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Intervista alla faculty: Ing. Fabio Zurlini #LEAN

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Intervista alla faculty: Ing. Fabio Zurlini #LEAN

Gentile Ing.Fabio Zurlini,

innanzitutto grazie per la sua preziosa collaborazione con ISTUM – Istituto di Studi di Management.

Lo scopo di questo editoriale è presentare i membri della faculty dei Master Executive.

In quale/i master e in quali moduli formativi svolge l’attività di docente?

Sono docente del Master Lean Six Sigma Quality Management MASQM.

Qual è l’approccio metodologico che utilizza in aula?

La didattica si sviluppa in due fasi: un prima fase teorica di livello alto, con taglio manageriale volto alla presentazione dell’approccio seguito da approfondimento tecnico, spesso di natura statistica, con forte focus sugli strumenti operativi e laboratorio (MINITAB o JMP); la seconda fase, invece, è dedicata ai casi di studio, ovvero alle “soluzioni” realizzate in diverse industrie, sia per processi di tipo transazionale che manifatturiero. L’obiettivo è quello di “mettere a terra” soluzioni concrete a partire da problemi comuni, facendo sintesi delle migliori tecniche lean six sigma per ridurre la variabilità di processo e le attività senza valore aggiunto. Lo strumento viene sempre contestualizzato nel settore industriale di appartenenza e nello specifico processo con un taglio molto pratico ed una attenzione estrema ai risultati-

Ci può riportare un esempio di caso di studio e/o esercitazioni che propone durante i suoi interventi? 

Un caso di studio nel Design of Experiments riguarda i processi di microfusione della superleghe: si controllano una ventina di variabili di ingresso “Process Variables” (battente termostatico, rampe di temperatura per zona, campi elettromagnetici) al fine di influenzare una decina di variabili di uscita “Target Variables” (porosità, fragilità, disposizione del grano). Questo approccio strutturato porta a migliorare i processi, analizzare i punti di debolezza e predire i costi di produzione di componenti molto complessi che superano, in esercizio, il loro punto di fusione. L’obiettivo è la riduzione degli scarti ed il dominio tecnico dei processi che va oltre la mera modellizzazione in favore della validazione e del miglioramento continuo. Il caso viene sempre affrontato in aula con il dataset, attraverso una esercitazione, sul campo, che ripercorre tutte le fasi ed i toll-gate del metodo SixSigma DMAIC. E’ importante rappresentare il rigore teorico necessario per analizzare dati complessi e come questo spesso porti a soluzioni semplici, coinvolgenti, che garantisticono risultati di lungo periodo.

Quali sono gli output in termini di conoscenze e competenze a cui mirano i suoi interventi?

Ogni intervento ha come obiettivo il miglioramento di processo inteso come riduzione della variabilità e delle attività senza valore aggiunto. Un output chiave sta nella definizione dell’incertezza estesa, intesa come somma della incertezza statistica ed errore di misura. L’incertezza è quantificabile e deve essere misurata per separarla dal rischio. L’azienda artigianale non misura l’incertezza e quindi rischia sempre: non distingue incertezza e rischio. La capacità di misurare la variabilità dei processi e stimare la loro incertezza è una competenza fondante per chi si occupa di Operational Excellence, alla base di ciascun intervento. La seconda competenza che ritengo fondamentale sviluppare è la capacità di prevedere i comportamenti dei processi (variazione e tendenza centrale) nel medio-lungo periodo attraverso un processo di inferenza statistica. Per fare questo occorre fornire strumenti che valutino la normalità e la stabilità del processo nel tempo passando da una qualità basata sul prodotto (fire-keeping) ad una qualità basata sul processo (fire preventing).