Da volatilità a valore: previsione in un mondo incerto

La previsione in una supply chain complessa è sempre stata una sfida. Per molti anni, i pianificatori della domanda e dell’offerta hanno lavorato per creare strategie di ottimizzazione di queste supply chain per ottenere il massimo valore da un sistema di pianificazione e previsione sempre più stabile dal punto di vista operativo. Ma la volatilità delle discontinuità operative e degli eventi degli ultimi anni ha sconvolto non solo le supply chain stesse, ma anche gli aspetti principali su cui erano costruite.

Ora, si pongono domande sullo sviluppo di nuove strategie e strumenti per gestire la “nuova normalità”. E i professionisti della gestione della supply chain (SCM) stanno spostando il focus sull’individuazione delle criticità, chiedendosi quali lezioni si possano apprendere per prevenire o gestire meglio la volatilità e come costruire un modello di supply chain più agile e resiliente che trasformi gran parte di questa volatilità in valore.

Tempi che cambiano

Diverse lezioni legate agli eventi degli ultimi anni devono essere considerate per lavorare verso nuovi modelli previsionali.

In primo luogo, il sistema iper-ottimizzato del passato non funziona più nel contesto attuale. Basandosi fortemente sulla riduzione dei costi e sulla stabilità operativa, i modelli previsionali e la pianificazione della domanda e dell’offerta del passato si fondavano su strategie just-in-time (JIT) e lean. Applicati con successo alla produzione e alla distribuzione, questi modelli hanno funzionato anche nella pianificazione dell’offerta… fino a quando non hanno più funzionato. Ora si presume che i grandi eventi di discontinuità operativa abbiano creato e continueranno a creare una nuova realtà in cui queste tecniche risultano inefficaci e possono persino peggiorare il problema.

In secondo luogo, i modelli di consumo sono cambiati in modo significativo durante questo periodo di volatilità. Le persone hanno cambiato prodotto più spesso, passando ad altre aziende o a prodotti della stessa azienda, a causa dell’esaurimento di materie prime o della rivalutazione delle proprie esigenze immediate. Una ricerca di McKinsey mostra che le tendenze recenti indicano che fino al 30-40% ha provato nuovi marchi.

Infine, si stanno verificando cambiamenti nei canali di acquisto, tra cui una maggiore consegna a domicilio, vendite dirette ai clienti da parte dei produttori e altre tendenze. Questo fenomeno sposta la domanda in senso assoluto, ma anche in modi imprevisti per quanto riguarda la domanda e la capacità.

Durante la recente pandemia di COVID-19, molte aziende del settore alimentare e delle bevande hanno scoperto di avere la disponibilità di molti prodotti ad alta domanda, ma mancavano i formati di imballaggio per passare dai ristoranti e dai clienti commerciali ai consumatori. Poiché la loro capacità era dedicata a grandi volumi, la risposta alla domanda non è stata abbastanza rapida da apportare modifiche. Di conseguenza, alimenti molto richiesti che erano disponibili sono andati sprecati e si sono verificati esaurimenti di materie prime all’endpoint. E le bevande come la birra si sono trovate a corto di lattine mentre le botti precedentemente vendute ai ristoranti si sono accumulate senza essere riempite.

Previsioni: da volatilità a valore

Nessuno può prevedere ogni discontinuità operativa, ma i professionisti della gestione della supply chain possono cambiare le proprie strategie per creare supply chain agili che rilevano e prevedono la domanda per sfruttare la volatilità e passare rapidamente a una modalità di produzione e distribuzione che genera valore.

1. Modificare i modelli previsionali – Un modo per recuperare valore è modificare i modelli previsionali. Le ipotesi di stato stazionario di una supply chain altamente ottimizzata e a basso costo devono essere abbandonate. Al contrario, una supply chain progettata per mitigare i rischi tramite nearshoring o reshoring può rafforzare la risposta alla prossima onda di volatilità. Anche tecniche analitiche come l’analisi ABC aiutano a stabilire le priorità e a comprendere i compromessi in anticipo, garantendo che i prodotti più redditizi siano protetti durante una crisi.
2. Previsioni continue – I modelli previsionali del passato erano molto legati al tempo. Le previsioni settimanali, mensili e trimestrali si basavano fortemente sui dati storici e l’analisi delle tendenze poteva solo estrarre ciò che era già accaduto. Utilizzando dati acquisiti in tempo reale o quasi, la previsione può ora diventare dinamica. Sebbene i periodi di tempo rimangano un modello per l’uniformità, i dati possono essere continuamente aggiunti per perfezionare la previsione e identificare rapidamente molti problemi in anticipo, consentendo ai decisori di elaborare una risposta. Inoltre, la previsione può essere integrata con la previsione della domanda e della capacità utilizzando gli stessi dati, per integrare il sistema della supply chain in un’unica fonte di insight non compartimentata.
3. Ottimizzazione del magazzino ricambi – I precedenti modelli previsionali presupponevano un magazzino ricambi ottimizzato definito da costi ridotti, tempi di consegna brevi o metodologia JIT. Tuttavia, con lo sviluppo di nuovi modelli, l’ottimizzazione del magazzino ricambi può includere strategie di buffer e compromessi per sfruttare il nearshoring e ottenere valore in caso di discontinuità operativa, piuttosto che strategie basate sui costi.

Generare valore tramite software e tecnologia

Secondo uno studio di Deloitte, le nuove strategie previsionali devono prevedere un allontanamento dalla creazione e gestione di supply chain lineari verso supply chain dinamiche e agili. Questo consentirà alle aziende di acquisire valore anche in tempi di volatilità e di rispondere rapidamente alle sfide man mano che si presentano. Inoltre, viene indicato che questi nuovi modelli saranno guidati dai dati, dalla tecnologia avanzata e dai dati analitici avanzati.

Plex Supply Chain Planning offre una suite di software per realizzare soluzioni che mantengono e generano valore attraverso la supply chain. Questo include software di pianificazione della domanda e dell’offerta, pianificazione della capacità di massima, pianificazione della distribuzione e ottimizzazione del magazzino ricambi. Sfruttando dati e dati analitici avanzati, le piattaforme Plex Supply Chain Planning aiutano le aziende a svolgere pianificazione strategica e tattica durante le discontinuità operative.

Grazie a insight accurati e analisi approfondite, è possibile identificare le tendenze e consentire ai manager di implementare soluzioni in modo proattivo tramite analisi ABC, scenari what-if e visibilità completa sulla supply chain. Inoltre, la precisione dei dati contestualizzati e non compartimentati può aiutare a prevedere continuamente domanda, offerta, capacità e magazzino ricambi per massimizzare il valore.

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