Prevedere la serie di futuri ordini ai fornitori

Joannes Vermorel

La gestione collaborativa della supply chain management ha molto senso. Nell’era odierna della connessione internet ubiqua, perché i tuoi fornitori dovrebbero restare all’oscuro riguardo ai tuoi prossimi ordini d’acquisto? Dopotutto, se la tua azienda è in grado di produrre previsioni accurate sui tuoi prossimi ordini, condividere queste previsioni con i tuoi fornitori sarebbe senz’altro di grande aiuto per loro, il che, a sua volta, garantirebbe un servizio e/o prezzi migliori.

Sì, ma tutto ciò si basa su un presupposto errato: le previsioni degli ordini dovrebbero essere accurate. Purtroppo, non lo saranno. Punto. Quindi, quanto segue è solo un pensiero illusorio.

Le aziende ci contattano frequentemente chiedendoci se Lokad possa prevedere la sequenza dei prossimi ordini d’acquisto. Dopotutto, dovremmo avere tutto il necessario:

• livelli di vendita futuri giornalieri/settimanali (previsti)
• livelli delle scorte, sia disponibili che in ordine
• vincoli d’acquisto

Combinando questi diversi elementi menzionati sopra, potremmo certamente lanciare una simulazione e, di conseguenza, prevedere i prossimi ordini d’acquisto per un determinato periodo specificato da un cliente. Tuttavia, sebbene ciò sia possibile, i risultati di tale operazione sarebbero disastrosi. In questo breve post condividiamo le nostre considerazioni su questo problema per aiutare le aziende a evitare di perdere tempo in tentativi di previsione del genere.

La statistica è terribilmente controintuitiva. Come menzionato nei nostri post precedenti, “intuitivi” approcci sono sicuramente sbagliati; e gli approcci “corretti” sono, nel migliore dei casi, inquietanti.

Il problema centrale nella previsione degli ordini dei fornitori è che i calcoli coinvolti si basano su una somma iterata di previsioni; il che è assai sbagliato a più livelli. In particolare, prevedere il prossimo ordine d’acquisto implica non una, ma due variabili: la data dell’ordine e la quantità ordinata. A seconda dei vincoli della supply chain, la quantità ordinata potrebbe essere relativamente facile da prevedere: se disponi di una quantità minima d’ordine (MOQ), l’ordine probabilmente corrisponderà alla soglia del MOQ. D’altra parte, se l’articolo è costoso e raramente venduto, la prossima quantità da ordinare sarà probabilmente un’unità singola.

La vera sfida consiste nel prevedere la data del prossimo ordine d’acquisto, e ancora più impegnativo, prevedere la data del successivo ordine d’acquisto. Infatti, non solo la data del prossimo ordine d’acquisto probabilmente avrà un errore del 20%-30% (come praticamente qualsiasi previsione della domanda), ma la data dell’ordine che segue quest’ultimo avrà (approssimativamente) il doppio dell’errore, e quella successiva (circa) il triplo, e così via.

Come illustrato nello schema sopra, l’incertezza riguardo la data del N-esimo ordine d’acquisto futuro cresce così rapidamente in pratica, da diventare un’informazione senza valore per il fornitore. Il fornitore starà molto meglio formulando le proprie previsioni basandosi sulla propria storia della domanda, anche se questa previsione non può sfruttare il segnale di domanda più recente, come osservato a valle.

Tuttavia, sebbene prevedere gli ordini d’acquisto e condividerli con i fornitori non funzioni, orientarsi verso una gestione collaborativa della supply chain rimane un obiettivo aziendale valido; accade semplicemente che questo tipo di previsioni non sia il modo giusto per raggiungere tale obiettivo.

Rimanete sintonizzati, ci assicureremo di discutere qui, a tempo debito, come la gestione collaborativa della supply chain possa essere eseguita correttamente da una prospettiva predittiva.

Commenti dei lettori (2)

Ciao Neha, Se il tuo fornitore ha una certezza assoluta sulle date degli ordini, significa che l’intera incertezza è iniettata invece nelle quantità di riapprovvigionamento. Non puoi eliminare l’incertezza della domanda bloccando la variabile della data dell’ordine. Inoltre, se stai pensando di far produrre al tuo fornitore “secondo le tue previsioni”, allora significa - senz’altro - che stai utilizzando previsioni classiche (ovvero previsioni settimanali/mensili) che hanno prestazioni davvero scadenti per quanto riguarda la supply chain. Dovresti invece considerare previsioni quantili o griglie quantili. Spero possa aiutare. Joannes Vermorel (3 years ago)

Ciao joannes, Vorrei sapere cosa succede se il mio fornitore ha una certezza assoluta delle date degli ordini. Potresti per favore spiegarmi come faresti in modo che il fornitore produca secondo le tue previsioni in un foglio Excel? Puoi inviarmi un’email a nehakadamneha87@gmail.com Neha Kadam (3 years ago)