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Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-10302021-213354


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
CELARDO, ALESSANDRA
URN
etd-10302021-213354
Titolo
Analisi e ottimizzazione del processo di gestione degli scarti di produzione allo scopo di aumentare l'affidabilità del calcolo del KPI NCC1 in Vitesco Technologies
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA GESTIONALE
Relatori
relatore Prof. Braglia, Marcello
correlatore Ing. Marrazzini, Leonardo
tutor Ing. Panaro, Oronzo Riccardo
Parole chiave
  • NCC1
  • scarti
  • scraps
  • lean manufacturing
Data inizio appello
24/11/2021
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
24/11/2091
Riassunto
L’obiettivo del progetto di tesi è analizzare, ottimizzare e standardizzare il processo di gestione degli scarti di produzione per aumentare l’affidabilità del KPI NCC1, cioè il rapporto tra il costo degli scarti prodotti (e rilevati) e le vendite, su tre linee di assemblaggio di iniettori.
Il primo passo è stato standardizzare la gestione degli scarti di produzione in linea tramite l’uso di cartellini identificativi precompilati con la descrizione e l’operazione futura per ciascun tipo di scarto. È stata poi standardizzata la raccolta dei pezzi da rottamare e la loro registrazione sul SAP. Infine, è stato implementato un modello Power BI per l’elaborazione dei dati scaricati da SAP che consenta l’immediata stratificazione dell’NCC1 per prodotto, linea di produzione e tipologia di scarto.

The objective of the project is to analyze, optimize and standardize the scrap management process to increase the reliability of the KPI NCC1 (the ratio between the production scraps’ cost and the sales) on three injectors assembly lines.
First of all we standardized the management of the production scraps on the line using a system of identification tags to ensure the traceability of the waste. Then we standardized the collection of the real non conforming pieces and their recording on SAP. In the end we implemented a Power BI model for the elaboration of the downloaded data from SAP that is able to calculate and stratify immidiatly the NCC1 for product, production line and type of scrap.
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