Quanti SKU dovrebbe gestire un demand planner?
In breve: 100,000+ SKUs per planner.
Lokad impiega un team di ≈30 supply chain scientists (ed è in crescita). Ogni scientist agisce sostanzialmente come un demand planner, sebbene il ruolo vada ben oltre l’angolo della pianificazione. Lo scientist è responsabile della pipeline dei dati, delle previsioni1, della modellizzazione economica e delle decisioni finali2.
Ogni supply chain scientist gestisce:
- 100,000+ SKUs
- 50+ milioni USD di scorte
- Un aggiornamento giornaliero completo
Questi numeri rappresentano la velocità di crociera che Lokad raggiunge da 6 mesi a 1 anno dopo aver avviato un’iniziativa supply chain con un cliente. Inoltre, i supply chain scientists non crescono sugli alberi. Formare un junior supply chain scientist richiede dai 3 ai 6 mesi. Lokad di solito assume ingegneri, sebbene non necessariamente ingegneri supply chain.
Mezza dozzina dei nostri scientist senior più talentuosi gestiscono individualmente:
- Oltre 1 milione di SKUs
- ≈500 milioni USD di scorte
- Molteplici aggiornamenti giornalieri della pipeline dei dati
I nostri supply chain scientists cercano di mantenere un rapporto di lavoro 80/20: l'80% del tempo speso nell’implementare e migliorare ricette numeriche, il 20% nel discutere e ottenere feedback dall’azienda cliente.
Per raggiungere questa produttività, sono coinvolti una serie di elementi semplici.
Deframmentare le decisioni. In molte aziende, capire la quantità giusta da inserire in un ordine d’acquisto coinvolge molte persone: il planner, il responsabile di magazzino, lo specialista ERP, lo specialista BI, un supervisore, ecc. Rimettere tutti questi elementi nelle mani di una sola persona aumenta massicciamente la produttività. Questo è esattamente ciò che Lokad fa attraverso il ruolo del supply chain scientist.
A titolo aneddotico, nell’ultimo decennio ho incontrato diversi fondatori diventati CEO che mi hanno raccontato quasi la stessa storia: Durante i primi 20 anni, gestivo tutte le decisioni di inventario da solo il sabato pomeriggio. Quando l’azienda ha raggiunto i 50 milioni USD, ho assunto il mio primo supply chain manager per occuparsene. Ora abbiamo un fatturato di 100 milioni, e ci vogliono 5 dipendenti a tempo pieno per svolgere il lavoro.
Correttezza by-design a livello di piattaforma. La maggior parte dei problemi della supply chain sono banali: date errate, scorte errate, vincoli incorretti (ad es. MOQ), cambiamenti IT, pregiudizi di ogni tipo, ecc. È necessaria un’espressività programmatica, ed ecco perché i fogli di calcolo sono così efficaci (Excel è fortemente programmatico). Tuttavia, poiché i fogli di calcolo offrono poco in termini di correttezza by-design, errori banali permangono ovunque. I team trascorrono tutto il loro tempo a gestire crisi, elaborare allerte ed eccezioni, invece di migliorare le ricette numeriche stesse. Eliminare questa intera classe di problemi è esattamente ciò di cui tratta la piattaforma software di Lokad.
Paradigmi di ottimizzazione nel mondo reale. La maggior parte della classica supply chain theory (previsioni puntuali, scorte di sicurezza, EOQs, min/max, ABC analysis, ecc.) non è adatta a far fronte alle reali supply chain. Quegli elementi sembrano ottimi sulla carta e funzionano male sul campo, portando a ulteriore gestione delle crisi. Probabilistic forecasts, algebre di variabili casuali, differentiable programming, array programming, versioning dei dati, … sono altrettanti paradigmi essenziali in pratica per ottenere risultati nel mondo reale. Essere un punto di riferimento unico per tutti questi paradigmi è esattamente l’obiettivo del linguaggio di programmazione Lokad3.
A titolo ulteriore, quando negoziamo una tariffa di abbonamento mensile, cerchiamo di assicurarci che l’azienda cliente possa offrirci un unico punto di contatto che agirà come coordinatore per l’intera iniziativa. Infatti, pur non essendo filosoficamente contrari a parlare con i reparti vendita, finanza, marketing, produzione, … ci sono limiti al grado di produttività che si può raggiungere in questo tipo di lavoro, indipendentemente dagli strumenti coinvolti. Cerchiamo di mantenere i nostri sforzi supply chain concentrati dove Lokad offre di più.
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Esistono diversi tipi di previsioni. Le due più comuni sono la previsione della domanda e la previsione dei tempi di consegna. Tuttavia, altre fonti di incertezza, come resi o rese produttive, potrebbero dover essere previste a seconda del contesto. ↩︎
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Sono coinvolti diversi tipi di decisioni. Gli ordini di acquisto, gli ordini di produzione, gli ordini di spedizione sono i più comuni. Tuttavia, altre decisioni, come la regolazione dei prezzi, la dismissione delle scorte o l’ottimizzazione dell’assortimento, potrebbero essere incluse. ↩︎
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Envision è un linguaggio di programmazione specifico per il dominio (DSL) sviluppato da Lokad, dedicato all’ottimizzazione predittiva della supply chain. La documentazione tecnica è disponibile su docs.lokad.com. ↩︎
