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

A cavallo tra il XX ed XXI secolo l‘industria moderna ha subito dei profondi cambiamenti in conseguenza dell’emergere di nuove esigenze da parte della clientela; la richiesta di una sempre maggiore possibilità di personalizzazione dei prodotti ha portato infatti le aziende a costruire nuovi modelli produttivi che si differenziassero da quelli già esistenti, aumentando sensibilmente la varietà produttiva offerta al consumatore. In questo contesto è nata la Delayed Product Differentiation (DPD), una strategia produttiva che raccoglie i principi della Mass Customization e li applica al mondo industriale tramite un’implementazione ibrida delle strategie di Make To Stock e Make To Order. In quest’ottica si è sviluppato il concetto di piattaforma di prodotto, uno strumento di implementazione della DPD che assume un ruolo centrale nello svolgimento del presente elaborato. Questo documento riporta i risultati ottenuti applicando un algoritmo di clustering per la progettazione di piattaforme di prodotto, descritto compiutamente nella parte A dell’elaborato, ad un caso studio costituito da una data gamma di prodotti di cui è noto il ciclo di lavorazione; il lavoro è stato proseguito con il calcolo dei KPI di principale interesse, legati ai costi e ai tempi di immissione sul mercato dei prodotti, applicando alle piattaforme il modello del lotto economico. Sulla base degli output ottenuti è stata quindi condotta un’analisi multiscenario al variare del numero di piattaforme adottate per il set di prodotti, per valutare come la scelta di questo parametro influenzi i parametri prestazionali.