MIGLIORAMENTO FLESSIBILITÀ, PRODUTTIVITÀ ED ECONOMICITÀ OPERATIVITÀ LEASEPARK

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1 MIGLIORAMENTO FLESSIBILITÀ, PRODUTTIVITÀ ED ECONOMICITÀ OPERATIVITÀ LEASEPARK CARLO GROSSI - Direttore Generale Locatrice Italiana CHIARA ROZZA - Lean Six Sigma Project Manager Milano, 7 Aprile 2011

2 NOLEGGIO BENI ICT IN BNP PARIBAS LEAN SIX SIGMA IN BNP PARIBAS NOLEGGIO BENI ICT & LEAN SIX SIGMA 2

3 BNP PARIBAS Leader europeo dei servizi bancari e finanziari di statura mondiale con ampia copertura internazionale e forte presenza in tutte le grandi piazze finanziarie internazionali Tra le 6 banche più solide (rating AA) Capitalizzazione di Mercato 3 banca mondiale 6 tra i brand bancari globali Mondo 12 Europa 3 Zona Euro 2 Francia 1 3

4 PRESENTE IN OLTRE 80 PAESI 4

5 TRE AREE D ATTIVITÀ Clientela Privata Clientela Corporate Istituti Finanziari Retail Banking Investment Solutions Corporate and Investment Banking 5

6 NOLEGGIO BENI ICT NEL GRUPPO BNP PARIBAS Retail Banking filiali (5.000 fuori Francia) 21 milioni di clienti Entità: BDDF, BNL bc, BNP Paribas Fortis, BGL BNP Paribas, BancWest, Personal Finance (Findomestic), Equipment Solutions (Arval, Leasing Solutions, Artegy, Arius) Società commerciale detenuta al 100% da BNP Paribas Leasing Solutions specializzata in soluzioni finanziarie, amministrative e logistiche per il parco informatico e delle attrezzature per ufficio 6

7 LOCATRICE ITALIANA Finanziamento e Ottimizzazione Investimenti ITC Noleggio Flessibile Gestione Cespiti > PC (fissi e mobili) > Sistemi di stampa > Server > Apparati telefonici > Software > Registratori di cassa > Sistemi anti-taccheggio > Durata > Interruzione anticipata per rinnovo tecnologico > Aggiunta di accessori / unità incrementali > Canone modificabile nel corso del contratto > Documentazione contrattuale semplificata > Tracciabilità Finanziaria: fatturazione per centro di costo > Tracciabilità Fisica: luogo installazione singolo cespite > Tracciabilità Tecnica: caratteristiche tecniche on-line > Reportistica > Assicurazione e gestione sinistri > Ritiro / cancellazione / smaltimento 7

8 NOLEGGIO VS. PROPRIETA I vantaggi della scelta di utilizzare beni ICT con la formula del noleggio Vantaggi Operativi Vantaggi Finanziari 1. Processi acquisto facilitati 2. Aumento capacità spesa 3. Migliore pianificazione 4. Rinnovo frequente 1. Alleggerimento bilancio 2. Analisi & controllo 3. Deducibilità fiscale 4. Produttività 8

9 IL COSTO DI ACQUISTO RAPPRESENTA SOLO IL 20% DEL TCO PRIMA DURANTE DOPO - Costo di acquisto - Installazione programmi - Formazione utenti -Garanzia (std + ext ) -Help desk - Assistenza on-site - Manutenzione e consumabili - Aggiornamento SW - Installazioni patch -Assicurazione e gestione sinistri -Recupero - Cancellazione dati - Smaltimento -Sospensione pagamento licenze Benefici del NOLEGGIO: - Spalma l impatto economico dell acquisto sulla vita del bene -Riduce il costo per effetto del fair value Benefici del NOLEGGIO: -Consente di sincronizzare la durata economica con la vita utile del bene Benefici del NOLEGGIO: -Il noleggiatore assume gli oneri di fine contratto 9

10 PROGETTI INTEGRATI LeasePark Asset Lifecycle Management SCELTA CONFIGURAZIONE FINANZIAMENTO ORDINI & PAGAMENTI CONSEGNA INSTALLAZIONE MONITORAGGIO HELP DESK IMAC ASSICURAZIONE & GESTIONE SINISTRI RITIRO & SMALTIMENTO CLIENTE FORNITORE SERVICE PROVIDER LOCATRICE Contratti Acquisti Ordini Pagamenti Inventario Reportistica Fatturazione CdC Pianificazione sostituzioni e rinnovo 10

11 PUNTI DI FORZA Affidabilità Apparteniamo al gruppo BNP Paribas che ha numerose aree d attività strategiche che vanno oltre la gestione del parco informatico. Trasparenza Adattabilità Reattività Competitività Formuliamo offerte modulari con visibilità sulle singole voci. Concordiamo in anticipo gli eventi possibili nella vita del contratto (es. interruzioni anticipate, rinnovi). I cespiti a noleggio sono di nostra proprietà, ovvero in contratti non sono ceduti a terzi finanziatori, pertanto possiamo autonomamente concordare processi, contratti, personalizzazioni. Misuriamo costantemente le nostre performance con l obiettivo di migliorarle. Cerchiamo di prevedere e anticipare le richieste. I collaboratori sono investiti di autonomia per rispondere tempestivamente. L appartenenza al gruppo BNP Paribas ci consente di avere accesso alle risorse finanziarie a condizioni vantaggiose. Abbiamo investito in tecnologia e adottato processi con metodologie innovative. 11

12 NOLEGGIO BENI ICT IN BNP PARIBAS LEAN SIX SIGMA IN BNP PARIBAS NOLEGGIO BENI ICT & LEAN SIX SIGMA 12

13 EFFICIENZA ED ECCELLENZA OPERATIVA DAL 2006 Migliorare Qualità Servizi Ridurre Tempi Risposta Ridurre Rischi Operativi Ridurre Costi Operativi Operating expenses Prezzo Margine Meglio Più veloce Più sicuro Più economico 13

14 EFFICIENZA ED ECCELLENZA OPERATIVA DAL 2006 Lean > Eliminazione Sprechi > Sincronizzazione Flussi > Standard Velocità Six Sigma > Eliminazione Difetti > Ottimizzazione Processo > Controllo Processo Ridurre Variazione Change Management > Efficienza = Qualità x Accettazione > Mobilizzare Impegno > Cambiare Sistemi e Strutture Accettazione 14

15 NOLEGGIO BENI ICT IN BNP PARIBAS LEAN SIX SIGMA IN BNP PARIBAS NOLEGGIO BENI ICT & LEAN SIX SIGMA 15

16 PROJECT CHARTER Business Case Per raggiungere gli obiettivi economici fissati a budget è critico garantire il controllo dei rischi operativi legati all attività di renting dei parchi informatici aziendali, area di business in fase di sviluppo. E inoltre prevista una crescita consistente dei volumi delle pratiche renting da 14 mio a fine 2009 a 24 mio a fine Diviene strategico rendere più efficace ed efficiente la gestione della piattaforma operativa renting attraverso: -Semplificazione e standardizzazione della documentazione contrattuale garantendo flessibilità operativa; -Ottimizzazione dei processi di gestione operativa delle pratiche renting. Problem Statement L attuale documentazione contrattuale renting ed i processi di gestione dell area operativa renting: - non sono flessibili e non si adattano alla variabilità contrattuale tipica di quest attività; -richiedono un consistente intervento manuale dei gestori con un rischio operativo fuori controllo. L attuale struttura operativa non consente di gestire i volumi crescenti previsti. Objectives Mantenendo la stessa struttura operativa: Ridurre il lead time della gestione documentale del 40% entro dicembre 2010 Migliorare lo standard qualitativo della documentazione contrattuale Project Background Scope In scope: Business Unit Technology Solutions, prodotto Renting Processo produzione e stampa documentazione contrattuale Processo attivazione pratiche dalla raccolta della documentazione contrattuale alla fatturazione al cliente e pagamento al fornitore Out of scope: Altre Business Unit, altri prodotti finanziari Processo delibera pratiche, processi post-vendita Project Execution Project Leader Champion Team members Milestones Chiara Rozza Carlo Grossi, LIT General Manager Renting Operations Dpt. (process owner) Renting Operations Dpt. (gestore) Sales LIT Legal Dpt. IT Development Metrics / CTQ Actual Target Define Measure Analyze Improve Control Lead Time 68 giorni (media) 40 giorni (media) 31-Mag Lug Ag Sett Ott-10 16

17 IDENTIFICAZIONE CTQs PROGETTO - VOC Definizione caratteristiche misurabili processo critiche per cliente Definizione priorità e obiettivi progetto coerenti con bisogni cliente CUSTOMER: Direttore Generale LIT -Responsabile raggiungimento degli obiettivi di budget e della gestione relazioni coi principali clienti. METODO RACCOLTA VOC: Intervista -Approfondire il punto di vista del cliente riguardo il processo e le performance attese. VOC NEED CTQ La stampa della documentazione contrattuale è in gran parte manuale e richiede troppo tempo imponendo un doppio inserimento dei dati (a sistema e sui documenti) e doppi controlli Ridurre il tempo di predisposizione della documentazione contrattuale Aumentare la produttività ottimizzando il processo di gestione operativa dei contratti Lead Time Produttività L'attuale documentazione contrattuale è troppo complessa, diversa per ogni cliente, non flessibile rispetto alle esigenze del business, con errori Ridurre i rischi operativi semplificando e standardizzando la documentazione contrattuale garantendo flessibilità operativa Qualità 17

18 CLARIFY DATA CTQs PROJECT Y DEFINIZIONE OPERATIVA TIPO DATO CARATTERISTICHE PERFORMACE CTQs LSL USL TARGET DIFETTO Lead Time CTQ PRIMARIO Tempo di attraversamento medio espresso in giorni dalla data di proposta (ordine noleggio da cliente) alla data di attivazione (1 fattura di noleggio al cliente) Continuo 0 giorni 90 giorni 40 giorni nel 90% dei casi Contratti gestiti oltre 90 giorni Produttività CTQ SECONDARIO Numero di contratti chiusi a persona / Numero di persone Continuo n/a n/a n/a n/a Qualità CTQ SECONDARIO % contratti gestiti secondo gli standard qualitativi definiti: a-concordanza parametri contratto con parametri a sistema b- clausole contrattuali coerenti c- assenza errori operativi Discreto n/a n/a 100% Errori della tipologia a-, b-e c- sui contratti Attraverso la VOC sono stati identificati: - CTQ Primario (Lead Time): misurabile e considerato criticità principale dal cliente (Y del progetto); - CTQ Secondario (Produttività): misurabile e dipendente dal lead time; - CTQ Secondario (Qualità): non misurabile e legato al processo as-is. 18

19 MAPPATURA PROCESSO HIGH-LEVEL SIPOC Identificazione limiti del processo e attività chiave Accordo sponsor e team su perimetro progetto S Supplier I Input P Process O Output C Customer Area commerciale T 0 Commerciale Renting Delibera Rischio Anagrafica cliente ACCORDO QUADRO Accordo Quadro da sottoscrivere Cliente T 1 Cliente Accordo Quadro sottoscritto Piano finanziario ORDINE NOLEGGIO Ordine Noleggio da sottoscrivere Cliente Piattaforma Operativa T 2 T 3 Cliente Fornitore Beni Ordine noleggio sottoscritto Conferma ordine ORDINE ACQUISTO VERBALE CONSEGNA Ordine Noleggio da sottoscrivere Verbale Consegna da sottoscrivere Fornitore Beni Fornitore Beni Cliente T 4 Fornitore Beni Verbale consegna sottoscritto Fattura vendita ATTIVAZIONE CONTRATTO 1 fattura noleggio Pagamento fornitore Cliente Fornitore Beni 19

20 DATA COLLECTION PLAN Supporto nel verificare l utilità (misurare la cosa giusta ) e la validità statistica (misurare le cose correttamente ) dei dati raccolti Garantire la significatività e rappresentatività dei dati raccolti CTQ PRIMARIO: LEAD TIME METRIC STRATIFICATION FACTORS OPERATIONAL DEFINITION SAMPLE SIZE SOURCE AND LOCATION COLLECTION METHOD WHO WILL COLLECT DATA Y Lead Time - Totale - Mese entrata pratica - Commerciale - Numero rilavorazioni Differenza tra "data invio ordine noleggio" e "data attivazione" 100% Forward 2000 Estrazione sistema Chiara / Mirko X Lead Time - Ordine Noleggio / Ordine Acquisto Differenza tra "data invio ordine noleggio" e "data invio ordine acquisto" 100% File.xls Dati manuali Chiara / Mirko X Lead Time - Ordine Acquisto / Verbale Consegna Differenza tra "data invio ordine acquisto" e "data invio verbale consegna" 100% File.xls Dati manuali Chiara / Mirko X Lead Time - Verbale Consegna / Attivazione Differenza tra "data invio verbale consegna" e "data attivazione" 100% File.xls Dati manuali Chiara / Mirko PERIMETRO ESTRAZIONE Contratti decorsi dal 1 gennaio 2010 al 31 luglio 2010 (nuova organizzazione piattaforma operativa) CRITERI SELEZIONE DATI Eliminazione outliers : - Contratti clienti speciali (processo differente) -Contratti con tempi <= 5 giorni e > 160 giorni (date modificate) DEFINIZIONE BASELINE Estrazione da sistema informatico di: - Data proposta (prima lavorazione) e data registrazione (ultima lavorazione) - Pratiche rilavorate 20

21 BASELINE Summary for Lead Time USL Lead Time A nderson-darling Normality Test A -Squared 1,52 P-Value < 0,005 Mean 67,996 StDev 40,177 V ariance 1614,180 Skewness 0, Kurtosis -0, N 81 Minimum 6,000 1st Q uartile 30,500 Median 69,428 3rd Q uartile 91,500 Maximum 158,000 95% C onfidence Interval for Mean 59,113 76,880 Process Data LSL 0 Target * USL 90 Sample Mean 67,9965 Sample N 81 Shape 1,76238 Scale 76,4729 O bserv ed Performance PPM < LSL 0,00 PPM > USL ,94 PPM Total ,94 LSL Process Capability of Lead Time Calculations Based on Weibull Distribution Model USL O verall Capability Pp 0,41 PPL 1,03 PPU 0,17 Ppk 0,17 Exp. O v erall Performance PPM < LSL 0,00 PPM > USL ,69 PPM Total ,69 95% C onfidence Interv al for Median 60,000 76, % Confidence Intervals 95% C onfidence Interval for StDev 34,800 47,534 Mean Median Circa il 25% dei contratti è difettoso rispetto alle specifiche. I parametri di posizione non rispecchiano la distribuzione reale dei dati. Sospetto di distribuzione bimodale non dimostrato. La normalità dei dati non è verificata. Variabilità molto elevata. Non vi sono cause speciali che impattano sul processo (no outliers). 21

22 MAPPATURA PROCESSO SWIM-LANE FLOW CHART Creazione visione comune e condivisa del processo nel team Fotografia funzionamento processo attuale Identificazione oggettiva criticità del processo MAPPATURA: ogni fase del SIPOC è stata esplosa nella flow chart per definire nel dettaglio chi fa cosa ed identificare i passaggi d attività tra attori. AREE CRITICHE: la mappatura ha inoltre consentito di iniziare ad identificare gli ambiti del processo inefficienti e/o complessi su cui focalizzare l analisi. 22

23 Cycle time = 100 minuti Touch time = 0,10% Varie parti del processo non direttamente controllabili VALUE STREAM MAP AS-IS Rappresentazione flussi chiave processo (attività e informazioni) Identificazione e quantificazione metriche principali del processo Identificazione snodi critici 23

24 DATA ANALYSIS BOXPLOT Analisi immediata distribuzione e variabilità dati Boxplot of Lead Time Lead Time USL Distribuzione molto dispersa (IQR = 61 giorni, Min = 6 giorni e Max = 158 giorni). Q3 oltre USL 90 giorni. E necessario stratificare i dati per comprendere le fonti di variazione. 24

25 DATA ANALYSIS INDIVIDUAL PLOT MESE ENTRATA PRATICA Individual Value Plot of Lead Time COMMERCIALE Individual Value Plot of Lead Time Lead Time ott-09 nov-09 nov-09 nov-09 nov-09 nov-09 dic -09 dic-09 dic-09 dic-09 dic-09 dic-09 dic-09 gen-10 gen-10 gen-10 gen-10 feb-10 feb-10 Mese Entrata Pratica feb-10 feb-10 mar -10 mar -10 mar -10 mar -10 mar-10 m -10 mar -10 m ar -10 apr -10 apr -10 apr-10 mag-10 mag-10 mag-10 mag-10 giu-10 u-10 giu-10 u-10 lug-10 lug-10 USL 90 Esistono differenze in termini di lead time a seconda del mese di entrata della pratica. Si riscontra una riduzione del lead time nel tempo, sebbene la variazione rimane elevata. Le pratiche entrate dal mese di aprile 2010 vengono gestite entro il limite di specifica. 25 Lead Time A B D E Cod. Commerciale USL 90 Esistono differenze in termini di lead time a seconda del commerciale che ha gestito la pratica. B e E hanno gestito quasi tutte le loro pratiche entro il limite di specifica. H presenta la maggiore variabilità. C Le prestazioni dei commerciali A, F e G, sempre sotto il limite di specifica, non sono rappresentative vista la bassa numerosità campionaria. F G H

26 I tempi per fase di processo sono stati analizzati sullo STOCK AL per assenza date su contratti decorsi (né a sistema né su documenti cartacei archiviati) DATA ANALYSIS - PARETO CHART Individuazione aree intervento prioritarie NR. PRATICHE IN STOCK PER FASE PROCESSO PRATICHE IN STOCK PER GIORNI ANZIANITA MEDIA Pareto Chart of DOCUMENTO Pareto Chart of DOCUMENTO STOCK DOCUMENTO Ordine Noleggio Ordine Acquisto Mel Other STOCK Percent 51,2 30,2 14,0 4,7 Cum % 51,2 81,4 95,3 100, Percent ETA MEDIA STOCK DOCUMENTO Ordine Acquisto Verbale Consegna ETA MEDIA STOCK Percent 33,3 27,3 21,3 18,0 Cum % 33,3 60,7 82,0 100,0 Mel Ordine Noleggio Percent Il 50% delle pratiche in lavorazione è fermo all invio dell Ordine Noleggio al cliente (fase 1). Il 30% è fermo all invio dell Ordine di Acquisto al Fornitore (fase 3). Non esiste un effetto di Pareto rilevante sull età media dello stock. Le pratiche più anziane sono quelle in attesa di documenti dal Fornitore (Ordine Acquisto e Verbale Consegna). 26

27 DATA ANALYSIS TIME SERIES Analisi esistenza trend temporali nella serie di dati Analisi presenza eventuali cause speciali Time Series Plot of Lead Time Run Chart of Lead Time Lead Time ott-09 nov-09 dic-09 dic-09 gen-10 feb-10 mar-10 apr-10 Anno-Mese Proposta mag-10 giu-10 lug-10 USL 90 Lead Time Number of runs about median: 22 Expected number of runs: 41,5 Longest run about median: 9 Approx P-Value for Clustering: 0,000 Approx P-Value for Mixtures: 1, Observation Number of runs up or down: 40 Expected number of runs: 53,7 Longest run up or down: 8 Approx P-Value for Trends: 0,000 Approx P-Value for Oscillation: 1, La distribuzione dei dati presenta un trend temporale discendente. Da aprile 2010 tutte le pratiche sono gestite nel limite di specifica. I punti consecutivi con lead time identici rappresentano pratiche dello stesso cliente. Sebbene esiste un trend temporale discendente, il lead time rimane molto variabile ed il processo instabile. Presenza di fenomeni di clustering perché ci sono pochi run rispetto agli attesi (P-value for clustering < 0,05). Conferma di fenomeni di trend (P-value for trends < 0,05) come già evidenziato nella times series plot. 27

28 PROCESS ANALYSIS VA / NVA ACTIVITIES Analisi attività per cui il cliente è disposto a pagare (value added vs. not value added) Analisi attività necessarie per l azienda, ma che non aggiungono valore dal punto di vista del cliente (business value added) TIPO ATTIVITA PROCESS AS-IS % SU TOTALE Value Added 7 17% Business Value Added 21 50% Not Value Added 14 33% TOTALE % Le fasi Value Added rappresentano quasi il 20% del totale (nei servizi si attestano normalmente attorno al 10%). Le fasi Business Value Added sono preponderanti (50% del totale). 28

29 POTENTIAL CAUSES ANALYSIS - FISHBONE Analisi qualitativa cause potenziali (Brainstorming e Diagramma Affinità) Cause-and-Effect Diagram Measurements Material Personnel Testo docs No misurazione performance processo Layout docs Commerciale No standard compilazione Tempo firma cliente Gestione circuito info commerciali/gestori Disposizione uffici Attità extra-processo non ottimizzate Archiviazione cartacea No dati processo Blocchi IT Lead Time elevato e variabile Tempo consegna fornitore Gestione manuale docs No doppi controlli No specializzazione per attività Environment Methods Machines Stampa docs semi-automatica Aree d intervento prioritarie individuate sono: Methods, Machines, Material. La marcata evidenza delle cause individuate ha fatto propendere al passaggio dell individuazione immediate delle soluzioni, senza ulteriori approfondimenti analitici. 29

30 QUICK WINS Individuazione azioni implementabili immediatamente (Brainstorming) Definizione Action Plan IMPATTO CAUSA SOLUZIONE Lead Time Rischio Operativo No misurazione performance processo - Implementazione KPI seguito processo (manuali) X Gestione circuito informazioni tra commerciali / gestori - Creazione script anagrafica cliente - Creazione script / calcolatore condizioni finanziarie X X Blocchi IT - Formazione IT a gestori X Archiviazione cartacea - Attivazione circuito archiviazione ottica per documentazione contrattuale e fatture fornitori X X Attività extra-processo non ottimizzate (es. invio DURC) - Creazione mailing list automatizzata ed invio di gruppo del documento ogni mese X 30

31 IMPROVEMENTS Individuazione soluzioni da implementare per ridurre / eliminare cause identificate (brainstorming) Definizione Action Plan IMPATTO CAUSA SOLUZIONE Lead Time Rischio Operativo Testo Documenti - Revisione testo documentazione contrattuale da parte del Legale X Layout Documenti - Revisione layout documentazione contrattuale da parte del Marketing Operativo - Creazione standard istruzioni compilazione visuali X X Gestione documentazione non automatizzata - Automatizzazione stampa documetazione contrattuale e gestione documentale a sistema (sviluppo IT) - Automatizzazione report performance X X 31

32 OTTIMIZZAZIONE FLUSSI PROCESS TO-BE Obiettivo di eliminare costi nascosti, ridurre complessità e lead time processo, utilizzare meglio le risorse TIPO ATTIVITA PROCESS AS-IS PROCESS TO-BE DELTA Value Added Business Value Added Not Value Added TOTALE Sulla base dell analisi di processo sono state eliminate quasi tutte le fasi Not Value Added (12 su 14). Gli step Business Non Value Added sono stati ridotti (da 21 a 19) e semplificati per renderli più fluidi e funzionali agli step Value Added (es. controlli su fasi chiave). 32

33 RISULTATI EVOLUZIONE LEAD TIME (in giorni) Time Series Plot of Lead Time Categoria after before % TARGET Lead Time USL Luglio Agosto Settembre Ottobre Anno-Mese Il lead time medio è passato da 68 giorni (baseline) a 30 giorni (pratiche da agosto a ottobre 2010) riducendosi del 69%. Nell ultimo trimestre tutte le pratiche sono state gestite entro il target di 40 giorni. Il trend temporale discendente è più accentuato nell ultimo trimestre. Minore oscillazione del lead time nell ultimo trimestre. 33

34 RISULTATI Categoria after before 10 Test for Equal Variances for Lead Time % Bonferroni Confidence Intervals for StDevs F-Test Test Statistic 0,14 P-Value 0,000 Levene's Test Test Statistic 20,44 P-Value 0,000 Process Data LSL 0 Target * USL 90 Sample Mean 30,1429 Sample N 28 Shape 2,00826 Scale 33,6407 Observed Performance PPM < LSL 0,00 PPM > USL 0,00 PPM Total 0,00 Process Capability of Lead Time Calculations Based on Weibull Distribution Model LSL USL O verall C apability Pp 1,06 PPL 1,05 PPU 1,07 Ppk 1,05 Exp. O verall Performance PPM < LSL 0,00 PPM > USL 734,88 PPM Total 734,88 Categoria after before Lead Time Le performance del processo sono sensibilmente migliorate. La varianza del lead time del processo "prima" delle implementazioni e quella "dopo" le implementazioni sono statisticamente differenti. Gli intervalli di confidenza non sono sovrapposti. P-value = 0 conferma l ipotesi alternativa, ovvero Ha: varianza before varianza after. La difettosità del processo si è sensibilmente ridotta passando dal 25% al 7% e la prestazione effettiva (Ppk) è migliorata da 0,17 a 1,05. 34

35 RISULTATI Le implementazioni effettuate nell ambito del progetto hanno consentito di: Migliorare la flessibilità, la produttività e l economicità dell operatività Leasepark. Eliminare i rischi operativilegati ad errori nella documentazione e nella reportistica. Le soluzioni di miglioramentodel layout della documentazione verranno estese ad altre aree aziendali, in particolare in ambito Customer Care con la revisione dei format di richieste informazioni ai clienti. 35

36 LESSONS LEARNT La flessibilità degli strumentipropri del Six Sigma rende la loro applicazione efficace anche per la risoluzione di problemi in ambito transazionale. Nobody s perfect, but a team can be (M. Belbin) Il forte coinvolgimento ed interesse di sponsor e team hanno rafforzato l efficacia della metodologia DMAIC. 36