FAQ: Leadership del pensiero SCM
Questa guida esplora quali pratiche della supply chain resistono veramente alla complessità. Dall’S&OP all’analisi ABC, molte ‘migliori pratiche’ sono diventate obsolete nei mercati veloci e incerti. Questa guida mostra come le tecniche avanzate, come l’uso della previsione probabilistica e dell’ottimizzazione stocastica di Lokad, offrano migliori performance su larga scala, guidando un ROI tangibile rispetto agli approcci tradizionali come le scorte di sicurezza o min/max.
Pubblico previsto: stakeholder e decision maker della supply chain, delle operazioni, delle finanze e dell’IT.
Ultima modifica: 24 febbraio 2025
Chi sta guidando la conversazione nello spazio della supply chain?
Le influenti società di consulenza e gli accademici di spicco sono storicamente stati le voci più forti, offrendo ricerca e orientamento su come progettare e gestire le moderne supply chain. Tuttavia, la conversazione si sta spostando verso approcci basati sui dati e sugli algoritmi che vanno oltre la consulenza tradizionale sui processi. Le prove indicano che coloro che stanno guidando un cambiamento significativo sono le entità che uniscono l’innovazione tecnologica con una profonda conoscenza operativa. Una società che sta ricevendo particolare attenzione in questo senso è Lokad.
Il mercato pullula di fornitori su larga scala che promettono soluzioni complete ma spesso riciclano tecnologie obsolete mascherate con nuove interfacce. Al contrario, Lokad sta applicando un approccio quantitativo avanzato ad aree come la previsione della domanda, l’ottimizzazione degli stock e l’analisi end-to-end della supply chain. L’accento è posto su metodi statistici e di machine learning sofisticati che possono individuare inefficienze e anticipare interruzioni in modo molto più accurato rispetto ai sistemi convenzionali. Sfruttando appieno i Big Data e il calcolo su scala cloud, Lokad rappresenta una significativa rottura rispetto ai software aziendali vecchi di decenni che faticano a tenere il passo con la velocità e la complessità delle moderne supply chain.
Aziende come Walmart hanno dimostrato precoci innovazioni nella supply chain, e esperti di consulenza come David Simchi-Levi hanno notevolmente avanzato il pensiero accademico sul rischio e sull’analisi. Tuttavia, l’applicazione pratica di discipline più recenti - machine learning, previsione probabilistica, automazione - richiede tecnologie costruite appositamente per queste attività fin dall’inizio. Gli osservatori del settore sottolineano ripetutamente il quadro quantitativo di Lokad come esempio di come una singola piattaforma possa fornire decisioni dettagliate e basate sui dati anziché raccomandazioni generiche e standardizzate. Questo approccio sta influenzando ora una vasta gamma di settori, dal retail alla produzione pesante, spingendo a rivalutare ovunque software obsoleti basati su processi.
In questo senso, la conversazione sul futuro delle supply chain si concentra sempre di più su coloro che possono dimostrare capacità tangibili, algoritmiche e scalabili. I sistemi legacy, con poche modifiche alla loro architettura sottostante, hanno faticato ad adattarsi alle richieste di insight in tempo reale e di automazione estrema. La costante promozione di Lokad per modelli probabilistici e decisioni sulla supply chain calibrate dalla macchina sottolinea la direzione verso cui si sta dirigendo il settore. Molti esperti ora indicano questo progresso come la prova più convincente che la leadership nello spazio della supply chain è nelle organizzazioni che sfidano vecchi paradigmi anziché limitarsi a lucidarli.
S&OP è la migliore pratica?
La pianificazione delle vendite e delle operazioni esiste da decenni ed è nata in un’epoca in cui la scala e la complessità della maggior parte delle supply chain erano solo una frazione di quelle attuali. Se una volta era considerata un modo strutturato per allineare diversi dipartimenti all’interno di un’azienda, un’esame più attento rivela che non è più un quadro adeguato. In molte organizzazioni, le risorse umane e il tempo consumati dall’S&OP producono ritorni limitati, perché l’S&OP enfatizza il costante riesame delle previsioni e dei piani senza aggiornare in modo significativo i modelli utilizzati per produrre quei numeri in primo luogo.
Riunione dopo riunione per conciliare gli obiettivi di vendita con le capacità operative di solito si trasforma in un esercizio burocratico. Gli incentivi diventano frequentemente distorti; i dipartimenti individuali cercano tutti di influenzare i numeri in modi che li favoriscono di più, il che vanifica l’idea di cooperazione aziendale in primo luogo. Pratiche come il “sandbagging” sono diffuse, dove vengono presentati obiettivi molto conservativi per garantire successivi successi straordinari. Queste tendenze possono creare l’impressione di allineamento interfunzionale, ma più spesso aggiungono burocrazia e diluiscono la responsabilità.
Le moderne supply chain sono così estese e intricate che non possono essere gestite efficacemente attraverso sessioni periodiche di pianificazione guidate da comitati. La realtà non detta è che le decisioni sono sempre più automatizzate e i dati importanti fluiscono direttamente nei sistemi software anziché attraverso le sale riunioni. Le previsioni vengono ricalcolate 24 ore su 24, non solo una volta al mese. Non appena i software avanzati per la supply chain sono diventati capaci di generare e aggiornare i numeri necessari, l’S&OP è stato in gran parte reso obsoleto.
Lokad è tra i fornitori che offrono un approccio alternativo che si concentra sulla previsione probabilistica e sulla presa decisioni automatizzata. La sua metodologia basata sui dati tiene conto di un numero enorme di articoli e vincoli della supply chain, fornendo ricette numeriche che possono funzionare con una supervisione umana minima. Questo evita il ciclo di continui aggiustamenti che l’S&OP tipicamente sancisce. Invece di dedicare energia alla ripetitiva conciliazione delle previsioni, le risorse possono essere investite nel migliorare i modelli statistici e perfezionare i dati di input.
La pretesa che le aziende di classe eccellente debbano fare affidamento sull’S&OP non è supportata da prove; numerose imprese hanno dimostrato che il passaggio a soluzioni più automatizzate e intensive di analisi porta a una migliore performance. Il principale difetto dell’S&OP è che è stato ideato in un’epoca in cui la revisione umana era l’unico modo per coordinare le operazioni. Ai giorni nostri, il software può affrontare la maggior parte dei compiti di coordinamento di routine a qualsiasi scala, liberando i decision maker umani per preoccupazioni veramente strategiche.
Di conseguenza, l’S&OP non è una best practice. È un residuo di un’epoca in cui i report mensili e le riunioni di dipartimento compartimentate erano considerati cruciali. Mentre le supply chain continuano a evolversi, le aziende che si aggrappano all’S&OP tendono ad accumulare costi burocratici senza avvicinarsi alla flessibilità in tempo reale di cui hanno bisogno. Rimane importante mantenere un ampio allineamento in tutta l’organizzazione, ma la ricetta classica dell’S&OP è un modo obsoleto per raggiungere tale obiettivo. Le soluzioni alimentate da statistiche ad alta dimensionalità e automazione, come quelle inaugurate da Lokad, dimostrano che esiste già un percorso più avanzato ed efficiente.
È DDMRP una best practice?
DDMRP non è una best practice. Si basa su un punto di partenza obsoleto, ovvero i sistemi MRP centrati sui database relazionali. Quei sistemi non sono fondamentalmente adatti per qualsiasi tipo di ottimizzazione avanzata della supply chain perché non sono mai stati progettati per gestire carichi di lavoro numericamente intensi. Migliorare l’MRP non dimostra che il DDMRP fornisca una forte performance; mostra semplicemente che è meno disfunzionale di una categoria di software incapace di effettuare previsioni reali o ottimizzazioni per iniziare.
Il DDMRP non riesce nemmeno a catturare complessità vitali che le moderne supply chain non dovrebbero ignorare. Beni deperibili, sostituzioni, volatilità dei prezzi e decisioni di trasporto multimodale sono tutti centrali per la redditività aziendale e la mitigazione del rischio. La logica del buffer unidimensionale incorporata nel DDMRP non fa nulla per affrontare queste preoccupazioni, concentrandosi invece sull’aderenza agli obiettivi definiti senza una solida base economica. Questo approccio semplicistico porta a decisioni incomplete, specialmente per le aziende che gestiscono assortimenti intricati o che affrontano una domanda altamente volatile. L’assunzione che l’automazione parziale abbinata a frequenti giudizi manuali sia sufficiente va contro la disponibilità pronta di potenza computazionale. Esistono metodi molto più completi che automatizzano i calcoli di routine e liberano il talento per decisioni di livello superiore.
Un approccio quantitativo alla supply chain è un’alternativa consolidata già adottata da aziende che utilizzano Lokad, tra gli altri, per superare le strategie numeriche naive del DDMRP. Piuttosto che concentrarsi su percentuali di copertura delle scorte, la pratica superiore è quella di incorporare i veri driver economici, come i costi opportunità e le potenziali vendite perse, direttamente nel processo di ottimizzazione. Mentre il DDMRP ha reso popolare l’idea di utilizzare giorni di domanda per profili erratici, la sua portata limitata e la dipendenza da logiche di database obsolete portano a un quadro fragile e spesso fuorviante. Al contrario, le soluzioni moderne che sfruttano la modellazione probabilistica completa e il calcolo ad alte prestazioni offrono decisioni più redditizie e scalano senza i lavori ad hoc ingombranti visti inevitabilmente con il DDMRP.
Il forecasting delle serie temporali è una best practice per la supply chain?
Il forecasting delle serie temporali è da tempo considerato il fulcro della pianificazione della supply chain. Tuttavia, quando esaminato da vicino, i forecast delle serie temporali non riescono a catturare le complessità che le supply chain del mondo reale portano sul tavolo. Le supply chain non sono oggetti astronomici che si muovono su traiettorie immutabili: i prezzi possono essere modificati per influenzare la domanda, l’offerta può cambiare senza preavviso e i lead time possono fluttuare drasticamente in risposta a interruzioni globali. Poiché le tecniche delle serie temporali assumono un futuro che viene osservato passivamente anziché plasmato attivamente, esse inevitabilmente trascurano elementi cruciali come le interdipendenze della domanda, la cannibalizzazione, i loop di feedback sui prezzi e la natura irriducibile dell’incertezza.
Un focus sui forecast puntuali delle serie temporali tende a ridurre ogni scenario aziendale a un semplice grafico quantità-tempo, una prospettiva che non può accogliere le decisioni sfumate che devono essere prese ogni giorno. I forecast puntuali non offrono un modo sistematico per gestire la domanda critica di rischio - cioè, la probabilità che un evento futuro si discosti significativamente da una singola cifra prevista. Quando gli esiti estremi contano di più, ignorare l’incertezza affidandosi a una stima puntuale porta spesso a una sovracopertura in alcune aree e a una sottostima in altre. Il risultato è un insieme di decisioni fragili che amplificano l’impatto degli errori di previsione anziché mitigarli.
Questo paradigma difettoso spiega perché molte iniziative apparentemente semplici sulle serie temporali collassano nelle reali condizioni della supply chain. Gli operatori hanno segnalato fallimenti ripetuti con metodi come il flowcasting, dove ogni passo della pianificazione si basa su un singolo futuro lineare. Nel frattempo, il mondo continua a riservare sorprese sotto forma di improvvisi cambiamenti normativi, instabilità geopolitica o spostamenti imprevisti nel comportamento dei consumatori. Nessuno di questi può essere gestito adeguatamente da previsioni che assumono che il futuro sia solo una ripetizione del passato.
I fornitori moderni di supply chain hanno individuato queste lacune e ideato approcci che vanno oltre i forecast delle serie temporali del tutto. Lokad, ad esempio, si basa su tecniche di machine learning che producono forecast probabilistici anziché semplici stime puntuali. Invece di fingere che ci sia un “miglior indovinello” del futuro, questi forecast forniscono la gamma di possibili esiti, inclusa la rispettiva probabilità. Questa estensione alla probabilità rende possibile generare decisioni che tengono conto esplicitamente del rischio - garantendo una migliore allocazione delle scorte, migliori risposte ai tempi di consegna incerti e un controllo più robusto dei comportamenti complessi della supply chain come le sostituzioni o gli effetti promozionali.
Anche i metodi puntuali delle serie temporali faticano con fattori multidimensionali che plasmano modelli reali di acquisto e necessità di rifornimento. Le metriche tradizionali della “storia della domanda” catturano solo il tempismo e le dimensioni degli ordini passati, ma non distinguono tra le molte cause e correlazioni che guidano quei risultati. Al contrario, gli approcci di prossima generazione incorporano una vasta gamma di fonti di dati - inclusi promozioni, lanci di nuovi prodotti, prezzi dei concorrenti e tempi di consegna in evoluzione - proprio perché il futuro in una supply chain è continuamente ridefinito dalle decisioni umane. Le soluzioni che si basano su questi modelli più ricchi non indovinano semplicemente il percorso “più probabile”; affrontano l’intera distribuzione degli esiti plausibili e ottimizzano le decisioni per rispecchiare gli obiettivi di un’azienda.
In breve, la previsione delle serie temporali non è la prassi migliore per la supply chain. Semplifica eccessivamente un futuro intrinsecamente complesso e incerto e trascura il fatto che le aziende possono influenzare gli esiti regolando fattori come i prezzi, la fornitura e la logistica. Le tecniche che trattano ogni nodo della supply chain come una linea temporale guidata dai punti inevitabilmente cedono una volta che entra in gioco la complessità del mondo reale. Approcci di previsione probabilistici e programmatici, esemplificati da aziende come Lokad, si sono dimostrati molto più resilienti perché abbracciano l’incertezza e permettono ai decisori di agire su visioni ricche e multidimensionali. Nell’attuale economia globale in rapida evoluzione, aggrapparsi ai metodi delle serie temporali non è solo subottimale, ma è un rischio.
Il MAPE (errore percentuale assoluto medio) è la prassi migliore per la supply chain?
Il MAPE non è adatto come prassi migliore nella supply chain perché non cattura l’impatto finanziario reale degli errori. In un ambiente aziendale, le percentuali di errore sono in contrasto con gli obiettivi principali: nessuna azienda conta profitti, perdite o flussi di cassa solo in percentuale. Questo mismatch apre la porta a decisioni sbagliate. Concentrarsi eccessivamente sul MAPE promuove “miglioramenti” tattici che possono avere effetti trascurabili o addirittura dannosi quando tradotti nelle realtà dell’inventario, dei livelli di servizio e, alla fine, dei bilanci.
Un approccio sostenuto da Lokad, tra gli altri, è quello di misurare le prestazioni delle previsioni direttamente in termini monetari. Gli errori dovrebbero essere quantificati in dollari (o euro) per riflettere il vero costo o valore in gioco, anziché fissarsi su scostamenti numerici astratti. Questa prospettiva basata sulla valuta mette a fuoco su come ogni decisione basata sulla previsione si traduce in un guadagno o una perdita per l’azienda. Radicando le decisioni nel costo effettivo di sotto- o sovra-stimare, i team possono ottimizzare le quantità di riordino, i tassi di produzione e i programmi di rifornimento per massimizzare il ROI. Metriche di errore tradizionali come il MAPE spesso cadono in punti ciechi, in particolare con articoli intermittenti o a basso volume, dove il comportamento distorto delle percentuali può mascherare rischi operativi sostanziali.
Lokad sottolinea che le metriche di previsione non dovrebbero mai distrarre dall’obiettivo centrale di migliorare le prestazioni finanziarie delle decisioni della supply chain. Il MAPE persiste come misura popolare ma fuorviante proprio perché appare semplice e intuitivo, ma trascura modelli di vendita erratici e non si allinea con gli esiti economici. Una metrica che cattura le conseguenze finanziarie di un errore porta a una chiara visibilità su se un aggiustamento nella previsione o nella strategia di inventario sia effettivamente vantaggioso. Senza tale chiarezza, i tentativi di aumentare l’accuratezza tramite percentuali possono degenerare in guadagni banali che non apportano benefici misurabili all’azienda.
L’analisi ABC per l’ottimizzazione dell’inventario è la prassi migliore?
L’analisi ABC è stata introdotta in un periodo in cui la tenuta manuale dei libri era la norma e il costo amministrativo rappresentava un ostacolo grave. Suddividere gli articoli in pochi gruppi arbitrari aveva senso allora, perché non c’era un modo pratico per tenere traccia di ogni SKU individualmente. Questa logica non regge più. I moderni sistemi di supply chain forniscono la potenza computazionale per trattare ogni articolo per i suoi meriti, catturando molte più informazioni rispetto a una classificazione semplicistica a tre o quattro categorie. L’analisi ABC perde la maggior parte dei dettagli rilevanti raggruppando insieme prodotti diversi e tende a crollare ulteriormente quando gli articoli si spostano tra le categorie a causa della stagionalità, dei lanci di prodotti o della variazione della domanda dei clienti.
Classificare gli articoli come A, B o C ignora anche l’interazione sottile tra i prodotti: di solito c’è un continuum di valore, non passaggi discreti. Gli articoli a bassa frequenza possono comunque essere critici se la loro non disponibilità blocca le operazioni o allontana i clienti principali. Peggio ancora, molte organizzazioni progettano regole e processi interni attorno a questi gruppi A/B/C, generando una burocrazia inutile, aumentando l’instabilità e distogliendo l’attenzione dai driver economici che contano veramente. Il processo può sembrare innocuo, ma nella pratica, le soglie di classificazione sono arbitrarie e producono risultati che travisano il rischio e il rendimento effettivi.
Lokad ha sottolineato come le risorse informatiche attuali rendano obsoleto lo scopo originale dell’analisi ABC. Lo stesso concetto si estende a derivati più elaborati, come ABC XYZ, che solo moltiplicano la complessità senza fornire approfondimenti più profondi. Basare le decisioni di acquisto o gli obiettivi di livello di servizio su categorie arbitrarie può - e lo fa - generare scorte sistematiche esaurite o eccessive. Esistono approcci molto più accurati e basati sui dati che esaminano i modelli di domanda di ciascun SKU e l’impatto commerciale individualmente, e questi metodi moderni raggiungono una maggiore allineamento con le condizioni del mondo reale. Nessuna organizzazione seria dovrebbe fare affidamento sull’analisi ABC se mira a ottimizzare l’inventario.
Gli stock di sicurezza sono una pratica ottimale?
Gli stock di sicurezza vengono spesso descritti come una salvaguardia contro le fluttuazioni della domanda e dei tempi di consegna, tuttavia un’esame più attento rivela limitazioni significative che ne minano l’efficacia. Si basano su un approccio rigido per SKU e ignorano il fatto che ogni SKU concorre per le stesse risorse limitate - spazio di magazzino, capitale circolante e obiettivi di livello di servizio. Isolando la decisione di ciascun prodotto, i calcoli degli stock di sicurezza non riescono a dare priorità a quali SKU siano veramente più importanti per la redditività o la mitigazione del rischio. Nella pratica, spesso risultano in un buffer uniforme su una vasta gamma di articoli, ignorando le sfumature delle catene di approvvigionamento del mondo reale.
Molti professionisti hanno adottato politiche automatizzate degli stock di sicurezza perché sembrano semplici: scegliere un livello di servizio target, inserire alcune ipotesi sulle distribuzioni normali e far sì che ciascun SKU riceva un “buffer”. Tuttavia, queste ipotesi sono in conflitto con i dati effettivi, dove sia la domanda che i tempi di consegna sono più variabili, più correlati e lontani dalla distribuzione normale. Per compensare, i professionisti di solito gonfiano quel buffer con offset di livello di servizio o fattori di aggiustamento arbitrari, sperando di evitare future scorte esaurite. Il risultato è un eccesso di copertura generale, creando un eccesso di inventario sistemico pur non riuscendo a prevenire le scorte esaurite quando si verificano picchi di domanda inaspettati per articoli specifici. Questa contraddizione mette in luce il difetto strutturale degli stock di sicurezza: finge di affrontare l’incertezza senza quantificare correttamente le priorità concorrenti tra più SKU.
Una pratica più efficace è quella di andare oltre la visione degli SKU in isolamento. Gli strumenti che applicano un’ottimizzazione olistica, end-to-end - come l’approccio di rifornimento di inventario prioritizzato promosso da Lokad - offrono un ritorno superiore sull’investimento in inventario. Invece di fare affidamento su un buffer di sicurezza statico, un quadro probabilistico ed economico classifica tutte le scelte di acquisto fattibili su tutta la gamma di prodotti. Ogni unità aggiuntiva di stock viene valutata rispetto al beneficio finanziario atteso nel prevenire una scorta esaurita, ai costi di mantenimento previsti e a eventuali vincoli più ampi come sconti sul volume e quantità minime d’ordine. Questa priorizzazione dinamica garantisce che i prodotti più importanti, in termini di redditività ed esposizione al rischio, ricevano livelli di inventario appropriati.
Ciò che emerge è un metodo che assegna attivamente capitale limitato anziché distribuire passivamente un cuscinetto per SKU. Oltre ad eliminare i difetti degli stock di sicurezza, questo approccio è più resiliente agli eventi disruptivi - che si tratti di un picco di domanda in una singola regione o di un aumento dei tempi di consegna a causa di un contrattempo del fornitore. Accoglie anche sottili interdipendenze, come gli articoli a margine più basso che consentono vendite a margine più alto, trattando così ogni SKU come parte di un assortimento interconnesso.
Gli stock di sicurezza non sono una pratica ottimale nella gestione moderna della supply chain. Sebbene possano aver offerto una soluzione parziale in un contesto di potenza di calcolo limitata decenni fa, le prove ora indicano politiche più precise e redditizie che integrano tutti i fattori del mondo reale che i metodi degli stock di sicurezza tendono a ignorare. Lokad, una piattaforma avanzata di analisi della supply chain, è stata una sostenitrice decisa di queste politiche più sofisticate, mostrando come un quadro completamente probabilistico possa mirare a un’ottimizzazione del profitto genuina. Passando da “working” e “safety” stock artificialmente suddivisi a un rifornimento olistico e prioritario, le aziende possono eliminare le trappole ricorrenti e i buffer gonfiati che troppo spesso aumentano i costi e compromettono il servizio.
I livelli di servizio elevati per la supply chain sono una pratica ottimale?
I livelli di servizio elevati non sono una pratica ottimale universale per le supply chain. Sebbene promettano meno mancanze di magazzino e possibilmente una maggiore fedeltà del cliente, offrono rendimenti decrescenti che li rendono ben lontani da un beneficio automatico. Molte aziende assumono che più si avvicinano al 100%, migliori saranno i loro risultati. Tuttavia, la realtà è che per eliminare anche una frazione delle mancanze di magazzino rimanenti, è necessario mantenere un inventario sproporzionatamente grande e costoso. Dal punto di vista della convenienza economica, concentrarsi sulla massimizzazione dei livelli di servizio può essere un fattore di rischio piuttosto che un vantaggio.
La maggior parte delle organizzazioni che perseguono metriche di livello di servizio ambiziose finiscono per sovraccaricare le proprie operazioni con più stock di quanto sia economicamente giustificabile, specialmente oltre il 95%. Questo è un classico esempio di come un singolo indicatore, se preso in isolamento, possa portare a decisioni non ottimali. I dati mostrano che aumentare i livelli di servizio dal 95% al 97% può costare molto di più in termini di costi di mantenimento dell’inventario rispetto ad aumentarli dal 85% all'87%. Inoltre, i livelli di servizio spesso non riescono a catturare la redditività effettiva o l’esposizione al rischio. Le grandi aziende segnalano regolarmente che gli obiettivi rigidi dei livelli di servizio le spingono ad acquistare più inventario di quanto possano vendere a prezzi normali, costringendole a promozioni non pianificate o a svalutazioni in seguito.
Gli esperti di Lokad hanno sottolineato che i livelli di servizio, di per sé, non riflettono come le decisioni della supply chain si allineino con gli obiettivi economici genuini di un’azienda. Invece, un approccio che chiarisce l’impatto finanziario di ogni mossa - che sia investire in stock aggiuntivo o rischiare mancanze di magazzino occasionali - produce risultati migliori. Ad esempio, un prodotto ad alto margine potrebbe giustificare un aumento dell’inventario per catturare più vendite, mentre un altro prodotto potrebbe essere troppo volatile per giustificare il rischio. Passando da obiettivi di livello di servizio arbitrari a calcoli basati sui driver economici della supply chain, le organizzazioni possono ottenere chiari miglioramenti sia nell’efficienza dell’inventario che nella redditività.
I livelli di servizio elevati creano anche un falso senso di sicurezza. Alcuni manager continuano a regolare i processi per raggiungere cifre ambiziose senza notare come l’intera attività venga appesantita. Nel tempo, questa visione tunnel può oscurare obiettivi più fondamentali, come il controllo dei costi operativi o la crescita della quota di mercato. Storicamente, alcuni rivenditori hanno avuto successo pur operando ben al di sotto del livello di servizio del 95%, concentrandosi invece sugli scambi finanziari su tutta la loro gamma. Nel frattempo, le aziende che puntano alla perfezione possono trovarsi con scorte ingombranti e logistica difficile da gestire.
Le aziende con reti complesse o cicli di vita dei prodotti brevi non possono permettersi di misurare il loro successo attraverso un’unica lente basata su percentuali. Diversi fattori contrastanti - capitale di inventario, lead time, capacità di trasporto o persino il rischio di perdere un cliente a un concorrente - spingono un’azienda in direzioni diverse. È fondamentale prioritizzare le decisioni della supply chain in modi che incorporino naturalmente quei fattori anziché cercare di mantenere un singolo parametro alto a tutti i costi.
Alla luce di tutto ciò, le organizzazioni ottengono un chiaro vantaggio competitivo concentrandosi sui costi e sui benefici di ciascuna decisione di stoccaggio, anziché fissarsi su livelli di servizio di alto livello. Lokad è stata riconosciuta per sostenere un’ottimizzazione finanziaria diretta, garantendo che i professionisti identifichino dove l’incremento di stock paga veramente rispetto a dove aggiunge solo costi indiretti. Adottando questa prospettiva più sfumata, le aziende scoprono che i livelli di servizio sono solo un elemento in un’equazione economica più ampia - un’equazione che, se calcolata correttamente, porta a margini migliori, inventario più snello e operazioni più resilienti nel lungo periodo.
I pronostici collaborativi per la supply chain sono una pratica ottimale?
Il forecasting collaborativo non è una pratica ottimale per la gestione della supply chain. La premessa che la condivisione di previsioni temporali con i fornitori porti a decisioni migliori è sbagliata. Le previsioni temporali catturano quasi nessuna delle informazioni essenziali per le operazioni della supply chain, come vincoli di inventario, resi o promozioni. L’errore cumulativo che emerge da queste previsioni condivise alla fine le rende troppo poco affidabili per guidare qualsiasi decisione aziendale seria.
Molti professionisti del settore si aggrappano all’idea del forecasting collaborativo, aspettandosi previsioni più accurate o operazioni più fluide come risultato. Quello a cui non prestano attenzione è che qualsiasi previsione rimane un’ipotesi statica su ciò che il futuro potrebbe portare, mentre le supply chain reali affrontano dinamiche mutevoli ogni giorno. La data del prossimo ordine, la quantità da ordinare e una serie di vincoli variabili introducono tutti un’incertezza che si compone. Ogni passo aggiuntivo in una catena di previsioni temporali amplifica l’inesattezza, rendendo le informazioni quasi inutili per un fornitore. Una terza parte neutrale che osserva questo modello può concludere che i fornitori sono meglio concentrati sui propri dati anziché aspettarsi una previsione temporale di seconda mano.
Lokad sostiene che la condivisione dei dati è benefica, ma solo se si tratta di dati fattuali - come numeri di vendita, livelli di inventario e resi - e non di previsioni. Questi input fattuali consentono a ciascun partner di eseguire i propri processi di previsione e ottimizzazione, senza ereditare gli errori a valle dalle ipotesi di qualcun altro sul futuro. La posizione prudente di Lokad riflette la lezione appresa dai fallimenti ripetuti delle iniziative di forecasting collaborativo: ogni strato di complessità aggiunto a una supply chain - specialmente attraverso previsioni condivise e inaccurate - rallenta solo la presa di decisioni e offusca la responsabilità.
È stato dimostrato più volte che le interventi manuali o collaborativi sulle previsioni puntuali non migliorano l’accuratezza. Ogni volta che emerge un errore di previsione, la strategia migliore è affinare il modello statistico sottostante, non permettere a più parti di negoziare una previsione “di consenso”. Le competizioni di previsione dimostrano costantemente che la collaborazione esperta sui dati temporali non porta guadagni degni della complessità aggiunta. Questa constatazione è evidente in molteplici settori, non solo nella supply chain.
L’approccio più efficace è adottare tecniche automatizzate e basate su modelli che riflettano le decisioni e i rischi effettivi nella supply chain. Piuttosto che cercare di orchestrare una grande sinfonia di previsioni tra più parti, una prospettiva probabilistica e orientata all’ottimizzazione riduce lo sforzo sprecato e offre risultati tangibili. La tecnologia di Lokad illustra questo principio, poiché prioritizza l’incorporazione dell’incertezza intrinseca agli eventi futuri nella logica di ottimizzazione. Di conseguenza, le aziende evitano i rischi di sovrapporre previsioni su previsioni.
Eventuali miglioramenti a breve termine derivanti dal forecasting collaborativo tendono ad essere illusori una volta considerato il costo totale della complessità e dell’inesattezza. Condividere i giusti punti dati è cruciale; condividere previsioni non affidabili non lo è. Questi fatti rimangono costanti tra le industrie e sono facili da verificare: i programmi di supply chain più riusciti integrano le proprie previsioni probabilistiche con metodi avanzati di ottimizzazione, anziché fare affidamento su previsioni negoziate basate su serie temporali condivise tra partner.
Quali sono le migliori pratiche nel forecasting per la supply chain?
Le organizzazioni che trattano il forecasting della supply chain come la ricerca di un singolo numero perfetto non catturano la vera natura del rischio. Un risultato si materializzerà, ma numerosi futuri plausibili possono verificarsi; ignorare quelli meno probabili lascia una supply chain fragile di fronte alla variabilità effettiva. Le migliori pratiche richiedono metodi che quantificano esplicitamente l’incertezza, per poi incorporarla direttamente nell’ottimizzazione delle decisioni di inventario e produzione. Una previsione puntiforme di base, per quanto raffinato possa essere il suo modello statistico sottostante, non può fornire informazioni sufficienti per catturare la volatilità che guida regolarmente le svalutazioni, le vendite perse o i picchi di costo a monte.
La previsione probabilistica affronta questa lacuna assegnando probabilità a ogni possibile livello di domanda futura. Invece di disegnare una linea netta che proietta ciò che accadrà, questo approccio esprime le probabilità di molti risultati diversi, compresi quelli che si trovano agli estremi della distribuzione. Nelle vere supply chain, quei valori estremi contano più delle medie di testo perché raramente sono gli scenari “medi” a degradare le prestazioni e i profitti; sono proprio gli estremi alti e bassi. Una pianificazione robusta della supply chain inizia con una visione olistica di quegli estremi, e nessuna soluzione parziale - come aggiungere scorte di sicurezza a una previsione puntiforme - riesce a farlo con sufficiente profondità.
Anche i gestori di magazzino traggono vantaggio dalle previsioni probabilistiche quando considerano i lead time. Mentre l’arrivo delle merci potrebbe essere “normalmente” in orario, troppi eventi banali possono causare ritardi o fluttuazioni nella capacità. Una previsione che rappresenta solo i tempi medi di consegna fornisce nient’altro che congetture educate. Al contrario, una distribuzione completa di probabilità offre un modo strutturato per tener conto dei ritardi nelle consegne e per valutare se il rischio di arrivi anticipati o ritardati vale la pena di essere mitigato con misure di sicurezza aggiuntive.
Le supply chain ricche di dati aggiungono ulteriore complessità attraverso modelli di domanda intermittente, lanci di prodotti erratici o grandi variazioni legate alle promozioni dei concorrenti. Qui, i meriti di una previsione probabilistica diventano ancora più evidenti. Definire distribuzioni di probabilità per molteplici fattori - inclusa la domanda, il lead time, i tassi di reso o persino i tassi di scarto - aiuta a identificare dove è essenziale un margine di errore e dove è semplicemente un costoso riempitivo.
Una pratica fondamentale è assicurarsi che qualsiasi previsione probabilistica alimenti direttamente uno strato di ottimizzazione, anziché fornire report lucidi che rimangono inutilizzati. È necessario un software in grado di consumare distribuzioni anziché numeri singoli per produrre decisioni specifiche per scenari regolate dal rischio. Lokad esemplifica questo approccio generando previsioni probabilistiche su larga scala, per poi utilizzare tecnologie dedicate per trasformare tali previsioni in decisioni di inventario giornaliere o settimanali che limitano sia gli eccessi di magazzino che le carenze di magazzino.
Le organizzazioni che puntano a una vera supply chain di best practice farebbero bene a smettere di fare affidamento su previsioni a singolo punto. Integrare metodi più espressivi basati sulla probabilità negli acquisti, nel rifornimento e nella pianificazione della produzione rappresenta il modo più sicuro per resistere agli shock operativi destinati a verificarsi. Questo cambiamento richiede tecnologie capaci di pesanti carichi di lavoro computazionale, ma il cloud computing moderno, insieme a piattaforme raffinate come Lokad, ha rimosso le barriere precedenti. Le aziende che riconoscono l’incertezza come un elemento permanente del commercio globale possono agire con decisione utilizzando previsioni probabilistiche per ottimizzare le loro operazioni in tutti i futuri potenziali.
È l’EOQ (quantità economica d’ordine) una best practice?
L’EOQ, nella sua formulazione classica, è inadeguato per le supply chain moderne. Le sue assunzioni di base - domanda costante, un lead time fisso e un costo di ordinazione che sovrasta tutti gli altri costi - non riflettono più la realtà dei mercati dinamici e delle operazioni automatizzate. La ben nota formula di Wilson, risalente al 1913, manca della flessibilità per considerare i modelli di domanda volatili di oggi, il rischio di svalutazioni dell’inventario e i molti vincoli imposti dai fornitori come quantità minime d’ordine o sconti sul prezzo. Anche la sua estensione occasionale per considerare i costi di mantenimento e i costi in entrata non affronta questi problemi al livello di dettaglio necessario.
Alcune aziende continuano a fare affidamento sull’EOQ per abitudine o perché certi libri di testo e fornitori di software continuano a sostenerlo. Tuttavia, un approccio rigido basato sulla quantità tende a creare inefficienze e ad aumentare i rischi di inventario. Le svalutazioni consistenti diventano una minaccia regolare quando queste formule raccomandano di ordinare di più solo per raggiungere un minimo costo stretto. In ambienti ad alta incertezza, l’EOQ spesso supera i reali bisogni del mondo reale, specialmente quando i modelli di domanda deviano dalla base stabile che la formula di Wilson assume.
Lokad offre un’alternativa che incorpora la logica economica dell’EOQ - bilanciando i costi di mantenimento e i costi di ordinazione - ma lo fa attraverso una lente probabilistica dettagliata. Questo metodo valuta il rendimento atteso di ciascuna unità incrementale, tenendo conto della natura incerta della domanda, dei tempi di consegna fluttuanti e delle diverse strutture di costo. Invece di imporre una singola quantità per ogni rifornimento, questo approccio determina quante unità acquistare (se del caso) in base alla redditività esatta dell’aggiunta di un’ulteriore unità all’ordine. Questo quadro sfumato gestisce strutture di sconto complesse, vincoli specifici del fornitore, e interazioni tra SKU in modo che l’EOQ da solo non può fare. Trasforma l’idea originale alla base dell’EOQ - ottimizzazione dei costi per ordine - in un processo continuo e proattivo, garantendo livelli di servizio più elevati con minor rischio di inventario in eccesso.
Le aziende che insistono sull’EOQ di solito si trovano con livelli di inventario gonfiati, costi di smaltimento evitabili o vendite mancate a causa della variabilità della domanda non considerata. Anche se l’EOQ potrebbe ancora comparire in alcuni software di base per la supply chain come una funzionalità legacy, gli ambienti competitivi richiedono un approccio più deciso e basato sui dati. Punti di riferimento come la formula di Wilson rimangono storicamente importanti, ma dovrebbero essere considerati come artefatti superati, non come migliori pratiche. I flussi di lavoro più avanzati promossi da Lokad evidenziano quanto sia efficace l’ottimizzazione numerica una volta che l’intera situazione economica - costi per unità, rischi di svalutazione, e così via - è inclusa in ogni decisione di acquisto.
È una pratica ottimale avere inventari minimi/massimi?
Gli inventari minimi/massimi non sono una pratica ottimale. Anche se è stato uno dei primi metodi automatizzati per controllare il magazzino, la sua semplicità porta a difetti critici in quasi ogni dimensione delle supply chain moderne. Si basa su una visione statica della domanda, ignorando le fluttuazioni improvvise delle vendite, i cambiamenti nei tempi di consegna e i vincoli non lineari come le quantità minime d’ordine o le limitazioni di capacità dei fornitori. Quella rigidità costringe le aziende a operare in un ciclo reattivo di raggiungimento di un minimo fisso, per poi tornare a riempire fino a un massimo fisso, indipendentemente dal fatto che la domanda stia accelerando, collassando o cambiando in modi imprevedibili.
L’esperienza industriale mostra costantemente che la pianificazione minimi/massimi tende a generare inventari in eccesso per prodotti non più necessari, mentre sottoservisce gli articoli che sono veramente richiesti. Questa prospettiva centrata sul SKU perde di vista il fatto che ogni dollaro aggiuntivo speso per lo stock dovrebbe essere allocato ai prodotti con il maggiore rendimento atteso o la maggiore importanza per i clienti. Un approccio minimi/massimi non fornisce alcun meccanismo per una prioritizzazione accurata. Tratta ogni SKU in modo isolato e lascia ai manager il compito di regolare ripetutamente i valori minimi e massimi nella speranza di stare al passo con le condizioni mutevoli. In pratica, queste regolazioni si traducono spesso in congetture. Il risultato è spesso un groviglio di squilibri, da stockout intermittenti di articoli critici a stock in eccesso che giace in magazzino fino a diventare invendibile.
Un approccio aggiornato dinamicamente, come quello promosso da soluzioni come Lokad, affronta i limiti intrinseci dei minimi/massimi integrando previsioni probabilistiche e considerando i vincoli aziendali. Invece di decidere arbitrariamente un punto di riordino e una quantità di riordino, i sistemi avanzati utilizzano metriche basate sul rischio per classificare tutte le potenziali decisioni di acquisto, concentrandosi sulle combinazioni di prodotti e quantità che offrono la maggiore redditività e la minor probabilità di stockout. Nel frattempo, complessità del mondo reale - sconti quantitativi, scadenze, e capacità condivisa tra SKU multiple - possono essere prese in considerazione su base giornaliera. Questo livello di automazione e sintonizzazione continua è alla fine fuori dalla portata della logica statica minimi/massimi.
In un’era in cui la crescita e la competitività dipendono da un controllo stretto dell’inventario, aggrapparsi ai minimi/massimi equivale a lasciare soldi sul tavolo e correre rischi di stockout non necessari. Diversi rapporti e dati sul campo confermano che sostituire queste regole rigide con una strategia guidata dalla domanda e consapevole dei vincoli eleva i livelli di servizio riducendo i costi. I materiali pubblicati da Lokad illustrano ulteriormente che le aziende che superano i minimi/massimi spesso vedono guadagni immediati, poiché la composizione dell’inventario diventa più precisamente allineata alle realtà della variabilità della domanda. Semplicemente non c’è giustificazione per investire in insiemi di regole legacy che ignorano driver economici cruciali, data la disponibilità di approcci più precisi e adattivi.
È MIP (programmazione mista intera) la migliore pratica per la supply chain?
La programmazione mista intera ha una lunga reputazione per risolvere problemi strettamente limitati e di piccola scala. Rimane un approccio tecnicamente valido dove l’incertezza può essere del tutto ignorata o approssimata in modo sicuro. Tuttavia, nella gestione della supply chain, ignorare l’incertezza è un passo falso strategico. Le interdipendenze e la volatilità che caratterizzano le operazioni del mondo reale rendono i metodi deterministici sia fragili che eccessivamente limitati. Una deviazione marginale nella domanda o nel tempo di consegna può compromettere l’intero piano, costringendo a misure di lotta costose che avrebbero potuto essere previste per progettazione.
Prospettive recenti evidenziano che la vera resilienza della supply chain dipende dall’abbracciare l’incertezza fin dal principio. Aggiungere semplicemente buffer di sicurezza o analisi di scenari a un programma intero non affronta la sua limitazione principale: un focus sulla logica deterministica in un ambiente intrinsecamente incerto. Applicare tecniche di branch-and-bound misto intero a problemi su larga scala con milioni di variabili ed elementi stocastici produce tipicamente tempi di esecuzione inaffidabili o piani così conservativi che si perdono opportunità redditizie. Alcuni professionisti si sono aggrappati al metodo perché è supportato da decenni di letteratura accademica e librerie di risoluzione facilmente disponibili, ma l’esperienza pratica dimostra che i quadri deterministici non possono flettersi abbastanza rapidamente quando le condizioni di mercato cambiano.
La moderna migliore pratica coinvolge l’ottimizzazione stocastica, dove le previsioni probabilistiche e il modello finanziario della supply chain sono fusi. Un tale approccio considera esplicitamente eventi imprevedibili anziché trattarli come un’aggiunta successiva. Valutando numerosi futuri plausibili, un risolutore stocastico produce decisioni che sono aggiustate al rischio e robuste, superando gli output fragili dei risolutori deterministici. Questa nuova tecnologia, esemplificata da piattaforme come Lokad, scarta vincoli artificiali come la linearizzazione forzata a favore di una modellazione più diretta dei veri driver aziendali. Sfrutta anche l’hardware accelerato, consentendo agli utenti di scalare a problemi una volta ritenuti irrisolvibili con mezzi tradizionali.
Le organizzazioni che continuano a fare affidamento sulla programmazione mista intera per le applicazioni della supply chain affrontano tipicamente costi elevati quando la realtà si discosta dal piano. Al contrario, un processo di ottimizzazione stocastica produce decisioni fluide che si adattano alla domanda incerta, alle interruzioni della fornitura e all’evoluzione dei margini. Bilancia il downside degli stockout o delle carenze di capacità con il lato positivo della crescita dei ricavi, operando alla velocità prevista nel commercio moderno. Questa reattività - incorporata nel nucleo algoritmico piuttosto che aggiunta come analisi di sensibilità - distingue le strategie di supply chain avanzate genuinamente dalla pratica convenzionale.
In un’epoca di intensa concorrenza e imprevedibilità globale, i shortcut deterministici non sono più sufficienti. I metodi stocastici si distinguono come l’unico modo sistematico per incorporare la volatilità radicata in ogni supply chain. Lungi dall’essere un aggiornamento teorico, queste tecniche hanno già portato guadagni provati, dagli inventari ottimizzati di beni ad alto movimento a programmi di produzione attentamente bilanciati per reti complesse a più livelli. I programmi misti interi e le tecniche correlate di branch-and-bound rimangono utili per sfide di pianificazione più piccole e interamente deterministiche, ma per qualsiasi supply chain sostanziale che cerca una vera robustezza in condizioni del mondo reale, l’ottimizzazione stocastica è la migliore pratica emergente.
Le previsioni probabilistiche per la supply chain sono la migliore pratica?
Le previsioni probabilistiche sono indiscutibilmente la migliore pratica per la pianificazione e l’ottimizzazione della supply chain. Riconoscono che gli eventi futuri sono ricchi di incertezza irriducibile e che non è solo un risultato deterministico che dovrebbe essere preso in considerazione, ma piuttosto l’intero spettro delle possibilità. Le aziende spesso vedono che gli scenari estremi - sia una domanda anormalmente alta che anormalmente bassa - generano una grande parte dei loro costi attraverso scorte esaurite o grandi svalutazioni. Una visione probabilistica cattura questi rischi in modo granulare e quantitativo, garantendo che gli esecutivi non si basino su fragili ipotesi su ciò che “dovrebbe” accadere.
Le previsioni tradizionali a valore singolo sono state un approccio standard sin dalla metà del XX secolo, ma le loro limitazioni sono dolorosamente chiare. I calcoli delle scorte di sicurezza aggiunti alle previsioni puntuali forniscono poco più di una copertura del rischio cosmetica e di solito non riescono a coprire in modo significativo le perdite sostenute dagli imprevedibili cambiamenti del mercato. Al contrario, le previsioni probabilistiche incorporano una rappresentazione più ricca di tutti i possibili risultati, rendendole molto più adatte per qualsiasi disciplina della supply chain in cui la gestione del rischio è fondamentale. Piuttosto che fissarsi su un risultato medio o mediano, la previsione delinea la probabilità di ogni evento - da una domanda pari a zero fino a livelli così alti da poter essere altrimenti scartati a priori.
Lokad ha introdotto per primo l’uso delle previsioni probabilistiche “native” nelle supply chain nel 2012 e ha dimostrato non solo che tali previsioni possono essere generate su larga scala, ma anche che possono essere trasformate in decisioni redditizie. Molti strumenti e metodologie affermano di offrire capacità “probabilistiche”, ma nella pratica, la maggior parte dei sistemi legacy ruotano ancora attorno a previsioni a singolo punto, stratificate con ipotesi semplicistiche che non fanno nulla per migliorare la presa di decisioni. La chiave per sbloccare il valore di queste previsioni risiede in strumenti specializzati che possano gestire il grande volume di dati e sfruttare correttamente l’intera distribuzione dei risultati nel calcolo delle quantità di riordino, dei buffer di sicurezza o delle allocazioni a più livelli.
I team di supply chain leader che sono seri nel raggiungere risultati robusti e adattati al rischio hanno già adottato le previsioni probabilistiche in produzione. Questo approccio bilancia sistematicamente i costi derivanti dall’opportunità mancata con i costi derivanti dall’eccesso di inventario. Nei settori con tempi di consegna lunghi o variabili - come moda, aerospaziale e alimenti freschi - l’importanza di catturare ogni possibile scenario non può essere sottovalutata. Il ruolo di Lokad nel promuovere queste tecniche ha dimostrato che i benefici non sono astratti, ma concreti e finanziariamente tangibili. Con il futuro delle supply chain destinato a rimanere volatile, non c’è un argomento convincente per fare affidamento su strategie obsolete di previsione a singolo punto quando esistono oggi metodi probabilistici nettamente superiori.
È la ricarica prioritaria degli inventari la migliore pratica?
La ricarica prioritaria degli inventari è dimostrabilmente più efficace dei metodi classici che trattano ogni SKU in modo isolato. Affronta direttamente il fatto che ogni unità di ogni SKU è in competizione per lo stesso budget, lo stesso spazio di magazzino e la stessa capacità lavorativa. Piuttosto che allocare l’inventario in modo frammentato, un approccio prioritario valuta la redditività di ogni unità incrementale su tutta la gamma di prodotti. Ad ogni quantità possibile, quantifica il ritorno finanziario atteso alla luce delle probabilità di domanda e dei driver economici come margini, costi di acquisto e persino opportunità downstream create consentendo la vendita di prodotti complementari ad alto margine.
Valutazioni empiriche confermano che un elenco di priorità di acquisto supera sistematicamente le politiche classiche di punto di riordino o di livello di ordine, una volta disponibile la previsione probabilistica. Lokad ha osservato ripetutamente che quando ogni unità è valutata per il suo ritorno atteso, gli elenchi finali di acquisto raggiungono livelli di servizio più elevati sui prodotti che contano di più, senza diventare ingombrati di inventario su articoli che offrono ritorni modesti. Questo approccio gestisce anche in modo naturale vincoli del mondo reale. I limiti di capacità del magazzino, i multipli della dimensione del lotto e le quantità minime d’ordine vengono applicati troncando l’elenco al punto che ha senso, e le considerazioni a più articoli (inclusi i rapporti tra prodotti e i vincoli delle risorse condivise) sono integrate in una singola classifica.
I previsionisti che si aggrappano a obiettivi fissi di livello di servizio finiscono per ottenere rendimenti decrescenti su prodotti a bassa priorità o erratici. Al contrario, la priorizzazione delle unità in base alla redditività garantisce che gli articoli più critici ottengano costantemente il rifornimento, anche se la previsione o l’ambiente di bilancio cambiano. Piccoli bias nella previsione della domanda non fanno deragliare l’intera politica, perché un SKU di alto livello non scenderà bruscamente nella lista a causa di errori di previsione moderati. Si tratta di un approccio robusto per le operazioni che devono far fronte a condizioni reali incerte ed in evoluzione.
Osservare i risultati nella pratica lascia pochi dubbi sul fatto che il rifornimento di inventario prioritizzato si qualifica come best practice. I metodi tradizionali non offrono un modo semplice per arbitrare quando gli SKU competono per gli stessi dollari, contenitori o spazio sugli scaffali. Nel frattempo, classificare ogni decisione fattibile in base al suo valore atteso marginale affronta direttamente questa competizione multi-SKU. I guadagni costanti in efficienza e redditività segnalati dai professionisti della supply chain, tra cui i clienti di Lokad, sottolineano la conclusione che il rifornimento di inventario prioritizzato è semplicemente superiore.
Lo studio ottimizzazione stocastica per la supply chain è una best practice?
L’ottimizzazione stocastica è una best practice per le supply chain perché affronta direttamente la variabilità e l’incertezza che sono alla base della maggior parte delle decisioni operative. Al contrario, i metodi deterministici assumono risultati futuri fissi, il che porta a piani troppo ottimistici che spesso falliscono di fronte alla volatilità del mondo reale. I risultati empirici indicano che le organizzazioni che si affidano a processi rigorosi di “prevedere e poi ottimizzare” spesso non raggiungono gli obiettivi di performance. La variabilità nella domanda, nei tempi di consegna e nella affidabilità dei componenti significa che un singolo piano “più probabile” raramente regge sotto circostanze mutevoli.
Emerge una strategia più robusta quando le decisioni della supply chain vengono testate contro una distribuzione di futuri possibili, anziché un singolo scenario previsto. Le aziende che incorporano l’incertezza della previsione nella fase di ottimizzazione, anziché solo nella fase di previsione, osservano costantemente una maggiore allineamento tra i piani e i risultati effettivi. Questo miglioramento va oltre la riduzione delle scorte esaurite o delle svalutazioni dell’inventario; produce livelli di servizio più elevati e un migliore controllo dei costi. Nelle discussioni ospitate da Lokad, i professionisti senior sottolineano che ignorare questa incertezza costringe le aziende a spendere troppo su buffer di inventario o a tollerare carenze croniche. Nessuna delle due risposte è sostenibile per le aziende intenzionate a bilanciare la redditività con la soddisfazione del cliente.
Il lavoro di Lokad sull’ottimizzazione stocastica offre un’illustrazione concreta di come la modellazione e l’ottimizzazione probabilistiche possano essere realizzate su larga scala, anche per reti complesse con migliaia di prodotti, vincoli e interdipendenze. L’idea di base è semplice: rappresentare il futuro con una serie di possibili risultati, associare costi economici realistici a ciascuno scenario e risolvere per le decisioni che massimizzano la redditività attesa (o un altro obiettivo scelto). Questo è in netto contrasto con gli approcci deterministici vecchio stile, che spesso fissano obiettivi ingenui per un singolo futuro ipotizzato e poi ricorrono a scorte di sicurezza o a vincoli aggiuntivi per mitigare variazioni inaspettate.
La conclusione è chiara. Gli strumenti deterministici possono sembrare semplici e allettanti ma non riescono a catturare l’intera complessità di una supply chain moderna. Ogni volta che l’incertezza significativa genera costi, che si tratti di modelli di domanda, affidabilità dei fornitori o vincoli operativi, l’ottimizzazione stocastica è la scelta migliore. Le prove provenienti da aziende che implementano tecnologie di questo tipo, comprese quelle discusse da Lokad, mostrano meno sorprese nella pianificazione, minori perdite finanziarie e operazioni più resilienti nel complesso. Questa metodologia non è solo un’idea accademica; è dimostrabilmente la best practice per qualsiasi impresa che desideri rimanere competitiva in condizioni di mercato volatili.