggiunti da Ford fu quello di creare un prodotto progettato
in modo tale da essere facilmente producibile. In molti credono, sbagliando, che la ragione
alla base dell’invenzione della produzione di massa siano solo da rinvenire nella creazione
della linea di assemblaggio in movimento, ma in realtà le due invenzioni introdotte da Ford
che permisero la creazione di questa linea furono l’intercambiabilità completa dei pezzi e la
loro semplicità d’incastro. Come detto in precedenza parlando di produzione artigianale, nelle
officine della P&L non sarebbe mai stato possibile ottenere due componenti completamente
identici. Per evitare ciò Ford impose l’utilizzo del medesimo sistema si calibratura per ogni
pezzo del processo produttivo ed approfittando dei progressi conseguiti nel campo delle
macchine utensili riuscì ad ottenere un processo produttivo dal quale far uscire prodotti
standardizzati. In questo modo i componenti diventarono intercambiabili, semplici e facili da
assemblare, permettendo a Ford di eliminare tutta la forza lavoro specializzata che attuava le
fasi di limatura e levigazione, che al tempo costituivano il grosso della forza lavoro del settore
automobilistico (Womack, Jones & Ross, 1990).
Fatto ciò, il passo successivo fu quello di eliminare i banchi di assemblaggio sui quali veniva
costruita un intera auto; Ford infatti si accorse che i propri dipendenti impiegavano gran parte
del tempo a muoversi nell’impianto per cercare i pezzi da assemblare. Per rendere più
efficiente questa attività decise allora di far consegnare direttamente i pezzi alle postazioni di
assemblaggio, assegnando al montatore un'unica mansione che avrebbe dovuto eseguire su
ogni postazione, passando da vettura a vettura. In questo modo gli operai diventarono
estremamente efficienti nel compiere una solo mansione, riuscendo ad affinarla e renderla
sempre più veloce e precisa. Se nel 1908, prima dell’introduzione di questo sistema, il ciclo di
lavoro medio di un montatore di Ford (tempo necessario per completare le proprie mansioni e
ricominciare da capo) era di 8 ore e 56 minuti, nel 1913 il ciclo si era ridotto a soli 2,3 minuti,
e la linea di assemblaggio in movimento non era ancora stata introdotta (Womack, Jones &
Ross, 1990).
9
Dopo aver compiuto ciò Ford si accorse di un altro problema che doveva essere risolto,
ovvero lo spostamento degli operai da un banco di montaggio all’altro; i lavoratori dovevano
infatti spostarsi lungo le varie postazioni compiendo movimenti inutili e creando ingorghi tra
le postazioni dovuti alle discrepanze temporali tra una lavorazione e l’altra. Per porre rimedio
a questa situazione Ford introdusse per la prima volta nel suo nuovo stabilimento di Highland
Park la linea di montaggio in movimento (strisce di lamiera applicate a dei rulli che
percorrevano tutto lo stabilimento, trasportando le vetture attraverso tutte le postazioni di
montaggio). Con l’introduzione della linea in movimento il tempo risparmiato da ogni operaio
negli spostamenti fu tale da ridurre il tempo medio del ciclo lavorativo da 2,3 a 1,19 minuti
(Womack, Jones & Ross, 1990). Di fronte a questi incredibili risultati si scatenò l’interesse
del mondo industriale, scioccato dalla grandezza delle invenzioni apportate da Ford, tanto che
i giornalisti Arnold e Faurote scrissero un articolo su questo innovativo sistema produttivo
esponendone i risultati (riportati nella tabella sottostante, Tabella 1.1).
Figura 1.1 Risultati articolo Arnold e Faurote (Womak, Jones & Ross, 1990)
Purtroppo questo studio non tiene conto dei risparmi finanziari, che probabilmente furono
molto più considerevoli ed importanti rispetto ai risparmi di tempo. La nuova tecnologia
introdotta da Ford permetteva infatti di ridurre drasticamente la necessità di capitale,
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permettendo di produrre più velocemente, più efficientemente, e riducendo notevolmente le
scorte in magazzino, tutto al solo costo dell’installazione della linea di montaggio. In termini
economici però, la più sensazionale scoperta di Ford furono le economie di scala; negli
impianti Ford di Detroit all’aumentare del numero di autovetture prodotte, minore diventava il
costo unitario del prodotto.
Il secondo obiettivo raggiunto da Ford, come accennato precedentemente, è stata la
creazione di un’automobile facile da utilizzare ma soprattutto facile da mantenere. Quello che
per l’epoca fu totalmente nuovo e stupì non solo i clienti ma soprattutto i concorrenti era la
possibilità che Ford diede di riparare in completa autonomia la propria vettura. Con l’acquisto
del modello T l’acquirente riceveva anche un “libretto” d’istruzioni e un “kit” di semplici
strumenti. Nel libretto di sessantaquattro pagine venivano indicati i 140 possibili
inconvenienti che potevano accadere al modello T e, per ognuno di essi, ne veniva data la
spiegazione ma soprattutto il rimedio; in questo modo i clienti, con il solo utilizzo del kit che
veniva fornito, potevano aggiustare tutti e 140 i problemi; se poi il danno era molto grave (ad
esempio alla carrozzeria) il cliente poteva recarsi direttamente presso un rivenditore Ford dal
quale avrebbe potuto acquistare il pezzo di ricambio e sostituirlo personalmente.
L’insieme di queste scoperte portarono a Ford dei vantaggi che gli permisero di diventare il
primo produttore mondiale di auto per un considerevole arco di tempo. Ma in termini generali
Ford apportò un cambiamento che sconvolse il sistema produttivo artigianale, facendo entrare
la produzione industriale nell’era della produzione di massa.
Le caratteristiche essenziali di questo nuovo modello produttivo vengono così sintetizzate da
Womack, Jones & Ross (1990):

Forza Lavoro: i cambiamenti introdotti da Ford al proprio sistema produttivo
stravolsero i processi operativi ridefinendo completamente anche il ruolo dell’operaio.
La creazione di postazioni di lavoro nelle quale doveva essere attuata una solo
mansione portò agli estremi il concetto di divisione del lavoro. Mentre nella
produzione artigianale l’operaio cercava gli attrezzi necessari, reperiva i componenti
corretti e li assemblava fino ad arrivare al prodotto finito, con l’introduzione della
linea di montaggio l’operaio aveva un unico compito ben definito: eseguire una
semplice e ripetitiva operazione in continuazione (per esempio avvitare due viti). Ciò
permise a Ford di eliminare la forza lavoro altamente qualificata che seguiva tutta la
fase di montaggio e gli permise di assumere personale non qualificato; infatti grazie
alla parcellizzazione del lavoro in pochi minuti l’operaio veniva addestrato ed
imparava a compiere efficientemente il proprio compito. L’addestramento era
11
talmente facile e le mansioni talmente banali da eseguire che il lavoro poteva essere
eseguito senza nemmeno dover comunicare; nel 1915 nello stabilimento di Highland
Park dei 7000 operai impiegati molti di loro parlavano a malapena l’inglese, e le
lingue parlate erano più di cinquanta. La creazione di questa massa di operai
concentrati esclusivamente nel compiere la loro mansione lasciava però scoperta tutta
quella serie di attività complementari che prima erano svolte dall’artigiano come
trovare i componenti, pulire la postazione, porre rimedio a eventuali errori ecc. Per
sopperire a ciò nel sistema fordista vennero create delle nuove figure di “lavoro
indiretto” come il riparatore, l’ispettore della qualità, l’addetto alle pulizie, colui che
trasportava i pezzi alle postazioni ecc.; inoltre venne anche creata la figura del
“tecnico” ovvero colui il quale doveva pensare a come impostare la sequenza di
produzione nel modo ottimale (tecnico del lavoro), oppure colui che pensava alla
logistica e progettava i nastri trasportatori (tecnico della produzione). Queste nuove
figure iniziarono ad assumere sempre più importanza nel sistema fordista; ad essi
infatti era impartito il compito di progettare mansioni, procedure, macchinari e
componenti nel modo più efficiente ed efficace possibile, in modo da rendere il lavoro
degli operai non qualificati sempre più semplice. Ford creò dunque due categorie di
lavoratori, da una parte la figura specializzata del tecnico, definito anche “lavoratore
di concetto”, dall’altra la figura dell’operaio semplice talmente facile da reperire ed
addestrare che divenne intercambiabile come i pezzi del modello T.

Organizzazione: Ford quando avviò la sua attività imprenditoriale, come la totalità dei
produttori di autovetture dell’epoca (inclusa la P&L), era un semplice assemblatore:
acquistava i vari componenti dalle officine meccaniche per poi assemblarli. Con
l’introduzione della catena di montaggio ed il conseguente aumento del volume di
produzione, Ford si accorse che gli sarebbero serviti sempre più componenti, conformi
ad i propri standard, con sempre meno difetti, e con tempi di consegna sempre più
ravvicinati. Vista la difficoltà, se non l’impossibilità, di ottenere queste condizioni, il
produttore di Detroit decise di prendere sotto il proprio controllo tutte queste attività,
internalizzando tutta la filiera produttiva in modo tale da non dover più dipendere dalle
variazioni del mercato. Ford sapeva che, grazie all’affinamento delle tecniche che
aveva introdotto, avrebbe potuto raggiungere un considerevole risparmio di costi
svolgendo all’interno dei propri impianti tutte le attività necessarie al completamento
dell’autovettura. L’attuazione di questo progetto, reso possibile dalle disponibilità
finanziarie di cui disponeva, divenne realtà nel 1931 con la costruzione dello
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stabilimento di Rouge a Detroit, il primo stabilimento totalmente indipendente grazie
all’aggiunta al suo interno di una acciaieria e di una vetreria.
Come vedremo in seguito l’integrazione verticale di tutta la filiera produttiva porterà
ad un incremento vertiginoso delle attività burocratiche dell’azienda, provocando un
irrigidimento della struttura organizzativa e creando problemi non facili da risolvere.

Attrezzature: i macchinari utilizzati negli impianti Ford permisero l’attuazione della
produzione di massa in quanto possedevano due caratteristiche: erano precisi e
potevano produrre grandi quantità di prodotti a basso costo. Come detto in precedenza
l’intercambiabilità dei pezzi prodotti negli impianti Ford era stata resa possibile
sfruttando l’utilizzo di macchinari tecnologicamente migliorati, in grado di tagliare il
metallo temprato e stampare la lamiera con assoluta precisione. Inoltre, a differenza
della produzione artigianale, il sistema fordista sfruttava l’utilizzo di macchinari che
eseguissero ripetutamente la stessa identica operazione su tutti i componenti,
eliminando le operazioni di messa a punto tra un pezzo e l’altro e rendendo il processo
molto più economico. In questo modo i macchinari potevano essere ordinati in
sequenza, uno dopo l’altro, in base all’operazione che dovevano compiere; si veniva
così a creare una lunga catena all’interno della quale il prodotto veniva processato.

Prodotto: “Ogni cliente può ottenere una Ford T colorata di qualunque colore desideri,
purché sia nero”. La celebre frase di Henry Ford rispecchia perfettamente la filosofia
fordista, basata sulla creazione di un prodotto economico e semplice da utilizzare ma
uguale per tutti. Questo modello produttivo, diametralmente opposto rispetto a quello
artigianale, non avrebbe mai permesso all’onorevole Ellis di recarsi a Detroit e
discutere personalmente con Ford la progettazione e la personalizzazione del prodotto;
il modello T era infatti un prodotto standard, offerto con le stesse caratteristiche a tutti
i mercati del mondo. Il successo di questa strategia si basava infatti su un prezzo basso
(che continuava a scendere grazie alle economie di scala), su un progetto collaudato, e
su dei componenti durevoli forgiati con materiale resistente e facilmente riparabili
anche dall’utente medio.
Ford fu l’inventore della linea di montaggio in movimento, elemento essenziale per la
nascita della produzione di massa, ma il completamento di questo sistema produttivo non
sarebbe mai stato possibile senza il contributo di Alfred Sloan. Chiamato nel 1919 a porre
rimedio ai problemi produttivi della General Motors, Sloan trovò presto anche la soluzione ai
problemi organizzativi della GM, che erano anche gli stessi che affliggevano la Ford.
Entrambe le imprese soffrivano dei medesimi problemi organizzativi derivanti dalla necessità
13
di dover gestire contemporaneamente: il funzionamento di più fabbriche, le attività
progettuali, ed i primordiali sistemi di marketing il cui affinamento si era reso necessario per
affrontare il numero crescente di potenziali clienti. Le soluzioni individuate da Sloan per
risolvere questi problemi furono tre (Womack, Jones & Ross, 1990):
1. Per risolvere i problemi organizzativi a livello manageriale creò delle divisioni
decentralizzate, ognuna dotata di una sede centrale e di un direttore che rispondeva
direttamente a Sloan. Ogni direttore in questo modo si poteva concentrare sulle
attività della propria area funzionale, individuando i punti di forza ed i punti di
debolezza, e cercando di diminuire i costi e di aumentare i ricavi; Sloan riteneva
infatti che solo il presidente della società dovesse conoscere tutti i dettagli
operativi, mentre i direttori delle varie aree dovevano occuparsi solo del loro
reparto senza dover essere a conoscenza di quello che accadeva nelle altre.
2. Per soddisfare una domanda di mercato crescente e sempre più variegata Sloan
sviluppò una gamma di cinque modelli di automobili (la Ford ne aveva solo uno)
che coprivano tutte le fasce del mercato, andando dall’auto di lusso per i più
abbienti fino all’auto economica per i redditi più bassi. Senza rendersene conto
Sloan stava dando vita ad una delle più importanti funzioni odierne del marketing,
ovvero la segmentazione del mercato.
3. Per risolvere i problemi di liquidità che potevano nascere dall’aumento del capitale
circolante Sloan strinse forti legami con il mondo bancario, assicurandosi così una
fonte di finanziamento nel caso ce ne fosse stata la necessità.
Ricapitolando, le innovazioni apportate da Sloan servirono a mettere ordine alla ormai
confusa struttura organizzativa creata da Ford (punto 1), diedero le linee guida per indirizzare
la produzione in modo tale da soddisfare tutto il mercato (punto 2), ed infine misero al riparo
l’impresa da eventuali scompensi finanziari (punto 3).
Al termine della sua rivoluzione Sloan era riuscito a porre rimedio ai problemi che Ford non
aveva mai risolto creando un inedito sistema di gestione aziendale e rivoluzionando il
marketing. Ciò che Sloan invece non aveva cambiato ed aveva invece continuato a perpetrare,
seguendo quanto già iniziato da Ford, era la divisione del lavoro; i risultati dei suoi
cambiamenti si tradussero infatti nella creazione di nuove figure professionali come il
direttore finanziario, l’esperto di marketing, e molte altre tipologie di specialisti. Inoltre non
fece nulla per modificare l’impostazione data da Henry Ford secondo la quale gli operai erano
solo dei “pezzi” funzionali alla produzione, totalmente intercambiabili, non facendo nulla per
migliorare le loro monotone ed alienanti condizioni di lavoro (Womack, Jones & Ross, 1990).
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La produzione di massa, creata da Ford e perfezionata da Sloan, ebbe un successo
enorme venendo adottata in quasi tutti i settori produttivi e lasciando alla produzione
artigianale solo le nicchie di mercato. Il sistema fordista consentì alle tre grandi potenze
automobilistiche americane (Ford, GM, Chrysler) di dominare a lungo il mercato mondiale
dell’auto, raggiungendo il picco massimo di produzione nel 1955. Da quell’anno in poi però
iniziò un declino lento ed inesorabile a causa della concomitanza di una serie di fattori tra i
quali possiamo individuare due principali. In primis la perdita di competitività delle Big Three
fu causata dal diffondersi dei sistemi produttivi della produzione di massa oltre i confini
nazionali, soprattutto in Europa. Se le guerre mondiali ed regimi totalitari non avevano
permesso alla produzione di massa di imporsi, il secondo dopoguerra creò le condizioni
ottimali per lo scoppio di questo boom economico. Grazie ai vantaggi salariali ed alla
variazione nei prodotti (auto sportive ed auto compatte ed economiche), le imprese
automobilistiche del vecchio continente divennero una spina nel fianco per i colossi
americani, sottraendo quote di mercato ed intensificando sempre di più la competizione. In
secundis, le preferenze del consumatore americano erano diametralmente opposte rispetto a
quelle del consumatore europeo; gli americani prediligevano auto grandi, potenti e
confortevoli, mentre gli europei preferivano macchine adatte all’utilizzo nelle strette vie delle
città, dunque agili pratiche e dai bassi consumi. L’avvento della crisi energetica del ’73, con il
conseguente aumento del costo del carburante, inasprì ancora di più questo contrasto
penalizzando fortemente le imprese d’oltreoceano che producevano modelli con motori
estremamente potenti ma allo stesso tempo estremamente dispendiosi in termini di consumi
(Womack, Jones & Ross, 1990).
Sia le industrie americane sia quelle europee non poterono comunque sottrarsi all’ulteriore
perdita di efficienza dovuta alle continue richieste degli operai di poter accedere a migliori
condizioni di lavoro e di poter godere di aumenti salariali. Prima le industrie americane negli
anni ’30 e poi quelle europee a fine anni ’50 dovettero confrontarsi con la formazione e la
crescita di sindacati sempre più forti ed agguerriti, che riuscirono a ridurre l’orario di lavoro, e
riuscirono ad imporre norme e regole per alleviare la monotona ed alienante condizione di
lavoro degli operai. Tale situazione continuò a peggiorare finché non emerse un nuovo
modello produttivo destinato a stravolgere nuovamente le regole dell’industria dell’auto: la
produzione snella.
15
1.3 La produzione Snella
Il termine produzione snella, coniato per la prima volta da Womack, Jones & Ross in
“The machine That Change The World”, fa riferimento al nuovo metodo di fabbricazione
introdotto nel secondo dopoguerra dalla Toyota. La Toyota Motor Company fu fondata nel
1937 nella parte meridionale del Giappone dalla famiglia Toyoda. Oggi la Toyota è la più
grande casa automobilistica mondiale per volume di produzione ed una delle più importanti
imprese manifatturiere, ma alla fine degli anni ’50 era un’impresa in profonda crisi, che
operava utilizzando ancora in gran parte il metodo artigianale. Come raccontano Womack,
Jones & Ross in “The Machine That Change The World”, dopo essere stata costretta dal
governo militare giapponese a produrre autocarri per uso bellico durante la seconda guerra
mondiale, alla fine del 1949 l’impresa subì una forte crisi dovuta al crollo delle vendite. La
contrazione della domanda interna costrinse la Toyota a ridurrei i volumi di produzione
licenziando gran parte della forza lavoro; le proteste e lo sciopero prolungato portarono a forti
tensioni sociali che costrinsero il fondatore Kiichiro Toyoda a rassegnare le dimissioni dalla
carica di presidente, assumendosi tutte le colpe dei fallimenti aziendali. A Kiichiro succedette
il nipote Eiji, abile e promettente ingegnere che aveva già effettuato molte visite allo
stabilimento di Rouge di Ford. Dopo aver studiato ed ispezionato attentamente lo stabilimento
americano, Eiji tornò alla Toyota con l’idea di poter migliorare il sistema produttivo basato
sulla produzione di massa grazie alla collaborazione con il geniale ingegnere della produzione
Taiichi Ohno. Toyoda e Ohno in prima battuta si resero presto conto che in Giappone non si
sarebbe mai potuta attuare la produzione di massa per una serie di fattori socio-economici
(Womak, Jones & Ross, 1990):

Economia Giapponese: l’economia nipponica alla fine degli anni ’50 era in profonda
crisi. Ancora destabilizzata dagli effetti devastanti della seconda guerra mondiale
soffriva della mancanza di materie prime, di grandi terreni, di infrastrutture ed
inoltre pativa la mancanza di capitali e valuta estera che impedivano l’accesso di
tecnologie occidentali;

Forza Lavoro: la forza lavoro era composta interamente da lavoratori giapponesi ed
era altamente sindacalizzata. Questa forza lavoro “autoctona” a differenza della
massa di immigrati assunta da Ford non era disposta ad accettare le condizioni di
lavoro imposte dal taylorismo, richiedendo salari più alti e condizioni di lavoro più
umane. Queste richieste erano sostenute da un unico grande sindacato che
raggruppava sotto la stessa sigla sia colletti blu sia colletti bianchi, non permettendo
16
all’industria automobilistica nipponica di trattare la propria forza lavoro come un
costo variabile;

Mercato automobilistico mondiale: era dominato dalle “Big Three” americane che
oltre a difendere aggressivamente i propri mercati avevano messo gli occhi sul
mercato giapponese per aumentare le proprie quote di mercato;

Domanda Giapponese: il mercato dell’auto giapponese era caratterizzato da una
domanda estremamente ridotta rispetto a quella che si era trovato ad affrontare Ford
in nord America, ma presentava una maggiore varietà di prodotto andando dalle
normali autovetture, alle auto di lusso, agli autocarri ed ai camion di grandi
dimensioni.
Il governo giapponese, per difendere il settore automobilistico nazionale dalle mire dei
grandi produttori americani, prese la decisione di fondere tutte le aziende del settore formando
due o tre grandi colossi sulla scia del modello americano, e stabilì che ognuna di esse avrebbe
dovuto produrre un determinato tipo di autovettura. In aperto contrasto col governo però
Nissan, Toyota e le altre imprese decisero di sfidarsi producendo gamme complete di
automobili, creando un’ampia varietà di modelli per sfruttare le caratteristiche della domanda.
Taiichi Ohno si rese conto però che per attuare questa strategia non sarebbe stato possibile
applicare metodi e macchinari utilizzati da Ford e dai produttori di massa, ma si rese anche
conto che non sarebbe stato sostenibile continuare a produrre veicoli col metodo artigianale.
Dunque, Ohno e Toyoda decisero che per poter competere avrebbero dovuto creare un nuovo
modello produttivo che fosse la sintesi positiva tra produzione artigianale e produzione di
massa; un modello produttivo che unisse l’elevata varietà e l’alta qualità tipica della
produzione artigianale con i bassi costi di produzione tipici della produzione di massa
(Womack, Jones & Roos, 1990).
Le geniali intuizioni apportate da Ohno in Toyota portarono dei cambiamenti fondamentali
nei metodi di fabbricazione, creando un approccio totalmente innovativo. Vediamo ora quali
sono i cambiamenti che Ohno inventò rivoluzionando le varie funzione aziendali (Womack,
Jones & Ross, 1990).
Produzione: i grandi costruttori automobilistici americani ed europei impiegavano per lo
stampaggio dei componenti grandi macchinari in linea che producevano milioni di pezzi
all’anno. Ogni macchinario stampava un solo tipo di componente per mesi se non anni, in
quanto il riattrezzaggio per poterlo destinare alla produzione di altri componenti era un
operazione lunga, difficile e costosa. Ohno si accorse che per attuare questo metodo erano
17
richieste due condizioni: una scala minima per l’economia dell’operazione (scala che non
poteva essere raggiunta dalla Toyota data la ristretta dimensione del mercato giapponese); ed
un ampio budget (di cui però Ohno non disponeva potendo comprare solo un numero limitato
di presse). Per risolvere la situazione Ohno decise di semplificare e velocizzare le procedure
di riattrezzaggio (tempo di set-up) dei macchinari servendosi di rulli per spostare gli stampi e
di semplici sistemi di regolazione, in modo tale da per poterli destinare a più lavorazioni in un
determinato arco di tempo. Inoltre Ohno osservò che le attività di riattrezzaggio potevano
essere svolte dagli inattivi operai di linea in quanto non richiedevano particolari competenze
specialistiche e, dopo molte prove ed esperimenti eseguiti su presse americane di seconda
mano, riuscì a perfezionare la tecnica dei cambi rapidi. Grazie a questa tecnica la Toyota
riusciva a produrre nell’arco della giornata differenti componenti con la stessa pressa in
quanto in pochi minuti poteva destinare le attrezzature allo stampaggio di differenti
componenti. Con l’applicazione di questi cambi rapidi, che permettevano di produrre piccoli
lotti, Ohno scoprì come il costo unitario della produzione in piccoli lotti era inferiore rispetto
al costo unitario della produzione in grandi lotti. Le ragioni alla base di questo fenomeno
erano due: produrre in piccoli lotti eliminava le spese collegate all’utilizzo del magazzino, ma
soprattutto la produzione di pochi componenti permetteva di rilevare immediatamente
eventuali difetti di stampaggio prima dell’assemblaggio, bloccando sul nascere la
proliferazione di errori.
Forza Lavoro: la crisi della Toyota del 1949 aveva rivoluzionato il ruolo della forza lavoro in
tutta l’industria automobilistica giapponese. Il licenziamento di un quarto della forza lavoro fu
accettato dal sindacato solo in cambio di due garanzie: il posto a vita ed una retribuzione
basata sugli scatti di anzianità e sui premi produzione; dal canto loro però i dipendenti Toyota
accettarono di essere destinati a più mansioni diverse tra loro, favorendo le migliorie ed
impegnandosi a cooperare per l’interesse dell’azienda. Ohno si ritrovò dunque con una forza
lavoro che ormai non poteva più essere considerata come un costo variabile ma bensì come un
costo fisso: dall’entrata in azienda fino al pensionamento passavano infatti quarant’anni.
Bisognava dunque trovare il modo di coinvolgere al meglio i dipendenti nel processo
produttivo, sfruttarne le capacità e approfittare non solo della loro forza fisica ma anche del
loro cervello. Il ruolo dell’operaio nella produzione snella divenne fondamentale, tanto da
essere definita da Sugimori et al. (1977) come uno “respect for human system”.
Assemblaggio Finale: Ohno dopo un’attenta analisi dello stabilimento di Rouge si accorse di
come l’intero sistema di assemblaggio creato da Ford fosse creatore di muda (termine
giapponese per indicare spreco). Infatti, il tipico reparto assemblaggio della produzione di
18
massa si avvaleva di operai che eseguivano un’unica ripetitiva mansione senza prestare
attenzione alla qualità del prodotto finale. Questo reparto non si fermava mai, neppure
quand’era evidente che fossero stati montati dei componenti difettosi; i direttori di produzione
ritenevano “normale” e “fisiologico” che alcuni componenti risultassero difettosi, ed anche se
venivano montati sull’autovettura non era un problema in quanto sarebbero stati riparati da
un’apposita squadra di tecnici alla fine dell’assemblaggio. Ohno invece riteneva che il
montatore fosse la figura che più delle altre poteva contribuire al plusvalore del prodotto
finale in quanto conosceva dettagliatamente tutte le fasi della catena produttiva e poteva
dunque svolgere anche meglio le mansioni degli specialisti utilizzati da Ford. Convinto di ciò
Ohno creò delle squadre di operai guidate da un capogruppo, le quali erano incaricate di
lavorare e collaborare assieme per gestire al meglio le fasi del montaggio che venivano
assegnate. Dopo aver collaudato questo sistema Ohno aggiunse alle squadre anche altri
mansioni come la pulizia dell’area di lavoro, la riparazione degli utensili ed i controlli di
qualità. L’ultimo passo, dopo aver verificato che le squadre lavorassero al meglio, fu quello di
chiedere ai componenti di dedicare parte del loro tempo al miglioramento del sistema,
creando così un processo di miglioramento continuo definito in giapponese Kaizen. Inoltre,
convinto di come l’ignorare i difetti di produzione favorisse il moltiplicarsi degli errori
all’infinito, Ohno impose di arrestare la linea produttiva ogni qualvolta vi fosse un problema.
Nella visione di Ohno autorizzati a fermare la linea produttiva non dovevano essere solo i capi
produzione (come avveniva nel sistema fordista), ma riteneva che ogni operaio,
semplicemente schiacciando un bottone, avesse dovuto fermare l’assemblaggio appena si
fosse riscontrato un problema. Ma Ohno non voleva solo che i problemi fossero risolti il
prima possibile, voleva anche che non si ripetessero più. A questo scopo l’ingegnere
introdusse il sistema dei “cinque perché”, ovvero un sistema attraverso il quale gli operai
avrebbero dovuto analizzare gli errori, ed investigando attentamente avrebbero dovuto
individuarne la causa ultima, in modo tale che non si verificassero più. Il risultato
dell’implementazione di questo sistema ha portato la Toyota ad avere un rendimento della
linea di montaggio quasi pari al 100%, ed ha portato il numero di ritocchi necessari alla fine
del processo a decrescere in modo costante.
Rapporti con i Fornitori: l’appena citato sistema di assemblaggio costituisce solo il 15%
dell’intero processo di fabbricazione di un autovettura; il restante 85% si compone della
fabbricazione di circa 10.000 componenti che devono poi essere assemblati. Nella tipica
organizzazione di un impresa automobilistica basata sulla produzione di massa, come la Ford
o la General Motors, la progettazione di ogni singolo componente era eseguita dalla casa
madre, la quale distribuiva i disegni ai propri fornitori indicandone quantità necessarie e tempi
19
di consegna. Il migliore offerente in termini di qualità/prezzo otteneva la commessa. Quando
Ohno ed i suoi collaboratori presero in considerazione questo metodo di approvvigionamento
si resero conto che i fornitori, lavorando su un progetto già completo, non erano altro che dei
meri esecutori i quali non avevano la possibilità di apportare miglioramenti e consigliare
soluzioni nonostante la lunga esperienza accumulata. Inoltre, mettere in competizione i
fornitori bloccava il flusso orizzontale di informazioni impedendo innovazioni tecnologiche e
miglioramenti di qualità, senza contare il fatto che era estremamente difficile coordinare e
pianificare il flusso giornaliero della miriade di componenti che l’impianto riceveva. Visti
tutti questi problemi Toyoda e Ohno decisero di adottare un nuovo approccio basato sulla
creazione di due categorie di fornitori con diverse responsabilità e diversi compiti. Ai fornitori
di prima fascia competeva lo sviluppo del prodotto: la Toyota indicava loro le caratteristiche
di prodotto desiderate ed il fornitore lo sviluppava a proprio piacimento, alla sola condizione
che rispettasse le indicazioni di base. Questi fornitori, nonostante fossero imprese autonome,
erano comunque fortemente legate alla Toyota dallo scambio di pacchetti azionari (un po’
come avveniva con i dipendenti). Ogni fornitore di prima fascia si avvaleva poi di una serie di
fornitori di seconda fascia, molto abili nella fabbricazione ma deboli nella progettazione, i
quali erano specializzati nella produzione di un determinato componente. Sia i produttori di
prima fascia che di seconda fascia, essendo fortemente specializzati, non concorrevano
orizzontalmente
ma
comunicavano
intensamente,
aiutandosi
reciprocamente
nel
miglioramento delle caratteristiche e della tecnologia di prodotto. Ohno e Toyoda decisero
inoltre di non integrare verticalmente i fornitori, ma delegarono a quelli di prima fascia
l’organizzazione dell’approvvigionamento coordinando le imprese appartenenti alla seconda
fascia. A completamento della riorganizzazione dell’approvvigionamento, Ohno creò anche
un nuovo sistema di coordinamento tra impresa e fornitori, in modo tale che quest’ultimi
consegnassero i pezzi alla linea di assemblaggio nei tempi giusti e nella giusta quantità:
nacque così il famoso sistema just-in-time (appena in tempo). Ciò fu reso possibile grazie
all’implementazione del sistema dei Kanban, ovvero un sistema che attraverso l’utilizzo di
diverse tipologie di cartellini segnalava ad ogni reparto quando avviare la produzione. Questo
sistema, seppur basato su un funzionamento molto semplice, fu di difficile implementazione
in quanto rimuoveva tutti i sistemi di sicurezza a protezione del processo produttivo (come ad
esempio il magazzino). Secondo Ohno questo sistema avrebbe potuto funzionare solo se ogni
membro si fosse dedicato all’anticipazione dei problemi prima che essi si fossero
effettivamente verificati; per capire la complessità di questo sistema basti pensare che in
Toyota ci vollero ben vent’anni per perfezionare questa coordinazione.
20
Sviluppo del Prodotto: nell’impresa fordista lo sviluppo dei prodotti era affidato a due
squadre: una di tecnici di processo e una di tecnici di prodotto. Entrambi erano parte attiva
dello sviluppo di nuovi prodotti ma lavorano separatamente, come due compartimenti stagni.
In questo modo prima che un progetto venisse portato a termine intercorrevano anni in quanto
ogni volta sorgevano problemi causati dalla mancanza di interazione tra chi pensava il
prodotto e chi poi l’avrebbe dovuto realizzare. Per aggirare questo ostacolo Ohno creò dei
team inter-funzionali di sviluppo del prodotto, costituiti da tecnici provenienti da tutti i vari
reparti produttivi. In questo modo i tempi di sviluppo dei nuovi progetti si contrassero
enormemente in quanto i problemi venivano subito rilevati e risolti.
Gestione della Distribuzione: l’implementazione di un sistema produttivo estremamente
efficiente e capace di creare un’ampia varietà di prodotti di alta qualità, sarebbe stato del tutto
inutile se poi non si fosse creato anche un adeguato sistema di vendita. Per evitare ciò Toyoda
affidò la gestione del reparto marketing a Shotaro Kamiya, uno specialista del settore il cui
obiettivo fu quello di creare una rete di vendita simmetrica alla rete di approvvigionamento. A
questo scopo fu creata ad hoc la Toyota Motor Sales Company, una società controllata dalla
Toyota stessa che strinse forti rapporti con tutta la rete distributiva grazie all’incrocio di
partecipazioni azionarie con i concessionari. In questo modo la Toyota legava il proprio
destino a quello dei distributori creando dei legami di lungo periodo che stimolavano la
collaborazione. La stretta collaborazione tra concessionari ed impresa fu fondamentale perché
permise alla Toyota di coordinare l’intera filiera produttiva, dalla vendita alla fornitura,
potendo applicare il sistema del kanban lungo tutto il processo produttivo; il concessionario
divenne infatti il primo stadio di un sistema basato sulla logica pull, dando il segnale che
azionava la produzione. Inoltre, per cercare di rendere la domanda più omogenea in ogni
periodo, i concessionari adottarono tattiche di vendita aggressiva, non aspettando più che il
cliente venisse a chiedere il prodotto ma proponendolo direttamente porta a porta. Queste
tecniche, unite alla raccolta di informazioni sulle preferenze d’acquisto delle famiglie,
servirono al raggiungimento di uno dei principali obiettivi del sistema distributivo Toyota: la
creazione di offerte su misura per soddisfare e fidelizzare il cliente finale. Inoltre, la stretta
vicinanza al cliente permise l’attuazione di un’attività del tutto innovativa: il coinvolgimento
diretto del cliente nel processo di sviluppo dei prodotti.
21
1.4 I cinque Principi del “Lean Thinking”
Il grande merito di “The Machine That Changed The World” è stato quello di aver
scosso il mondo occidentale portando alla luce l’obsolescenza dei principi della produzione di
massa di stampo fordista e di aver introdotto la cosiddetta produzione snella, ovvero quel
sistema produttivo attraverso il quale si riesce a produrre sempre di più con sempre meno
risorse. Il limite di questa ricerca è stato però di quello aver focalizzato l’attenzione solo sul
settore automobilistico, e proprio per superare questo limite nel 1997 viene edito “Lean
Thinking”. Il nuovo lavoro di Womack e Jones offre una panoramica più ampia e mostra
come la produzione snella possa essere applicata a qualsiasi tipologia di settore produttivo,
perfino al settore dei servizi. Il grande contributo di questo libro è infatti quello di individuare
i principi fondamentali alla base del pensiero snello, descrivendoli ed insegnando attraverso
casi pratici come essi possano essere implementati in qualsiasi tipo di impresa, grande, media
o piccola.
I cinque principi individuati dagli autori sono: value, value stream, flow, pull,
perfection. Ognuno di essi rappresenta un componente fondamentale per implementare la
produzione snella, in quanto ognuno di essi è funzionale alla lotta continua allo spreco. Il
concetto di spreco in giapponese si traduce con il termine muda, un termine che nella cultura
della terra del Sol Levante ha una forte connotazione negativa, sia etica che sociale, tanto che
Carlo Volpato nell’introduzione dell’edizione italiana di “Lean Thinking” lo associa al
concetto del peccato nella cultura cattolica. Muda è qualsiasi tipo di attività umana che
assorbe risorse senza creare valore, ed il lean thinking non è altro che la continua ricerca degli
sprechi e della loro eliminazione, con il fine ultimo di produrre sempre di più con un sempre
minor consumo di risorse per avvicinarsi sempre con maggior precisione a ciò che i clienti
vogliono (Womack & Jones, 1997). Taiichi Ohno il più grande nemico del muda ne individuò
sette tipi (Slack et al., 2010):

Sovrapproduzione: produrre più di quanto sia immediatamente necessario al
processo produttivo successivo;

Tempo di Attesa: tempo non produttivo durante il quale gli operai ed i macchinari
aspettano di processare il semilavorato successivo;

Trasporto: spostamenti non necessari di semilavorati e prodotti finiti;

Processo: se non progettati nella maniera ottimale i processi produttivi possono
costituire fonte di spreco (es. layout);
22

Magazzino: accumuli semilavorati e prodotti finiti sono il tipico esempio di spreco
che deve essere eliminato;

Movimento: spostamenti non necessari della forza lavoro;

Difetti: errori nei processi di lavorazione costituiscono un ostacolo all’efficienza
produttiva ed alla qualità del prodotto.
Il grande merito di “Lean Thinking” è quello di aver individuato i principi
fondamentali del pensiero snello e di averli resi “universali”, mostrando come essi possano
essere applicabili da chiunque in qualsiasi luogo. Di certo la nascita e lo sviluppo della Lean
Philosophy sono da attribuire alle caratteristiche della cultura nazionale giapponese
contrassegnata dall’essenzialità, dall’efficienza, dalla praticità e dal profondo impegno
profuso per raggiungere la perfezione, ma Womack e Jones hanno avuto il merito di rendere
la produzione snella attuabile da tutti. Vediamo ora nel dettaglio i cinque principi.
1.4.1
Il Valore
Il punto di partenza per qualsiasi impresa che voglia diventare snella è
l’identificazione del valore. La produzione implica l’utilizzo di risorse e solo le risorse
utilizzate per creare valore non rappresentano muda. Il valore di cui Womack e Jones parlano
è quel valore creato per il cliente finale che “assume significato solo nel momento in cui lo si
esprime in termini di uno specifico prodotto in grado di soddisfare le esigenze del cliente a un
dato prezzo e in un determinato momento” (1997:44). Da qui nasce l’esigenza di riconsiderare
la propria struttura organizzativa e verificare se effettivamente il processo produttivo sia
rivolto alla creazione di valore per il cliente finale. Ciò non è semplice in quanto
l’identificazione del valore è un processo che porta consumatore e produttore a risultati
diversi, e questa complessità viene spesso aggravata da distorsioni che portano quest’ultimo
ad allontanarsi dalla concezione di valore elaborata dal cliente. Queste distorsioni possono
coinvolgere varie figure all’interno dell’organizzazione se non addirittura essa stessa nella sua
complessità (Womack & Jones, 1997): sovente progettisti, tecnici ed ingegneri tendono a
focalizzarsi su caratteristiche molto specifiche del prodotto a cui il consumatore non è
minimamente interessato; il senior management subordina la definizione e la creazione di
valore per il cliente ai bisogni immediati degli azionisti facendosi influenzare dalla propria
formazione mentale di tipo economico; le culture nazionali deformano gli obiettivi del
management modellando la concezione del valore sulla base del luogo di produzione rispetto
a quello di destinazione.
23
Quello che emerge dunque è la necessità di ripensare completamente il valore dal
punto di vista del cliente. Per far ciò la prima cosa da fare è creare un dialogo con il
consumatore, coinvolgerlo nella progettazione del prodotto, capire cosa per esso sia
veramente importante, e capire quali attributi o servizi ritenga totalmente superflui. Inoltre
bisogna tenere a mente che più il prodotto è complesso, più coinvolge diversi soggetti nella
propria realizzazione, e di conseguenza più è difficile definire ciò che è e ciò che non è utile
per il consumatore finale e non per il produttore.
Una volta definito il prodotto sulla base del cliente, il passo successivo sarà
determinare un target cost che sarà composto dalla somma dei costi totali derivanti da tutte le
attività necessarie per la realizzazione del prodotto secondo le esigenze del cliente finale al
netto di tutti i muda attualmente identificabili. Visto che il target cost dell’impresa snella sarà
sicuramente inferiore rispetto a quello dei concorrenti, l’impresa si troverà a poter
intraprendere varie scelte: ridurre i prezzi, aggiungere caratteristiche al prodotto, aggiungere
servizi al prodotto, oppure investire il profitto per finanziare lo sviluppo di nuovi prodotti
(Womack & Jones, 1997).
1.4.2
Il Flusso di Valore
Dopo la definizione del valore il passo successivo è costituito dall’identificazione del
flusso di valore. Il flusso di valore è l’insieme delle attività che sono necessarie per la
creazione di un prodotto, qualsiasi sia la tipologia in questione (bene, servizio, o una
combinazione dei due). Le tre principali categorie di attività sono (Womack & Jones, 1997):

Risoluzione dei Problemi: risolvere ogni tipo di inconveniente in ogni fase del
processo produttivo, dall’ideazione alla commercializzazione;

Gestione delle Informazioni: le informazioni sono essenziali per poter gestire e
programmare l’approvvigionamento, la produzione e la distribuzione;

Trasformazione Fisica: trasformare materie prime in prodotti finti.
Partendo da queste tre macro-aree l’impresa snella dovrà essere in grado di identificare,
mappare e migliorare tutte le fasi del processo produttivo. Una delle più importanti tecniche
utilizzate per la sua mappatura è la Value Stream Mapping: con questa tecnica prima si
rappresenta graficamente tutto il processo produttivo com’è attualmente (as is), poi si
applicano le tecniche lean ridefinendone la struttura e creano un sistema scorrevole (to be
ovvero come dovrebbe essere) e trainato dalla domanda. L’analisi del flusso del valore porterà
all’identificazione di tre tipi di attività che secondo Womack & Jones (1997) sono:
24

Attività che creano valore;

Attività che non creano valore, ma stanti alle attuali tecnologie e impianti produttivi,
sono inevitabili (Muda di tipi uno);

Attività che non creano valore e possono essere eliminate da subito (Muda di tipo
due).
Chiaramente la prima azione da intraprendere sarà l’eliminazione di tutte le attività creatrici di
muda di tipo due, ed il ripensamento delle attività creatrici di muda di tipo uno applicando i
principi del flow del pull e della perfection. Questo ripensamento sarà volto a rendere le
attività il più possibile compatibili con la logica lean, cercando di: tarare i processi per
produrre solo quanto necessario, eliminare i tempi d’attesa, migliorare l’efficienza nei traporti
di semilavorati e nello spostamento del personale, aumentare la qualità del prodotto e ridurre
al minimo il livello di scorte in magazzino. Dopo aver effettuato questi adattamenti all’interno
dell’impianto produttivo, lo step successivo sarà cercare di replicare la struttura a livello di
filiera produttiva coinvolgendo anche fornitori e distributori finali.
1.4.3 Il Flusso
Come visto la mappatura del flusso di valore permette all’impresa snella di individuare
e di rimuovere i centri di creazione di muda. Il passo successivo consiste nel posizionare le
attività creatici di valore in modo tale che il processo produttivo possa fluire. Questa
concezione della produzione come flusso è del tutto innovativa e diametralmente opposta
rispetto alla concezione “Batches and Queue” (per lotti e code) presente nel sistema fordista.
Il sistema per lotti e code si focalizzava sulle necessità dell’azienda e soprattutto sulle
necessità delle attrezzature, cercando di renderle il più possibile efficienti. Al contrario, ciò
che il pensiero snello ci insegna è che bisogna concentrarsi sul prodotto e rendere attrezzature
e sistema produttivo funzionali ad esse: la qualità del prodotto è migliore se esso viene
lavorato ininterrottamente dalla materia prima fino al prodotto finito in un flusso continuo
(Womack & Jones, 1997). La grande sfida vinta da Ohno e dal suo collaboratore Shingo fu
quella di riuscire ad applicare il flow nelle produzioni di piccoli lotti, imparando a riattrezzare
velocemente i macchinari dalla produzione di un prodotto all’altro, posizionando le
attrezzature una affianco all’altra senza creare scorte tra le due lavorazioni. I tre step necessari
per poter arrivare a questo risultato sono: mantenere il focus sul prodotto, ignorare i confini
fisici ed organizzativi tradizionali creando flussi continui per un dato prodotto o per famiglia
di prodotto, ed infine riprogettare attrezzature e pratiche per rendere tutto più fluido
25
eliminando operazioni ridondanti, fermate improvvise, errori e scarti (Womack & Jones,
1997).
Per la realizzazione di questi step è necessaria l’applicazione di una serie di concetti
fondamentali. Ad esempio per permettere alla produzione di fluire senza interruzione sono
indispensabili i concetti di takt time e cycle time. Il cycle time o tempo di ciclo è il tempo che
intercorre tra la produzione di un pezzo e la produzione di un pezzo successivo, mentre il takt
time è il rapporto tra il tempo di ciclo e il numero di prodotti richiesti dai clienti in un
determinato arco di tempo. Affinché la produzione fluisca, e non ci siano accumuli di
semilavorati tra le fasi, è necessario che ci sia la perfetta corrispondenza tra takt time e cycle
time. L’abilità dell’impresa snella sta nel riuscire a variare il takt time al variare del volume
complessivo degli ordini, in modo tale da essere sempre sincronizzato con la domanda
(Womack & Jones, 1997). Perché ciò sia possibile è fondamentale avere alla base un
organizzazione flessibile, composta da persone competenti, in grado di eseguire correttamente
i propri compiti ma allo stesso tempo in grado di eseguire altre mansioni in caso di necessità,
che siano inoltre a conoscenza dello stato di avanzamento del processo produttivo, ed infine
che siano in grado di riconoscere e risolvere i problemi che possono crearsi durante la
produzione.
Prerequisito fondamentale per introdurre il flow tra i vari processi è la riduzione dei
tempi di set-up, in modo tale da poter cambiare velocemente tipo di produzione. La riduzione
dei tempi di set-up è agevolata dall’utilizzo di attrezzature di minore dimensioni rispetto
all’utilizzo di un unico grande macchinario, ma la chiave di volta è costituita dalla tecnica
SMED (single minute exchange of dies), che riesce a ridurre i tempi di set-up da ore a soli
pochi minuti. Sempre per garantire la continuità del flusso un’altra importante pratica
introdotta da Ohno e colleghi è il TPM (total productive maintenance), ovvero quell’insieme
di tecniche che affidano all’operaio la manutenzione ordinaria delle attrezzature al fine di
prevenire possibili inconvenienti e ridurre al minimo gli errori (Womack & Jones, 1997).
Infine per assicurare che il flow venga implementato rispettando allo stesso tempo la
qualità dei prodotti, la lean production si avvale di una serie di tecniche quali: il Jidoka
(automazione con tocco umano) che permette la standardizzazione dei processi e il
riconoscimento immediato degli errori; il Poka-yoke (a prova di errore) che previene banali
errori riducendo l’incertezza; ed infine l’Andon che assicura il controllo visivo. Affianco a
tutte queste tecniche troviamo inoltre le 5S ovvero le cinque regole fondamentali per
mantenere l’area lavorativa pulita e gestibile: seiri (organizzazione), seiton (ordine), seiso
(purezza), seiketsu (pulizia), e shitsuke (disciplina).
26
1.4.4 Il Pull
Conseguenza diretta della conversione di reparti e lotti in flussi per prodotto e in flussi
per famiglie di prodotto è la drastica riduzione (generalmente 75-90%) del tempo che
intercorre tra fase d’ideazione del prodotto e la fase di vendita al cliente, passando per le fasi
di approvvigionamento e di fabbricazione (Womack & Jones, 1997). Oltre alla velocizzazione
del processo produttivo, l’introduzione del flusso permette alla struttura di essere molto
flessibile, rendendola capace di realizzare qualsiasi prodotto attualmente in produzione in
qualsiasi combinazione, in modo tale da soddisfare immediatamente la domanda. E’ proprio
grazie alle caratteristiche generate dal flow che si può permettere al cliente di “tirare” il
prodotto dall’azienda invece che sia quest’ultima a “spingere” i prodotti verso i consumatori.
Il termine pull fa infatti riferimento alla logica secondo la quale la produzione viene attivata
solo quando è il cliente finale a richiedere realmente il prodotto (Womack & Jones, 1997).
Come detto il principio del pull per essere attuato necessita di una struttura produttiva
che fluisca e che faccia arrivare la giusta quantità di prodotti richiesti, quando richiesto, dove
richiesto, e con la qualità concordata. Questi obiettivi possono essere raggiunti solo con
l’applicazione del just-in-time, un metodo che si compone di pratiche già descritte come la
riduzione della dimensione dei lotti di produzione e la riduzione dei tempi di set-up, alle quali
si vanno ad aggiungere altre due importanti pratiche come il Kanban e l’Heijunka. Il kanban è
un sistema basato sull’utilizzo di cartellini, che segnala quando un semilavorato deve essere
prodotto, trasportato alla fase successiva, o quando devono essere richiesti dei componenti ai
fornitori esterni. Il segnale parte sempre dalla fase più a valle della filiera produttiva e viene
inviato a ritroso a monte innescando la produzione; in questo modo i componenti saranno
prodotti esclusivamente quando necessario, non permettendo accumuli di scorte tra i diversi
livelli della filiera. Naturalmente, anche se l’impresa snella produce solo quanto
effettivamente richiesto dal cliente, non basandosi su previsioni della domanda, sarà
comunque necessario avere un piano giornaliero della produzione. Questo piano di
produzione è l’heijunka (programmazione livellata), cioè un piano il cui obiettivo primario è
quello di ottenere un flusso di produzione il più stabile possibile in un determinato arco di
tempo, tenendo costantemente aggiornata la programmazione sulla base degli ordini
effettivamente ricevuti.
27
1.4.5 La Perfezione
L’ultimo principio del Lean Thinking è rappresentato dallo sforzo continuo che
l’impresa deve compiere per raggiungere la perfezione. Una volta definito il valore,
identificato il flusso attraverso il quale questo esso si propaga, sincronizzati i processi in
modo che fluiscano con continuità, e permesso ai clienti di “tirare” il valore, ci si accorge che
il processo di eliminazione del muda non ha fine. Infatti, tutte queste attività implicano
l’abbattimento dei “sistemi di sicurezza” aziendali (es. magazzino), facendo affiorare tutto il
muda nascosto nei processi produttivi, che prima non era visibile. L’eliminazione totale degli
sprechi comunque è una meta utopica da raggiungere ma che deve essere sempre e comunque
ricercata e perseguita. E’ proprio questo che ci insegna il quinto ed ultimo principio: ricercare
sempre e comunque la perfezione, non smettere mai di ridurre gli sforzi per ridurre tempo,
spazio, costi, errori e per definire sempre più puntualmente ciò che il cliente vuole veramente
(Womack & Jones, 1997). La continua ricerca della perfezione, che deve permeare tutti i
livelli del processo produttivo, è perfettamente incarnata dalla principale attività del lean
management ovvero il miglioramento continuo. Questa attività in giapponese si traduce con il
termine Kaizen e fa riferimento ad un miglioramento di tipo incrementale, basato su piccoli e
continui perfezionamenti nei prodotti e nei processi, attuato principalmente dagli operai a
livello di impianto produttivo secondo una logica bottom-up. In realtà il miglioramento
continuo è composto anche da un altro tipo di attività che però è meno comune, e viene
attuata solo all’inizio della conversione aziendale trasformando l’impresa di massa in impresa
snella. Questo secondo tipo di miglioramento è il kaikaku, che a differenza del kaizen è un
miglioramento di tipo radicale, che comporta grandi cambiamenti tecnologici, e che
ridimensiona completamente il sistema organizzativo secondo una logica top-down.
E’ importante specificare che, nonostante la perfezione sia la naturale conseguenza
dell’attuazione dei primi quattro principi, essa è ricercata e desiderata grazie alla presenza di
quel soggetto che Womack & Jones (1997) chiamano “agente del cambiamento”. L’agente del
cambiamento solitamente è un soggetto esterno all’azienda che, intervenendo in un momento
di crisi profonda, rompe i legami con il passato rigettando l’impostazione produttiva basata
sui lotti e sulle code, introducendo la filosofia lean basata sulla valorizzazione del cliente
finale, sull’utilizzo dei flussi, sulla ricerca continua dell’eliminazione degli sprechi e sul
coinvolgimento e la valorizzazione della forza lavoro.
28
2
ANALISI DEL RAPPORTO
TRA JIT & INNOVAZIONE RADICALE
“The difficulty lays not so much in developing new ideas as in escaping from old ones.”
John Maynard Keynes
Il presente capitolo costituisce l’impianto teorico dell’elaborato. Al suo interno viene
tracciata in primis la linea di demarcazione tra i concetti di miglioramento continuo ed
innovazione radicale chiarendo il parallelismo exploitation/exploration. Viene poi analizzato
più approfonditamente lo studio dell’innovazione, un’attività intesa come dynamic capability
basata su tre meta-routines: sviluppo interno di processi ed attrezzature, ricerca di nuove
tecnologie, e sviluppo inter-funzionale di prodotto. In seguito viene presentato il sistema justin-time nella sua interezza, andando ad approfondire lo studio delle pratiche che permettono
l’introduzione del pull e del flow all’interno dell’impianto produttivo. Il capitolo si chiude con
il tentativo di identificare il rapporto esistente tra just-in-time e meta-routines alla base
dell’innovazione, analizzando la letteratura esistente in materia e creando le ipotesi da
sottoporre all’analisi empirica.
2.1 Miglioramento Continuo & Innovazione Radicale
Il lavoro di Schroeder, Scudder & Elm (1989) evidenzia come l’innovazione a livello
di impianto produttivo non includa solo l’implementazione di nuove idee incrementali ma
faccia anche riferimento a grandi cambiamenti dirompenti. Partendo da questo presupposto
vengono ora definiti e delineati i concetti di miglioramento continuo (continuous
improvement) e di innovazione radicale (innovation).
29
2.1.1 Miglioramento continuo
Definizione e Struttura
Il termine miglioramento continuo (continuous improvement) fa riferimento ad un
metodo operativo volto al miglioramento della performance che si basa sull’attuazione di tanti
piccoli passaggi di miglioramento incrementale. La definizione viene data da Slack,
Chambers & Johnston (2010) che nel loro lavoro mettono in luce come il miglioramento
continuo si basi sulla credenza secondo la quale sia più importante la frequenza rispetto alla
dimensione del cambiamento. Una definizione simile la troviamo in Anand, Ward, Tatikonda
& Schilling (2009) i quali definiscono il continuous improvement come uno sforzo
sistematico volto alla ricerca ed all’applicazione di nuovi strumenti di lavoro per migliorare
attivamente e ripetutamente i processi produttivi. Processi produttivi che sono sequenze
progettate di attività finalizzate alla creazione di valore aggiunto attraverso la trasformazione
di inputs in determinati outputs.
Anand et al. (2009) continuano affermando che il miglioramento continuo, se inserito
in un contesto organizzativo completo e ben organizzato, può configurarsi come una dynamic
capability, ovvero “a learned and stable pattern of collective activity through which the
organization systematically generates and modifies its operating routines in pursuit of
improved” (Zollo and Winter, 2002:340). Infatti, se da un lato l’implementazione delle
dynamic capability presuppone l’esistenza di ripetuti cicli di apprendimento, similarmente il
miglioramento continuo presuppone un modello di apprendimento organizzativo che permetta
il cambiamento delle routines operative. Quindi l’abilità di migliorare continuamente i
processi produttivi attuali ed allo stesso tempo di crearne di nuovi viene chiamata continuous
improvement capability. In questa visione la ricerca del miglioramento è indotta dalla struttura
dell’organizzazione e diventa dunque una vera e propria attività dell’impresa e delle persone
che ne fanno parte (Slack et al. 2010). Allo stesso modo Peng, Schroeder & Shaw (2008)
concepiscono il miglioramento continuo come una dynamic capability basata su un insieme di
meta-routines intrecciate che coinvolgono l’intera organizzazione, ovvero: la gestione e
l’integrazione dei processi e delle attività operative, ed il coinvolgimento della leadership per
sostenere ed incoraggiare programmi di miglioramento della qualità.
Alcune tecniche organizzative volte al miglioramento continuo sono ad esempio il
Lean Management e il Six Sigma. Queste iniziative implicano l’applicazione di alcune
pratiche specifiche come l’esecuzione di una sequenza di fasi di sviluppo di progetto e
l’utilizzo di strumenti o tecniche per svilupparlo e renderlo operativo. Quando correttamente
30
implementato il continuous improvement aiuta ad integrare i processi operativi e ad
incrementare l’abilità dell’organizzazione nel renderli rapidi, migliorandone la performance.
Classificazione
Il termine innovazione è un termine ambiguo che può fare riferimento ad un ampio
spettro di attività, competenze e cambiamenti facilmente confondibili. E’ dunque necessario
capire e classificare i vari tipi di innovazione in base alle loro differenti caratteristiche, in
quanto ad ogni tipo di innovazione è associata una determinata struttura organizzativa di
supporto. Secondo la classificazione elaborata da Kim, Kumar & Kumar (2012) l’innovazione
tecnologica può essere suddivisa in due categorie principali: l’innovazione incrementale (si
legga miglioramento continuo) e l’innovazione radicale. Questa suddivisione è basata
sull’analisi di tre fattori, ovvero:

Livello del cambiamento (marginale vs. essenziale)

Segmento di mercato (esistente vs. nuovo)

Livello del rischio (minimo vs. elevato)
Coerentemente con le definizioni date in precedenza, Kim et al. (2012), allineandosi
alla letteratura maggioritaria (Anand et al., 2009; Benner & Tushman, 2003; Cole, 2001; Peng
et al., 2008; Schroeder et al., 1989), si riferiscono all’innovazione incrementale come a
quell’insieme di piccoli cambiamenti apportati ai prodotti in termini di design, prezzo, e
tecnologia, al fine di soddisfare i bisogni dei consumatori esistenti. Gli autori inoltre
definiscono l’innovazione incrementale come un processo che si focalizza sulla ridefinizione,
espansione, potenziamento e sfruttamento della conoscenza e delle abilità tecniche in
possesso dell’organizzazione. Kim et al. (2012) non si fermano solo a questa distinzione ma
procedono con un ulteriore classificazione sulla base dell’oggetto dell’innovazione, creando
così quattro distinte categorie: innovazione incrementale di processo, innovazione
incrementale di prodotto, innovazione radicale di processo e innovazione radicale di prodotto.
L’innovazione di prodotto è l’innovazione che concerne la modifica delle
caratteristiche tecniche e del contenuto tecnologico dei beni e dei servizi finali offerti
dall’impresa. L’innovazione di prodotto viene definita radicale quando è associata
all’introduzione di beni o servizi che incorporano un contenuto tecnologico sostanzialmente
differente rispetto a quello in uso, mentre l’innovazione incrementale di prodotto è
quell’innovazione che permette l’introduzione di beni o servizi con nuove caratteristiche o
miglioramenti alla tecnologia esistente (Kim et al., 2012).
31
L’innovazione di processo invece si riferisce al modo in cui l’impresa modifica il
proprio sistema di produzione di beni e servizi finali; è un cambiamento organizzativo che
coinvolge la sequenza e la natura dei processi produttivi in modo tale da aumentarne
l’efficienza e la produttività. L’innovazione di processo è definita radicale quando apporta
nuovi e significativi elementi di miglioramento all’interno delle attività operative per poter
raggiungere la riduzione dei costi di produzione e/o il miglioramento della qualità dei
beni/servizi. Di contro l’innovazione incrementale di processo concerne l’applicazione di
elementi di miglioramento secondari all’interno delle attività operative, allo scopo di
raggiungere minori costi di produzione e/o migliorare la qualità dei beni/servizi (Kim et al.,
2012).
Riassumendo, dunque, il miglioramento continuo è un attività operativa che utilizza le
abilità e sfrutta le competenze in possesso dell’impresa con il fine ultimo di apportare
miglioramenti incrementali ai prodotti e ai processi attuali, migliorando contestualmente la
performance in termini di produttività ed efficienza (Furlan & Vinelli, 2013).
2.1.2 Innovazione Radicale
Definizione e Struttura
Il termine innovazione radicale fa riferimento a quel metodo operativo volto al
miglioramento della performance che implica profondi e radicali cambiamenti nel modo in
cui l’impresa compete nel proprio ambiente competitivo (Slack et al., 2010). E’ un attività che
permette all’impresa di attuare cambiamenti strategici sostanziali, introducendo nuovi beni e
servizi in mercati già esistenti, producendo beni e servizi per nuovi mercati, ed apportando
modifiche agli assetti organizzativi esistenti riconfigurando i processi produttivi (Anand et al.,
2009; Benner & Tushman, 2003; Cole, 2001; Peng et al., 2008; Schroeder et al., 1989). La
differenza fondamentale rispetto al miglioramento continuo sta dunque nella dimensione del
cambiamento che da incrementale passa ad essere dirompente, rendendo l’impresa capace di
ridefinire prodotti e processi (Kim et al., 2012).
Abernathy & Clark (1985) all’interno del loro studio sulla produzione industriale
arrivano ad identificare l’innovazione radicale come il mezzo fondamentale per conseguire la
formazione di un vantaggio competitivo difficilmente replicabile dai concorrenti. Essi
affermano infatti che l’innovazione radicale perturba e distrugge cambiando la tecnologia di
prodotto o di processo e rendendo le risorse, le abilità e le conoscenze esistenti obsolete. Gli
autori evidenziano come questo tipo di innovazione sia assimilabile all’innovazione descritta
da Schumpeter (1942) nella sua teoria sullo sviluppo economico, nella quale l’innovazione
32
radicale viene intesa come un veicolo di crescita che opera attraverso un processo di
“distruzione creativa”. Nella sua forma più estrema questo tipo di innovazione può abbattere i
confini competitivi attuali di settore o di industria, ridefinendone completamente la struttura.
Secondo gli autori dunque, le organizzazioni che oggi operano in ambienti competitivi sempre
più dinamici saranno costrette a rinnovarsi continuamente per non rischiare di soccombere.
Come per il miglioramento continuo anche l’innovazione radicale presuppone
l’esistenza di un organizzazione di supporto in grado di attuare questo approccio. Infatti, i
risultati derivanti dall’attività di innovazione, come ad esempio la creazioni di nuove
attrezzature o lo sviluppo di nuove pratiche operative, sono il frutto di attività che
presuppongono l’esistenza di una struttura organizzativa di base volta all’esplorazione di
nuova conoscenza. Di questa opinione sono anche Gibson & Birkinshaw (2004), i quali
sostengono che per scoprire nuove soluzioni, generare variazione nei processi produttivi e
rendere il sistema adattabile all’ambiente esterno, bisogna fare affidamento su una serie di
tecniche basate sulla prova ed errore. Il lavoro più significativo in materia però è quello di
Peng et al. (2008) i quali, conducendo un estensiva analisi della letteratura, arrivano ad
identificare le meta-routines su cui si basa l’innovazione. Il risultato di questa ricerca
evidenzia come l’innovazione radicale sia una dynamic capability basata su un gruppo di tre
meta-routines fortemente interconnesse l’una con l’altra, cioè: la produzione interna di
processi e di attrezzature, la ricerca di nuove tecnologie e lo sviluppo inter-funzionale di
prodotto.
Classificazione
Nel paragrafo 2.1.1 sono stati individuati i due principali tipi di innovazione,
incrementale e radicale, dedicando particolare attenzione alla prima delle due. Come detto, la
linea di demarcazione tracciata da Kim et al. (2012) si basa sull’analisi di tre fattori: il livello
del cambiamento (marginale vs. essenziale), il segmento di mercato (esistente vs. nuovo) e il
livello del rischio (minimo vs. elevato). Gli autori, seguendo il pensiero della dottrina
maggioritaria (Anand et al., 2009; Benner & Tushman, 2003; Cole, 2001; Peng et al., 2008;
Schroeder et al., 1989), si riferiscono all’innovazione radicale indicando quell’attività che
utilizza nuove tecnologie volte alla creazione di una nuova domanda di mercato non ancora
riconosciuta dai consumatori; un’attività che distrugge e ridefinisce conoscenze, competenze e
abilità in possesso dell’organizzazione, concentrandosi su una strategia di market pull o
technology push. In questo modo vengono dunque stravolte le routines organizzative,
configurando l’innovazione radicale come un’attività ad elevata incertezza e con un alto
33
livello di rischio. Come già visto al punto 2.1.1, gli autori procedono poi con un ulteriore
analisi e classificazione dell’innovazione incrementale (miglioramento continuo) e radicale,
andando ad individuare quattro sotto categorie, ovvero: l’innovazione incrementale di
prodotto e di processo e l’innovazione radicale di prodotto e di processo. Di seguito viene
riportata una tabella riassuntiva (Tabella 2.1).
TIPOLOGIA
INNOVAZIONE RADICALE
MIGLIORAMENTO
CONTINUO
OBIETTIVO
Creare un nuovo mercato ed
Soddisfare i bisogni dei
attrarre nuovi consumatori
consumatori esistenti
sostituendo beni e servizi
ridefinendo, ampliando e
esistenti, incorporanti
ricombinando le abilità e le
tecnologia obsoleta, con
competenze in possesso
prodotti tecnologicamente
dell’organizzazione.
nuovi.
SOGGETTO
Prodotti e processi.
Prodotti e processi.
LIVELLO DEL
Livello elevato, apporta
Livello basso, cambiamenti
CAMBIAMENTO
cambiamenti significativi
minori su componenti già
rispetto all’attuale traiettoria
esistenti, design, prezzo,
tecnologica, soprattutto
funzioni, qualità e tempo di
riguardo i core components.
produzione.
APPROCCIO
Principalmente Bottom-up.
Principalmente Bottom-up.
LIVELLO DEL RISCHIO
Elevato livello del rischio
Basso livello di rischio, si
dovuto all’alto grado di
opera in un ambiente sicuro
complessità
con certezza informativa.
DELL’INNOVAZIONE
tecnico/organizzativa e
all’incertezza del mercato.
FREQUENZA DELL’OUTPUT
Bassa frequenza di
Elevata frequenza di
produzione dell’output, ma
produzione dell’output che
quando definito crea nuove
migliora gradualmente
categorie di prodotto e apre la
prodotti e processi, espande
strada a nuovi mercati.
la visibilità del brand e
sviluppa le competenze
presenti.
Tabella 2.1 Confronto Innovazione Radicale – Miglioramento Continuo (Adattato da Kim et al., 2012, p. 298)
34
Dopo aver chiarito la distinzione fondamentale tra miglioramento continuo e innovazione
radicale viene ora presentata una più profonda analisi di quest’ultima. Sainio, Ritala &
Hurmelinna-Laukkanen (2012) analizzano l’innovazione radicale per identificare gli effetti
che ha sull’orientamento tecnologico e sull’orientamento al cliente dell’impresa. Il risultato di
questo studio porta alla classificazione dell’innovazione radicale in tre categorie mutualmente
esclusive:

Innovazione radicale tecnologica: è l’innovazione che apporta cambiamenti
sostanziali nei processi e nei prodotti aziendali grazie all’applicazione di nuove
tecnologie. Questo tipo di innovazione rappresenta un balzo in avanti dello stato
dell’arte tecnologico, che permette all’impresa di incrementare la propria produttività
e l’efficienza migliorando la performance;

Innovazione radicale di mercato: è l’innovazione più difficile da attuare perché
fortemente caratterizzata dalla difficoltà nel valutare ex ante le reazioni dei clienti
rispetto alle nuove caratteristiche del prodotto, al rischio intrinseco nella sua adozione
e rispetto ai cambiamenti nelle abitudini richiesti per l’uso. L’innovazione radicale di
mercato è rivolta principalmente a nuovi mercarti o a mercati emergenti ai quali
offrire prodotti con caratteristiche nuove, oppure è destinata a mercati già esistenti ai
quali offrire prodotti con caratteristiche radicalmente nuove;

Innovazione radicale di business model: è l’innovazione che si rende necessaria
quando l’impresa cambia il proprio modello di business per poter permettere
l’introduzione di prodotti e processi nuovi o per poter permettere di entrare in nuovi
mercati. Si configura come un tipo di innovazione indispensabile per consentire
all’innovazione tecnologica e di mercato di essere attuata.
Lo studio di Sainio et al. (2012) appare essere in linea con la letteratura maggioritaria
(Abernathy & Clark, 1985; Cole, 2001; He & Wong, 2004; Peng et al., 2008), la quale
sostiene che un forte orientamento tecnologico dell’impresa sia il punto di partenza per la
creazione di un background tecnologico aziendale che permetta lo sviluppo di nuovi prodotti
e processi. Questo orientamento si riflette sula creazione della cosiddetta filosofia “technology
push”, che ponendo enfasi sull’attività di R&S spinge il progresso dello stato dell’arte
tecnologico. Questa propensione dell’impresa ad innovare ed a voler offrire per prima nuovi
benefici in nuovi mercati o benefici radicalmente nuovi in mercati esistenti, ha però come
effetto la produzione di reazioni non anticipate da parte dei clienti (sia positive che negative),
i quali non sono in grado di valutare ex ante gli sviluppi proposti.
35
Come accennato in precedenza, uno studio fondamentale in materia è quello effettuato
da Abernathy & Clark (1985) che studiano l’innovazione per individuare in che modo essa
possa contribuire alla formazione del vantaggio competitivo. Il risultato di questa analisi
culmina con la classificazione di quattro tipi di innovazione:

Innovazione architetturale: è l’innovazione che genera nuovi prodotti e nuove
tecnologie che vengono destinati a nuovi mercati e nuovi clienti; è definita
architetturale perché ridefinisce la struttura del settore industriale, ovvero il quadro
generale all’interno del quale si attua e sviluppa la competizione;

Innovazione con creazione di una nicchia: è l’innovazione che permette di accedere a
nuovi mercati e clienti mantenendo inalterati tecnologie e prodotti; riguarda dunque lo
sviluppo
di
nuove
opportunità
di
business
conservando
il
design
tecnologico/produttivo esistente;

Innovazione regolare: è l’innovazione cosiddetta “invisibile” che concerne piccoli
cambiamenti nei prodotti e nelle tecnologie esistenti da offrire a mercati e clienti
esistenti;

Innovazione rivoluzionaria: è l’innovazione che distrugge e rende obsolete le
tecnologie produttive e le competenze esistenti; si rivolge a mercati e clienti esistenti
offrendo loro prodotti/servizi con attributi radicalmente nuovi.
Da questa classificazione si può facilmente evincere come l’innovazione radicale sia
rappresentata a pieno dall’innovazione architetturale, mentre il miglioramento continuo possa
essere associato all’innovazione regolare. L’innovazione con creazione di nicchia e
l’innovazione rivoluzionaria invece si trovano in una sorta di continuum, contenendo solo
alcuni caratteri di “radicalità”.
Nonostante le diverse classificazioni siano state elaborate basando l’analisi su diversi
criteri, emerge comunque un elemento comune. Infatti, l’innovazione radicale, come
sostenuto da Slack et al. (2010), presuppone sempre e comunque cambiamenti di notevole
portata che implicano grandi investimenti tangibili (ammodernamento linee produttive,
acquisto nuovi macchinari, prototipizzazione, collaudi, prove, modelli, ecc.) ma anche grandi
investimenti intangibili (investimenti nello sviluppo e nella tutela dei diritti di proprietà,
investimenti in formazione del personale, investimenti nello sviluppo di codici di
comunicazione e conservazione della conoscenza, ecc.). Il ritorno atteso di questi grandi
investimenti però è incerto e difficilmente preventivabile con ragionevole certezza,
contraddistinguendo l’innovazione radicale come un’attività ad elevato livello di rischio.
36
2.1.3 Dualismo Exploration/Exploitation
Nel paragrafo 2.1.1 è stato presentato il miglioramento continuo che viene definito
come quell’approccio operativo volto al miglioramento della performance aziendale
attraverso piccoli ma frequenti miglioramenti incrementali. Il continuous improvement è
composto dalle attività in corso intese ad elevare il livello della prestazione
dell’organizzazione ponendo enfasi sulla frequenza rispetto alla scala del cambiamento; è
dunque uno sforzo continuo di tutti i membri dell’organizzazione per poter perfezionare
competenze, attività, metodi e strumenti operativi. Ciò permette all’impresa di migliorarsi
continuamente senza dover investire ingentemente in nuove conoscenze, competenze ed asset,
minimizzando le modifiche organizzative ed evitando squilibri finanziari e resistenze interne
ai cambiamenti. Il focus del miglioramento è posto infatti sul perfezionamento della
tecnologia di prodotto/processo esistente al fine di migliorare l’offerta per i clienti nei
segmenti di mercato in cui l’impresa già opera. Il raggiungimento della customer satisfaction
non è solo frutto di miglioramenti nel prezzo, nel design e nelle caratteristiche del prodotto
ma è anche una diretta conseguenza del miglioramento dei processi produttivi dovuti
all’espansione al potenziamento ed allo sfruttamento della conoscenza in possesso
dell’organizzazione. Così facendo l’organizzazione cerca di ridurre al massimo la variazione
nei processi aziendali, prevedendo con certezza i risultati attesi e mantenendo dunque basso il
livello del rischio. L’attuazione di questo metodo operativo presuppone però l’esistenza di un
organizzazione di supporto in grado di generare e perfezionare le routines esistenti,
rendendole sempre più efficaci ed efficienti.
Nel paragrafo 2.1.2 è stato introdotto il concetto di innovazione radicale, ovvero
quell’approccio operativo volto al miglioramento della performance il quale, attraverso
sostanziali e profondi miglioramenti, segna una discontinuità rispetto all’attuale traiettoria
tecnologica dell’organizzazione. L’innovazione radicale per essere attuata necessita di una
solida base organizzativa capace di implementare meta-routines organizzative che aiutino a
ridefinirne la struttura in termini di: processi, prodotti e business model. Queste attività sono
generate da miglioramenti tecnologici, collaborazioni con i fornitori o relazioni con i clienti e
si concretizzano: nell’introduzione di nuove linee di prodotto da offrire in mercati già
esistenti, nell’offerta di prodotti esistenti in nuovi mercati, nella creazione di nuova domanda
di mercato con linee di prodotto innovative, nella soddisfazione della clientela riorganizzando
il portafoglio di prodotti/servizi e nella ridefinizione dei processi produttivi. Il raggiungimento
della customer satisfaction avviene attraverso la creazione di benefici radicalmente innovativi,
che però generano reazioni da parte dei consumatori difficilmente prevedibili. L’impossibilità
37
di predire ex ante la risposta dei consumatori, unita alla riorganizzazione dell’assetto
organizzativo ed alla necessità di investire ingenti risorse finanziarie in attività tangibili ed
intangibili, rendono l’innovazione radicale un’attività ad alto rischio operativo, contraddistinta
da un elevato grado di incertezza di risultati e di reddittività. Infatti, l’innovazione radicale a
differenza del miglioramento continuo ricerca la variazione nei processi aziendali per rendere
il sistema più flessibile ed applica tecniche di prova ed errore per scoprire e generare nuove
configurazioni produttive.
La sintesi effettuata è coerente con il pensiero di Peng et al. (2008) secondo i quali il
miglioramento continuo è una dynamic capability che si basa su un gruppo di meta-routines
interconnesse per migliorare gradualmente i prodotti e processi esistenti, mentre l’innovazione
radicale è una dynamic capability che si basa su un gruppo di meta-routines interconnesse per
sviluppare nuovi prodotti e processi. Questa concezione è in linea con la dottrina
maggioritaria che traccia una distinzione tra i due concetti associando il Miglioramento
Continuo con l’Exploitation e l’Innovazione Radicale con l’Exploration (Anand et al, 2009;
Benner & Tushman, 2003; March, 1991; Gibson & Birkshaw, 2004; He & Wong, 2004; Peng
et al., 2008; tra gli altri).
Questa separazione concettuale è stata tracciata per la prima volta da March (1991)
che nel suo articolo parla di “exploration of new possibilities” ed “exploitation of old
certainties”. March usa il termine exploration riferendosi ad attività quali “ricerca,
variazione, rischio, sperimentazione, gioco, flessibilità, scoperta, innovazione”, mentre usa il
termine exploitation riferendosi ad attività quali “raffinamento, scelta, produzione, efficienza,
selezione, implementazione, esecuzione”. L’autore sostiene che le organizzazioni che
svolgono attività di exploration senza praticare quelle di exploitation corrono il rischio di
focalizzarsi troppo su attività di sperimentazione investendo ingenti risorse finanziarie senza
godere di alcun ritorno economico; così facendo l’impresa si trova con molte idee nuove non
sviluppate e poche competenze distintive apprese. Al contrario, le organizzazioni che
svolgono solo attività di exploitation a scapito di quelle di exploration rischiano di trovarsi
intrappolate in pericolose situazioni di “inerzia competitiva” derivante dalla perdita della
capacità di innovare. Infatti, la ricerca di nuove alternative riduce la velocità con la quale le
abilità esistenti vengono migliorate, mentre il miglioramento delle competenze e delle
procedure esistenti riduce la propensione alla sperimentazione di nuove soluzioni (March,
1991). Partendo da queste considerazioni He & Wong (2004) analizzano la letteratura in
campo manageriale sul dualismo exploration/exploitation focalizzandosi su alcune particolari
aree, quali: strategic management, organization theory e managerial economics. Da queste
ricerche emerge che le attività di exploration e di exploitation per essere implementate
38
richiedono sostanzialmente differenti strutture, processi, strategie, competenze, e culture,
influendo in modo diverso sulla performance aziendale. Generalmente le attività di
exploration sono associate a strutture organiche e sistemi debolmente accoppiati che
utilizzano tecniche di improvvisazione rompendo i legami con le pratiche passate ed operando
in mercati emergenti con tecnologie nuove. Al contrario, le attività di exploitation sono
associate a strutture meccaniche e sistemi strettamente accoppiati che basandosi sulla
dipendenza dal passato, sulla standardizzazione dei processi e sulla burocrazia, operano in
mercati esistenti e con tecnologie stabili. Attività strutturalmente diverse comporteranno
anche performance con caratteristiche diametralmente opposte. Infatti, gli investimenti in
attività di exploration hanno un orizzonte temporale lungo, dai quali ci si aspetta rendimenti
variabili e non facilmente prevedibili. Al contrario, gli investimenti in attività di exploitation
hanno un orizzonte temporale di breve periodo al quale però sono associati rendimenti stabili
e prevedibili (He & Wong, 2004).
Come evidenziato sia l’exploration sia l’exploitation sono due attività fondamentali
per il successo dell’impresa nell’ambiente competitivo. Purtroppo, come spiegato da March
(1991), questi due differenti approcci creano tensione perché competono per aggiudicarsi
risorse scarse, e dunque ogni organizzazione si trova costretta ad effettuare una scelta.
L’autore sostiene che per garantire la sopravvivenza dell’impresa è necessario trovare un
sistema per bilanciare adeguatamente i due gruppi di attività. All’interno di questo contesto è
stato formulato il concetto di organizational ambidexterity introdotto per la prima volta da
Duncan (1976). Con il termine organizational ambidexterity Duncan fa riferimento all’abilità
dell’organizzazione di gestire il trade-off tra la capacità di sfruttare competenze, prodotti,
tecnologie e forme di organizzazione esistenti e la capacità di ricercare costantemente nuove
competenze, prodotti, tecnologie e mercati. Nonostante i conflitti e le contraddizioni esistenti
in letteratura sull’argomento, gli autori (Benner & Tushman, 2003; Gibson & Birkinshaw,
2004; He & Wong, 2004; March, 1991; Peng et al., 2008; Raisch & Birkinshaw, 2008)
concordano nell’affermare che le organizzazioni di successo sono ambidestre, ovvero sono
organizzazioni che ricercano continuamente il bilanciamento tra exploration ed exploitation.
2.2 Innovazione come “Dynamic Capability” basata su Meta-routines
Nel paragrafo 2.1 è stato introdotto il concetto di dynamic capability, concetto che
viene ora approfondito andando ad analizzare le routines che ne stanno alla base (metaroutines). Più specificamente vengono identificate le meta-routines alla base di quella
dynamic capability che è l’innovazione.
39
2.2.1
Dynamic Capability
Una dynamic capability può essere definita come un modello appreso e stabile di
pratiche attraverso le quali l’organizzazione genera e modifica sistematicamente le proprie
routines operative (Zollo & Winter, 2002). In letteratura troviamo varie definizioni del
concetto di dynamic capability, che possono essere ricondotte principalmente a due filoni di
pensiero: l’Evolutionary Economics e la Resouce-Based View. I primi (Winter, 2003; Zollo &
Winter, 2002) concepiscono le dynamic capability come un insieme di processi o routine di
alto livello, mentre i secondi (Helfat er al., 2007; Teece, 2007; Teece et al., 1997) le
intendono come abilità o capacità.
Resource Based View
La teoria della Resource Based View (RBV) in campo aziendale è un importante
contributo teorico che indica le modalità attraverso le quali viene conseguito e mantenuto nel
tempo il vantaggio competitivo (Barney, 1991; Grant, 1996; Prahalad & Hamel, 1990;
Penrose, 1959). Gli autori si focalizzano sull’organizzazione interna delle imprese arrivando
ad affermare che il loro vantaggio competitivo è dato dalle risorse possedute, le quali hanno
due caratteristiche fondamentali: eterogeneità e immutabilità. Barney (1991) definisce le
risorse in possesso dell’impresa come “tutti gli assets, capabilities, processi organizzativi,
attributi, informazioni, conoscenze, ecc.; che sono controllati dall’impresa e che le permettono
di concepire ed implementare strategie che ne migliorino l’efficienza e l’efficacia”. Barney
continua sostenendo che il vantaggio competitivo può essere raggiunto e perpetuato solo
quando le risorse (e di conseguenza le dynamic capability) presentano le caratteristiche del
cosiddetto modello VRIO. La sigla di questo modello è l’acronimo dei criteri usati per
stabilire se una risorsa può essere definita tale. Il Valore è l’attitudine della risorsa a reagire
alle minacce/opportunità, la Rarità è connessa all’accessibilità della risorsa da parte dei
competitors, l’Inimitabilità si riferisce al costo da sostenere per replicare la risorsa ed infine
l’Organizzazione è relativa alla capacità dell’impresa di sfruttare la risorsa. La visione
onnicomprensiva di Barney secondo la quale anche le capabilities sono inserite all’interno
delle risorse dell’impresa si mostra coerente con la visione di Eisenhardt & Martin (2000) e
Teece et al. (1997), secondo i quali le dynamic capability sono processi che, soprattutto in
ambienti molto dinamici, permettono ai manager di “integrare, costruire, riconfigurare
competenze interne ed esterne all’organizzazione in modo da adattarsi ad ambienti
competitivi che variano rapidamente”. Purtroppo però il modello VRIO dà solo un immagine
40
statica delle risorse aziendali senza valutare la dinamicità di routine e capabilities, elemento
che è alla base della creazione e modifica delle resource base. A causa di ciò la letteratura
(Eisenhardt & Martin, 2000; Grant, 1996; Helfat et al., 2007; Teece et al., 1997) interviene
configurando le dynamic capabilities come “antecedents” rispetto alle resource based
dell’impresa, in quanto le consentono di creare, riconfigurare e ricombinare le risorse in modo
tale da creare vantaggio competitivo.
Evolutionary Economics
La corrente di pensiero chiamata Evolutionary Economics si basa sulla prospettiva
evoluzionista elaborata da Joseph Schumpeter che viene ripresa e sviluppata da Nelson &
Winter nel libro “An Evolutionary Theory of Economic Change” (1982). Gli autori partono
dal presupposto secondo il quale l’ambiente economico è un ambiente in continua evoluzione,
il cui funzionamento avviene attraverso un processo evolutivo di tipo darwiniano. Secondo
tale visione l’ambiente economico attua processi (riprendendo la terminologia delle scienze
biologiche)
di
“selezione”
e
di
“variazione”,
garantendo
“auto-replicazione”
o
“conservazione”. Le imprese infatti sono generatrici di “variazione” in quanto possiedono
strutture e modelli organizzativi con peculiarità differenti. Di fronte a questa varietà il sistema
economico attua un processo di “selezione” permettendo solo ai modelli vincenti di
sopravvivere e di conservarsi nel tempo. Tali modelli di azione standardizzati vengono
definiti routine organizzative e permettono la “conservazione” delle imprese nel tempo
(Nelson & Winter, 1982). Il modello evoluzionista di Nelson & Winter costituisce un
presupposto fondamentale per la creazione del costrutto di dynamic capability, creando un
forte legame tra il concetto di capability e di routine; anche se, purtroppo, nella loro prima
formulazione i due autori creano ambiguità semantica sovrapponendo i due concetti.
Per fare chiarezza sulla questione interviene Winter (2003), definendo nitidamente
cosa si intende per routines e per capabilities. Winter (2003:991) definisce l’organizational
capability come “a high-level routine (or collection of routines) that, together with its
implementing input flows, confers upon an organization’s management a set of decision
options for producing significant outputs of a particular type”, dove con il termine routine fa
riferimento al “behavior that is learned, highly patterned, repetitious, or quasi-repetitious,
foundend in part in tacit knowledge”. Winter non si ferma qui ma procede affermando (in
linea con la dottrina maggioritaria) che le dynamic capabilities differiscano dalle ordinary (o
“operational”) capabilities, in quanto riguardano cambiamenti di diverso tipo. L’autore cerca
41
quindi di fare una classificazione delle capabilities, creando una gerarchia basata sul livello
del cambiamento.
Partendo dal basso Winter (2003) identifica le “zero level” capabilities, ovvero quelle
“ordinary” capabilities che operano in contesti con processi stazionari; senza di esse
l’impresa non potrebbe incassare le entrate derivanti dai propri clienti che gli permettono di
acquistare gli inputs necessari per mantenere in funzione il processo produttivo. Proprio per
questo motivo vengono definite dall’autore “how we earn a living now” capabilities. Il
concetto di “zero level” capabilities non è localmente definito, cioè non comprende un elenco
di attività predefinite ma fa riferimento ad un insieme di attività che possono variare in
funzione della tipologia d’impresa. Per chiarire il concetto si pensi alle “zero level”
capabilities in un azienda manifatturiera ed in un laboratorio di ricerca. Le “zero level”
capabilities in un impresa manifatturiera che ha anche un reparto di R&S saranno costituite
dalle attività di produzione e vendita, mentre per un laboratorio di ricerca le “zero level”
capabilities saranno costituite dalle attività di R&S.
All’apice della classificazione troviamo invece le dynamic capabilities o higher-order
capabilities che sono definite come “capabilities that operate to extend, modify or create
ordinary capabilities” (Winter, 2003:991). Questa definizione è in linea con il pensiero di
Collins (1994) il quale afferma come le dynamic capabilities regolino e disciplinino il tasso di
variazione delle ordinary capabilities. Nella visione di Winter le dynamic capabilities sono
delle attività organizzative regolari e prevedibili, che arrivano a definire modelli decisionali e
comportamentali in grado di modificare le scelte attuali e future. Nella pratica queste attività
si traducono in azioni dell’impresa come lo sviluppo di nuovi prodotti, lo sviluppo di nuovi
processi, il dimensionamento dell’impianto produttivo, la scelta dell’ingresso in nuovi
mercati, ecc. (Winter, 2003). Queste funzioni per essere implementate comportano non solo
un ingente sforzo ed impegno organizzativo di lungo periodo ma anche un notevole impegno
di risorse finanziarie; e più dettagliata e pervasiva risulta la struttura delle attività coinvolte,
più elevata tende ad essere la struttura dei costi. Per esempio lo sviluppo di nuovi prodotti è
un attività che non solo presuppone la creazione di un team inter-funzionale di ingegneri
(impegno organizzativo), ma necessita anche dell’utilizzo di attrezzature e macchinari per la
prototipizzazione e il test dei prodotti (impegno finanziario). Come per il concetto di “zerolevel” capability anche il concetto di dynamic capability non è localmente definito ma
dipende dalle caratteristiche dell’impresa. Riprendendo l’esempio fatto in precedenza,
l’attività di R&S per il laboratorio di ricerca sarà una “zero level” capabilitiy, mentre
all’interno dell’impresa manifatturiera l’attività di R&S si configurerà come una dynamic
42
capability, perché crea e modifica le ordinary o “zero-level” capabilities che compongono le
normali attività di produzione e vendita dei prodotti.
Infine Winter (2003) chiude questa classificazione sostenendo che il cambiamento all’interno
dell’impresa non esige necessariamente la presenza delle dynamic capabilities, ma può
avvenire anche in assenza di modelli decisionali e comportamentali. Cambiamenti improvvisi
nell’ambiente competitivo possono infatti cogliere l’impresa impreparata, la quale si trova a
dover far fronte a forti perturbazioni senza avere gli strumenti necessari. Winter sostiene che
queste modalità di reazione dell’organizzazione si basano sull’opportunismo e sulla creatività
in modo tale da trovare comportamenti alternativi e soddisfacenti a situazioni di crisi. Tale
tipologia di comportamento che è razionale e non routinaria viene chiamata ad hoc problem
solving.
Evoluzione delle Dynamic Capabilities
Dopo aver descritto approfonditamente il concetto di dynamic capability è necessario
presentare il modello attraverso il quale le organizzazioni sviluppano questo insieme di
attività. Basandosi sulla teoria dell’Evolutionary Economics, Zollo & Winter (2002) cercano
di spiegare la genesi e l’evoluzione delle dynamic capabilities concentrandosi sul ruolo di
diversi meccanismi di apprendimento e sulle loro interazioni con l’organizzazione.
Lo studio degli autori parte dall’analisi della definizione del concetto di dynamic
capabilities dato da Teece et. al (1997) che viene descritto come “the firm’s ability to
integrate, build, and reconfigure internal and external competences to address rapidly
changing environments” (p.516). Per Zollo & Winter però questa enunciazione da solo delle
indicazioni generali su cosa le dynamic capabilities siano e su come funzionino, lasciando
aperta però la questione riguardante la loro provenienza. Per questo motivo gli autori cercano
di elaborare una definizione esaustiva definendo le dynamic capabilities come “a learned and
stable pattern of collective activity through which the organization systematically generates
and modifies its operating routines in pursuit of improved effectiveness” (Zollo & Winter,
2002:340). Questa formulazione è molto importante perché evita in primis fraintendimenti
semantici identificando le operating routines quali oggetto esclusivo delle dynamic
capabilities; in secundis con i termini “learned and stable pattern” e “systematically”
evidenzia come le dynamic capabilities siano costrutti strutturati, frutto di uno specifico
processo evolutivo. Infatti mentre alcuni autori (Zahra et al., 2006) ritengono che le dynamic
capabilities siano generate da fattori casuali come tentativi, improvvisazioni ed imitazioni,
Zollo & Winter pongono enfasi sulla componente “deliberata” del processo di apprendimento
43
che porta alla formazione delle dynamic capabilities. Prima di descrivere il processo evolutivo
essi però individuano i tre principali meccanismi che agendo congiuntamente sono coinvolti
nella creazione delle dynamic capabilities. Questi tre meccanismi sono l’experience
accumulation, la knowledge articulation e la knowledge codification.
Zollo & Winter (2002) usano il termine experience accumulation riferendosi a quella fase che
concerne l’immagazzinamento della conoscenza quale diretta conseguenza dello sviluppo nel
corso del tempo dalle routines organizzative. Secondo gli autori l’accumulazione di
conoscenza all’interno dell’organizzazione è diretta conseguenza della presenza delle
routines. Infatti nonostante la letteratura non sia pervenuta ad una visione univoca sulla
questione riguardante la genesi e l’evoluzione delle routines, sembra comunque accettata da
tutta la letteratura la definizione di Gavetti & Levinthal (si veda Zollo & Winter 2002, p.341)
secondo la quale “le routines riflettono la saggezza sperimentale, nel senso che sono sia il
risultato di un processo di apprendimento basato sulla prova ed errore, sia il risultato di
processi di selezione e mantenimento del comportamento passato”.
La fase di knowledge articulation è invece quel processo attraverso il quale la conoscenza
implicita viene articolata attraverso discussioni collettive, riunioni per la valutazione dei
rapporti, processi di valutazione delle prestazioni, ecc.. E’ una fase di apprendimento
collettivo messa in atto dagli individui che compongono l’organizzazione i quali, esprimendo
le loro opinioni e le loro credenze, si confrontano esponendo diversi punti di vista.
Condividendo le esperienze individuali e affrontando le opinioni dei colleghi, i membri
dell’organizzazione possono raggiungere un miglior livello di comprensione dei meccanismi
causali che intervengono tra le azioni necessarie per conseguire un certo compito e gli esiti
delle prestazioni prodotte (Zollo & Winter, 2002:342).
L’ultima fase chiamata knowledge codification si riferisce al processo attraverso il quale la
conoscenza prodotta viene cristallizzata per essere trasferita più facilmente. E’ un elevato
sforzo cognitivo che viene messo in atto quando i membri dell’organizzazione codificano la
loro conoscenza relativa alle routines organizzative. Nella pratica questo processo concerne la
creazione e la modifica di strumenti di scrittura come: manuali, progetti, fogli elettronici,
sistemi di supporto decisionale, software di gestione progetti, ecc (Zollo & Winter, 2002:342).
Gli autori sottolineano come la codificazione sia un importante meccanismo di supporto, non
solo per il trasferimento della conoscenza, ma soprattutto per la sua evoluzione; la
codificazione può infatti facilitare la generazione di nuovi progetti volti al miglioramento
delle routines attuali, identificandone i punti di forza e di debolezza.
Dopo aver descritto la struttura alla base della genesi delle dynamic capabilities (e di
conseguenza delle routines organizzative ad esse associate), Zollo & Winter (2002) ne
44
illustrano il funzionamento in quello che loro chiamano “knowledge evolution cycle”. Questo
modello ricalca quello presentato dalla teoria evolutiva classica che si basa sulla sequenza
variazione-selezione-ritenzione, al quale però vengono fatte alcune modifiche. Il risultato è un
modello composto da quattro fasi: variazione, selezione, replicazione e ritenzione. Il punto di
partenza del ciclo è sempre rappresentato dalla fase di variazione. In questa fase gli stimoli
derivanti dall’ambiente competitivo o da necessità interne all’organizzazione spingono i
singoli membri o gruppi di essi a sviluppare idee per risolvere vecchi problemi o contrastarne
di nuovi (Zollo & Winter, 2002:343). Queste idee che si trovano ancora nella fase embrionale
vengono sottoposte ad un processo definito di selezione che consiste nel verificare se esse
riescono a resistere alla pressione organizzativa. Tale pressione le induce ad esprimere il loro
potenziale in termini di potenziamento delle routines esistenti ed in termini di creazione di
nuove routines (Nokana, 1994). La terza fase definita di replicazione fa riferimento a
quell’insieme di attività eseguite dall’organizzazione allo scopo di diffondere i nuovi
cambiamenti approvati nella fase precedente. Questo processo di diffusione richiede la replica
spaziale delle nuove soluzioni allo scopo di sfruttare la nuova saggezza per acquisire un
vantaggio competitivo. L’importanza di questa fase non risiede solo nel ruolo di “diffusore”,
ma la divulgazione della conoscenza è anche il requisito fondamentale per generare diversità,
che è il fattore scatenante la fase di variazione (Zollo & Winter, 2002:343). Infine troviamo la
fase di ritenzione ovvero quell’insieme di attività che cercano di rendere sempre più tacita la
conoscenza, incorporandola nei comportamenti degli individui. Nella pratica ciò si traduce
nella ripetizione di un determinato compito finché esso non viene assimilato. La ripetizione
porta infatti ad un’automatica esecuzione di determinate mansioni ed a una corrispondente
riduzione della consapevolezza individuale e comprensione collettiva del legame azioneprestazione (Zollo & Winter, 2002:344).
Il quadro evolutivo fornito da Zollo & Winter costituisce uno dei primi riferimenti
teorici sulla natura evolutiva delle dynamic capabilities e delle routines, soprattutto in
relazione alla struttura dell’organizzazione. I meccanismi (experience accumulation,
knowledge articulation, knowledge codification) ed il modello di funzionamento (knowledge
evolution cycle) presentati, seppur ancora acerbi, chiariscono significativamente il quadro
generale.
45
2.2.2 Routines e Meta-routines
Per primi Nelson & Winter (1982) introducono il concetto di routine ritenendolo
fondamentale all’interno della loro concezione evoluzionista. I due autori evidenziano infatti
come le routines giochino nell’organizzazione lo stesso ruolo che i geni giocano all’interno
degli organismi biologici, configurandosi come caratteristiche persistenti ed intrinseche che
determinano i possibili comportamenti dell’impresa. Inoltre le routines sono ereditarie. Ciò
significa che le strutture organizzative future, che si formeranno da quelle esistenti,
erediteranno il corredo genetico della struttura di partenza, ciè manterranno al loro interno
quelle routines organizzative che gli permetteranno di operare meglio dei concorrenti avendo
successo nell’ambiente competitivo. Dopo questo inquadramento generale Nelson & Winter
danno la definizione di routine intesa come l’insieme di “tutti i regolari e prevedibili modelli
di comportamento dell’impresa” (1982:14). Questa definizione è molto chiara ed evita
fraintendimenti logici. Infatti se gli autori per routinario intendessero un comportamento
meramente ripetitivo, allora gran parte del comportamento dell’impresa non potrebbe essere
definito tale, ma lo diventa se nel termine si includono le accezioni “regolare e prevedibile”
specialmente “se si comprende che il termine include disposizioni relativamente costanti ed
euristiche strategiche che modellano l’approccio dell’impresa rispetto ai problemi non
routinari che si trova ad affrontare” (1982:15). Per questo essi definiscono routinarie sia
attività meramente ripetitive come la produzione di prodotti, la gestione del magazzino, la
gestione delle risorse umane, ecc.; sia attività routinarie in senso lato come le politiche di
investimento, la ricerca e lo sviluppo, le strategie di diversificazione, le decisioni di operare in
nuovi mercati ecc.. In ogni caso gli autori ritengono che la routinizzazione delle attività sia
una delle più importanti forme di conservazione del sapere all’interno dell’organizzazione,
configurandosi come la memoria operativa dell’impresa: “we claim that organizations
remember by doing” (Nelson & Winter, 1982:991). Questa visione delle routines quali
serbatoi nel quale accumulare l’esperienza e la conoscenza aziendale viene rafforzata da
Winter il quale all’interno di una più ampia riflessione sulle dynamic capabilities descrive le
routines come “un comportamento che si apprende, altamente strutturato, ripetitivo, o quasi
ripetitivo, fondato in parte su conoscenza tacita” (2003:991). Ancora Zollo & Winter
(2002:341) citando Gavetti & Levinthal affermano che “le routines riflettono la saggezza
sperimentale, nel senso che sono sia il risultato di un processo di apprendimento basato sulla
prova ed errore, sia il risultato di processi di selezione e mantenimento del comportamento
passato”.
46
Le routines che caratterizzano organizzazioni complesse come le imprese non sono
però tutte dello stesso tipo e non hanno tutte la stessa importanza. Infatti, come specificato da
alcuni (Nelson & Winter, 1982; Winter, 2003; Zollo & Winter, 2002) diversi tipi di routines
sono alla base di diverse tipologie di capabilities. Come già visto in precedenza Winter (2003)
classifica le capabilities in base al grado di cambiamento apportato all’organizzazione,
partendo dalle “zero-level” fino ad arrivare alle “high-order”. Nella sua premessa iniziale però
l’autore definiva le capabilities come “a collection of routines”; appare dunque chiaro come
Winter, indirettamente, classificando le capabilities classifichi anche le routines che le
compongono, associando ad ogni tipologia di capabilities un diverso set di routines.
Similmente Zollo & Winter (2002) presentano vari esempi di routines evidenziando come
alcune di esse rappresentino una “necessità” per il normale funzionamento dell’impresa
mentre altre rappresentino una vera e propria fonte di “vantaggio competitivo”. Entrambi gli
autori comunque non classificano le routines in categorie predefinite, ma ritengono che una
determinata routine se inserita in un contesto specifico possa avere un valore diverso rispetto
a quello che avrebbe se fosse inserita in un contesto differente; ritengono cioè che il valore di
una routine non sia assoluto ma dipenda dalla struttura dell’organizzazione e dall’ambiente in
cui opera.
Un passo avanti nella classificazione delle routines viene fatto da Adler, Goldoftas &
Levine (1999), i quali all’interno del loro studio sulla relazione tra flessibilità ed efficienza
organizzativa introducono il concetto di meta-routine. Gli autori sviluppano quanto studiato
da Nelson & Winter (1982) sottolineando come un organizzazione oltre alle normali routines
possa anche sviluppare le cosiddette meta-routines, ovvero routines di alto livello che
permettono di modificare quelle esistenti o addirittura di creane di nuove (Adler et al., 1999).
Le meta-routines aiutano infatti a spostare il trade-off tra efficienza ed efficacia trasformando
le non-routines in compiti più routinari. Nella visione degli autori grazie alle meta-routines le
organizzazioni possono addirittura sviluppare l’ambidestrismo eseguendo allo stesso tempo
compiti non routinari tipici delle attività di exploration e compiti routinari tipici delle attività
di exploitation. Il concetto di meta-routine è un concetto molto importante ed utile che è stato
poi utilizzato anche da altra parte della letteratura. Ad esempio Schroeder et al. (2002) nel
loro lavoro parlano di meta-routines come strumento fondamentale per trasformare la
conoscenza organizzativa in processi produttivi e migliorare la performance aziendale, mentre
Peng et al. (2008) concepiscono le meta-routines come componenti fondamentali dell’
Improvement e dell’Innovation.
47
2.2.3
Meta-routines alla base dell’Innovazione
Nell’appena citato lavoro di Schroeder et al. (2002) i ricercatori cercano di capire
come gli impianti manifatturieri sviluppino risorse e capabilities allo scopo di migliorare la
performance aziendale creando un vantaggio competitivo. Il risultato di questa ricerca
dimostra empiricamente come, grazie alla routinizzazione dei sistemi di apprendimento, i
processi aziendali possano conseguire un miglioramento della performance a livello di
impianto produttivo. Infatti, nella visione degli autori il miglioramento della performance è
raggiunto grazie alla presenza delle meta-routines che trasformano la conoscenza in processi
produttivi efficaci.
In accordo con la visione di questi autori Furlan & Vinelli (2013) concepiscono
l’improvement e l’innovation come delle dynamic capabilities basate su un insieme di
routines che permettono il cambiamento di altre routines, ovvero le meta-routines. La
concezione di Furlan & Vinelli comprende e combina in armonia tutti i concetti descritti fin
ora partendo dall’ innovazione (se veda paragrafo 2.1.2) passando per le dynamic capabilities
(si veda paragrafo 2.2.1) e terminando con le meta-routines (si veda paragrafo 2.2.2). Per
questo motivo l’impianto teorico dei due autori viene utilizzato in questo lavoro come schema
di riferimento, con la sola differenza che rispetto allo studio di Furlan & Vinelli qui l’analisi
si concentra solo sullo studio dell’Innovation.
Il concetto di innovazione è già stato ampiamente trattato (si veda paragrafo 2.1.2) e
può essere brevemente riassunto definendolo come l’insieme di attività e soluzioni creative
che permettono all’impresa di introdurre nuovi prodotti e processi apportando nuove routines
operative. Detto ciò restano ora da individuare le meta-routines che sono connesse al concetto
di innovation e che vengono studiate da Peng et al. (2008). Gli autori sostengono infatti che
l’innovazione radicale sia una dynamic capability basata su tre meta-routines strettamente
intrecciate l’una con l’altra, ovvero: la produzione interna di processi e di attrezzature, la
ricerca di nuove tecnologie e lo sviluppo inter-funzionale di prodotto.
La prima meta-routine consiste nella produzione interna di processi e di attrezzature.
Questa meta-routine fa riferimento a quell’insieme di attività che compongono l’ultimo stadio
del modello delle quattro fasi di Hayes & Wheelwright (1984) chiamato “externally
supportive”. L’impresa producendo internamente ciò di cui ha bisogno personalizza
macchinari e processi secondo le proprie specifiche esigenze; così facendo si trova sempre un
passo avanti rispetto ai concorrenti creandosi un vantaggio competitivo. A sostegno di questo
quadro teorico troviamo la ricerca empirica di Schroeder et al. (2002) che hanno dimostrato
48
come effettivamente lo sviluppo interno di processi ed attrezzature porti ad un miglioramento
della performance operativa.
La seconda meta-routine è la ricerca di nuove tecnologie. Gli autori con questo
termine fanno riferimento a quelle attività volte alla ricerca, alla selezione e all’acquisto di
tecnologie prodotte da soggetti terzi. E’ un atteggiamento che viene definito da Sidhu et al.
(2004) di “boundary-spanning” e che Peng et al. (2008) associano a comportamenti volti
all’anticipazione
delle
tecnologie
future,
all’acquisizione
di
nuove
tecnologie
e
all’integrazione fra tecnologie interne e tecnologie esterne.
Infine troviamo lo sviluppo inter-funzionale di prodotto ovvero quella meta-routine
associata alla creazione di nuovi prodotti. Questa meta-routine è basata su un metodo molto
utilizzato, che richiede la formazione di team inter-funzionali ovvero di team composti da
personale proveniente da diverse aree dell’impresa. Questo metodo impone la creazione di
una partnership tra l’area produzione e l’area progettazione, con un precoce coinvolgimento di
ingegneri di processo e lavoratori diretti, al fine di valutare preventivamente se le architetture
dei futuri prodotti rispettino i principi di fattibilità e fabbricabilità. Queste attività aiutano ad
accelerare i processi di introduzione di nuovi prodotti, aiutano a portare la voce dei clienti
nella progettazione del prodotto, ed evitano imprevisti nel processo di progettazione,
contribuendo così in modo significativo alla capacità innovativa dell’impresa (Peng et al.,
2008).
2.3 Just-in-Time
2.3.1
Introduzione al Just-in-Time
A partire dagli anni ’80 il grande successo imprenditoriale della Toyota ha attirato
l’attenzione degli studiosi occidentali sul sistema produttivo denominato Toyota Production
System (TPS). Il TPS è un sistema coordinato di pratiche e tecniche produttive basate sulla
filosofia del Just-in-Time (JIT). Questo innovativo modello produttivo fu introdotto negli anni
’50 dall’Ingegner Taiichi Ohno e raggiunse il successo negli anni ’70 (si veda capitolo 1),
configurandosi come alternativa ai tradizionali sistemi Materials Requirements Planning
(MRP).
Il Just-in-Time è il principio logistico che gestisce i flussi di materiali ed informazioni
non solo all’interno dell’impianto produttivo ma anche con riferimento a fornitori e clienti; lo
scopo del JIT è quello di realizzare prodotti finiti nella quantità e nella qualità necessaria, con
il minimo costo possibile, consegnandoli nei tempi prestabiliti ai clienti. Questo principio
49
presuppone la necessità di eliminare qualsiasi tipo di speco aziendale (muda) declinato in
termini di mancata creazione di valore per il cliente, eccessivo utilizzo di materiale, erronea
gestione dello spazio, errata gestione del tempo e sovra utilizzo della forza lavoro.
Nella Tabella (2.2) vengono esposte le più importanti definizioni di JIT che si trovano
in letteratura.
AUTORE
DEFINIZIONE
Sugimori et al., 1977
Just in time production system as ‘‘only the necessary products, at
the necessary time, in the necessary quantity’’
Monden, 1981
Kanban system, production smoothing and setup time reduction are
critical components of any JIT system
Hall, 1987
JIT philosophy is associated with three constructs: total quality,
people involvement, and JIT manufacturing techniques
Davy et al., 1992
Programs associated with JIT include ‘‘elimination of waste, and full
utilization of people, equipment, materials, and parts’’
Sakakibara et al., 1993
JIT is a comprehensive approach to continuous manufacturing
improvement based on the notion of eliminating all waste in the
manufacturing process
Flynn et al., 1997
JIT is based on the notion of eliminating waste through
simplification of manufacturing processes such as elimination of
excess inventories and overly large lot sizes, which cause
unnecessarily long customer cycle times
McLachlin, 1997
JIT is composed of three overall components, namely, flow, quality
and employee involvement
Tabella 2.2 Principali definizioni di Just-in-Time presenti in letteratura (Adattato da Shah & Ward, 2007, p. 788)
Tra queste definizioni emerge quella presente nello studio di Sugimori, Kusunoki, Cho
& Uchikawa (1977), un lavoro che seppur datato costituisce a tutt’oggi uno dei più importanti
pilastri nello studio del JIT e del più ampio concetto di Lean Production. Gli autori infatti
sono tra i primi ad analizzare il TPS ed ad individuarne le due caratteristiche distintive
fondamentali. La prima come detto è il “just-in-time production system”, definito come quel
sistema di produzione in cui “only the necessary products, at the necessary time, in necessary
quantity” vengono prodotti mantenendo il magazzino al minor livello possibile (Sugimori et
50
al., 1977:553). Per permettere ciò l’impresa deve concentrare tutti i suoi sforzi nella riduzione
dei costi attraverso l’eliminazione di ogni tipo di spreco. L’eliminazione degli sprechi si
raggiunge creando un’infrastruttura organizzativa che riconosca la necessità di utilizzare solo
la quantità minima necessaria di attrezzature, materiale, componenti, e forza lavoro. La
seconda caratteristica è il “respect-for-human system”, ovvero quel sistema volto alla
creazione di un favorevole ambiente di lavoro nel quale il lavoratore possa esprimere al
meglio le proprie capacità. Infatti nel sistema JIT il lavoratore viene concepito come essere
umano e non più come mero componente della catena produttiva, gli vengono affidate autorità
e responsabilità nella gestione dei processi, ci si preoccupa della propria sicurezza e si cerca
di ridurne al minimo lo sforzo (Sakakibara et al., 1997).
2.3.2 Just-in-Time Production System
Per evitare squilibri nei livelli di magazzino e per evitare un inutile utilizzo di materie
prime e forza lavoro si rende necessaria la creazione di un sistema che riesca ad assorbire le
fluttuazioni della domanda. Questo sistema denominato JIT production system si compone di
un insieme di pratiche, che per primi Sugimori et. al (1977) hanno individuato, e che ora
vengono brevemente presentate e descritte.
Withdrawal by subsequent processes (Pull system). In un normale sistema produttivo
occidentale la produzione avviene seguendo la logica “push” basata sulla regola secondo la
quale “il processo precedente fornisce i componenti per il processo successivo”. La poca
flessibilità di questo metodo, che non riesce a rendere il sistema capace di reagire ai
cambiamenti repentini dell’ambiente, ha portato la Toyota a creare un sistema produttivo
basato sulla logica inversa ovvero sulla logica “pull”, seguendo la regola secondo la quale “il
processo successivo preleva le parti necessarie dal processo precedente”. E’ dunque il
processo a valle che “attiva” o per meglio dire “tira” il processo a monte. Nel TPS infatti è
proprio la linea di assemblaggio finale che attiva il processo produttivo indicando alle fasi
precedenti quali componenti produrre e in che tempi produrli. L’essenza del sistema pull è
infatti quella di permettere all’ultimo stadio a valle in un processo produttivo, operazione o
supply network, di tirare i prodotti attraverso il sistema piuttosto che spingerli dalle fasi a
monte.
51
Figura 2.1 Differenza tra Approccio Tradizionale e Pull System (Slack et al. 2010)
Kanban System. Il termine Kanban, che in giapponese significa “cartellino”, è il sistema di
controllo usato per la produzione di tipo pull. Introdotto per la prima volta in Giappone dalla
Toyota è un sistema che gestisce il flusso produttivo sincronizzando perfettamente il
movimento dei materiali tra l’ordine inviato a valle e la produzione lanciata a monte. E’ un
sistema semplice che non utilizza sofisticati sistemi informatici ma basa tutto il suo
funzionamento sull’uso di due cartellini, uno rappresentato da una scheda di movimento
“conveyance kanban”, l’altro rappresentato da una scheda di produzione “production
kanban”. Infatti, il kanban altro non è che un cartellino che permette di attivare la produzione
dalla valle del processo, schedulando tutti gli stadi produttivi a monte in modo tale da
scandirne il ritmo; questo meccanismo può avvenire perché ogni kanban contiene una serie di
informazioni come il prezzo, il numero di disegno, la quantità, e lo scaffale di destinazione,
che definiscono cosa produrre e come movimentare i prodotti.
Il ruolo del kanban è dunque quello di garantire la presenza del materiale nel posto giusto ed
al momento giusto nelle varie fasi del processo.
Gli obiettivi di questo sistema possono essere così sintetizzati (Slack et al., 2010):

Segnale da inviare ai processi a monte per avviare la produzione;

Strumento di controllo visuale per individuare aree di sovrapproduzione o mancanza
di sincronizzazione tra i reparti;

52
Strumento di miglioramento continuo (Kaizen).
Figura 2.2 Esempio di Kanban
One piece production and conveyance. E’ l’approccio secondo il quale ad ogni processo è
consentito di produrre solo un prodotto alla volta, di trasportare un solo prodotto alla volta e
di permettere la permanenza di un solo prodotto in lavorazione alla volta. Ciò significa che
nessun processo produttivo è autorizzato per alcun motivo a produrre un lotto di prodotti
superiore rispetto a quella necessaria.
Levelling of production (Heijunka). Uno dei prerequisiti fondamentali per poter applicare il
JIT all’interno dell’impianto produttivo è il livellamento della produzione. Livellare la
produzione significa permette di equilibrare i carichi di lavoro evitando fluttuazioni tra i
reparti produttivi ed evitando l’accumulazione di scorte tra i processi produttivi. Il
livellamento della produzione può essere attuato solo se si riesce a diminuire la dimensione
dei lotti produttivi, ma per poter ridurre la dimensione dei lotti è necessario ridurre i tempi di
set-up (tempo necessario agli operai per riattrezzare i macchinari quando si passa alla
produzione di un lotto ad uno differente). Gli ingegneri della Toyota guidati da Shigeo Shingo
per ridurre i tempi di set-up ad un tempo inferiore ai dieci minuti inventarono la cosiddetta
tecnica SMED (single minute exchange of dies), tecnica che consiste nell’iniziare le procedure
di riattrezzaggio quando i macchinari stanno ancora lavorando (tempo esterno) e non solo
quando sono fermi (tempo interno). La trasformazione del tempo esterno in tempo interno
riduce notevolmente i tempi di set-up permettendo di riattrezzare i macchinari in tempi brevi e
dunque ridurre la dimensione ottima minima dei lotti.
Nella Figura (2.3) viene presentato un esempio grafico di livellamento della produzione
comparandolo con un sistema produttivo convenzionale. Nella figura (2.3) si può vedere
come con il metodo produttivo convenzionale vengano prodotti grandi lotti che creano un
elevato livello di magazzino, ed il mix di produzione cambia di giorno in giorno non
53
rimanendo mai costante. Invece, con il livellamento della produzione si possono produrre lotti
di piccole dimensioni mantenendo costante il mix produttivo e riducendo notevolmente il
livello di prodotti work-in-process.
Figura 2.3 Confronto tra il tradizionale sistema di gestione della produzione ed il livellamento della produzione Heijunka
(Slack et al., 2010)
Elimination of waste from over-producing. Il concetto fondamentale alla base della filosofia
just-in-time è l’eliminazione di ogni tipo di spreco (muda). Muda è considerata qualsiasi
attività che non produca valore. Gli ingegneri Toyota individuarono sette tipi di sprechi, che
sono: over-production, waiting time, transport, process, inventory, motion and defectives.
Secondo la loro visione la più grande fonte di spreco è costituita dalla sovrapproduzione
(over-production) che come una scintilla innesca tutti gli altri sprechi.
Nel sistema produttivo convenzionale l’esistenza del magazzino è vista come una componente
positiva che protegge l’impresa dalla fluttuazione della domanda e mitiga la variazione nei
processi produttivi. Nella visione toyotista, invece, il magazzino è visto come una rimedio
dannoso per l’impresa in quanto “nasconde” i problemi operativi e le loro cause. Per spiegare
questo concetto è utile fare riferimento all’analogia del fiume e delle rocce (Slack et al.,
2010). Come si può vedere (Figura 2.4) le rocce in questa analogia rappresentano i problemi
operativi aziendali, mentre l’acqua rappresenta il livello del magazzino associato ai processi
operativi. Quando l’acqua (magazzino) è molto profonda non si riescono a vedere le rocce
54
(problemi) presenti nel fondale. Ma questo non vuol dire che esse non esistano. Se il livello
dell’acqua si abbassa però, le rocce vengono a galla rivelando quali sono gli ostacoli del
percorso.
Questa analogia vuole farci capire come il mantenimento di un alto livello di magazzino nel
sistema produttivo convenzionale sia un errore perché copre i problemi operativi senza
risolverli. Dall’altro lato invece la filosofia JIT impone la riduzione del magazzino per portare
a galla tutti i problemi, affrontarli e risolverli.
Figura 2.4 Analogia “rock and river” (Slack et al., 2010)
Jidoka. E’ il termine usato in Toyota per riferirsi al trasferimento dell’intelligenza umana alle
lavorazioni meccaniche automatizzate. Indica la capacità da parte degli operatori di arrestare i
macchinari ed i processi produttivi ogni qualvolta si verifichi una condizione anomala o la
produzione di parti difettose. Ogni operatore può dunque fermare in ogni momento tutto il
processo produttivo e può farlo per due ragioni (Sugimori et al., 1977):

Evitare che si verifichi una situazione di sovrapproduzione;

Rendere più facile l’attività di controllo.
55
2.3.3 Full utilization of worker’s capabilities
Come accennato in precedenza, per Sugimori et al. (1977) la seconda importante
caratteristica del TPS è la creazione di un ambiente di lavoro che metta al centro
dell’attenzione il lavoratore e le sue potenzialità. Gli autori dunque, come fatto per il JIT
system, individuano e descrivono le pratiche fondamentali che costituiscono il cosiddetto
“respect-for-human system”.
Elimination of waste movement by workers. Gli operai trovano dignitoso il loro lavoro solo
quando esso concorre alla creazione di valore per il prodotto finale. Dovranno dunque essere
eliminate tutte le azioni che non siano creatrici di valore e che Sugimori et. al (1977)
classificano in tre attività principali. In primis l’organizzazione dovrà eliminare tutti quei
compiti associati alla creazione muda dovuta alla sovrapproduzione. In secundis
l’organizzazione dovrà assegnare ai lavoratori mansioni che rispettino la loro natura di essere
umani, e che siano commisurate alle loro capacità e peculiarità. Infine l’organizzazione dovrà
impedire tutte quelle attività che creino pericolo per la salute o l’incolumità dei lavoratori.
Workers’ safety. Una delle più importanti preoccupazione dello “respect-for-human system” è
la sicurezza dei lavoratori, che deve essere messa sempre al primo posto. Infatti anche in un
sistema efficiente come quello Toyota possono verificarsi dei problemi operativi ai processi
produttivi ed ai macchinari causando incidenti e disguidi. Il concetto di sicurezza è
strettamente legato a quello già visto di Jidoka; infatti ogni qual volta si verifichi un problema
nel processo produttivo gli operai sono autorizzati a fermarlo per evitare danni maggiori, non
solo a macchinari e prodotti ma soprattutto alle persone.
Self-display of workers’ ability (Total Production Maintenance). Il sistema Toyota ha sempre
creduto ciecamente nella necessità di creare un sistema nel quale gli operai partecipassero
attivamente alla gestione ed al miglioramento della propria postazione di lavoro. Così facendo
essi avrebbero potuto esprimere al meglio le loro capacità creando un ambiente di lavoro di
altissimo livello. Questo sistema si compone di poche ma semplici pratiche. La prima pratica
concerne il diritto a poter fermare, quando lo si ritiene opportuno, la linea di produzione a cui
si lavora; la seconda consiste nell’informare tutti gli operai sullo stato di avanzamento della
produzione esplicitando le priorità operative; e la terza ed ultima fa riferimento alla possibilità
per il lavoratore di attuare dei miglioramenti sulle proprie attrezzature ogni qualvolta rilevi
uno spreco o un problema. Ciò è reso possibile grazie al cosiddetto “visual control”.
56
2.3.4 Pratiche Just-in-Time selezionate
Da molti anni ormai la letteratura ha evidenziato come la produzione snella
(simboleggiata dall’adozione del JIT) costituisca la spina dorsale della competitività dei
cosiddetti world-class manufacturers, configurandosi come elemento fondamentale per il
miglioramento della performance (Flynn et al., 1997; Furlan et al., 2011a, 2011b;
Schonberger, 1986). A livello di impianto produttivo il JIT si compone di un’ampia serie di
tecniche il cui fine ultimo è quello di creare un flusso produttivo all’interno dell’impianto e
lungo tutta la supply chain, permettendo al consumatore finale di “tirare” la produzione (Cua
et al., 2001; Furlan et al., 2011a, 2011b; Shah & Ward, 2003, 2007; Sugimori et al., 1997).
Queste tecniche sono state oggetto nel corso degli anni di numerosi studi ed approfondite
analisi. Tra i più famosi è utile citare ad esempio il lavoro di Cua et al. (2001), nel quale gli
autori comparano vari studi sul JIT arrivando ad individuare le nove tecniche più
frequentemente associate ad esso, ovvero: riduzione del tempo di set-up, pull system
production, consegne JIT da parte dei fornitori, functional equipment layout, aderenza alla
schedulazione giornaliera, committed leadership, pianificazione strategica, formazione interfunzionale del personale, coinvolgimento dei dipendenti.
PRATICA
1
2
3
4
5
6
Riduzione dei tempi di set-up
X
X
X
X
X
X
Pull system production
X
X
X
X
X
Consegne JIT da parte dei fornitori
X
X
X
X
X
Functional equipment layout
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Aderenza alla schedulazione giornaliera
Committed leadership
X
X
Pianificazione strategica
X
X
Formazione inter-funzionale del personale
X
Coinvolgimento dei dipendenti
X
X
X
X
X
X
X
Tabella 2.3 Elenco delle tecniche più frequentemente associate al Just-in-Time (1) Mehra and Inman, (1992); (2) Davy et
al., (1992); (3) Sakakibara et al., (1993); (4) McLachlin, (1997); (5); Sakakibara et al., (1997); (6) Ahmad, (1998). (Adattato
da Cua et al., 2001)
Similmente Shah & Ward (2007) conducono un estensiva analisi della letteratura per cercare
di fare chiarezza intorno al concetto di “lean production”. Gli autori, partendo da una base di
57
48 elementi/strumenti principali, individuano ben 10 tipi di pratiche alla base della produzione
snella, ovvero: valutazione dei fornitori, consegne JIT da parte dei fornitori, sviluppo dei
fornitori, coinvolgimento dei clienti, pull, continuous flow, riduzione dei tempi di set-up, total
productive maintenance, controllo statistico del processi, coinvolgimento dei dipendenti.
Come si può evincere dai due studi presentati, le pratiche ritenute essere alla base del JIT
sono più o meno le stesse, anche se poi ogni autore enfatizza maggiormente solo alcune di
esse, solitamente in relazione agli scopi del proprio studio (Cua et al., 2001; Dal Pont et al.,
2008; Davy et al., 1992; Flynn et al., 1997; Furlan et al., 2011a, 2011b; Sakakibara et al.,
1997; Shah & Ward, 2003, 2007). Allo stesso modo anche in questo lavoro con il termine JIT
non ci si riferirà a tutte le pratiche costituenti il JIT, ma solo a quelle utili per introdurre il
flow ed il pull all’interno dell’impianto produttivo. In questo lavoro verrà infatti seguita
l’impostazione dello studio di Furlan & Vinelli (2013), che intendono il JIT come un insieme
di cinque pratiche fondamentali:

Riduzione dei tempi di set-up

Snellimento dei processi di produzione

Sistema di produzione pull (Kanban system)

Consegne JIT da parte dei fornitori

Consegne JIT ai clienti
2.4 Formulazione delle Ipotesi: La Relazione tra JIT ed Innovazione
2.4.1 La Relazione tra JIT ed Innovazione
Nel presente capitolo sono stati finora presentati tre argomenti fondamentali: la
distinzione tra miglioramento continuo ed innovazione radicale, la visione dell’innovazione
come dynamic capability basata su meta-routines, ed infine il just-in-time con le sue pratiche
principali.
Nel paragrafo 2.1 è stato definito il concetto di innovazione radicale come
quell’attività che apporta cambiamenti profondi e radicali ridefinendo prodotti e processi e
cambiando il modo in cui l’impresa compete nel proprio ambiente competitivo. Questa
distinzione è stata fatta per non confondere l’innovazione radicale con il miglioramento
continuo che è quell’attività che apporta piccoli cambiamenti di tipo incrementale a prodotti e
processi, non modificando l’ambiente competitivo in cui l’impresa opera. Questa
classificazione è stata propedeutica allo studio effettuato nel paragrafo 2.2. nel quale è stata
58
chiarita la concezione dell’innovation come una dynamic capability basata su un insieme di
routines che permettono il cambiamento di altre routines, ovvero le meta-routines. Sempre
all’interno di questo paragrafo sono state poi analizzate e descritte le tre meta-routines alla
base dell’innovazione individuate da Peng et al. (2008), ovvero: la produzione interna di
processi e di attrezzature, la ricerca di nuove tecnologie e lo sviluppo inter-funzionale di
prodotto. Infine nel paragrafo 2.3 è stato presentato il principio produttivo del just-in-time
descrivendo brevemente le pratiche fondamentali che lo compongono. Ai fini di questo lavoro
però non verranno prese in considerazione tutte le pratiche del JIT ma, seguendo
l’impostazione del lavoro di Furlan & Vinelli (2013), con il termine JIT ci si riferirà a cinque
specifiche pratiche, ovvero: la riduzione dei tempi di set-up, lo snellimento dei processi di
produzione, il sistema di produzione pull (attraverso l’utilizzo del kanban), le consegne JIT da
parte dei fornitori e le consegne JIT ai clienti.
Questi argomenti sono stati trattati separatamente come tanti piccoli pezzi di un puzzle
che vengono ora messi in relazione per poter dar forma al quadro generale. Seguendo il
pensiero di Furlan & Vinelli (2013) viene ipotizzato che il just-in-time costituisca il
meccanismo che innesca la formazione delle meta-routines costitutive l’innovazione. Molti
autori infatti hanno studiato gli effetti positivi del JIT sulla performance dell’impresa in
termini di qualità, costi di produzione, flessibilità, velocità, affidabilità, riduzione del
magazzino, riduzione del lead-time, reddittività del capitale circolante, ecc. (Cua et al., 2001;
Dal Pont et al., 2008; Flynn et al. 1997; Furlan et. al, 2011a, 2011b; Peng et al., 2008; Shah &
Ward, 2003, 2007; Sakakibara et. al, 1997; Sugimori et. al, 1997; tra gli altri); ed altri hanno
studiato gli effetti positivi dell’innovazione sulla performance (Peng et al., 2008; Schroeder et
al., 2002;); ma sempre poca attenzione è stata posta dalla letteratura sulla relazione esistente
tra il Just-in-Time e l’Innovation.
In questo studio si cerca dunque di verificare se effettivamente il JIT, agendo a livello
organizzativo, riesca a favorire la creazione delle meta-routines che sono alla base
dell’innovazione. Nello specifico, sono state considerate le relazioni fondamentali tra just-intime e produzione interna di processi e di attrezzature, just-in-time e ricerca di nuove
tecnologie, just-in-time e sviluppo inter-funzionale di prodotto. Inoltre, per rendere l’analisi
più completa e dettagliata è stato considerato anche il ruolo della supportive organizational
infrastructure nel mediare la relazione tra just-in-time e meta-routines.
59
2.4.2
Le Ipotesi
Le relazioni ipotizzate tra gli elementi del modello sono le seguenti.

Relazione tra just-in-time e produzione interna di processi e attrezzature
Nel loro primo libro, “The Machine That Changed The World” (1990), i pionieri del
dello studio della lean production J. P. Womak, D. T. Jones & D. Ross, ed in seguito
solo Womak & Jones in “Lean Thinking” (1997), hanno evidenziato l’importanza che
ricopre l’attuazione del just-in-time nel favorire l’innovazione dell’impresa. Gli autori
sostengono che l’implementazione del JIT, grazie all’applicazione delle sue pratiche,
permetta di liberare due tipi di risorse: economiche e umane. L’impresa si trova
dunque a disporre di un surplus di risorse che possono essere destinare a vari scopi tra
i quali lo sviluppo interno di macchinari e procedure produttive. Infatti, Womak, Jones
& Ross nei loro lavori hanno presentato gli impressionati risultati dell’applicazione
del just-in-time, evidenziando come l’impresa riesca a tagliare drasticamente i propri
costi (eliminando ogni forma di spreco), soprattutto rispetto ai concorrenti, trovandosi
a disporre di grandi risorse finanziarie precedentemente impegnate ad esempio in
capitale circolante. L’impresa inoltre applicando il principio secondo il quale va
eliminata ogni attività che non produca valore, si trova ad avere personale in eccesso
precedentemente impiegato nei processi produttivi, dovendo “eliminare” i soggetti in
sovrannumero o potendoli destinare ad altre attività1.
Nel loro lavoro Davy et al. (1992) spiegano come all’interno del JIT system grazie alla
forte ed attiva partecipazione della forza lavoro, non solo nelle attività meramente
produttive ma anche nella manutenzione delle attrezzature e nella risoluzione dei
problemi, si possa creare innovazione. Infatti, la decentralizzazione del controllo con il
coinvolgimento dei lavoratori (total productive maintenance e jidoka) consente di
velocizzare l’identificazione dei problemi e lo sviluppo di soluzioni, consentendo un
più efficiente ed efficacie uso delle attrezzature e delle risorse umane. Inoltre, la
filosofia just-in-time favorisce la semplificazione della struttura operativa aiutando i
lavoratori, grazie a pratiche quali il visual control (TPM) e le 5s (seiri, seiton, seiso,
seiketsu, shitsuke), ad individuare facilmente incidenti od intoppi che possono crearsi
1
Womak & Jones in “Lean Thinking” evidenziano come la gestione del personale in sovrannumero all’interno
dell’impresa rappresenti un punto critico. Gli autori sostengono infatti che sia necessario cercare la
collaborazione dei sindacati per far capire agli operai il significato del cambiamento, rendendolo il meno
traumatico possibile, e portando garanzie per i lavoratori che non vengono licenziati.
60
nella postazione di lavoro. Dunque le responsabilità assegnate agli operai, unite alla
semplicità della struttura organizzativa ed a pratiche specifiche, stimolano la creatività
dei lavoratori nel trovare soluzioni innovative a problemi ridondanti (Davy et al.,
1992). Queste soluzioni possono concretizzarsi nella costruzione interna di macchinari
e procedure, create su misura per le specifiche esigenze dell’impresa. Ciò è reso
possibile non solo dal forte commitment organizzativo verso la ricerca continua della
perfezione, ma soprattutto grazie alle risorse liberate dall’applicazione del just-in-time.
Infatti il personale in esubero può essere destinato alla formazione di team interfunzionali, dotati di risorse finanziarie liberate dalla produzione snella, il cui scopo
sarà quello di sviluppare internamente nuove tecnologie produttive. Questo sviluppo
interno di attrezzature e processi, come asserito da Hayes & Wheelwright (1985),
porterà l’impresa a poter creare tecnologie modellate sulle esigenze della stessa,
migliorando efficienza e flessibilità, aumentando le prestazioni e creando un vantaggio
competitivo non replicabile da parte dei concorrenti (Schroeder et al., 2002).
Furlan e Vinelli (2013) nella loro ricerca trovano conferma di quanto appena esposto,
per esempio mostrano come in diversi impianti i lavoratori delle linee produttive
vengano impiegati per sviluppare internamente macchinari che si adattino
perfettamente alle celle produttive.
Nel definire il rapporto tra just-in-time e produzione interna di processi e attrezzature
l’ipotesi da verificare sarà dunque:
Hp 1: L’applicazione del just-in-time favorisce la produzione interna di
processi ed attrezzature

Relazione tra just-in-time e ricerca di nuove tecnologie
Un efficiente implementazione del just-in-time non si ferma solo all’introduzione del
pull e del flow all’interno dell’impianto produttivo ma si estende anche alle fasi
operative di connessione con fornitori e clienti. Per rendere l’impresa veramente snella
dev’esserci infatti un coinvolgimento di tutta la supply chain, da monte a valle della
filiera produttiva. Al di là dei benefici che questa sincronizzazione comporta, già
ampiamente trattati in letteratura a livello di performance, è importante evidenziare
come la stretta collaborazione dell’impresa con i clienti ma soprattutto con i fornitori
sia un fattore critico anche per altri aspetti. L’integrazione dei fornitori nel sistema JIT
dell’impresa non apporta solamente miglioramenti in termini di pianificazione della
61
produzione e miglioramento della qualità, ma crea anche un forte coinvolgimento dei
fornitori nello sviluppo e nella progettazione di innovazioni di prodotto e processo
(Davy et al., 1992).
In accordo con la visione appena esposta troviamo anche quella di Chen & Taylor
(2009). I due autori sostengono che talvolta non è obbligatorio dover sviluppare
internamente nuove forme di tecnologia ma che essa può essere acquisita dall’esterno.
Per illustrare questo concetto gli autori prendono in considerazione l’esempio della
Toyota Corporation. Da sempre il nome Toyota è stato sinonimo di “lean production”
ma allo stesso tempo la Toyota è sempre stata vista come un ottimo esempio di
organizzazione innovativa. L’impresa giapponese è sempre stata capace di innovarsi
nel tempo riuscendo a comprendere le difficoltà di creare innovazione solo
internamente, e cercando dunque di esternalizzare parte di essa. Infatti, la Toyota ha
sempre fatto affidamento sui fornitori come partner per sviluppare prodotti innovativi,
basandosi sulle loro conoscenze e sulle loro competenze per definire nuove tecnologie,
riuscendo così a tenere il passo dei concorrenti in termini di innovazione (Chen &
Taylor, 2009).
Un ulteriore indicazione sul rapporto tra JIT e ricerca di nuove tecnologie si può
trovare nel lavoro di Schroeder et al. (2002). Gli autori affermano che una delle
principali fonti di vantaggio competitivo per l’impresa è dato dall’external learning,
ovvero dall’apprendimento e dal miglioramento inter-organizzativo derivante dagli
stretti rapporti con fornitori e clienti. Partendo dal presupposto che una delle
caratteristiche fondamentali del JIT è proprio la creazione di forti legami di
collaborazione ed interazione lungo tutta la filiera produttiva, possiamo dunque
assimilare il JIT all’external learning del modello di Schroeder et al. (2002). In questa
visione il JIT è il fattore che, creando forti legami con fornitori e clienti, riesce a
scatenare l’interazione tra le varie fasi operative, creando nuove soluzioni
tecnologiche e nuove pratiche operative. Queste relazioni di lungo periodo tra clienti e
fornitori oltre ad essere la base per l’innovazione, saranno anche un ottimo sistema di
immagazzinamento di conoscenza tacita, non facilmente duplicabile dai concorrenti.
Proprio questa conoscenza, che di fatto è un vero e proprio vantaggio competitivo, è
alla base della partecipazione del fornitore nella produzione di nuovi prodotti oppure
del suo coinvolgimento nella progettazione di nuovi processi produttivi (Schroeder et
al., 2002).
Sulla base di quanto esposto finora, nel definire il rapporto tra just-in-time e la ricerca
di nuove tecnologie l’ipotesi da verificare sarà dunque:
62
Hp 2:
L’applicazione del just-in-time favorisce la ricerca di nuove
tecnologie

Relazione tra just-in-time e sviluppo inter-funzionale di prodotto
Nel tradizionale sistema di sviluppo dei prodotti si adotta un approccio di tipo
sequenziale che implica l’attuazione di una serie di fasi: generazione e validazione
delle idee, progettazione preliminare, progettazione definitiva, progettazione di
processo, produzione pilota ed implementazione. Con questo approccio il processo di
progettazione è gestito sequenzialmente e separatamente dal personale dei vari reparti,
i quali hanno contatti molto limitati gli uni con gli altri. Questa mancanza di
comunicazione tra le varie fasi fa si che il processo sia troppo lento, che richieda
continuamente modifiche e che diventi molto costoso. Di conseguenza capita spesso
che i progetti finali vengano respinti perché troppo obsoleti, a causa dei ritardi, o
perché non fattibili in termini di capacità produttiva. Grazie agli studi emersi negli
anni ‘90 sull’organizzazione produttiva della Toyota e sulla lean production (Womak,
Jones & Ross, 1991; Womak & Jones, 1997), è stata portata alla luce la necessità di
utilizzare sistemi di sviluppo dei prodotti molto più efficienti e capaci di ridurre il
time-to-market dei prodotti. Negli ultimi decenni è infatti emerso chiaramente come le
maggiori imprese manifatturiere mondiali adottando il just-in-time abbiano dominato
il mercato non solo sotto l’aspetto della performance produttiva, ma anche in relazione
all’innovazione, al design ed al timing di commercializzazione dei prodotti. Il nuovo
ed ampiamente usato sistema di sviluppo (cross-functional product development)
riduce significativamente il time-to-market dei prodotti, in quanto i membri del team
non lavorano più in sequenza come nell’approccio tradizionale ma lavorano in
parallelo. Il cross-functional product development richiede infatti il coinvolgimento
simultaneo nel processo di sviluppo del prodotto di personale proveniente da differenti
aree aziendali (marketing, supply chain, operations, ecc.), rendendo partecipi
contemporaneamente operai ed ingegneri di prodotto e di processo, in modo tale da
individuare e risolvere immediatamente problemi riguardanti design e fabbricabilità
(Peng et al., 2008).
Evidenza dello stretto rapporto tra JIT e sviluppo inter-funzionale di prodotto è stata
trovata da Meybodi (2005, 2013), il quale nel suo studio verifica l’esistenza di un forte
legame tra l’utilizzo del JIT ed il CENPD (concurrent engineering new product
development). L’autore afferma che una corretta attuazione dei principi e delle
63
pratiche del JIT vada oltre i già noti miglioramenti della performance, aiutando
l’organizzazione a sviluppare sistemi inter-funzionali di sviluppo dei prodotti. Dallo
studio di Meybodi emerge come, rispetto al periodo precedente l’applicazione delle
pratiche JIT, l’organizzazione riesca a sviluppare nuovi prodotti con una qualità
superiore del 67%, impiegando il 61% in meno del tempo di sviluppo, riducendo i
costi di sviluppo del 45% e diminuendo i costi di produzione del 36%; inoltre la
frequenza con la quale nuovi prodotti vengono immessi nel mercato è il 71% più
veloce dopo l’implementazione del JIT.
La stessa relazione è stata individuata da Keah Choon Tan (1991) che nel suo lavoro,
grazie al supporto dei risultati statistici, illustra come il JIT influenzi direttamente le
strategie ed i metodi di sviluppo dei nuovi prodotti. L’autore spiega come la positività
di questa relazione possa essere spiegata facendo riferimento al fatto che le pratiche
JIT stimolano la progettazione simultanea, l’analisi del valore e la semplificazione dei
prodotti.
Dello stesso avviso sono anche Davy et al. (1992) i quali pongono l’accento su come
l’applicazione del JIT induca l’organizzazione a creare quelle meta-routines che
aiutano la semplificazione dei prodotti e dei processi. Infatti, con l’introduzione del
pull e del flow l’organizzazione non può permettersi di avere un’eccessiva varietà e
complessità di prodotti. Con una grande varietà e complessità di articoli sarebbe infatti
necessario aumentare lo stoccaggio di materie prime e si accumulerebbero prodotti in
corso di lavorazione tra le varie fasi. Secondo gli autori dunque il JIT stimola un
precoce coinvolgimento di ingegneri (di prodotto e di processo) e di operai di linea,
creando quella cooperazione che permette l’introduzione di prodotti con architetture
semplificate che rispettino i limiti di fabbricabilità, aumentandone così la producibilità
(Davy et al., 1992).
In base alle agli studi appena esposti, nel definire il rapporto tra just-in-time e lo
sviluppo inter-funzionale di prodotto l’ipotesi da verificare sarà dunque:
Hp 3: L’applicazione del just-in-time favorisce lo sviluppo inter-funzionale
di prodotto

Ruolo della suppotive organizational infrastructure nel mediare la relazione tra justin-time e formazione delle meta-routines.
64
Nell’identificare il rapporto esistente tra just-in-time e meta-routines alla base
dell’innovazione viene ipotizzata l’esistenza di una relazione diretta positiva, nella
quale le pratiche del just-in-time costituiscono il meccanismo innescante la produzione
interna di processi e attrezzature (Hp1), la ricerca di nuove tecnologie (Hp2), e lo
sviluppo inter-funzionale di prodotto (Hp3).
Purtroppo la relazione tra i due bundles di pratiche non è così diretta ma presuppone
l’esistenza di una struttura organizzativa di base che faciliti l’adozione a livello shop
floor delle meta-routines. Infatti, come sostenuto da Nelson & Winter (1982) il
miglioramento continuo ma soprattutto l’innovazione radicale introducono dei
cambiamenti nelle routines operative che creano tensioni e resistenze tra i membri
dell’organizzazione, i quali tendono a voler mantenere la situazione di equilibrio
esistente nonostante le innovazioni siano presentate dal management come utili e
desiderevoli. Di conseguenza l’organizzazione dovrà adottare delle pratiche
manageriali capaci di abbattere la forza inerziale intrinseca nelle routines operative
esistenti, rendendo possibile l’adozione delle nuove meta-routines e la rimozione dei
loro potenziali impedimenti.
Furlan & Vinelli (2013) dopo una profonda analisi della letteratura in materia di
cambiamento organizzativo individuano i due fattori fondamentali sui quali agire per
stimolare l’adozione delle meta-routines alla base del miglioramento continuo e
dell’innovazione radicale. Il primo fattore individuato dai due autori è la conoscenza,
intesa come un insieme di sapere codificato, abilità e competenze necessarie per
preparare ed esercitare la forza lavoro ad implementare le meta-routines; i membri
dell’organizzazione devono infatti avere le conoscenze di base che permettano loro di
apprendere nuovi sistemi di comunicazione ed aggiungere nuove capacità ed abilità al
proprio bagaglio professionale. Il secondo fattore è la presenza di fiducia all’interno
dell’organizzazione non solo tra i lavoratori ma anche tra lavoratori e gruppo
dirigenziale. La fiducia diventa fondamentale dal momento in cui gli effetti derivanti
dall’applicazione delle meta-routines non possono essere individuati totalmente in
anticipo, e dunque risulta impossibile specificare ai lavoratori quali problemi dovranno
essere affrontati. Sarà quindi necessario creare un’organizzazione capace di instaurare
un clima di fiducia che assicuri alla forza lavoro per lo meno il mantenimento dello
status quo. Gli autori inoltre, grazie ad una revisione degli studi in materia di
ambidexterity e produzione industriale, non si limitano all’analisi di questi fattori ma
continuano il loro lavoro individuando sette pratiche operative che dovrebbero
facilitare
l’adozione delle
meta-routines
costitutive dell’innovazione
e del
65
miglioramento continuo. Per gli autori queste sette pratiche (inter-disciplinary
training, fact-based leadership, flat and empowering organization, horizontal
collaboration, problem-solving teams, communication of strategy, fair reward
systems) che costituiscono la supportive organizational infrastructure, agendo a
livello di impianto produttivo stimolano la conoscenza e la fiducia creando un clima
organizzativo più propenso al cambiamento.
L’importanza del lavoro di Furlan e Vinelli (2013) risiede nell’aver intuito, ed in
seguito verificato empiricamente, come il just-in-time interagendo con le sette pratiche
della supportive organizational infrastructure costituisca la “molla” che stimola la
creazione delle meta-routines costituenti l’improvement e l’innovation. La validità di
questi risultati sembra essere coerente con la teoria della perturbazione deliberata
esposta da Brunner et al. (2010) in “The Wellsprings of creation: How perturbation
sustains exploration in mature organizations”. Secondo gli autori americani la
perturbazione è il fenomeno grazie al quale l’organizzazione riesce a cambiare forma
creando terreno fertile per la nascita delle meta-routines. All’interno di questo contesto
il just-in-time viene riconosciuto come uno dei maggiori fattori di perturbazione
sistemica che, inducendo il sistema a ridurre i livelli di magazzino e accelerando il
ritmo produttivo, obbliga l’organizzazione ad innovare. Questa capacità dell’impresa
snella di trasformare le perturbazioni in un fattore positivo di cambiamento viene
riconosciuta da Brunner et al. (2010) come la conseguenza dell’attuazione di tre
pratiche organizzative che gli autori chiamano: expertise by agents, commitment to
shared goals, e distribution of actions across the organization.
Gli studi appena citati hanno evidenziato come un ruolo fondamentale nell’influenzare
la relazione tra just-in-time e meta-routines sia giocato dalla struttura organizzativa
dell’impresa. Alla luce di questi risultati sembra dunque essere opportuno compiere un
ulteriore passo in avanti, andando ad indagare il ruolo che la supportive organizational
infrastructure gioca quale variabile moderatrice di tale relazione. Dunque, sulla base
degli studi presentati, nel definire il rapporto tra just-in-time e meta-routines alla base
dell’innovazione, le ipotesi da verificare saranno le seguenti:
Hp 4: L’interazione tra il just-in-time e la supportive organizational
infrastructure facilita la produzione interna di processi ed
attrezzature
66
Hp 5: L’interazione tra il just-in-time e la supportive organizational
infrastructure facilita la ricerca di nuove tecnologie
Hp 6: L’interazione tra il just-in-time e la supportive organizational
infrastructure facilita lo sviluppo inter-funzionale di prodotto
67
JIT PRACTICES
INNOVATION’S
META-ROUTINES
SET-UP TIME
PROCESS AND EQUIPMENT
DEVELOPMENT
STREAMLINE LAYOUT
KANBAN SYSTEM
JUST-IN-TIME
SEARCH FOR NEW TECHNOLOGIES
SUPPLIERS’ DELIVERY
CROSS-FUNCTIONAL PRODUCT
DEVELOPMENT
CUSTOMERS’ DELIVERY
Figura 2.5 Schema del rapporto fondamentale tra Just-in-Time e meta-routines alla base dell’Innovazione.
68
JIT PRACTICES
SUPPORTIVE ORGANIZATIONAL
INFRASTRUCTURE
INNOVATION’S
META-ROUTINES
SET-UP TIME
PROCESS AND EQUIPMENT
DEVELOPMENT
STREAMLINE LAYOUT
KANBAN SYSTEM
JUST-IN-TIME
SEARCH FOR NEW TECHNOLOGIES
SUPPLIERS’ DELIVERY
CROSS-FUNCTIONAL PRODUCT
DEVELOPMENT
CUSTOMERS’ DELIVERY
Figura 2.6 Schema del rapporto fondamentale tra Just-in-Time e meta-routines alla base dell’Innovazione con l’interazione della Supportive Organizational Infrastructure.
69
70
3
METODI & RISULTATI
“Perfect numbers like perfect men are very rare.”
René Descartes
L’ampia trattazione teorica esposta nel secondo capitolo culmina con l’elaborazione
delle ipotesi relative al rapporto fondamentale tra just-in-time e meta-routines, e con le ipotesi
relative al ruolo della supportive organizational infrastructure. Nel presente capitolo viene
invece svolta l’analisi statistica basata sul modello di regressione lineare multipla per valutare
empiricamente la validità delle ipotesi. Di seguito vengono dunque presentati in sequenza il
campione d’analisi, le variabili, l’applicazione del modello, ed infine i risultati.
3.1 Il Campione: HPM
I dati oggetto dell’analisi statistica, grazie ai quali è stato possibile stimare il modello,
sono stati estrapolati dalla ricerca High Performance Manufacturing (HPM) nella sua terza
versione. Il progetto HPM è un progetto di ricerca internazionale nato alla fine degli anni ’80
con lo scopo di capire come l’utilizzo di pratiche/routines avanzate possa impattare sulla
performance aziendale, ed in particolare si concentra sullo studio delle pratiche lean e sulla
loro influenza a livello di performance di impianto produttivo.
Il primo round del progetto HPM ha preso avvio nel 1989 allo scopo di individuare e
misurare la dimensione dell’impatto dei metodi di produzione giapponesi sulle imprese
statunitensi. Al primo round hanno partecipato solo 42 imprese, esclusivamente statunitensi,
mentre al secondo round iniziato nel 1996 hanno aderito ben 165 impianti dislocati in cinque
differenti paesi: Stati Uniti, Gran Bretagna, Germania, Giappone e Italia. Il terzo ed ultimo
round si è svolto tra il 2005 ed il 2008 e si compone di un insieme di dati raccolti da 266
impianti manifatturieri collocati in nove paesi: Finlandia, Svezia, Germania, Giappone, Corea
del Sud, Austria, Italia, Spagna e Stati Uniti. La particolarità che accomuna tutti e tre i
71
database HPM è quella di contenere campioni stratificati, ovvero campioni composti da
impianti manifatturieri tradizionali e impianti manifatturieri di classe mondiale (world-class
manufacturing). Nell’effettuare questa stratificazione i ricercatori hanno cercato di mantenere
stabile il rapporto tra le due tipologie di impianto in modo tale da creare un campione il più
rappresentativo possibile della popolazione reale. Inoltre i ricercatori avrebbero voluto
utilizzare lo stesso insieme di impianti nei differenti campionamenti, in modo da monitorare
l’evoluzione della popolazione, ma ciò è stato impraticabile in quanto alcuni di essi sono stati
chiusi nel corso degli anni, mentre altri non sono più stati disponibili a collaborare.
La terza ed ultima versione del database HPM, oltre a contenere impianti di due
diverse tipologie (tradizionali e di classe mondiale), estende l’indagine a tre diversi tipi di
settore: elettronico (Electronics), meccanico (Machinery) e componenti per il settore
automobilistico (Transportation Components). Gli impianti “World-class manufacturers”,
che rappresentano all’incirca metà del campione, sono stati selezionati casualmente tra quelli
presenti all’interno di una lista di impianti che hanno vinto uno o più premi di settore e/o sono
stati segnalati da esperti in pubblicazioni, in giornali o in riviste specializzate. Per esempio la
lista degli “High performer” statunitensi comprende impianti che hanno vinto o comunque
sono arrivati tra i finalisti ai premi Industry Week Best Plant Awards e Shingo Awards. Gli
impianti “Traditional” sono stati invece selezionati casualmente all’interno di pubblicazioni o
riviste industriali come Duns e Kompass. I ricercatori hanno inoltre posto una restrizione
aggiuntiva, ovvero sono stati scelti solo impianti aventi una dimensione minima di 100
dipendenti, in modo tale da garantire un numero sufficiente di manager disponibili per
rispondere ai questionari.
Una volta selezionati gli stabilimenti la fase successiva è stata verificare la loro
disponibilità alla partecipazione al progetto. Ad ogni manager d’impianto è stata fatta una
chiamata telefonica per spiegare gli obiettivi del progetto ed illustrare i benefici derivanti
dalla partecipazione. Una volta verificata la disponibilità a collaborare il questionario è stato
inviato via posta in una busta sigillata. Il questionario fornito di istruzioni per la compilazione
è stato diviso in dodici parti, una per ogni determinata area di indagine:

Ambiente: questa sezione riguarda la complessità dell’ambiente competitivo, la
descrizione dello stabilimento, la tipologia di prodotto e le varie fasi dei processi;

Supply Chain: questa sezione raccoglie informazioni sulla minimizzazione dei tempi
di rifornimento, sulla coordinazione e sulla costruzione di relazioni con i fornitori
basate sulla fiducia;
72

Risorse Umane: questa sezione concerne argomenti quali collaborazioni, incentivi dati
ai
lavoratori
per
la
collaborazione,
gerarchizzazione
dell’organizzazione,
reclutamento, selezione, ed interazione con i supervisori;

Miglioramento: questa sezione si basa interamente sull’ottenimento di informazioni
riguardo l’implementazione del pensiero snello e del miglioramento continuo;

Sistemi Informativi e Tecnologici: è la sezione relativa all’applicazione dell’I.T. ed alla
gestione delle informazioni all’interno dell’impinato;

Just-in-Time: questa sezione fa riferimento all’applicazione di tecniche quali
schedulazione giornaliera, layout delle attrezzature, kanban, pull system, riduzione dei
tempi di set-up, e riduzione della dimensione dei lotti;

Strategia: questa sezione indaga l’anticipazione di nuove tecnologie, la codificazione
della strategia in termini produttivi, la pianificazione strategica formale e
l’integrazione fra le varie funzioni aziendali;

Performance: questa sezione misura la performance in termini di costi, qualità,
consegne, flessibilità, ai quali si aggiungono dati contabili relativi costi, scarti,
rilavorazioni e cycle time;

Qualità: questa sezione raccoglie informazioni riguardo il miglioramento continuo, il
coinvolgimento dei clienti, la customer satisfaction, la responsabilizzazione alla
qualità, il controllo di processo e il supplier quality management;

Manutenzione: questa sezione riguarda la manutenzione preventiva e pianificata
rispetto alla manutenzione autonoma da parte dei lavoratori;

Tecnologia: questa sezione indaga i tipi di tecnologie utilizzati a livello di impianto e
di processo, analizzando il livello di automazione e la modularità dei prodotti;

Sviluppo di Nuovi Prodotti: questa sezione misura il livello di coinvolgimento della
produzione nel processo di sviluppo di nuovi prodotti, il livello di coinvolgimento dei
fornitori e la complessità dei progetti.
In ogni impianto è stato designato un referente scelto dal direttore di stabilimento, al quale è
stato assegnato il compito di compilare fisicamente il questionario dopo aver ricevuto le
risposte dal team di rispondenti. Infatti, le varie parti del questionario sono state compilate
grazie all’interrogazione di una serie di figure professionali interne:

Plan Accounting Manager per la sezione Performance;

Direct Labor per le sezioni Risorse Umane, Strategia e Qualità;

Human Resource Manager per le sezioni Ambiente e Risorse Umane;

Information Systems Manager per la sezione Sistemi Informativi;
73

Production Control Manager per le sezioni Ambiente e JIT;

Inventory Manager per le sezioni Ambiente, Supply Chain, JIT, Strategia e Qualità;

Member of Product Development Team per le sezioni Tecnologia e Sviluppo Nuovi
Prodotti;

Process Engineer per le sezioni Strategia, Qualità, Manutenzione e Tecnologia;

Plant Manager per le sezioni Ambiente, Supply Chain, Risorse Umane, Strategia,
Miglioramento e Tecnologia;

Quality Manager per le sezioni Risorse Umane, Strategia, Performance e Qualità;

Supervisor per le sezioni Supply Chain, JIT, Risorse Umane, Strategia, Qualità,
Manutenzione e Tecnologia;

Plant Superintendent per le sezioni Ambiente, Supply Chain, Risorse Umane,
Miglioramento, Strategia, Qualità, Manutenzione e Tecnologia.
In cambio della partecipazione al progetto ogni impianto è stato fornito di un profilo
dettagliato sullo stato della propria struttura operativa sia in termini assoluti sia in relazione
alla struttura operativa del settore. Il tasso di risposta all’ultima versione del progetto HPM è
stato del 65% (percentuale calcolata come il numero di impianti contattati dal team che hanno
restituito i questionari compilati). La tabella 3.1 presenta graficamente il campione in base
alla distribuzione per paese e settore di appartenenza.
PAESE
SETTORE
TOTALE
Electronics
Machinery
Transportation
Finlandia
14
6
10
30
Germania
9
13
19
41
Italia
10
10
7
27
Giappone
10
12
13
35
Corea del Sud
10
10
11
31
Spagna
9
9
10
28
Svezia
7
10
7
24
Stati Uniti
9
11
9
29
Austria
10
7
4
21
88
88
90
266
TOTALE
Tabella 3.1 Distribuzione del campione HPM per paese e settore.
74
3.2 Le Variabili
Per la costruzione dei modelli statistici sono state estratte dal campione HPM le
seguenti variabili: le variabili esplicative (indipendenti) riferite al just-in-time ed alla
supportive organizational infrastructure, le variabili risposta (dipendenti) riguardanti i tre
bundles di meta-routines fondamentali, ed infine le variabili di controllo del modello che
prendono in considerazione la dimensione, l’età e la tipologia d’impianto.
3.2.1
Le Variabili Dipendenti
Coerentemente con le definizioni esposte nel paragrafo 2.2 e con le ipotesi formulate
nel paragrafo 2.4, l’innovazione viene concettualizzata come un’attività che può essere
declinata in tre meta-routines fondamentali. Per essere il più coerenti possibili con la
teorizzazione fatta sono state create tre variabili risposta, ognuna delle quali corrisponde ad
una meta-routine: produzione interna di processi e attrezzature, ricerca di nuove tecnologie, e
sviluppo inter-funzionale di prodotto. Ognuna di esse è il risultato dell’aggregazione di un
insieme di item le cui risposte sono state date dagli intervistati sulla base di una scala Likert
da 1 a 7. La scelta degli item di composizione è stata effettuata prendendo a riferimento lo
studio di Peng et al. (2008) i quali, dopo aver condotto un’ampia analisi della letteratura in
materia di innovation, indicano gli item più adatti da associare ad ogni determinata routine.
Purtroppo però come sostenuto da Flynn et al. (si veda Peng et al. 2008, p.739,) la struttura
del database HPM, presentando una stratificazione per paese e per settore di afferenza,
potrebbe influenzare i dati del campione distorcendo i risultati finali dell’analisi. Per evitare
queste distorsioni, che possono essere definite “effetto paese” ed “effetto settore”, i dati
relativi agli item che compongono le meta-routines sono stati standardizzati per paese e
settore di afferenza seguendo lo schema utilizzato da Peng et al. (2008).
La standardizzazione è uno strumento statistico che permette all’operatore di “pulire” i dati da
eventuali effetti distorcenti, permettendogli di creare una serie di dati con media nulla e
varianza unitaria.
La teoria dice infatti che i valori standardizzati
osservazioni
corrispondenti a un insieme di n
con media ̅ e deviazione standard , sono definiti come:
̅
La distribuzione risultante ha media nulla e deviazione unitaria
75
Nella pratica ciò che è stato fatto consiste nell’aver diviso il campione in nove sottogruppi
“country”, ognuno dei quali è stato standardizzato in base alla propria media per poi essere
ricongiunto con gli altri in un unico dataset. In seguito il campione risultante (standardizzato
per “country”) è stato a sua volta suddiviso in tre sottogruppi “industry”, ognuno dei quali è
stato standardizzato in base alla media del proprio settore. I tre sottogruppi “industry” sono
poi stati ricomposti creando così il campione finale standardizzato per “country” e per
“industry”.
Il primo passo compiuto dopo aver ottenuto i dati standardizzati è stato testare
l’affidabilità interna dei tre costrutti attraverso l’indice espresso dalla loro Alpha di Cronbach,
la cui soglia minima raccomandata per il superamento del test è solitamente stabilita a 0,6.
Come si può evincere dalla tabella sottostante, le meta-routines 2 e 3 superano
abbondantemente la soglia imposta dal test, mentre la meta-routine 1 si attesta leggermente al
di sotto della soglia minima.
VARIABILE
Cod.HPM
Produzione
interna di
processi e
attrezzature
(INT_DEV)
SSR4N01
We actively develop proprietary
equipment
SSPEN04
We have equipment that is protected
by our firm’s patents
SSPER06
We rely on vendors for most of our
manufacturing equipment
Ricerca di
nuove tecnologie
(SRC_TECH)
SSR4N04
We pursue long-range programs, in
order to acquire manufacturing
capabilities in advance of our needs
SSR4N05
We make an effort to anticipate the
potential of new manufacturing
practices and technologies
Sviluppo
inter-funzionale
di prodotto
(PROD_DEV)
76
ITEM
CARATTERISTICHE
Risposte ottenute
tramite scala
di Likert (1-7)
(α di Cronbach=0,58)
Risposte ottenute
tramite scala
di Likert (1-7)
(α di Cronbach=0,82)
SSATN06
Our plant stays on the leading edge of
new technology in our industry
SSATN07
We are constantly thinking of the
next generation of manufacturing
technology
TSNPN03
Direct labor employees are involved
to a great extent before introducing
new products or making
product changes
Risposte ottenute
tramite scala
di Likert (1-7)
TSNPN04
Manufacturing engineers are
involved to a great extent before the
introduction of new products
(α di Cronbach=0,83)
TSNPR05
There is little involvement of
manufacturing and quality people in
the early design or products,
before they reach the plant
TSNPN06
We work in teams, with members
from a variety of areas (marketing,
manufacturing, etc.) to
introduce new products
VARIABILE
Cod.HPM
TSNPN13
ITEM
CARATTERISTICHE
We have reduced the time to introduce
products by designing product and
process together
Tabella 3.2 Le variabili dipendenti con gli item di composizione.
3.2.2 Le Variabili Indipendenti
La prima variabile esplicativa ricavata dal campione HPM è il just-in-time (JIT).
Questa variabile è stata costruita sotto forma di bundle aggregando in un unico costrutto gli
item componenti le cinque pratiche che permettono l’introduzione del pull e del flow
all’interno dell’impianto produttivo: riduzione dei tempi di set-up, snellimento dei processi di
produzione, sistema di produzione pull (Kanban system), consegne JIT da parte dei fornitori,
e consegne JIT ai clienti. I sei item utilizzati, che sono stati ricavati dallo studio di Furlan &
Vinelli (2013), sono stati valutati dagli intervistati su una scala Likert da 1 a 7 e vengono
presentati di seguito nella tabella 3.3.
In seguito alla stima del modello di regressione creato per testare la relazione
fondamentale esistente tra JIT ed Innovazione (Modello 1), è stato creato un secondo modello
(Modello 2) per verificare l’effetto della variabile supportive organizational infrastructure
sulla suddetta relazione. Questa variabile definita in termini statistici “moderatore”, è stata
costruita aggregando in un unico grande bundle quattro delle sette pratiche che Furlan &
Vinelli (2013) ritengono essere alla base dell’organizzazione di supporto: inter-disciplinary
training, horizontal collaboration, problem-solving teams, e communication of strategy. Le
quattro pratiche selezionate sono state accuratamente scelte in quanto ritenute le più simili alle
pratiche utilizzate nel lavoro di Brunner et al. (2010) (si veda ipotesi 4 paragrafo 2.4). Il
bundle finale risulta dunque essere composto da otto item che, al pari di quelli già descritti
nelle variabili precedenti, sono stati estratti dal campione HPM e sono stati valutati dagli
intervistati su una scala Likert da 1 a 7.
Per evitare effetti confondenti derivanti dalla natura stratificata del campione, anche
queste variabili, come avvenuto per le meta-routines, vengono standardizzate per “country” e
per “industry” creando un campione “pulito”. Le modalità ed il processo di standardizzazione
sono gli stessi utilizzati per le variabili dipendenti (si veda paragrafo 3.2.1). Come eseguito in
precedenza con l’innovazione, anche per le variabili just-in-time e per i moderatori viene
testata l’affidabilità interna dei costrutti grazie all’utilizzo dell’Alpha di Cronbach. Il test
viene superato da tutte le variabili in quanto viene ampiamente superata la soglia
raccomandata dello 0,6.
77
VARIABILE
Cod.HPM
Just-in-Time
JSMHN08
(JIT)
We have located our machines to
support JIT production flow
JSMHN06
The layout of our shop floor
facilitates low inventories and fast
throughput
JSVNN11
Suppliers frequently deliver
materials to us
JSVCN01
Our customers receive just-in-time
deliveries from us
JSPLN06
We use a kanban pull system for
production control
JSSUN04
We have low set-up times of
equipment in our plant
Supportive
HSTWN01
Organizational
HSMFN03
Our employees receive training to
perform multiple tasks
Employees are cross-trained at this
plant so that they can fill
in for others, if necessary
We encourage employees to work
together to achieve
common goals, rather than
encourage competition among
individuals
Departments in the plant
communicate frequently with each
Other
In our plant, goals, objectives, and
strategies are
communicated to me
I understand the long-run
competitive strategy of this plant
Our plant forms teams to solve
problems
Employee teams are encouraged to
try to solve their own
problems as much as possible
Infrastructure
(ORG)
HSVCN02
HSDMN02
SSCSN01
SSCSN04
HSTMN03
HSTMN09
ITEM
CARATTERISTICHE
Risposte ottenute
tramite scala
di Likert (1-7)
(α di Cronbach=0,73)
Risposte ottenute
tramite scala
di Likert (1-7)
(α di Cronbach=0,81)
Tabella 3.3 Le variabili indipendenti con gli item di composizione.
3.2.3 Le Variabili di Controllo
Le ultime componenti del modello di regressione sono le variabili di controllo. Queste
variabili sono state introdotte al fine di verificare se i fattori esogeni di rilievo influenzino o
meno i diversi costrutti legati alle meta-routines dell’innovazione (variabili dipendenti) e per
verificare la loro interazione con le pratiche del just-in-time (variabili indipendenti). Al fine di
osservare questi fenomeni sono state create tre variabili di controllo: dimensione
dell’impianto (intesa come numero totale di dipendenti), età dell’impianto e tipologia
d’impianto (world-class o traditional).
78
Le prime due variabili sono state inserite nel modello seguendo gli studi eseguiti da
Furlan et al. (2011a, 2011b): gli autori infatti sostengono empiricamente come dimensione ed
età dell’impianto siano due controlli che devono essere inseriti nell’analisi quando almeno
una delle variabili del modello è associata al just-in-time. Dunque i dati relativi alla
dimensione ed all’età del impianto sono stati estratti dal campione HPM e, dopo essere stati
modificati tramite trasformazione logaritmica, sono stati inclusi nel modello.
La terza ed ultima variabile di controllo si riferisce alla tipologia di impianto. E’ una
variabile che è stata introdotta per poter controllare il modello a seconda che ci si trovi in
presenza di un impianto world-class manufacturing oppure di un impianto traditional. Passare
da un impianto all’altro potrebbe infatti influenzare significativamente la propensione
all’innovazione o la propensione all’utilizzo di pratiche just-in-time da parte del management.
Per controllare il modello è stata dunque creata una variabile dummy che indica la presenza di
un l’impianto di classe mondiale oppure di un impianto di tipo tradizionale.
VARIABILE
Cod.HPM
ITEM
CARATTERISTICHE
Età dell’impianto
(Log_age)
AGE
Trasformazione
logaritmica degli anni di
funzionamento
dell’impianto
Dimensioni
dell’impianto
(Log_size)
SIZE
Trasformazione
logaritmica delle
dimensioni aziendali
(numero totale di
dipendenti)
Tipo
(Type_W)
TYPE
Variabile discreta con
due manifestazioni
(1=world-class
manufacturing,
0=traditional) dalla
quale è stata ricavata
una variabile dummy
Tabella 3.4 Le variabili di controllo con gli item di composizione.
3.2.4 La Matrice di Correlazione
La correlazione bivariata è lo strumento statistico che permette di verificare se esiste
una relazione tra due variabili X e Y, esprimendo la “forza” e l’ ”intensità” del loro legame. E’
uno strumento molto importante perché permette di dare una valutazione preliminare sulle
79
ipotesi formulate, che verranno poi verificate attraverso il modello di regressione lineare
multipla. Sinteticamente possiamo affermare che la correlazione indica l’esistenza di una
relazione tra le variabili, mentre la regressione indica quale forma questa relazione ha.
L’intensità della correlazione è misurata dal coefficiente di Pearson (r), un indice che assume
valori compresi tra 0 e 1 e che può avere segno sia positivo (+) che negativo (-). Il segno
positivo indica che le due variabili aumentano o diminuiscono assieme (relazione lineare
positiva), mentre il segno negativo indica che all’aumentare di una variabile l’altra diminuisce
e viceversa (relazione lineare negativa). Il valore assoluto del coefficiente r indica la
dimensione del legame: r = 0 legame assente, 0 < r < 0,3 legame debole, 0,3 < r < 0,7 legame
moderato, r > 0,7 legame forte (Borra & Di Ciaccio, 2008).
Il primo passo dell’analisi è stato creare una matrice di correlazione che fornisse una
valutazione preliminare sulla forza delle relazioni esistenti tra le variabili. La prima
osservazione che può essere fatta esaminando la matrice (Tabella 3.5) fa riferimento
all’esistenza di una significativa correlazione positiva tra le tre variabili dipendenti
produzione interna di processi ed attrezzature (INT_DEV), ricerca di nuove tecnologie
(SRC_TECH), e sviluppo inter-funzionale di prodotto (PROD_DEV). L’esistenza di questa
forte relazione tra le tre meta-routines è un fattore importante perché dimostra la coerenza del
quadro teorico esposto nel capitolo 2.2. Allo stesso modo le variabili indipendenti sembrano
essere fortemente connesse l’una con l’altra, infatti il just-in-time (JIT) e la supportive
organizational infrastructure (ORG) risultano essere significativamente correlate, facendo
dunque presagire una buona interazione tra i due costrutti. Passando all’analisi della relazione
fondamentale che collega variabili dipendenti e variabili indipendenti, è possibile notare come
esista una significativa correlazione positiva tra tutti i costrutti. Questo risultato è di grande
rilievo perché ci fornisce un primo indizio concreto sulla validità delle ipotesi formulate nel
paragrafo 2.4. Infine, andando ad osservare le variabili di controllo dimensioni dell’impianto
(Log_size), età dell’impianto (Log_age) e tipologia di impianto (Type_W), emerge la
presenza di correlazione significativamente positiva solo tra la variabile di controllo
dimensione dell’impianto e la variabile dipendente ricerca di nuove tecnologie.
Nella tabella 3.5 viene presentata la matrice di correlazione, nella quale vengono
evidenziate in giallo le relazioni correlate significativamente.
80
Tabella 1
INT_DEV
SRC_TECH
PROD_
DEV
Media
Dev. Std.
JIT
ORG
Log_size
Log_age
JIT
-0,002
0,651
1
INT_DEV
-0,001
0,734
0,232***
1
SRC_TECH
0,000
0,805
0,427***
0,357***
1
PROD_DEV
0,004
0,764
0,454***
0,262***
0,465***
1
ORG
-0,004
0,653
0,511***
0,231***
0,449***
0,488***
1
Log_size
5,970
0,994
0,090
0,108
0,248***
0,171**
0,950
1
Log_age
3,648
0,591
-0,043
0,070
-0,700
-0,052
-0,101
0,150*
1
Type_W
0,350
0,477
0,153*
0,059
0,151*
0,129*
0,123*
0,164*
-0,168*
Type_W
1
***Correlazione significativa a livello 0,001 **Correlazione significativa a livello 0,01 *Correlazione significativa a livello 0,05
Tabella 3.5 La matrice di Correlazione.
81
3.3 Metodo di Analisi
3.3.1 Il Modello di Regressione Lineare Multipla
La funzione di regressione è la funzione che esprime la relazione causa-effetto tra due
variabili. E’ uno strumento molto utile in quanto permette di valutare, entro i limiti
dell’intervallo dei dati rilevati, il valore della variabile dipendente Y al variare della variabile
indipendente X.
Il più basilare modello di regressione è il modello di regressione lineare semplice;
definito tale in quanto considera una sola variabile esplicativa ed è costituito da una funzione
f(X) di tipo lineare, cioè:
in cui
sono i valori da stimare, chiamati anche coefficienti di regressione, che
corrispondono rispettivamente all’intercetta e al coefficiente angolare di una retta sul piano.
La variabile casuale
riassume invece tutta la nostra “ignoranza” rispetto alla vera relazione
tra X e Y e giustifica la differenza tra il valore osservato Y per un valore fissato di X; per
questo
è chiamato errore. L’utilità del modello di regressione lineare semplice sta nella sua
capacità di approssimare ad una retta la tendenza del fenomeno osservato, nonostante ci si
trovi in presenza di fenomeni di per sé non lineari ma abbastanza regolari (Borra & Di
Ciaccio, 2008).
Quando le variabili esplicative sono più di una bisogna però abbandonare il modello di
regressione lineare semplice per passare al modello di regressione lineare multipla, il quale ci
permette di analizzare la relazione esistente tra una variabile dipendente (o variabile risposta)
e più variabili indipendenti (o predittori). Lo scopo di questo modello al pari di quello di
regressione lineare semplice è trovare il miglior modello predittivo del fenomeno studiato;
tale modello deve essere in grado di descrivere adeguatamente la relazione tra le variabili
determinando la forza e la direzione del legame causale tra ciascuna di esse. Uno dei
principali vantaggi derivanti dall’utilizzo della regressione multipla è che l’effetto di ciascuna
variabile indipendente X sulla variabile dipendente Y viene stimato al netto degli effetti delle
altre variabili indipendenti. Questo aspetto risulta essere molto importante dal punto di vista
interpretativo del modello.
82
L’equazione che identifica il modello di regressione lineare multipla è la seguente:
Dove:

= variabile dipendente (quantitativa)

= variabili indipendenti (quantitative o dicotomiche)

= coefficienti di regressione

= costante di regressione

= errore

= i-esima unità statistica
Un volta definito il modello diventa fondamentale stabilire il metodo di stima dei coefficienti
di regressione. La stima del generico coefficiente
è fondamentale perché esprime, sulla
base del modello stimato, di quanto aumenta o diminuisce la variabile dipendente
incremento unitario della variabile
per ogni
. L’obiettivo diventa dunque quello di individuare i
coefficienti di regressione in modo tale che i valori stimati della serie ̂ siano il più possibile
vicini ai valori osservati della serie . Il modo più corretto per la stima di questi coefficienti è
il metodo basato sui minimi quadrati (Ordinary Least Squares OLS), ovvero quel metodo che
cerca di stimare i coefficienti
minimizzando gli scarti tra osservazione reale e osservazione
stimata. Affinché il modello di regressione lineare basato sull’OLS possa stimare
adeguatamente i coefficienti devono essere rispettate delle condizioni di base (Borra & Di
Ciaccio, 2008):

Linearità:
, per ogni osservazione i =
1, …, n;

Imperfetta Collinearità: le variabili indipendenti (predittori) non devono essere
eccessivamente correlate tra di loro. La presenza di una combinazione lineare perfetta
tra i predittori rende impossibile fare stime uniche sui coefficienti di regressione, in
quanto infinite combinazioni di coefficienti assicurano la stessa efficacia predittiva al
modello;

Omoschedasticità: i residui del modello devono avere varianza costante; se ciò non
avviene la stima dei coefficienti perde di efficacia in quanto esistono stimatori dei
coefficienti più corretti con errori standard più piccoli;
83

Normalità degli errori: gli errori devono essere distribuiti normalmente, devono avere
media uguale a zero e varianza costante. Anche nel caso in cui la condizione di
normalità non venga rispettato il modello può comunque essere ritenuto valido in
quanto l’assenza di normalità non influenza i risultati dei test per la verifica delle altre
condizioni.
3.3.2 Modello 1 - Relazione JIT – Innovazione
Per verificare la relazione fondamentale tra Just-in-Time e Innovazione viene
applicato il modello di regressione lineare multipla come utilizzato in studi precedenti da
MacDuffie (1995) e Furlan et al. (2011a).
Il lavoro che MacDuffie compie è uno studio empirico del settore automobilistico teso
ad individuare l’effetto che le pratiche di gestione delle risorse umane hanno sulla
performance aziendale e sulla qualità e produttività dell’impianto. L’obiettivo dell’autore
inglese è indagare il ruolo delle HR practices quale elemento fondamentale per la creazione di
una struttura produttiva flessibile, analoga alla struttura lean portata alla luce pochi anni prima
da Womak, Jones & Ross (1990). Infatti, i ricercatori del MIT nella loro teorizzazione sulla
produzione snella descrivono la gestione delle risorse umane come un elemento fondamentale
per la creazione di una struttura produttiva efficiente, efficacie e flessibile, che permetta agli
operatori di esprimere al meglio le proprie skills operando in completa autonomia e risolvendo
i problemi grazie alla capacità di problem solving. MacDuffie analizzando questo sistema si
accorge di come le pratiche di gestione delle risorse umane nel sistema lean non agiscano
individualmente ma bensì simultaneamente. Per queste ragioni l’autore sostiene la necessità di
analizzare le pratiche congiuntamente in quanto se venissero analizzate singolarmente
verrebbe catturata solo una parte dell’effetto totale. Dunque, nel testare la relazione tra HR
practices e performance, MacDuffie utilizza la regressione lineare multipla mettendo in
relazione bundles di pratiche.
Lo stesso metodo di analisi basato sull’interazione tra pacchetti di pratiche viene
utilizzato anche da Furlan et al. in due diversi studi (2011a, 2011b). Nel primo articolo gli
autori (2011a) testano l’esistenza della complementarietà tra pratiche JIT interne all’impresa,
esterne all’impresa a monte (relazioni con i fornitori) ed esterne all’impresa a valle (relazioni
con i cliente), utilizzando la regressione lineare multipla. Similarmente nel secondo articolo
gli autori (2011b) testano la complementarietà tra due dei principali bundles di pratiche
costituenti il Lean Manufacturing System, ovvero JIT e TQM. Partendo dal presupposto
secondo il quale le pratiche lean non vengono mai eseguite individualmente ma vengono
84
implementate simultaneamente, Furlan et al. in entrambi gli studi analizzano le tecniche lean
raggruppandole per tipologia, formando così dei bundles la cui analisi porta a risultati più
veritieri, che rispecchiano le sinergie derivanti dalla loro applicazione congiunta.
Ricapitolando dunque, MacDuffie (1995) e Furlan et al. (2011a, 2011b) analizzano
tecniche organizzative e tecnico-produttive basandosi sulla credenza secondo la quale risulta
più corretto e veritiero analizzare pacchetti di pratiche implementate congiuntamente rispetto
alla loro analisi individuale. Sulla base dell’analogia tra gli studi appena citati con le pratiche
trattate in questo studio è stato creato il seguente modello di regressione lineare:
Dove:

Y = vettore indicatore delle Meta-routines;

m = produzione interna di processi e attrezzature, ricerca di nuove tecnologie,
sviluppo inter-funzionale di prodotto;



i = 1, …, n, indicatore delle unità statistiche;
= vettore della variabile esplicativa Just-in-Time;
= vettore che comprende le variabili di controllo per dimensioni (Log_size), età
(Log_age) e tipologia d’impianto (Type_W);

= vettori che identificano la costante ed i coefficienti di regressione delle
variabili esplicative;

= vettore relativo all’errore.
Questo modello è stato strutturato al fine di poter verificare nel modo migliore le
ipotesi 1, 2, 3, teorizzate nel paragrafo 2.4. Come si evince dall’equazione la variabile
indipendente Y che rappresenta la meta-routine viene influenzata dalla costante di regressione,
dalla variabile indipendente JIT e dalle variabili di controllo rappresentate da dimensioni, età
e tipologia d’impianto. La stima dei coefficienti ed i risultati ottenuti regredendo le variabili
esplicative sono esposti di seguito nelle tabelle 3.6, 3.7, 3.8.
85
PRODUZIONE INTERNA DI PROCESSI E ATTREZZATURE
β
Dev. Std.
t-value
Sign.
Tolleranza
VIF
(Costante)
-0,582
0,408
-1,427
0,155
JIT
0,106
0,080
1,328
0,186
0,972
1,029
Log_size
0,049
0,052
0,938
0,350
0,939
1,065
Log_age
0,083
0,087
0,956
0,340
0,943
1,061
Type_W
0,02
0,114
0,022
0,983
0,937
1,067
Tolleranza
VIF
R2=0,020, adj R2=0,001, F=1,025
Tabella 3.6 Produzione interna di processi ed attrezzature (Modello 1).
RICERCA DI NUOVE TECNOLOGIE
β
Dev. Std.
t-value
Sign.
(Costante)
-0,622
0,390
-1,595
0,112
JIT
0,427***
0,077
5,562
0,000
0,972
1,029
Log_size
0,178***
0,050
3,565
0,000
0,939
1,065
Log_age
-0,105
0,083
-1,269
0,206
0,943
1,061
Type_W
-0,093
0,109
-0,854
0,394
0,937
1,067
R2=0,200, adj R2=0,184, F=12,270
Tabella 3.7 Ricerca di nuove tecnologie (Modello 1).
SVILUPPO INTER-FUNZIONALE DI PRODOTTO
β
Dev. Std.
t-value
Sign.
Tolleranza
VIF
(Costante)
-0,150
0,370
-0,406
0,685
JIT
0,469***
0,073
6,437
0,000
0,972
1,029
Log_size
0,070
0,047
1,471
0,143
0,939
1,065
Log_age
-0,067
0,079
-0,846
0,399
0,943
1,061
Type_W
0,010
0,103
0,095
0,924
0,937
1,067
R2=0,198, adj R2=0,181, F=12,085
Tabella 3.8 Sviluppo inter-funzionale di prodotto (Modello 1).
86
Nelle tabelle sovrastanti vengono presentati i risultati delle regressioni forniti dal Modello 1
che attraverso la stima dei coefficienti ci porta ad identificare la relazione esistente tra le
variabili. Contrariamente a quanto ipotizzato il modello accerta l’assenza di una relazione
significativa tra il JIT e produzione interna di processi ed attrezzature (tabella 3.6), mentre
conferma l’esistenza di una relazione significativa tra il JIT e la ricerca di nuove tecnologie
(tabella 3.7) e tra il JIT e lo sviluppo inter-funzionale di prodotto (tabella 3.8). Inoltre, si può
anche osservare come la dimensione dell’impianto influenzi significativamente la ricerca di
nuove tecnologie.
Oltre ai coefficienti di regressione ed ai relativi indici, nelle tabelle vengono anche riportati i
risultati del test variance inflation factor (VIF) applicato al modello per escludere eventuali
problemi di multicollinearità tra le variabili. La multicollinearità viene esclusa in quanto ogni
variabile indipendente presenta valori del test VIF inferiori alla soglia massima stabilita in 20
unità.
Infine è stato effettuato il test di Breusch-Pagan per verificare la presenza o meno di
omoschedasticità dei residui. L’ipotesi nulla di corretta specificazione del modello
(omoschedasticità dei residui) si ha quando il valore della statistica LM (LM = nR2ε) risulta
inferiore al valore soglia della distribuzione χ2(k) riferito al livello di significatività prescelto
(5%).
Hp
Gradi libertà
LM
Distr. χ2
1
4
7,839
9,49
2
4
6,432
9,49
3
4
3,618
9,49
Tabella 3.9 Test di Breusch-Pagan per le ipotesi del primo modello .
Come è chiaramente osservabile nella 3.9, ciascuna delle tre ipotesi presenta valori della
statistica LM inferiori ai valori della distribuzione χ2 con quattro gradi di libertà al livello di
significatività del 5%, per cui si può considerare accettata l’ipotesi nulla di omoschedasticità.
87
3.3.3
Modello 2 - Introduzione della supportive organizational infrastructure
In un secondo momento per testare la validità della seconda serie di ipotesi è stato
creato un ulteriore modello di regressione lineare multipla (Modello 2) al quale sono state
aggiunte due variabili indipendenti. La prima variabile che assume il ruolo di “moderatore” è
la supportive organizational infrastructure, mentre la seconda variabile chiamata “interagita”
è una variabile risultante dall’interazione tra la supportive organizational infrastructure ed il
just-in-time.
Coerentemente con il Modello 1, anche il Modello 2 è stato creato prendendo a riferimento i
metodi di analisi utilizzati in studi precedenti da MacDuffie (1995) e Furlan et al. (2011a,
2011b). Infatti, come già asserito nell’argomentazione sulla scelta del Modello 1, lo schema
utilizzato da questi autori viene preso a riferimento in quanto mette in relazione variabili
strutturalmente simili a quelle utilizzate in questo lavoro.
Dunque, per testare l’effetto della supportive organizational infrastructure sulla relazione tra
JIT ed Innovazione è stato creato il seguente modello di regressione:
Dove:

Y = vettore indicatore delle Meta-routines;

m = produzione interna di processi e attrezzature, ricerca di nuove tecnologie,
sviluppo inter-funzionale di prodotto;

i = 1, …, n, indicatore delle unità statistiche;

= vettore delle variabili esplicative: just-in-time,
supportive organizational infrastructure, e l’effetto combinato del just-in-time con
l’organizzazione di supporto;

= vettore che comprende le variabili di controllo per dimensioni (Log_size), età
(Log_age) e tipologia d’impianto (Type_W);

= vettori che identificano la costante ed i coefficienti di
regressione delle variabili esplicative;

= vettore relativo all’errore.
Questo modello è stato strutturato al fine di poter verificare nel modo migliore le ipotesi 4, 5,
6 teorizzate nel paragrafo 2.4. Come si evince dall’equazione la variabile indipendente Y, che
costituisce la meta-routine, viene influenzata dalla costante di regressione, dalla variabile
88
indipendente JIT, dal moderatore ORG, dall’interagita JITXORG e dalle variabili di controllo
rappresentate da dimensioni, età e tipologia d’impianto. La stima dei coefficienti ed i risultati
ottenuti regredendo le variabili esplicative sono esposti di seguito nelle tabelle 3.10, 3.11,
3.12.
PRODUZIONE INTERNA DI PROCESSI E ATTREZZATURE
β
Dev. Std.
t-value
Sign.
Tolleranza
VIF
(Costante)
-0,571
0,398
-1,435
0,153
JIT
0,097
0,088
1,095
0,275
0,764
1,309
ORG
0,042
0,091
0,463
0,644
0,776
1,289
JITXORG
0,128
0,114
1,114
0,267
0,970
1,031
Log_size
0,046
0,051
0,912
0,363
0,934
1,070
Log_age
0,081
0,086
0,947
0,345
0,923
1,084
Type_W
-0,006
0,111
-0,052
0,959
0,930
1,075
Tolleranza
VIF
R2= 0,33, adj R2= 0,003, F= 1,089
Tabella 3.10 Produzione interna di processi ed attrezzature (Modello 2).
RICERCA DI NUOVE TECNOLOGIE
β
Dev. Std.
t-value
Sign.
(Costante)
-0,664
0,381
-1,745
0,083
JIT
0,291
0,084
3,440
0,001
0,764
1,309
ORG
0,311
0,087
3,589
0,000
0,776
1,289
JITXORG
-0,520
0,110
-0,472
0,637
0,970
1,031
Log_size
0,166
0,049
3,407
0,001
0,934
1,070
Log_age
-0,076
0,082
-0,933
0352
0,923
1,084
Type_W
0,077
0,107
-0,723
0,471
0,930
1,075
R2= 0,250, adj R2= 0,227, F= 10,746
Tabella 3.11 Ricerca di nuove tecnologie (Modello 2).
89
SVILUPPO INTER-FUNZIONALE DI PRODOTTO
β
Dev. Std.
t-value
Sign.
Tolleranza
VIF
(Costante)
-0,150
0,354
-0,424
0,672
JIT
0,305
0,078
3,881
0,000
0,764
1,309
ORG
0,330
0,081
4,092
0,000
0,776
1,289
JITXORG
0,219
0,102
2,151
0,033
0,970
1,031
Log_size
0,055
0,045
1,220
0,224
0,934
1,070
Log_age
-0,062
0,076
-0,813
0,417
0,923
1,084
Type_W
0,050
0,099
0,501
0,617
0,930
1,075
R2= 0,276, adj R2= 0,253, F= 12,235
Tabella 3.12 Sviluppo inter-funzionale di prodotto (Modello 2).
Dall’osservazione dei risultati sovrastanti appare evidente come l’applicazione del Modello 2
abbia confermato una sola delle tre ipotesi formulate. Dall’osservazione del coefficiente di
riferimento (JITXORG), emerge con chiarezza che l’unica relazione che viene
significativamente mediata dall’interazione tra supportive organizational infrastructure e justin-time sia quella relativa allo sviluppo inter-funzionale di prodotto (tabella 3.12). Le altre due
relazioni invece, contrariamente a quanto ipotizzato nelle le ipotesi 4 e 5 (tabelle 3.10-3.11),
non presentano valori statisticamente significativi della variabile JITXORG, evidenziando
l’inefficacia delle pratiche legate alla struttura organizzativa di supporto.
Come avvenuto in precedenza, anche nel Modello 2 vengono effettuati i test per verificare la
presenza di collinearità imperfetta tra le variabili indipendenti e di omoschedasticità dei
residui. La multicollinearità viene esclusa dal test variance inflation factor (VIF) in quanto le
variabili presentano valori ampiamente al di sotto della soglia massima stabilita in 20 unità.
L’omoschedasticità dei residui invece viene verificata dal test di Breusch-Pagan (Tabella
3.13).
Hp
Gradi libertà
LM
Distr. χ2
4
6
14,8
12,59
5
6
5,8
12,59
6
6
12,58
12,59
Tabella 3.13 Test di Breusch-Pagan per le ipotesi del secondo modello.
90
Come si può evincere dalla tabella, le ipotesi cinque e sei superano il test in quanto il valore
della statistica LM è inferiore al valore della distribuzione χ2 con sei gradi di libertà e con un
livello di significatività del 5%. L’ipotesi nulla di corretta specificazione del modello
(omoschedasticità) viene invece respinta per l’ipotesi quattro in quanto la statistica LM supera
la distribuzione χ2. In questo caso i coefficienti di regressione sono ancora lineari e corretti
ma la presenza di etereschedasticità indica che non sono più efficienti.
91
92
4
DISCUSSIONE & CONCLUSIONI
“If you always do what you’ve always done, you’ll always get what you always got.”
Albert Einstein
Dopo aver sviluppato nel terzo capitolo l’analisi statistica vengono ora presentati i
risultati ottenuti dai due modelli, sintetizzando e discutendo le principali implicazioni teoriche
e pratiche del lavoro presentato.
4.1 Discussione dei Risultati
4.1.1
Risultati del Modello 1
Il primo modello di regressione multipla (Modello 1) è stato creato per testare la
validità delle ipotesi 1, 2, e 3 riguardanti l’esistenza di una relazione diretta e positiva tra justin-time e meta-routines alla base dell’innovazione. Di seguito viene presentata la tabella 4.1
che illustra sinteticamente il giudizio di validità degli assunti.
Nr. Hp
Hp 1
Hp 2
Hp 3
IPOTESI
L’applicazione
RISULTATO
del
just-in-time
favorisce
la
produzione interna di processi ed attrezzature
L’applicazione del just-in-time favorisce la ricerca di
nuove tecnologie
L’applicazione del just-in-time favorisce lo sviluppo
inter-funzionale di prodotto
RESPINTA
ACCETTATA
ACCETTATA
Tabella 4.1 Sintesi Risultati Modello 1
93
Ipotesi 1
Come si può osservare nella tabella 4.1 l’analisi statistica effettuata ha respinto
l’ipotesi uno (Hp1) secondo la quale l’applicazione del just-in-time a livello di impianto
produttivo avrebbe dovuto favorire la creazione della prima meta-routine, ovvero la
produzione interna di processi ed attrezzature. In un primo momento grazie all’analisi
preliminare fornita dalla matrice di correlazione (tabella 3.5) era stata accertata l’esistenza di
una relazione positiva tra i due costrutti, che sebbene non fosse di forte intensità (0,232)
risultava essere statisticamente significativa. In seguito, però, l’analisi di regressione lineare
ha permesso di stimare il coefficiente di regressione β della variabile indipendente JIT, che
nonostante sia risultato essere di segno positivo (0,106), ha presentato un ρ-value di molto
superiore alla soglia del 5% (0,186), indicando dunque l’assenza di significatività statistica
della relazione.
Questo risultato è abbastanza sorprendente in quanto, sia sotto il profilo teorico che pratico, lo
sviluppo interno di processi ed attrezzature dovrebbe rappresentare la meta-routine che viene
maggiormente stimolata dall’utilizzo delle tecniche just-in-time. Infatti, come argomentato da
Davy et al. (1992), la decentralizzazione del controllo (visual control, jidoka) ed il
coinvolgimento dei lavoratori nella manutenzione delle attrezzature (5s, TPM), sono attività
che dovrebbero permettere agli operatori di linea produttiva di trovare più facilmente
soluzioni innovative e creative a problemi persistenti e ridondanti. Evidenza di questa
attitudine è riscontrabile nei molti esempi presenti in “Lean Thinking” di Womak & Jones
(1997) o in lavori più recenti come quello di Furlan & Vinelli (2013).
Tuttavia bisogna tenere presente che gli studi appena citati sono stati presi a riferimento in
quanto ritenuti i più conformi e coerenti con gli obiettivi di questo lavoro, ma nella realtà dei
fatti nessuno di essi analizza direttamente la relazione JIT produzione interna di processi ed
attrezzature a livello empirico. Per esempio Davy et al. (1992) trattano del ruolo fondamentale
degli operai di linea nel trovare soluzioni innovative, ma solo in relazione alla struttura
operativa e di controllo ed alla programmazione della produzione; mentre Womak & Jones
(1997) descrivono lo sviluppo interno di macchinari ed attrezzature come un’attività che è
frutto di tutto l’intero sistema lean e non solo del just-in-time, senza comunque provare la
relazione a livello statistico. Lo studio più simile a quello condotto in questo lavoro è di certo
l’analisi di Furlan & Vinelli (2013), che sebbene confermi la positività a livello statistico del
rapporto JIT meta-routines alla base dell’innovazione, non indaga nello specifico la relazione
tra JIT ed ogni singola meta-routine.
94
Quindi, sebbene il risultato dell’analisi statistica respinga inequivocabilmente l’ipotesi uno,
non esiste un termine di paragone per definire se questo risultato sia giusto o sbagliato. Dati
alla mano l’unica cosa che può essere fatta è cercare di trovare una spiegazione logica al
fenomeno. Quello che si può ipotizzare è che l’implementazione delle tecniche just-in-time
non sia una condizione sufficiente affinché si possa generare lo sviluppo interno di processi ed
attrezzature; ma di certo rimane la convinzione secondo la quale le pratiche just-in-time
costituiscano comunque la condizione necessaria affinché si possa sviluppare la prima metaroutine.
Probabilmente un fattore che influenza la propensione dell’organizzazione a creare
innovazione per vie interne (sviluppo internato processi ed attrezzature) piuttosto che
ricercandola per vie esterne (ricerca di nuove tecnologie) può essere diretta conseguenza
dell’orientamento strategico del management. Infatti, i settori presi a riferimento dal campione
HPM (electronic, machinery, transportation) sono settori globali ovvero settori che tendo ad
intendere il mondo come un unico grande mercato, nel quale i bisogni dei consumatori sono
ritenuti omogenei. In questo contesto il management tenderà a promuovere maggiormente la
ricerca esterna di nuove tecnologie per non correre il rischio di perdere di vista le dinamiche
in continua evoluzione del mercato globale e per non restare un passo indietro rispetto ai
concorrenti. Questa spiegazione è avvalorata dai dati statistici che ci mostrano come
all’insuccesso della relazione tra JIT e meta-routine uno corrisponda la positività della
relazione tra JIT e meta-routine due (discussa nel paragrafo successivo).
Il ragionamento appena esposto rappresenta solo un esempio di come sia possibile ipotizzare
l’azione di dinamiche esogene nell’influenzare la relazione studiata. Quindi, la mancanza di
significatività statistica dell’ipotesi uno non deve essere intesa come un risultato inappellabile,
ma piuttosto deve costituire uno stimolo per spingere i ricercatori ad individuare nuove
direzioni di ricerca, al fine di arrivare ad una corretta identificazione del rapporto tra JIT e
sviluppo interno di processi ed attrezzature.
Ipotesi 2
La seconda riga della tabella 4.1 evidenzia come l’ipotesi due (Hp2), secondo la quale
l’applicazione del just-in-time a livello di impianto produttivo avrebbe dovuto favorire la
ricerca di nuove tecnologie, risulta essere confermata a livello statistico. Già in sede di analisi
di correlazione bivariata (tabella 3.5) era emersa chiaramente l’esistenza di una relazione
diretta e positiva tra la variabile indipendente just-in-time e la variabile dipendente ricerca di
nuove tecnologie; una relazione caratterizzata da una forte intensità del legame (0,427) e da
95
una forte significatività a livello statistico. L’analisi di regressione lineare multipla ha poi
permesso di identificare la forma di questa relazione grazie alla stima del coefficiente β della
variabile indipendente JIT che, oltre ad essere risultato di segno positivo (0,427), è risultato
essere statisticamente significativo (ρ-value nullo) confermando l’ipotesi 2.
Come visto il Modello 1 conferma empiricamente l’ipotesi creata, dimostrando come
effettivamente l’applicazione del just-in-time stimoli la ricerca di nuove tecnologie,
allineandosi con i risultati presenti in letteratura e promuovendo dunque la teorizzazione
eseguita nel paragrafo 2.4.. Le motivazioni alla base della positività di questa relazione
possono essere attribuite principalmente a due fattori. In primis, è ragionevole pensare che
l’attività di ricerca di nuove tecnologie possa beneficiare del surplus di risorse liberate
dall’implementazione del just-in-time; è infatti noto come l’applicazione dei principi lean del
flow e del pull consentano all’impresa di ridurre notevolmente gli spechi associati alle attività
produttive liberando risorse economiche ed umane che possono essere strategicamente
reinvestite nell’acquisizione di nuove tecnologie presenti nel mercato (Womak, Jones & Ross,
1990). Nell’intraprendere questa attività l’impresa snella si trova in una posizione di
vantaggio rispetto ai concorrenti in quanto dispone di due risorse fondamentali: da un lato le
risorse monetarie necessarie per finanziare gli acquisti, e dall’altro la disponibilità di risorse
umane per poter implementare l’attività di ricerca. Questa importante attività che può essere
definita di “scouting” consiste nell’affidare a tecnici esperti e competenti il monitoraggio
continuo dell’ambiente scientifico e tecnico-produttivo in cui l’impresa opera, con il fine
ultimo di anticipare i concorrenti nell’accesso alle innovazioni tecnologico-produttive di
ultima generazione. In secundis, come sostenuto da Davy et al. (1992), un altro fattore che
stimola la ricerca di nuove tecnologie può essere associato alla capacità delle pratiche JIT di
favorire la creazione di legami forti e collaborativi con clienti e fornitori. Grazie a questi
legami l’impresa oltre ad ottenere una migliore pianificazione delle attività produttive riesce
allo stesso tempo a coinvolgere clienti e fornitori nella creazione e nello sviluppo di nuovi
prodotti e processi. Questa “delega” dell’attività innovativa, che Schroeder et al. (2002)
chiamano external learning, è un fattore fondamentale che permette all’impresa da un lato di
concentrarsi sulle core activities, e dall’altra permette di accedere a nuova conoscenza.
Sintetizzando dunque possiamo affermare che il just-in-time crea una struttura produttiva ed
organizzativa che, esponendo costantemente l’impresa ai segnali deboli del mercato e
liberando risorse, agevola i contatti con clienti e fornitori e facilita l’acquisto di nuove
tecnologie.
Per concludere sembra opportuno evidenziare l’esistenza di una relazione diretta positiva che
lega la meta-routine due con la dimensione dell’impianto. La forte significatività dal punto di
96
vista statistico (si veda tabella 3.7) ci indica che all’aumentare della dimensione dell’impianto
aumenta anche l’attività di ricerca di nuove tecnologie. La positività di questa relazione
sembra essere giustificata in quanto appare ovvio che impianti più grandi siano da un lato più
organizzati per poter svolgere attività di scouting, e dall’altro abbiano la possibilità di venire
in contatto con una maggiore pluralità di mercati. Ciò che invece ci si aspettava di trovare era
l’esistenza di una relazione significativamente positiva tra l’età dell’impianto e la metaroutine: si è infatti ragionevolmente indotti a pensare che la componente esperienza possa
rendere più efficace l’attività di ricerca.
Ipotesi 3
L’ultimo risultato presente nella tabella 4.1 evidenzia l’esito positivo dell’analisi
statistica relativamente alla terza ipotesi (Hp3). Infatti, il Modello 1 dimostra empiricamente
come l’applicazione del just-in-time sia positivamente associata allo sviluppo inter-funzionale
di prodotto. Anche in questo caso, come avvenuto per le ipotesi precedenti, il primo passo
compiuto è stato accertare l’esistenza di una relazione tra le variabili attraverso il coefficiente
di correlazione di Pearson, che presentando un valore pari a 0,454 ha fatto presupporre fin dal
principio l’esistenza di una relazione forte e positiva (Tabella 3.5). La bontà di questo
risultato è stata poi confermata dall’analisi di regressione lineare multipla grazie alla stima del
coefficiente β della variabile indipendente JIT. Il valore del coefficiente, oltre ad essere
risultato positivo ed elevato (0,469), ha presentato soprattutto una elevata significatività
statistica (ρ-value nullo), sancendo definitivamente l’esistenza di una relazione diretta e
positiva tra i due costrutti.
La positività di questo risultato, come confermato dalla letteratura, è da attribuire al nuovo
sistema di sviluppo dei prodotti che il just-in-time apporta all’interno dell’organizzazione.
Infatti, le pratiche just-in-time hanno il merito di riconfigurare il tradizionale sistema di
sviluppo dei prodotti basato sull’approccio di tipo sequenziale, introducendo un sistema
basato su un approccio di tipo simultaneo e sul coinvolgimento del personale proveniente da
aree funzionali diverse (Womak & Jones, 1997). E’ proprio l’aggettivo “inter-funzionale” che
ci fa capire la caratteristica insita nel nuovo sistema che, eliminando l’iter procedurale e le
relative fasi, impone al team di sviluppo di collaborare simultaneamente migliorando la
comunicazione tra i membri ed evitando le lungaggini ed i continui rimandi di responsabilità
tipici dell’approccio sequenziale. Il segreto del successo di questa attività deriva
dall’innovativa composizione dei team, che vengono ora creati raggruppando insieme
ingegneri di processo ed ingegneri di prodotto i quali, lavorando fianco a fianco, riescono ad
97
identificare e risolvere immediatamente i problemi legati al design ed alla fabbricabilità dei
prodotti. Ad affiancare i tecnici in questo lavoro sovente vengono anche coinvolti gli operai di
linea che grazie alla loro esperienza ed al contatto diretto con attrezzature e prodotti possono
dare consigli ed indicazioni preziose sulle modifiche da apportare.
La spiegazione di questa rivoluzione organizzativa secondo Davy et al. (1992) è diretta
conseguenza dell’introduzione del pull e del flow, che non permettendo più al sistema di avere
un’eccessiva varietà e complessità di prodotti rispetto alle necessità reali dei consumatori,
obbligano l’organizzazione a creare delle meta-routines che semplifichino prodotti e processi.
Dello stesso avviso è anche Keah Choon Tan (1991) che grazie ad un analisi empirica
individua nelle pratiche JIT il fattore alla base della progettazione simultanea, dell’analisi del
valore e della semplificazione dei prodotti.
Lo sviluppo inter-funzionale di prodotto risulta essere dunque una meta-routine fortemente
stimolata dal just-in-time, in quanto risponde all’esigenza fondamentale del sistema di ridurre
degli sprechi.
4.1.2
Risultati del Modello 2
Dopo aver studiato la relazione diretta tra just-in-time e meta-routines alla base
dell’innovazione è stato creato il Modello 2 per poter verificare se la supportive
organizational infrastructure, interagendo con il just-in-time, faciliti l’adozione delle metaroutines. Di seguito nella tabella 4.2 vengono riportati gli esiti dell’analisi.
Nr. Hp
IPOTESI
RISULTATO
L’interazione tra il just-in-time e la supportive
Hp 4
organizational infrastructure facilita la produzione
RESPINTA
interna di processi ed attrezzature
L’interazione tra il just-in-time e la supportive
Hp 5
organizational infrastructure facilita la ricerca di
RESPINTA
nuove tecnologie
L’interazione tra il just-in-time e la supportive
Hp 6
organizational infrastructure facilita lo sviluppo
inter-funzionale di prodotto
Tabella 4.2 Sintesi Risultati Modello 2
98
ACCETTATA
Ipotesi 4-5-6
Questo modello, a differenza del precedente, basa il giudizio di validità delle ipotesi
sull’osservazione della significatività del coefficiente di regressione β della variabile
JITXORG, ovvero la variabile risultante dall’interazione tra le pratiche just-in-time e le
pratiche della supportive organizational infrastructure. Come avvenuto per le ipotesi
precedenti, prima di giungere ai risultati finali forniti dalle regressioni, è stata compiuta
un’analisi preliminare grazie allo studio della matrice di correlazione (Tabella 3.5). La
matrice ha subito evidenziato l’esistenza di relazioni positive e statisticamente significative tra
l’organizzazione di supporto ed i costrutti legati al JIT ed alle tre meta-routines, ponendo delle
buone basi ai fini dell’analisi di regressione. Però, come ci mostra la tabella 4.2, i risultati
dell’analisi statistica hanno confermano la validità di una solo delle tre ipotesi formulate.
Infatti, solo in corrispondenza della meta-routine tre si è accertata l’esistenza di un
coefficiente di regressione statisticamente significativo (0,219) che lega lo sviluppo interfunzionale di prodotto alla variabile interattiva JITXORG.
Il risultato negativo relativo alla quarta ipotesi non lascia particolarmente sorpresi in
quanto, grazie alle statistiche elaborate con il Modello 1, si era già a conoscenza della
neutralità (a livello statistico) del just-in-time nel promuovere lo sviluppo interno di processi
ed attrezzature. Dunque, nel compiere questa seconda analisi era noto a priori che sarebbe
stato difficile giungere ad un risultato positivo. Infatti, come indica l’aggettivo “supportive”,
le pratiche prese in considerazione non sono create per stravolgere l’assetto organizzativo
aziendale creando meta-routines innovative, bensì sono delle pratiche il cui fine ultimo è
quello di creare un ambiente organizzativo capace di promuoverne lo sviluppo.
Ciò che invece risulta essere molto più interessante è capire perché le meta-routines
due e tre, che hanno entrambe superato l’analisi del primo modello, con l’applicazione del
secondo portino a risultati opposti. Emerge dunque la necessità di capire perché la supportive
organizational infrastructure interagendo con il just-in-time crei un effetto positivo solo in
relazione allo sviluppo inter-funzionale di prodotto, senza produrre alcun effetto sulla ricerca
di nuove tecnologie. Per rispondere a questo quesito è necessario analizzare in primis la
composizione delle meta-routines, in secundis la composizione dell’organizzazione di
supporto, ed infine la loro interazione.
Procedendo con ordine iniziamo ad analizzare le ricerca di nuove tecnologie e lo sviluppo
inter-funzionale di prodotto. Come si può osservare nella Tabella 3.2 esposta nel capitolo
terzo, gli item di composizione dei due bundles sono costituiti da attività la cui esecuzione
richiede l’impiego di personale con diverse competenze e responsabilità. La ricerca di nuove
99
tecnologie è una meta-routine che si compone di attività con una vocazione più strategicodecisionale (si veda l’utilizzo di termini come “long-range programs”, “anticipates
technologies”, “stays on the leading age”, “next generation”) che devono essere eseguite da
personale con una adeguata formazione, esperienza, capacità ed autonomia decisionale. Lo
sviluppo inter-funzionale di prodotto invece è una meta-routine composta da attività più
tecnico-operative le quali, piuttosto che richiedere l’intervento di pochi ma esperti decisori, si
affidano alle abilità derivanti dal lavoro di gruppo di tecnici ed operatori di linea (si veda
l’utilizzo di termini come “direct labor employee are involved”, “manufacturing engineers
are involved”, “we work in teams”).
Spostando l’attenzione sulla Tabella 3.3 troviamo la supportive organizational infrastructure
che, coerentemente con quanto esposto nel paragrafo 2.4, è inteso come quell’insieme di
attività il cui fine ultimo è rendere i membri dell’organizzazione più propensi al cambiamento,
grazie alla creazione di un ambiente organizzativo-lavorativo intriso di conoscenza e fiducia.
Infatti, le quattro pratiche scelte per costruire la variabile organizzazione di supporto (interdisciplinary training, horizontal collaboration, problem-solving teams, e communication of
strategy) ed i relativi otto item di composizione, sono stati selezionati per la loro capacità di
formare, rendere autonomi e competenti gli operatori. Grazie all’azione di queste pratiche il
personale dovrebbe diventare capace di reagire più prontamente ed efficacemente agli eventi
inattesi che interessano l’impresa, facilitando il processo innovativo.
Appare dunque evidente che, così delineata e strutturata, l’azione dalla supportive
organizational infrastructure nella sua interazione con il just-in-time, risulti del tutto
inefficacie ai fini dello sviluppo della meta-routine due. Infatti, come spiegato in precedenza,
il personale preposto all’esecuzione delle attività di ricerca di nuove tecnologie possiede già i
requisiti di competenza, capacità ed autonomia necessari per svolgere il proprio lavoro,
rendendo dunque vano l’effetto dell’organizzazione di supporto. Al contrario, le attività
costituenti lo sviluppo inter-funzionale di prodotto, non essendo gestite da personale preparato
ad affrontare il cambiamento, beneficeranno dell’effetto creato dall’organizzazione di
supporto che, “allenando” i membri del team ad essere più pronti, capaci ed autonomi
nell’affrontare i mutamenti organizzativi, li renderà meno propensi a reagire negativamente di
fronte ai nuovi eventi, con l’effetto ultimo di stimolare la creazione di nuove meta-routines.
Sintetizzando dunque, si può affermare che il ruolo della supportive organizational
infrastructure, nel mediare la relazione tra just-in-time e sviluppo delle meta-routines, non può
essere classificato unitariamente ma deve essere definito puntualmente in relazione al contesto
di riferimento, in quanto la magnitudine del suo impatto dipende dalle caratteristiche
intrinseche delle attività con cui interagisce.
100
4.2 Conclusioni
Il presente elaborato indaga empiricamente il rapporto esistente tra Just-in-Time e
meta-routines alla base dell’Innovazione.
Con il termine Innovazione Radicale si intende quel miglioramento della performance
che attraverso profondi e radicali cambiamenti modifica completamente il modo in cui
l’impresa opera e compete nel suo contesto di riferimento (Slack et al, 2010). E’ un’attività
che viene intensa dalla letteratura maggioritaria come una dynamic capability, cioè come un
modello appreso e stabile di pratiche attraverso le quali l’organizzazione genera e modifica
sistematicamente le proprie routines operative (Zollo & Winter, 2002). Con il termine Just-inTime ci si riferisce invece a quel sistema produttivo capace di introdurre il flow ed il pull
all’interno dell’impianto produttivo attraverso l’attuazione di cinque pratiche fondamentali:
riduzione dei tempi di set-up, snellimento dei processi di produzione, sistema di produzione
pull (Kanban system), consegne JIT da parte dei fornitori, consegne JIT ai clienti.
Prendendo a riferimento il lavoro di Furlan & Vinelli (2013) ed analizzando l’esigua
letteratura esistente sul rapporto JIT Innovazione (Davy et al., 1992; Meybodi, 2005, 2013;
Womak & Jones, 1990) si è arrivati ad ipotizzare l’esistenza di una relazione diretta e
positiva tra l’implementazione delle pratiche just-in-time e la creazione delle meta-routines
alla base dell’innovazione (sviluppo interno di processi ed attrezzature, ricerca di nuove
tecnologie, e sviluppo inter-funzionale di prodotto). Per verificare la validità del costrutto
teorico sono state create due serie di ipotesi da sottoporre all’analisi empirica: le prime tre
volte ad indagare la relazione fondamentale tra JIT e meta-routines, e le seconde tre volte a
valutare il ruolo della supportive organizational infrastructure nel mediare la suddetta
relazione. Al fine di eseguire una corretta analisi ed essere coerenti con la teorizzazione
esposta, le variabili utilizzate e messe in relazione sono state create sotto forma di bundles,
raggruppando in un’unica variabile più pratiche dello stesso tipo. Grazie a questa operazione è
stato dunque possibile dare una rappresentazione più veritiera della realtà, potendo applicare
correttamente il modello di regressione lineare multipla al campione HPM come utilizzato in
studi precedenti (MacDuffie, 1995; Furlan et. al, 2011a).
I risultati statistici sembrano confermare a livello generale la formulazione teorica di
base, convalidando due delle tre ipotesi fondamentali. Infatti, l’unica relazione che presenta
l’assenza di significatività statistica è l’ipotesi uno che collega il JIT allo sviluppo interno di
processi ed attrezzature. Questo risultato non mette in dubbio il quadro teorico elaborato ma
piuttosto segnala la necessità di approfondire lo studio della relazione affinché si possano
individuare i fattori che, congiuntamente al just-in-time, stimolino adeguatamente la
101
formazione della meta-routine. Al contrario i risultati delle seconda serie di ipotesi non
sembrano confermare pienamente la formulazione teorica relativa al ruolo della supportive
organizational infrastructure; infatti gli effetti che l’organizzazione di supporto crea
interagendo col just-in-time, non risultano essere determinanti nel promuovere la creazione
delle meta-routines, dimostrandosi un elemento determinante solo in relazione allo sviluppo
inter-funzionale di prodotto.
Concludendo sembra doveroso esprimere un giudizio globale sui risultati e sugli
obiettivi raggiunti dalla ricerca. Il primo obiettivo raggiunto dell’elaborato è quello di
rappresentare uno studio del tutto “nuovo”, che sondando un terreno prima d’ora mai battuto,
colma di fatto il vuoto presente in letteratura sull’argomento fungendo da “apripista” per
future ricerche. Il secondo obiettivo raggiunto riguarda la validità dell’impianto teorico di
base. Sebbene i risultati dell’analisi empirica abbiano respinto alcune ipotesi, il modello di
regressione ha confermato quasi totalmente l’impianto teorico di base, dimostrando di fatto
come l’applicazione del just-in-time stimoli l’innovazione. Vista la mancanza di studi
pregressi sull’argomento ed alla luce dei risultati raggiunti, il giudizio globale dell’elaborato
sembra dunque essere positivo. Ciononostante si crede che attraverso la creazione di una
migliore modellizzazione teorica e con l’applicazione di strumenti statistici più precisi e
potenti sia possibile migliorare l’analisi della relazione. L’auspicio del sottoscritto è che i
risultati forniti dall’analisi empirica, seppur con i loro limiti, costituiscano degli interessanti
spunti di riflessione, spingendo costantemente i ricercatori a compiere nuove ed approfondite
indagini.
102
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107
108
RINGRAZIMENTI
Ringrazio il mio Relatore, Professor Andrea Furlan, per avermi sempre fornito il suo
supporto in questi sei mesi, aiutandomi e mettendo a mia disposizione i suoi preziosi consigli.
Se questo lavoro rappresenta il coronamento degli sforzi compiuti negli ultimi due
anni, allora non posso che dire grazie a tutti coloro i quali sono stati i compagni di questo
lungo viaggio. Ringrazio in primis le mie donne la Cingo, la Gelso, la Michi, la Kate e la Vix,
ringrazio quel bell’uomo del mio amico/coinquilino Andrea (Il Bello), ringrazio quei due
pazzi di Giovanni (Toni) e Nicola (Kilo) che anche loro un po’ dei coinquilini lo sono stati, ed
infine ringrazio i miei due cuccioloni Jacopo (Apo) e Stefano (Il Corti). Non potrò mai
dimenticare tutti i momenti speciali passati insieme come le risate a lezione, lo studio matto e
disperatissimo in Ca’ Borin, le serate in via Zabarella, gli aperitivi lunghiSSimi terminati
sempre e comunque con qualcosa da raccontare, ma soprattutto non potrò mai dimenticare
tutti i piccoli grandi momenti che abbiamo passato insieme come una grande famiglia.
Ringrazio inoltre la Ilenia (Ile), Alberto (Il Filosofo), Gianmarco (Gianma) e Matteo (Matte),
per essere stati perfetti compagni di banco ma soprattutto eccellenti compagni di serate.
Ringrazio i miei migliori amici Riccardo e Francesca per esserci stati sempre e
comunque, nel bene e nel male. Dimenticare più di vent’anni di amicizia è impossibile, ma lo
è ancor di abituarsi alla vostra lontananza. (P.S. Spero che prima o poi il RESPONSABILE
sputi il rospo, perché io, quella sera, nella macchina non ho trovato nulla!)
Ringrazio i miei fratelli Giovanni e Francesca per avermi sempre sostenuto ma
soprattutto per avermi insegnato che nella vita....beh, “non è mai troppo tardi”.
Ringrazio i ragazzi dello Yu Pier, Alice e Paolino per avermi accolto quando non
avevo alcuna esperienza, insegnandomi il significato della parola lavoro. Sono stati tre anni
bellissimi, passati sempre col sorriso sulle labbra.
Un pensiero speciale va ad i miei nonni Egidio e Iolanda, per essersi sempre cura di
me e per avermi sempre spronato a studiare con i loro “varda de studiar satu!”. Senza di voi
tutto questo non sarebbe stato possibile.
Infine desidero ringraziare con tutto il cuore mia madre Graziana, per avermi sempre
fatto sentire amato e per non avermi mai fatto mancare nulla. Facendomi comprendere
l’importanza ed il valore della conoscenza sei riuscita ad offrirmi un futuro migliore. Sei il
mio punto di riferimento.
Ringrazio tutti voi perché ora quando qualcuno mi chiederà “Come va’ con l’università?”,
potrò finalmente dire “E’ FINITA!”
109