Delayed Product Differentiation: applicazione di un algoritmo di clustering per la progettazione di piattaforme di prodotto (Parte A)

Negli ultimi decenni l’industria moderna si è trovata a fronteggiare nuove sfide poste dalla globalizzazione dei mercati e dal cambiamento delle esigenze dei clienti; in particolare, la richiesta di un’offerta di una gamma più ampia di prodotti da parte del mercato ha spinto le aziende produttrici alla ricerca di strategie che permettessero di rispondere alle necessità dei clienti, mantenendo un alto livello di servizio in termini di tempo di evasione degli ordini e, al contempo, costi ridotti associati alla realizzazione dei prodotti. In questo panorama si è affermata la strategia Delayed Product Differentiation, intermedia tra le due tradizionali di Make-to-Stock e Make-to-Order e implementata per mezzo di piattaforme di prodotto. Le piattaforme di prodotto sono strutture comuni a più prodotti che vengono realizzate, immagazzinate e, solo in seguito alla ricezione dell’ordine da parte del cliente, personalizzate fino ad ottenere il prodotto finale; il loro utilizzo consente alle imprese di offrire un’ampia varietà di prodotti con il duplice vantaggio di limitare il tempo di risposta ai clienti alla sola fase finale di personalizzazione e di ridurre i costi di stoccaggio. Questo documento presenta un algoritmo di clustering per la progettazione di piattaforme a partire da un dato set di prodotti di cui è noto il ciclo di lavorazione; i risultati ottenuti applicandolo ad un caso studio sono stati utilizzati come scenari di partenza per un’analisi relativa ad alcuni KPI di interesse, riportata nella parte B dell’elaborato e caratterizzata dall’applicazione del modello del lotto economico. Il fine ultimo del suddetto lavoro, considerato nel suo complesso, è quello di fornire uno strumento attraverso il quale verificare come la scelta del numero di piattaforme influenzi la loro configurazione e alcuni parametri prestazionali fondamentali, quali i costi di produzione e stoccaggio delle piattaforme e il tempo di evasione degli ordini relativi ai singoli prodotti finali.