La Funzione di Ricompensa delle Scorte
Il modo classico di pensare al riapprovvigionamento consiste nell’individuare una quantità obiettivo per ogni SKU. Questa quantità obiettivo assume tipicamente la forma di un punto di riordino che viene regolato dinamicamente in base alla previsione della domanda per lo SKU. Tuttavia, nel corso degli anni presso Lokad, ci siamo resi conto che questo approccio era molto debole nella pratica, indipendentemente dalla qualità delle previsioni (classiche).
I praticanti esperti della supply chain tendono di solito a superare questo approccio (classico) con un semplice trucco: anziché guardare gli SKU in modo isolato, si fermano e guardano il quadro generale, tenendo conto del fatto che tutti gli SKU competono per lo stesso budget. Quindi, i praticanti scelgono gli SKU che sembrano essere i più urgenti. Questo approccio supera il metodo del punto di riordino usuale perché, a differenza di quest’ultimo, dà priorità a determinati riapprovvigionamenti. E come ogni responsabile aziendale sa, anche una semplice prioritizzazione delle attività è meglio di nessuna prioritizzazione.
Per riprodurre questo bel “trucco”, all’inizio del 2015 abbiamo aggiornato Lokad verso una forma più potente di politica di ordinazione nota come ordinazione per priorità. Questa politica adotta precisamente il punto di vista che tutti gli SKU competono per l’acquisto dell’unità successiva. Grazie a questa politica, otteniamo il meglio di entrambi i mondi: previsioni statistiche avanzate combinate con il tipo di competenza di dominio che finora non era disponibile per il software.
Tuttavia, la politica di ordinazione per priorità richiede una funzione di punteggio per funzionare. In parole semplici, questa funzione converte le previsioni più un insieme di variabili economiche in un valore di punteggio. Assegnando un punteggio specifico a ogni SKU e a ogni unità di questi SKU, questa funzione di punteggio offre la possibilità di classificare tutte le decisioni di acquisto “atomiche”. Con atomiche, ci riferiamo all’acquisto di 1 unità in più per 1 SKU. Di conseguenza, la funzione di punteggio dovrebbe essere il più possibile allineata ai driver aziendali. Tuttavia, sebbene la creazione di funzioni di punteggio approssimative sia ragionevolmente semplice, definire una funzione di punteggio adeguata è un esercizio non banale. Senza addentrarci troppo nelle tecniche, la sfida principale risiede nell’aspetto “iterato” dei riapprovvigionamenti in cui i costi di gestione continuano ad accumulare spese fino a quando le unità vengono vendute. Calcolare 1 passo in avanti è facile, 2 passi in avanti è un po’ più difficile e N passi in avanti è piuttosto complicato in realtà.
Non molto tempo fa, siamo riusciti a risolvere questo problema con la funzione di ricompensa delle scorte. Questa funzione suddivide le sfide attraverso tre variabili economiche: il margine di profitto per unità, il costo di stock-out per unità e il costo di gestione per unità. Attraverso la funzione di ricompensa delle scorte, è possibile ottenere l’impatto economico effettivo suddiviso in margini, stock-out e costi di gestione.
La funzione di ricompensa delle scorte rappresenta un’alternativa superiore a tutte le funzioni di punteggio che abbiamo utilizzato finora. In realtà, può persino essere considerata come un mini framework che può essere regolato con un piccolo (ma molto espressivo) insieme di variabili economiche al fine di affrontare al meglio gli obiettivi strategici di commercianti, produttori o grossisti. Consigliamo di utilizzare questa funzione ogni volta che sono coinvolte previsioni probabilistiche.
Nel corso delle prossime settimane, aggiorneremo gradualmente tutti i nostri modelli Envision e i materiali di documentazione per riflettere questa nuova capacità di Lokad.
