Antecedents and performance of suggestions systems in the context of world class manufacturing

This master thesis aims to provide a novel viewpoint to describe the dynamics that influence the success in the implementation of an employee suggestion system. The objective is to provide companies with a general guideline that can help them to understand which are the factors that can be addressed to maximize the benefit obtainable from the system, in terms of number of submitted suggestions, and what variables affect these factors. These variables can have various origins and their individual impacts have been widely observed by several authors in time. However, not enough importance has been given to proposing a valid classification to better manage their role. In the present study, three layers are identified, each one of them including variables characterized by different nature. In particular, the first proposed layer comprises variables related to the personal characteristics of the worker, the second one is formed by team related variables, while the third layer takes account of those variables that refer to the environment of the production plant. Moreover, the model proposed in the thesis, tested by exploiting both statistical (quantitative) and field (qualitative) analyses, hypothesizes different intensity and importance for the impacts originated by each layer on the number of suggestion submitted by the employees of the organization. In the model, the strongest effect is attributed to plant environment, while personal characteristics are hypothesized to be scarcely relevant in this matter.

Questo elaborato propone un nuovo punto di vista nello studio delle variabili influenzanti il sistema di suggerimenti e le sue performance. L’oggetto d’interesse del lavoro è capire quali condizioni permettano alle imprese di ottimizzare i risultati ottenibili tramite l’implementazione del sistema di suggerimenti. L’output del sistema, in termini di numero e qualità dei suggerimenti, può dipendere potenzialmente da svariati fattori. L’obiettivo scelto va a coprire un’area che non è stata, ad oggi, trattata con attenzione sufficiente. Infatti, l’enfasi è stata finora generalmente posta sull’impatto dovuto alle singole variabili, senza cercare di capire se queste potessero essere considerate parte di costrutti più ampi. Viene quindi proposto un modello che definisce una classificazione delle variabili impattanti sul numero di suggerimenti generati dagli operatori di linea, in modo da suddividerle in tre macro categorie. In particolare, la prima categoria comprende le caratteristiche personali dell’individuo, la seconda le variabili riguardanti il team di lavoro e la terza quelle connesse all’ambiente di stabilimento”. Inoltre, il modello proposto nella tesi, testato nel lavoro tramite l’utilizzo congiunto di un’analisi statistica e di una field analysis, suppone che vi sia una differenza per quanto riguarda il peso relativo dell’impatto delle diverse categorie di variabili sul numero di suggerimenti generati dagli operatori di linea. Nell’ipotesi l’ambiente di stabilimento è responsabile del maggior impatto sul numero di suggerimenti. Le variabili riguardanti il team di lavoro impattano in media misura rispetto agli altri due fattori. Caratteristiche personali dell’individuo hanno scarsa importanza relativa. Le analisi quantitative e qualitative hanno confermato quanto supposto, apportando inoltre ulteriori spunti di riflessione e approfondimento.