Il management inizia trovando il collo di bottiglia

Molti anni fa ho lavorato nella gestione della produzione nell'industria dell'elettronica automotive.

È un settore che richiede una precisione gestionale altissima.

L'inventario deve essere accurato, i piani di produzione devono essere meticolosi, i materiali devono arrivare in tempo, e la qualità e la consistenza del prodotto devono essere controllate. Una piccolissima deviazione può essere amplificata più e più volte lungo la catena di fornitura e la linea di produzione.

Dietro tutto questo c'è una grande quantità di informazioni accurate.

Qual è il livello delle scorte? Qual è il tasso di resa? Quale fase del processo è la più lenta? Quale fornitore è spesso in ritardo? Quali materiali vengono consumati in modo anomalo? Qual è il vero costo di produzione di un prodotto?

Per ottenere queste risposte, un'azienda deve anche sostenere costi di gestione considerevoli: ERP, MES, sistemi qualità, un team supply chain, pianificatori di produzione e moltissima raccolta e manutenzione di dati.

Di recente, servendo alcuni produttori locali negli Emirati Arabi Uniti, ho visto un quadro completamente diverso.

La produzione di molti piccoli produttori qui non è complicata.

Mobili, lavorazioni, prodotti su misura, piccole officine... molti acquistano i materiali, pianificano la produzione e consegnano solo dopo l'arrivo di un ordine cliente.

Ma ciò che mi ha colpito profondamente è che non hanno quasi nessun vero strumento digitale di gestione.

Gran parte delle informazioni vive in Excel, WhatsApp, carta e memoria delle persone. La contabilità magari gira su Tally, producendo un Balance Sheet e un Profit & Loss a fine mese.

Questi report sono certamente importanti.

Ma per un titolare che gestisce l'impresa ogni giorno, spesso non riescono a rispondere direttamente alla domanda più importante:

Dove esattamente è andato storto?

Perché un progetto ha guadagnato il 20 % in meno del previsto?

I materiali sono stati comprati a un prezzo troppo alto?

Sono stati sprecati materiali?

Il tempo di manodopera ha superato il piano?

Il fornitore ha consegnato troppo lentamente?

Il ciclo di produzione si è allungato?

O il preventivo era semplicemente sbagliato fin dall'inizio?

Questo mi ha riportato a una convinzione molto basilare dei miei anni nella gestione della produzione:

Il punto di partenza del management è trovare i problemi, e trovare il collo di bottiglia.

E per trovare il collo di bottiglia, bisogna prima poter vedere.

I dati finanziari sono solo una parte.

Customer Order, Quotation, Purchase, Material Cost, Labour, WIP, Delivery Time, Gross Margin, Receivables...

Quando queste informazioni — originariamente sparse — riescono a collegarsi attorno a un ordine, un progetto, un ciclo di produzione, iniziano a produrre un valore completamente diverso.

Un'azienda di mobili, per esempio, non ha necessariamente bisogno di un sistema di pianificazione della produzione complesso come quello dell'industria automobilistica.

Il titolare potrebbe aver bisogno solo di sapere, ogni giorno:

Quanti progetti sono in produzione in questo momento?

Quale progetto ha sforato il budget?

Quale progetto è fermo da più tempo?

I costi dei materiali sono saliti o scesi negli ultimi tre mesi?

Quanti giorni passano in media tra la ricezione di un ordine e la consegna finale?

Quale tipo di ordine porta il margine migliore?

Poi continuare a monitorare questi numeri.

Individuare le anomalie.

Trovare la causa.

Cambiare il processo.

E verificare se i numeri migliorano.

È questo che forma un vero ciclo di gestione:

Measure → Find the Problem → Find the Bottleneck → Improve → Measure Again.

Credo sempre più che questa possa essere una delle più grandi opportunità che l'IA porta ai piccoli produttori.

In passato, non era che queste aziende non avessero bisogno di gestione.

Era che ottenere le informazioni di gestione era di per sé troppo costoso.

Per avere dati accurati bisognava installare software complessi, obbligare i dipendenti a inserire dati, pagare specialisti per la manutenzione e, alla fine, trovare qualcuno che spiegasse al titolare una pila di report.

Per una piccola fabbrica di qualche decina di persone, questa struttura di costi è difficile da giustificare.

Ciò che l'IA ha la possibilità di cambiare è proprio questa struttura di costi.

Lasciare che il sistema estragga da solo le informazioni da fatture, transazioni bancarie, acquisti, ordini clienti, documenti di progetto e flussi di lavoro quotidiani; collegare i dati finanziari a quelli operativi; e cercare continuamente anomalie e colli di bottiglia.

Non installare in una piccola fabbrica una versione ridotta di un ERP da grande impresa.

Ma rendere più facile per il titolare rispondere ogni giorno a una domanda semplicissima:

What should I fix next?

Per me, questo potrebbe essere anche il passo più interessante per SnapLedger oltre il software di contabilità.

Accounting tells you what happened.

Management should help you understand why — and what to improve next.

SnapLedger, your life easier.