Il Manifesto della Supply Chain Quantitativa

Da Lokad, stiamo scoprendo migliori modi per ottimizzare le supply chain e desideriamo aiutare gli altri a fare lo stesso. Attraverso il nostro lavoro, abbiamo imparato a valorizzare quanto segue:

1. Devono essere considerati tutti i futuri possibili; una probabilità per ogni possibilità

I clienti stessi non sempre sanno con certezza cosa compreranno, quando lo compreranno o se lo compreranno affatto. L’incertezza non può essere negata e dovrebbe invece essere accolta. Tuttavia, l’incertezza non implica che tutti i futuri siano ugualmente probabili. Alcuni futuri sono più probabili di altri. L’obiettivo del processo di previsione è assegnare una probabilità ad ogni singolo futuro possibile. I computer moderni hanno una potenza di elaborazione incredibile e, sebbene valutare tutte queste probabilità richieda notevoli capacità di elaborazione, ciò non rappresenta più un problema insormontabile.

2. Devono essere considerate tutte le decisioni fattibili; possibilità vs probabilità

Ogni unità di merce che hai in magazzino significa prendere almeno una decisione al giorno: tenere l’unità dove si trova o fare qualcos’altro con essa. Ogni unità che non hai in magazzino, sia perché non è ancora stata acquistata o perché non è ancora stata prodotta, richiede anche una decisione al giorno: se questa unità aggiuntiva dovrebbe essere “materializzata” o meno. Tutte queste decisioni dovrebbero essere prese ogni giorno, per ogni prodotto, per ogni posizione, per ogni fornitore, per ogni percorso. Ancora una volta, sebbene la potenza di elaborazione potesse essere stata un problema in passato, non è più un ostacolo. Pertanto, tutte le decisioni possibili dovrebbero essere esaminate in relazione a tutti i futuri possibili e alle rispettive probabilità.

3. I driver economici devono essere utilizzati per dare priorità alle decisioni fattibili

Zero scorte, zero rotture di stock, zero ritardi sono solo limiti teorici della tua supply chain; non sono opzioni pratiche, fattibili e sicuramente redditizie. Uno degli obiettivi chiave della supply chain è minimizzare i dollari di errore, non le percentuali di errore. Pensare che migliorare le percentuali di errore si traduca automaticamente in risparmi di costi è una fallacia. I costi di inventario devono essere bilanciati con i costi delle rotture di stock. I prezzi di acquisto devono essere bilanciati con le quantità di acquisto. Ogni ottimizzazione dipende fondamentalmente dalle metriche che vengono ottimizzate. Per raggiungere un’ottimizzazione orientata al business, è necessario introdurre driver economici. Grazie a questi driver economici, diventa possibile dare priorità a tutte le decisioni fattibili in relazione al loro ROI previsto. Affinare i driver economici può richiedere tanto sforzo quanto l’esecuzione dell’ottimizzazione stessa; tuttavia, questo è il prezzo da pagare per assicurarsi che i risultati siano allineati con l’economia dell’azienda.

4. Essere in controllo richiede l’automazione di ogni compito banale

L’automazione è la chiave per dare alla direzione un maggiore controllo sulla propria supply chain. Se prendersi cura del flusso infinito di decisioni sulla supply chain richiede un flusso infinito di inserimenti manuali, allora i professionisti della supply chain sono schiavi della propria soluzione di supply chain. Essere costretti a integrare manualmente la soluzione con inserimenti manuali infiniti è l’esatto opposto di essere in controllo.

Infatti, essere in controllo significa che tutte le intuizioni strategiche sono correttamente considerate nelle milioni di decisioni prese in relazione alla tua supply chain. Ogni volta che la situazione di mercato cambia, le intuizioni strategiche devono essere riviste. Rivedere una soluzione di supply chain al fine di tener conto dei nuovi elementi nella strategia di un’azienda dovrebbe essere indolore, idealmente fatto entro poche ore, non entro settimane. Inoltre, non dovrebbe esserci limite alla quantità di conoscenza esperta che può essere inserita nell’automazione.

5. Un supply chain scientist deve prendere in carico i risultati numerici

Se la tua supply chain è significativa e opera da anni, preparare i dati della tua supply chain è già di per sé un’impresa importante. Molti professionisti non si rendono conto di quanto approfonditi possano essere i dati e, come regola generale, un “tradizionale” dipartimento IT quasi mai lo fa. La sfida principale consiste nel stabilire la semantica dei dati: cosa significano effettivamente i dati. La semantica dipende non solo dal software utilizzato, ma anche dai numerosi processi operativi seguiti. Scoprire e documentare la semantica dei dati richiede notevole competenza. Inoltre, la consegna dei risultati numerici richiede una modellazione adeguata della supply chain, che a sua volta richiede competenze aggiuntive. È fondamentale che un supply chain scientist si assuma la responsabilità della consegna dei risultati numerici per garantire il successo di un progetto. Senza le competenze scientifiche necessarie sulla supply chain, un’iniziativa rischia di subire sottilità non identificate che possono essere legate ai dati, ai processi della supply chain o agli artefatti di modellazione. A sua volta, può causare danni alle operazioni della supply chain una volta che i risultati vengono messi in produzione.

Questo manifesto riassume la filosofia adottata da Lokad per affrontare le sfide della supply chain. La nostra tecnologia fornisce i mattoni per implementare questa visione nella tua azienda. Il nostro motore di previsione probabilistico assegna una probabilità per ogni possibile futuro. I nostri risolutori numerici considerano e valutano tutte le possibili decisioni. L’automazione end-to-end viene realizzata attraverso Envision, il nostro linguaggio di programmazione. Il nostro team fornisce l’esperienza e l’esperienza necessarie per eseguire l’iniziativa. Ti aiuteremo a creare le metriche di cui la tua azienda ha bisogno. Ti aiuteremo a sfruttare al meglio i dati che hai; anche se non sono ancora i dati che desideri avere.