Prevedere la serie degli ordini futuri ai fornitori

Joannes Vermorel

La gestione collaborativa della supply chain management ha molto senso. In un’epoca in cui la connessione internet è ovunque, perché i tuoi fornitori dovrebbero restare all’oscuro riguardo ai tuoi futuri ordini di acquisto? Dopotutto, se la tua azienda è in grado di produrre previsioni accurate sui tuoi ordini futuri, condividere queste previsioni con i tuoi fornitori sarebbe certamente di grande aiuto per loro, il che, a sua volta, porterebbe a un servizio migliore e/o a 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, tutto ciò che segue è solo una speranza vana.

Le aziende ci contattano frequentemente chiedendo se Lokad potrebbe prevedere la sequenza dei futuri ordini di acquisto. Dopotutto, dovremmo disporre di tutto il necessario:

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

Combinando i diversi elementi menzionati sopra, potremmo certamente avviare una simulazione e, di conseguenza, prevedere i futuri ordini di acquisto per un 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 con tentativi di previsione simili.

La statistica è estremamente controintuitiva. Come menzionato nei nostri post precedenti, gli approcci “intuitivi” sono sicuramente sbagliati; e gli approcci “corretti” sono, quanto meno, sconcertanti.

Il problema centrale nella previsione degli ordini dei fornitori è che i calcoli coinvolti si basano su una somma iterata delle previsioni; il che è estremamente errato sotto molteplici punti di vista. In particolare, prevedere il prossimo ordine di acquisto include 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 semplice da prevedere: se esiste una quantità minima d’ordine (MOQ), l’ordine probabilmente corrisponderà esattamente alla soglia indicata dal MOQ. D’altro canto, se l’articolo è costoso e raro, la prossima quantità da ordinare sarà probabilmente un’unità singola.

La vera sfida consiste nel prevedere la data del prossimo ordine di acquisto e, ancor più complicato, nel prevedere la data del successivo ordine di acquisto. Infatti, non solo la data del prossimo ordine di acquisto probabilmente avrà un errore del 20% al 30% (come praticamente ogni previsione della domanda), ma la data dell’ordine che segue questo ultimo ordine avrà (approssimativamente) il doppio dell’errore, e quella dopo (circa) triplo, e così via.

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

Tuttavia, sebbene prevedere gli ordini di 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 metodo giusto per raggiungere tale obiettivo.

Restate sintonizzati, discuteremo a tempo debito su 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 fosse assolutamente certo sulle date degli ordini, significherebbe che l’intera incertezza verrebbe iniettata nelle quantità di riapprovvigionamento invece. Non puoi far sparire l’incertezza della domanda congelando la variabile della data dell’ordine. Poi, se stai pensando di far produrre il tuo fornitore “secondo le tue previsioni”, ciò significa - senza dubbio - che stai utilizzando previsioni classiche (ovvero previsioni settimanali/mensili) che rendono davvero male per quanto riguarda la supply chain. Dovresti considerare previsioni quantili o griglie quantili invece. Spero sia d’aiuto. Joannes Vermorel (3 years ago)

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