A methodology to define and improve performance indicators for virtual enterprises, within an industrial service ecosystem

In the context of collaboration, service sector is becoming more and more relevant in building successful enterprise networks among potential business partners that want to join a temporary and less hierarchical collaboration network in order to grasp the market opportunities. In recent years, collaborative networks, such as Virtual Enterprise (VE), has been providing as a competitive advantage and started changing business environments. In this regard, VE has been identified as a proper solution for single manufacturing enterprises to survive in increasingly market turbulences but also to increase the possibility to better achieve common goals. Therefore, the collaboration process happens within a VE lifecycle to share internal knowledge (i.e. information), resources, costs and responsibilities among partners in order to evaluate and to implement shared activities and resources to attain common objectives. If should be noted that the success of a virtual enterprise is difficult, due to coping with an unpredictable environment, seating on highly dynamic structure and having a short life cycle. In particular, assessing the collaboration activities among various partner (e.g. different cultures, sizes, tasks, roles and etc.) are the main reasons of this difficulty. However, single manufacturing enterprise might not be skilled to join a VE solely without setting control mechanisms or frameworks that monitor the success of collaboration among partners, in order to measure the efficiency and effectiveness in achieving common objectives. This study investigates VEs at practical implementation level in order to provide an appropriate mechanism and methodology that supports decision makers to manage and assess the service performance within a VE. The basic idea behind of the proposed method (i.e. PI Toolset) is to support decision makers to be able to identify, control and continuously update which collaborative activities (i.e. Functions) are necessary for service performance within a VE in order to reach the objectives. In order to accomplish this objective, on one hand the study has been shed light to VEs characteristics and it has analysed (e.g. Lifecycle, Members, Models, Interactions, Structures and etc.) both conceptual and practical perspectives. On the other hand, various traditional Performance Measurement Systems (PMS) have been reviewed to select the proper assessment method according to VEs features and manufacturing service enterprise attributes. Indeed, the selected PMS has been used to extract the most appropriate service driven Performance Indicators (PIs) in order to evaluate collaborative actions and common outcomes of partners within a network of manufacturing service collaborative ecosystem. Meanwhile, in order to have a precise and structured analysis the selected PMS has been extended by synthesizing decomposition methods such as decisional models and abstraction methods (i.e. MDSEA). In this regard, the proposed methodology has provided a unique structure to categorize the generated PIs in different levels of decisions and abstractions (see Plan, Govern and Execute categorise in VRM). Furthermore, a PI Toolset has been defined to provide a simple and useful tool for end-users; this essentially consists in a combination of three methods, i.e. Service Monitoring Framework, Service PI Method and Service PI List proposed. Finally, in order to maximize the methodology efficiency, the proposed PI Toolset has been implemented, tested and validated through various real pilot cases in terms of different market, x culture, size, etc. Therefore, the PI Toolset has been developed and optimized in a continuous ―back and forward‖ process, taking advantage of both use case practical applications and scientific-industrial collaborations.

Nel contesto di collaborazione, terziario sta diventando sempre più importante nella costruzione reti aziendali di successo tra i potenziali partner commerciali che vogliono partecipare a una temporanea e meno gerarchica rete di collaborazione, al fine di cogliere le opportunità di mercato. In recente anni, reti di collaborazione, come la Virtual Enterprise (VE), sta fornendo un competitivo vantaggio e iniziato a cambiare ambienti aziendali. A questo proposito, VE è stato identificato come soluzione adeguata per le singole imprese manifatturiere per sopravvivere in sempre più turbolenze di mercato ma anche per aumentare la possibilità di ottenere una migliore obiettivi comuni. Pertanto, la collaborazione processo avviene all'interno di un ciclo di vita VE per condividere le conoscenze interne (cioè informazioni), risorse, costi e le responsabilità tra i partner, al fine di valutare e implementare le attività comuni e risorse per raggiungere obiettivi comuni. Se va osservato che il successo di una impresa virtuale è difficile, a causa di affrontare un ambiente imprevedibile, a sedere sulla struttura altamente dinamica e avere un ciclo di vita breve. In particolare, la valutazione delle attività di collaborazione tra i vari Partner (ad esempio diverse culture, dimensioni, attività, ruoli e così via) sono le principali ragioni di questa difficoltà. Tuttavia, sola impresa di produzione non può essere qualificato per partecipare a un VE esclusivamente senza impostare meccanismi di controllo o quadri che monitorano il successo della collaborazione tra i partner, in Per misurare l'efficienza e l'efficacia nel raggiungimento degli obiettivi comuni. Questo studio indaga ambienti virtuali a livello di attuazione pratica al fine di fornire un adeguato Meccanismo e metodologia che supporta i decisori di gestire e valutare il servizio prestazioni all'interno di un VE. L'idea di base dietro il metodo proposto (cioè PI Toolset) è a decisori sostegno per essere in grado di identificare, controllare e aggiornare continuamente che collaborativo attività (cioè funzioni) sono necessari per l'esecuzione di un servizio VE per raggiungere la obiettivi. Al fine di raggiungere questo scopo, da un lato lo studio è stato fatto luce a VEs caratteristiche e ha analizzato (ad esempio del ciclo di vita, utenti, Modelli, Interazioni, strutture e così via) entrambe le prospettive concettuali e pratici. D'altra parte, Varie le prestazioni tradizionali Sistemi di misura (PMS) sono stati rivisti per selezionare il metodo di valutazione corretto secondo per VES caratteristiche e attributi enterprise servizi di produzione. Infatti, il PMS è stato selezionato utilizzato per estrarre i più appropriati di servizio guidata Performance Indicators (PI) al fine di valutare azioni di collaborazione e risultati comuni di partner all'interno di una rete di servizio di produzione ecosistema collaborativo. Nel frattempo, al fine di avere un'analisi precisa e strutturata selezionato PMS è stato esteso sintetizzando metodi di decomposizione, quali modelli decisionali e Metodi di estrazione (cioè MDSEA). A questo proposito, la metodologia proposta ha fornito un unico Struttura per categorizzare le PI generate in diversi livelli di decisioni e di astrazioni (vedi Piano, Governare e Execute categorizzare in VRM). Inoltre, un PI Toolset è stata definita per fornire un strumento semplice e utile per gli utenti finali; questo consiste sostanzialmente in una combinazione di tre metodi, cioè Service Framework Monitoring, servizio Metodo PI e Servizio List PI proposti. Infine, al fine di massimizzare l'efficienza metodologia proposta PI Toolset è stata implementato, testato e convalidato per i vari casi reali pilota in termini di mercato diverso, cultura, dimensioni, ecc Pertanto, il PI Toolset è stato sviluppato ed ottimizzato in un -indietro continua e il processo forward‖, sfruttando entrambe le applicazioni pratiche dei casi d'uso e collaborazioni scientifico-industriali. Parole chiave: rete di collaborazione, Enterprise Virtual Manufacturing Servizio Enterprise, Prestazioni Sistemi di misura (PMS), Performance Indicators (PI) e PI Toolset.