L’Agile in Tesla

Una volta rilasciato in produzione, al termine delle attività di industrializzazione, un nuovo prodotto entra in una fase di sviluppo per piccoli incrementi, che mi sento di chiamare “manutenzione prodotto”.

Questa fase prevede la gestione di piccoli miglioramenti del prodotto per favorire la costruibilità, la montabilità, gli approvvigionamenti

I piccoli miglioramenti sono anche motivati dalla necessità di correggere le anomalie che emergono dal funzionamento del prodotto sul campo.

Nel mio vissuto aziendale in aziende manifatturiere, sia di prodotti di serie che macchinari industriali in piccoli volumi, questa fase della vita del prodotto viene gestita con liste di interventi di aggiornamento, ordinate secondo criteri di priorità.

Ogni intervento è normalmente gestito con un ciclo PDCA.

E’ una fase del ciclo di vita del prodotto che considero “complicata” perché, a mio avviso, la fase complessa è quella dello sviluppo dell’intero prodotto ( Agile hardware development ), specialmente se molto innovativo e con molta imprevedibilità.

Questa gestione in modalità PDCA, non prevede normalmente dei team dedicati per ciascuna azione di miglioramento.

Le persone interessate si incontrano con regolarità per sincronizzare i propri lavori.

Questa è una gestione di efficacia parziale, perché non non si tratta di micro progetti con team cross-funzionali con tutte le competenze richieste.

Non mi sembravano possibili altre alternative di gestione fino alla scorsa settimana.

Ho partecipato mercoledì 9 e giovedì 10 novembre al workshop JoeDX condotto da Joe Justice, durante il quale Joe ci ha parlato di come Tesla e SpaceX continuano ad aggiornare il prodotto.

La cosa che è stata più sorprendente per me, è vedere che queste due aziende fanno un aggiornamento del prodotto, utilizzando il metodo agile, con una frequenza tale che, tecnicamente, ogni auto o elemento per lo spazio possono essere diversi dagli altri.

Questo porta ad una velocità di aggiornamento impensabile con gli approcci tradizionali.

Si tratta di una sorta di Continuous Integration applicato ai prodotti fisici di serie.

Per fare questo Tesla è organizzata con migliaia di piccoli team di 3-5 persone che si occupano di uno specifico elemento della macchina di cui è responsabile.

Ognuno di questi team propone azioni di miglioramento sul sottosistema della macchina o su un suo componente.

Un’applicazione di Intelligenza Artificiale, sulla base di milioni di dati raccolti dalle auto sul campo, fa una valutazione di impatto di ciascuna proposta e definisce la priorità di sviluppo.

Le proposte sono così tante che un umano da solo non potrebbe fare agevolmente questo screening.

Il tutto poi può essere modificato, se necessario, all’intervento umano.

Questi team aggiornano il prodotto avendo all’interno tutte le competenze necessarie.

Tornerò poi con altri articoli su come queste competenze vengono coltivate.

Ogni nuovo elemento alternativo che viene sviluppato è installabile sulle auto senza modifiche grazie al vincolo della intercambiabilità diretta o con l’impiego di adattatori.

E’ impressionante vedere l’integrazione fra il lavoro dei team e la raccolta dati dal campo, e la loro analisi con sistemi di business intelligence.

Il tutto è accompagnato dal supporto di algoritmi di Artificial Intelligence.

Mi sono chiesto quanto di questo approccio Agile sia applicabile al contesto italiano.

Mi sono anche chiesto se il costo di tutti questi adattatori sia sempre sostenibile, perché ne ho sperimentato l’elevato costo nei contesti industriali che conosco.

Pensare a un miglioramento continuo di prodotto, con team auto organizzati che lavorano in modo iterativo e incrementale, è quasi una provocazione che mi sta stimolando il pensiero.

Una provocazione perché si tratta di progetti di piccola taglia e senza la complessità di sistemi di un prodotto nel suo insieme, ai quali si applicano approcci Agili.

E’ proprio vero che gli approcci del mondo complesso possono funzionare nel mondo complicato ma non vale il contrario.