MRP in un mondo incerto

Sfruttare la potenza del software e dei dati in un moderno sistema MRP

Lo sviluppo dell’economia globale negli ultimi trent’anni ha presupposto – o almeno sperato – un insieme di condizioni stabili che permettessero alle aziende di identificare i migliori fornitori di materie prime e componenti ai prezzi più bassi. E per un po’ sembrava che il mondo fosse intenzionato a costruire un’infrastruttura per unificare le economie globali in un modo mai immaginato prima.

Le tratte della supply chain più estese, combinate con costi di spedizione e trasporto più bassi, significavano che i prodotti finiti spesso contenevano materiali provenienti da tutto il mondo. Molte aziende avevano persino iniziato a localizzare fabbriche e impianti in aree geografiche specifiche per sfruttare questa supply chain estesa.

Ma gli eventi degli ultimi anni hanno gettato una profonda incertezza nelle nostre istituzioni principali e nelle imprese, introducendo discontinuità operativa e persino caos in un sistema di supply chain dipendente da un progresso costante e prevedibile. Oggi, questa incertezza è ulteriormente aggravata dalla reintroduzione di tariffe, disastri naturali, pandemie e disordini sociali in corso.

Rifocalizzare i sistemi MRP per affrontare la nuova normalità

Le discontinuità operative sopra menzionate hanno spinto le aziende a ripensare la loro supply chain a tutti i livelli, alla ricerca di soluzioni che consentano loro di continuare a operare in modo efficiente con il minor numero di vincoli possibile. Nessun aspetto influisce sulle capacità produttive di un'azienda più del sistema MRP. Senza input stabili e affidabili, le discontinuità operative nella supply chain causate dall'incertezza continua minacciano la capacità di un sistema MRP di fare ciò per cui è stato progettato.

Ma un sistema MRP può adattarsi alle discontinuità operative attuali e future per offrire il valore che ha storicamente offerto? E ci sono soluzioni che possono essere combinate con l'MRP per migliorare la sua capacità di identificare, reagire e mitigare le discontinuità operative in modo che le aziende possano prosperare?

La risposta a queste domande è sì, ed è già incorporata nelle moderne piattaforme MRP che sfruttano i dati, i dati analitici avanzati e altre capacità basate sui dati. Concentrando l’aspetto principale dell’MRP in un ambiente digitale, questi sistemi possono fornire dati in tempo reale e azionabili per consentire alle aziende di rispondere in modo agile e flessibile agli eventi di discontinuità operativa all’interno della loro supply chain. E sebbene l’incertezza creata da una discontinuità improvvisa non possa essere evitata, i dati e il software in un sistema MRP possono essere gestiti. Ciò consente alle aziende di sviluppare strategie proattive anziché reattive per mitigare i vincoli man mano che si verificano.

Una nuova direzione per un sistema maturo

L'MRP esiste da molti decenni. Concettualmente, è un sistema maturo che ha aiutato le aziende a gestire i requisiti dei materiali all'interno di uno stabilimento per migliorare l'efficienza e i costi. Ma cos'è l'MRP? L'MRP è un  sistema basato su computer  che migliora la produttività, il controllo della magazzino ricambi e i costi. Aiuta anche le aziende ad automatizzare i loro processi di produzione e a gestire il magazzino ricambi per assicurarsi che il materiale giusto sia disponibile al momento giusto.

L'MRP, nella sua forma base, pone tre domande:

• Cosa serve?
• Quanto serve?
• Quando serve?

Sulla base degli ordini di vendita, viene quindi generato un piano di produzione per i prodotti finiti. L'MRP esamina le materie prime e i componenti necessari per i sottoassiemi o i sottoprocessi richiesti per realizzare il prodotto finale. Ha anche la capacità di scomporre dati come distinta base (BOM), bolle di carico, scadenza dei materiali, livelli di magazzino ricambi, ciclo produttivo e sia gli standard di manodopera sia quelli delle attrezzature per il prodotto richiesto. Queste informazioni consentono ai responsabili di gestire e pianificare in modo efficiente la manodopera, l'utilizzo delle attrezzature, la gestione del WIP e altre attività a livello di stabilimento.

Lavorando a ritroso dal piano di produzione al livello dei requisiti dei materiali, l'MRP per la produzione rappresenta l'aspetto della produzione della supply chain che determina dove e come vengono utilizzati i materiali e a quale velocità. Prendendo in considerazione la domanda indipendente dei prodotti finiti, l'MRP la scompone nei requisiti delle materie prime – domanda dipendente.

Il punto di forza dell'MRP esistente è che esamina i dati sopra indicati per coordinare l'acquisto, la spedizione e lo stoccaggio delle materie prime nel giusto volume e nel programma di arrivo per soddisfare la domanda indipendente.

Ma se l'MRP è già un programma basato su computer per la gestione dei materiali a livello di produzione, come può essere   più efficace nel navigare nelle condizioni di incertezza del mondo di oggi? La risposta risiede nella digitalizzazione e nella rivoluzione basata sui dati.

La rivoluzione digitale - Software e Big Data per l'MRP

Il fatto che un sistema sia “basato su computer” non significa che sia ottimizzato per l'automazione. E questo vale anche per l'MRP tradizionale. Le versioni precedenti della tecnologia si basavano su input manuali, misurazioni imprecise, intervento umano sotto forma di analisi e decisioni e una serie di altri problemi.

Ma mentre il mondo sta attraversando una rivoluzione digitale, l'aggiunta di funzionalità che utilizzano analisi, IA, machine learning e altre caratteristiche offre l'opportunità di rivoluzionare anche l'utilità dell'MRP. Uno studio di McKenzie ha stimato che, nel settore manifatturiero, l'adozione di dati in nuove piattaforme software progettate per gestire enormi flussi dati in tempo reale potrebbe comportare una riduzione fino al 50% dei tempi di sviluppo dei prodotti, una riduzione del 25% dei costi operativi e, nei settori industriali che abbracciano completamente la digitalizzazione, un aumento fino al 30% del margine di profitto lordo.

Ma come può la potenza dei dati essere utilizzata per alimentare il software MRP, produrre risultati migliori e mitigare le discontinuità operative? Un software MRP guidato dai dati, invece che dai processi, può offrire molti vantaggi, tra cui:

• Dati unificati – Anche se un'azienda utilizza l'MRP, non è raro che abbia altri software che gestiscono diversi reparti all'interno dell'impresa. Questo può significare software per la finanza, il servizio clienti, la manutenzione o il controllo della qualità. E se questi sistemi scollegati rimangono isolati, le informazioni devono essere riconciliate prima di essere utilizzate, rallentando il processo e rendendo tutte le analisi retrospettive.

Un software MRP avanzato che utilizza Big Data e dati analitici avanzati richiede dati unificati. Può essere integrato con molti sistemi esistenti e può standardizzare i dati in modo che tutti i reparti abbiano gli stessi dati disponibili e tutti operino secondo un'unica verità.

• Dati in tempo reale – Poiché il software odierno acquisisce i dati immediatamente, essi sono disponibili in tempo quasi reale. Una volta implementata la trasformazione digitale, quei dati fluiscono nel sistema in grandi volumi. Un sistema MRP integrato con dati analitici avanzati è in grado di analizzare e interpretare i dati molto più velocemente degli esseri umani. Questo consente pianificazione, pianificazione della produzione, acquisti e consegne accurati. E poiché le informazioni non sono datate, vengono continuamente aggiornate e analizzate con l'ultimo input degli ordini di vendita e di altri dati di vendita per fornire requisiti di quantità precisi.

I dati analitici avanzati inoltre fondono i dati storici con le informazioni attuali in tempo quasi reale per identificare tendenze e microtendenze che altrimenti sarebbero rimaste inosservate. Queste tendenze aiutano a evitare, o almeno a mitigare, le discontinuità operative prima che abbiano la possibilità di influenzare il reparto produttivo. Manager e pianificatori hanno così più tempo per pianificare in modo proattivo eventuali interruzioni.

• Algoritmi avanzati – I dati che fluiscono in un software MRP avanzato possono utilizzare il machine learning per migliorare la precisione e ridurre il lavoro. Man mano che sempre più dati entrano nel flusso dati, la potenza analitica del software può utilizzare algoritmi avanzati per perfezionare la precisione dei requisiti. Più a lungo questi algoritmi funzionano, più il sistema “impara” e più precisi diventano i suoi calcoli. Questo migliora l'efficienza complessiva del sistema MRP riducendo gli errori.

I numeri che sostengono questa capacità sono impressionanti. McKenzie stima che se il deep learning viene utilizzato dal software, molte attività possono essere automatizzate. Si stima che un tale cambiamento potrebbe comportare una riduzione della percentuale di tempo dedicato alle attività di processo fino al 24% per i supervisori di linea nel reparto produttivo, al 35% per i manager del personale di supporto, al 28% per il personale amministrativo e al 27% per tutti gli altri manager. Riducendo o eliminando le attività ridondanti e non a valore aggiunto, il personale è libero di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto. Questo migliora il morale, l'equilibrio tra lavoro e vita privata e ispira maggiore fiducia nel processo decisionale quotidiano.

1. Processo decisionale migliore – Poiché il software odierno si basa su dati analitici avanzati, può fornire informazioni utili ai decisori. Poiché i dati non sono più solo una visione retrospettiva delle informazioni storiche, i responsabili possono evitare discontinuità operative nelle supply chain utilizzando informazioni quasi in tempo reale analizzate al punto di ingresso nel flusso dati. Le tendenze dei dati possono rilevare variazioni che potrebbero influire sulla pianificazione della produzione e sulle consegne. Possono anche identificare problemi di tempistica che consentirebbero loro di modificare la pianificazione della produzione e calcolare un piano ottimale dei materiali per l'MRP utilizzando sostituti, fornitori di backup o modifiche alla pianificazione della produzione.
2. Più competitivi – Il potere dei dati combinato con piattaforme software avanzate per migliorare la competitività non può essere sottovalutato. Gartner afferma che, "Entro il 2022, il 90% delle strategie aziendali menzionerà esplicitamente le informazioni come asset aziendale critico e l'analisi come competenza essenziale". 

Questo significa che i Big Data, e il software che li gestisce, stanno iniziando a essere considerati asset aziendali. Questo vale anche per l'MRP, dove la capacità di perfezionare i processi che sfruttano la potenza dei dati e dell'analisi può avere un impatto significativo. Il costo per unità, i tempi di consegna precisi e l'agilità per pianificare meglio il reparto produttivo per soddisfare la domanda, pur apportando miglioramenti all'efficienza, sono tutti fattori che dipendono dall'impatto dei dati. Questo significa che le aziende che utilizzano dati e software per il loro MRP e altri sistemi avranno un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti che sono più indietro nella loro trasformazione digitale.

1. Riduce i processi manuali – Poiché le aree di produzione e di supporto sono organizzate lungo le linee di processo, è necessario un grande impegno per gestire le attività dei meccanismi di processo. Molti passaggi del processo sono presenti semplicemente per consentire il monitoraggio e il controllo manuali, richiedendo tempo e lavoro per mantenere il sistema in movimento. Le metodologie Lean, Six Sigma e altre possono aiutare a perfezionare e migliorare i meccanismi per “fare” i processi. Ma l'impegno e il tempo richiesti sono considerevoli. La digitalizzazione ha l'effetto di ridurre o collassare i processi. Il livello di automazione e le regole basate su decisioni a livello macchina eliminano la visione della produzione come una serie di processi da gestire. La riduzione di tempo, compiti e manutenzione pone l'attenzione sul cliente. L'MRP può diventare veramente basato sulla domanda e focalizzato su ciò che l'esperienza del cliente deve essere piuttosto che su una struttura arcaica di manutenzione dei processi.
2. Velocizza i processi rimanenti – Con processi automatizzati guidati dai dati, le attività rimanenti nell'MRP possono essere svolte più rapidamente. Eliminando le attività attraverso l'automazione, dati e analisi aiutano a semplificare i processi rimanenti, lasciando solo le attività a valore aggiunto nella gestione dei materiali e nella produzione. La capacità di ordinare, analizzare e interpretare i dati in modi che migliorano la produttività porta a un sistema MRP veramente basato sulla domanda.

Essere guidati dai dati significa anche che l'MRP diventa più di un sistema di gestione dei requisiti dei materiali. Diventa parte dell'esperienza del cliente perché la velocità e la qualità dei dati forniti dal software spostano la domanda del cliente in un'attività quasi in tempo reale del reparto produttivo. Oltre a ridefinire la gestione dei processi a livello di stabilimento, significa anche che l'MRP, utilizzando software avanzati e Big Data, permette alle aziende di ridefinire anche il servizio clienti.

Mentre le aziende faticano a trovare un punto d'appoggio in un mondo incerto, è necessario rivalutare le esigenze aziendali. Questo include un'analisi realistica dei modi per controllare o mitigare le discontinuità operative nella supply chain che potrebbero inibire i sistemi MRP tradizionali. Utilizzando un software MRP avanzato, si sblocca il potere della digitalizzazione e dei Big Data. Le aziende che sfruttano queste capacità si troveranno in una posizione migliore per controllare la propria supply chain e con maggiore agilità per gestire la produzione a costi inferiori e migliorare l'efficienza.