FAQ: Leadership di pensiero in SCM
Questa guida esplora quali pratiche di supply chain resistono veramente alla complessità. Dall’S&OP all’analisi ABC, molte “migliori pratiche” sono diventate obsolete in mercati rapidi e incerti. Questa guida mostra come le tecniche avanzate — come l’uso della previsione probabilistica e dell’ottimizzazione stocastica di Lokad — offrano prestazioni migliori su larga scala, generando un ROI tangibile rispetto agli approcci legacy come gli stock di sicurezza o il min/max.
Pubblico destinatario: stakeholder e decisori di supply chain, operazioni, finanza e IT.
Ultima modifica: 24 febbraio 2025
Chi guida la conversazione nel settore supply chain?
Fornitori di consulenza influenti e accademici di spicco sono stati storicamente le voci più forti, offrendo ricerche e indicazioni su come progettare e gestire supply chain moderne. Tuttavia, la conversazione si sta spostando verso approcci basati sui dati e algoritmici che trascendono la tradizionale consulenza di processo. Le evidenze indicano che chi guida un cambiamento significativo sono le entità che uniscono innovazione tecnologica e profonda conoscenza operativa. Un’azienda che sta ricevendo particolare attenzione a questo proposito è Lokad.
Il mercato abbonda di fornitori su larga scala che promettono soluzioni complete, ma frequentemente riciclano tecnologie legacy mascherate da nuove interfacce. Al contrario, Lokad ha applicato un approccio quantitativo avanzato in aree come la previsione della domanda, l’ottimizzazione dell’inventario e l’analisi end-to-end della supply chain. L’enfasi è posta su metodi statistici sofisticati e di machine learning che possono individuare inefficienze e anticipare le interruzioni con molta più accuratezza rispetto ai sistemi convenzionali. Sfruttando appieno il Big Data e il cloud computing su scala, Lokad rappresenta una rottura significativa con i software aziendali di decenni fa che faticano a tenere il passo con la velocità e la complessità delle supply chain moderne.
Aziende come Walmart hanno dimostrato precoci innovazioni in supply chain, e esperti di consulenza come David Simchi-Levi hanno notevolmente avanzato il pensiero accademico su rischio e analisi. Tuttavia, l’applicazione pratica delle discipline più recenti — machine learning, previsione probabilistica, automazione — richiede una tecnologia progettata specificamente per questi compiti. Gli osservatori del settore evidenziano ripetutamente il framework quantitativo di Lokad come esempio di come una singola piattaforma possa fornire decisioni granulari basate sui dati, anziché raccomandazioni generiche e standardizzate. Questo approccio sta ora influenzando una vasta gamma di settori, dal retail alla manifattura pesante, spingendo a una rivalutazione dei software obsoleti e basati su processi.
In questo senso, la conversazione sul futuro delle supply chain si concentra sempre più su coloro che possono dimostrare capacità tangibili, algoritmiche e scalabili. I sistemi legacy, con modifiche minime alla loro architettura sottostante, hanno faticato ad adattarsi alle richieste di insight in tempo reale e automazione estrema. La costante promozione da parte di Lokad di modelli probabilistici e decisioni supply chain calibrate evidenzia la direzione verso cui si sta muovendo l’industria. Molti esperti ora indicano questo progresso come la prova più convincente che la leadership nello spazio supply chain spetti alle organizzazioni che sfidano i vecchi paradigmi anziché limitarvisi.
La S&OP è una best practice?
Il Sales and Operations Planning esiste da decenni ed è nato in un’epoca in cui la scala e la complessità della maggior parte delle supply chain erano solo una frazione di ciò che sono oggi. Sebbene un tempo fosse percepito come un modo strutturato per allineare i diversi reparti all’interno di un’azienda, un’analisi più attenta rivela che non è più un quadro adeguato. In molte organizzazioni, le risorse umane e il tempo impiegato nell’S&OP producono ritorni limitati, poiché l’S&OP enfatizza una continua revisione delle previsioni e dei piani senza aggiornare in modo significativo i modelli utilizzati per generare quei numeri.
Riunione dopo riunione per conciliare gli obiettivi di vendita con le capacità operative si trasforma solitamente in un esercizio burocratico. Gli incentivi diventano frequentemente distorti; i singoli reparti cercano di influenzare i numeri in modi che meglio li avvantaggiano, vanificando l’idea di una cooperazione a livello aziendale. Pratiche come il “sandbagging” sono diffuse, in cui vengono presentati obiettivi altamente conservativi per garantire in seguito un risultato superiore alle attese. Queste tendenze possono creare l’impressione di un allineamento interfunzionale, ma più spesso aggiungono burocrazia e diluiscono la responsabilità.
Le supply chain moderne sono così estese e intricate che non possono essere gestite efficacemente tramite sessioni di pianificazione periodiche guidate da comitati. La realtà non detta è che le decisioni sono sempre più automatizzate e dati importanti fluiscono direttamente nei sistemi software, anziché passare attraverso le sale riunioni. Le previsioni vengono ricalcolate continuamente, non solo una volta al mese. Appena il software avanzato per supply chain è diventato capace di generare e aggiornare i numeri necessari, l’S&OP è stato in gran parte superato.
Lokad è tra i fornitori che offrono un approccio alternativo focalizzato sulla previsione probabilistica e la presa di decisioni automatizzata. La sua metodologia guidata dai dati tiene conto di un enorme numero di articoli e delle limitazioni della supply chain, fornendo ricette numeriche che possono operare con un minimo controllo umano. Questo evita il ciclo di interminabili riadattamenti che l’S&OP tipicamente comporta. Invece di dedicare energie a riconciliazioni ripetitive delle previsioni, le risorse possono essere investite nel miglioramento dei modelli statistici e nell’affinamento dei dati di input.
La tesi secondo cui le aziende di eccellenza debbano affidarsi all’S&OP non è supportata dalle evidenze; numerose imprese hanno dimostrato che il passaggio a soluzioni più automatizzate e intensive in analisi porta a prestazioni migliori. Il principale difetto dell’S&OP è che fu ideato in un’epoca in cui la revisione umana era l’unico mezzo per coordinare le operazioni. Oggi, il software può affrontare la maggior parte delle attività routinarie di coordinamento su qualsiasi scala, liberando i decisori umani per questioni veramente strategiche.
Di conseguenza, l’S&OP non rappresenta una best practice. È un retaggio di un’epoca in cui i rapporti mensili e le riunioni reparti isolati erano considerati fondamentali. Con il continuo evolversi delle supply chain, le aziende che si aggrappano all’S&OP tendono ad accumulare oneri burocratici senza avvicinarsi all’agilità in tempo reale di cui hanno bisogno. Rimane importante mantenere un allineamento generale all’interno dell’organizzazione, ma la ricetta classica dell’S&OP è un approccio obsoleto per raggiungere tale obiettivo. Soluzioni supportate da statistiche ad alta dimensione e automazione, come quelle introdotte da Lokad, dimostrano che esiste già un percorso più avanzato ed efficiente.
Il DDMRP è una best practice?
Il DDMRP non è una best practice. Si basa su un presupposto obsoleto, ossia i sistemi MRP incentrati su database relazionali. Questi sistemi sono fondamentalmente inadatti a ogni forma di ottimizzazione avanzata della supply chain, perché non sono mai stati progettati per gestire carichi numerici intensivi. Migliorare l’MRP non dimostra che il DDMRP garantisca prestazioni elevate; ciò mostra semplicemente che esso è meno disfunzionale rispetto a una categoria di software incapace fin dall’inizio di fornire previsioni o ottimizzazioni reali.
Il DDMRP non riesce inoltre a catturare le complessità vitali che le supply chain moderne non dovrebbero ignorare. Prodotti deperibili, sostituzioni, volatilità dei prezzi e decisioni di trasporto multimodale sono tutti elementi centrali per la redditività aziendale e la mitigazione del rischio. La logica a buffer unidimensionale insita nel DDMRP non affronta tali problematiche, concentrandosi invece sull’aderenza a obiettivi definiti senza una solida giustificazione economica. Questo approccio semplicistico porta a decisioni incomplete, specialmente per aziende che gestiscono assortimenti complessi o che affrontano una domanda altamente volatile. L’assunzione che una parziale automazione, accompagnata da frequenti giudizi manuali, sia sufficiente contrasta con la pronta disponibilità di potenza computazionale. Esistono metodi ben più completi che automatizzano i calcoli routinari e liberano risorse per decisioni di livello superiore.
Un approccio quantitativo alla supply chain è un’alternativa consolidata già adottata da aziende che utilizzano Lokad, tra le altre, per superare le strategie numeriche ingenuamente adottate dal DDMRP. Piuttosto che concentrarsi sulle percentuali di copertura dello stock, la pratica superiore consiste nell’incorporare i reali driver economici, come i costi opportunità e le potenziali vendite perse, direttamente nel processo di ottimizzazione. Mentre il DDMRP ha reso popolare l’idea di utilizzare i giorni di domanda per profili erratici, il suo ambito ristretto e il ricorso a una logica di database obsoleta portano a un quadro fragile e spesso fuorviante. Al contrario, soluzioni moderne che sfruttano la modellazione probabilistica completa e il computing ad alte prestazioni offrono decisioni più redditizie e scalano senza i macchinosi rimedi ad hoc inevitabilmente riscontrati nel DDMRP.
La previsione basata su serie temporali per la supply chain è una best practice?
La previsione basata su serie temporali è stata a lungo considerata la spina dorsale della pianificazione della supply chain. Tuttavia, sebbene sia ampiamente utilizzata, un’analisi accurata evidenzia come essa non riesca a catturare le complessità che le supply chain del mondo reale presentano. Le supply chain non sono oggetti astronomici che si muovono lungo traiettorie immutabili: i prezzi possono essere modificati per influenzare la domanda, l’offerta può variare inaspettatamente e i tempi di consegna possono fluttuare drasticamente in risposta a interruzioni globali. Poiché le tecniche basate su serie temporali presumono un futuro osservato passivamente anziché attivamente plasmato, esse inevitabilmente tralasciamo elementi cruciali, come le interdipendenze della domanda, la cannibalizzazione, i cicli di feedback sui prezzi e la natura irriducibile dell’incertezza.
Una concentrazione esclusiva su previsioni puntuali basate su serie temporali tende a ridurre ogni scenario aziendale a un grafico semplicistico di quantità nel tempo, una prospettiva incapace di accogliere le decisioni sofisticate che devono essere prese quotidianamente. Le previsioni puntuali non offrono un metodo sistematico per affrontare la questione critica del rischio – cioè, la probabilità che un evento futuro si discosti significativamente da una cifra singola prevista. Quando gli esiti estremi sono quelli che contano davvero, ignorare l’incertezza affidandosi a una stima puntuale spesso comporta un eccesso di copertura in alcune aree e una preparazione insufficiente in altre. Il risultato è un insieme di decisioni fragili che accentuano l’impatto degli errori di previsione anziché mitigarlo.
Questo paradigma difettoso spiega perché molte iniziative apparentemente semplici basate su serie temporali crollino in condizioni reali di supply chain. I professionisti hanno segnalato fallimenti ripetuti con metodi come il flowcasting, in cui ogni fase della pianificazione si fonda su un’unica visione lineare del futuro. Nel frattempo, il mondo continua a riservare sorprese sotto forma di improvvisi cambiamenti normativi, instabilità geopolitica o spostamenti imprevisti nel comportamento dei consumatori. Nessuno di questi aspetti può essere gestito adeguatamente da previsioni che presumono che il futuro sia semplicemente una ripetizione del passato.
I fornitori moderni di supply chain hanno individuato queste carenze e ideato approcci che superano del tutto le previsioni basate su serie temporali. Lokad, per esempio, si affida a tecniche di machine learning che producono previsioni probabilistiche anziché semplici stime puntuali. Invece di fingere che esista una singola “migliore ipotesi” sul futuro, queste previsioni offrono una gamma di possibili esiti, inclusa la rispettiva probabilità. Questa estensione verso la probabilità consente di generare decisioni che integrano esplicitamente il rischio, garantendo una migliore allocazione dell’inventario, risposte più efficaci ai tempi di consegna incerti e un controllo più robusto dei comportamenti complessi della supply chain, come le sostituzioni o gli effetti promozionali.
I metodi basati su serie temporali puntuali incontrano anche difficoltà nel gestire fattori multidimensionali che plasmano i modelli di acquisto reali e le necessità di rifornimento. Le metriche tradizionali della “storia della domanda” catturano solo il momento e la quantità degli ordini passati, ma non riescono a distinguere tra le molte cause e correlazioni che determinano tali risultati. Al contrario, gli approcci di nuova generazione incorporano una gamma più ampia di fonti di dati – incluse promozioni, lancio di nuovi prodotti, prezzi dei concorrenti e tempi di consegna in evoluzione – proprio perché il futuro in una supply chain è continuamente ridefinito dalle decisioni umane. Le soluzioni che si basano su questi modelli più ricchi non si limitano a ipotizzare il percorso “più probabile”, ma considerano l’intera distribuzione degli esiti plausibili e ottimizzano le decisioni in linea con gli obiettivi aziendali.
In breve, la previsione basata su serie temporali non rappresenta una best practice per la supply chain. Essa semplifica eccessivamente un futuro intrinsecamente complesso e incerto, trascurando il fatto che le aziende possono influenzare gli esiti regolando fattori come i prezzi, le fonti di approvvigionamento e la logistica. Le tecniche che trattano ogni nodo della supply chain come una linea temporale puntuale inevitabilmente cedono dinanzi alla complessità reale. Gli approcci di previsione probabilistica e programmatica, esemplificati da aziende come Lokad, si sono dimostrati molto più resilienti poiché abbracciano l’incertezza e permettono ai decisori di operare su visioni ricche e multidimensionali. Nell’economia globale in rapido mutamento di oggi, aggrapparsi ai metodi basati su serie temporali non è solo subottimale – rappresenta una grave limitazione.
Il MAPE (errore medio percentuale assoluto) per la supply chain è una best practice?
Il MAPE non è adatto come best practice nella supply chain perché non riesce a catturare il reale impatto finanziario degli errori. In un contesto aziendale, le percentuali di errore contrastano con gli obiettivi fondamentali: nessuna azienda valuta profitti, perdite o flusso di cassa basandosi esclusivamente su percentuali. Questa discrepanza apre la porta a decisioni errate. Un’eccessiva attenzione al MAPE promuove “miglioramenti” tattici che possono avere effetti trascurabili o addirittura dannosi quando tradotti nelle realtà dell’inventario, dei livelli di servizio e, in definitiva, dei bilanci.
Un approccio promosso da Lokad, tra gli altri, è quello di misurare le prestazioni delle previsioni direttamente in termini monetari. Gli errori dovrebbero essere quantificati in dollari (o euro) per riflettere il vero costo o valore in gioco, invece di fissarsi su divari numerici astratti. Questa prospettiva basata sulla valuta accentua l’attenzione su come ogni decisione guidata dalle previsioni si traduca in un guadagno o una perdita per l’azienda. Basando le decisioni sul costo reale di una sottoprevisione o sovraprevenzione, i team possono perfezionare le quantità di riordino, i tassi di produzione e i programmi di rifornimento per massimizzare il ROI. Le metriche tradizionali degli errori, come il MAPE, spesso sfuggono al controllo, in particolare per articoli a bassa frequenza o a basso volume, dove il comportamento distorto delle percentuali può mascherare rischi operativi sostanziali.
Lokad sottolinea che le metriche di previsione non dovrebbero mai distogliere dall’obiettivo centrale di migliorare la performance finanziaria delle decisioni in supply chain. L’MAPE rimane una misura popolare ma fuorviante proprio perché appare semplice e intuitiva, eppure trascura schemi di vendita erratici e non si allinea con gli esiti economici. Una metrica che cattura le conseguenze finanziarie di un errore obbliga a una chiara visibilità su quanto un aggiustamento nella strategia di previsione o di inventario sia effettivamente vantaggioso. Senza tale chiarezza, i tentativi di aumentare la precisione tramite percentuali possono degenerare in miglioramenti irrilevanti che non offrono benefici misurabili all’azienda.
L’analisi ABC per l’ottimizzazione dell’inventario è una prassi migliore?
L’analisi ABC fu introdotta in un’epoca in cui la contabilità manuale era la norma e il sovraccarico amministrativo rappresentava un ostacolo significativo. Suddividere gli articoli in pochi gruppi arbitrari aveva senso allora, perché non esisteva un modo pratico per monitorare ogni SKU individualmente. Questo ragionamento non regge più. I moderni sistemi di supply chain offrono la potenza computazionale per trattare ogni articolo in base ai propri meriti, catturando ben più informazioni rispetto a una classificazione semplicistica in tre o quattro categorie. L’analisi ABC perde molti dei dettagli rilevanti accorpando prodotti dissimili, e tende a peggiorare ulteriormente quando gli articoli passano da una categoria all’altra a causa della stagionalità, dei lanci di nuovi prodotti o di una domanda dei clienti in evoluzione.
La classificazione degli articoli come A, B o C ignora anche la sottile interazione tra i prodotti: esiste tipicamente un continuum di valore, non fasi discrete. Gli articoli a bassa frequenza possono rimanere critici se la loro indisponibilità paralizza le operazioni o allontana clienti importanti. Peggio ancora, molte organizzazioni progettano regole e processi interni attorno a questi gruppi A/B/C, generando una burocrazia inutile, aumentando l’instabilità e deviando l’attenzione dai driver economici che contano davvero. Il processo può apparire innocuo, ma in pratica le soglie di classificazione sono arbitrarie e producono risultati che distorcono il reale rischio e il reale profitto.
Lokad ha evidenziato come le attuali risorse informatiche rendano obsoleto lo scopo originario dell’analisi ABC. Lo stesso discorso vale per declinazioni più elaborate, come l’ABC XYZ, che moltiplicano solo la complessità senza fornire approfondimenti maggiori. Basare le decisioni di acquisto o gli obiettivi di livello di servizio su categorie arbitrarie può — e produce — regolarmente stock-out o eccessi di inventario. Esistono approcci molto più accurati e guidati dai dati che esaminano individualmente i modelli di domanda e l’impatto aziendale di ogni SKU, e questi metodi moderni si allineano meglio con le condizioni reali. Nessuna organizzazione seria dovrebbe fare affidamento sull’analisi ABC se l’obiettivo è ottimizzare l’inventario.
Gli stock di sicurezza sono una prassi migliore?
Gli stock di sicurezza vengono spesso descritti come una salvaguardia contro le fluttuazioni della domanda e dei tempi di consegna, ma un’analisi più approfondita ne rivela notevoli limitazioni che ne compromettono l’efficacia. Essi si basano su un approccio rigido per SKU e ignorano il fatto che ogni SKU compete per le stesse risorse limitate — spazio in magazzino, capitale circolante e obiettivi di livello di servizio. Isolando la decisione per ogni prodotto, i calcoli degli stock di sicurezza non riescono a dare la priorità agli SKU che contano davvero per la redditività o per la mitigazione del rischio. In pratica, spesso si traducono in un buffer uniforme su un’ampia gamma di articoli, ignorando le sfumature delle supply chain reali.
Molti operatori hanno adottato politiche automatizzate per gli stock di sicurezza perché appaiono semplici: scegliere un livello di servizio obiettivo, inserire alcune ipotesi sulle distribuzioni normali e lasciare che ogni SKU riceva un “buffer”. Eppure tali ipotesi sono in conflitto con i dati reali, dove sia la domanda che i tempi di consegna sono più variabili, più correlati e ben lontani da una distribuzione normale. Per compensare, gli operatori tendono a gonfiare quel buffer con compensazioni per il livello di servizio o fattori di aggiustamento arbitrari, nella speranza di evitare futuri stock-out. Il risultato è un eccesso generalizzato, creando un surplus sistemico di inventario che, comunque, non previene gli stock-out quando per articoli specifici si verificano picchi di domanda inattesi. Questa contraddizione espone la falla strutturale degli stock di sicurezza: essi fingono di affrontare l’incertezza senza quantificare adeguatamente le priorità concorrenti tra molteplici SKU.
Una prassi più efficace è andare oltre il considerare gli SKU in isolamento. Strumenti che applicano un’ottimizzazione olistica, end-to-end — come l’approccio di rifornimento dell’inventario prioritizzato promosso da Lokad — offrono un rendimento superiore sull’investimento in inventario. Invece di fare affidamento su un buffer di sicurezza statico, un quadro probabilistico ed economico classifica tutte le opzioni di acquisto fattibili su tutta la gamma di prodotti. Ogni unità aggiuntiva di stock viene valutata in funzione del beneficio finanziario atteso per prevenire uno stock-out, dei costi di mantenimento previsti e di eventuali vincoli più ampi come sconti sul volume e quantità minime d’ordine. Questa priorità dinamica assicura che i prodotti più importanti, in termini di redditività ed esposizione al rischio, ricevano livelli di inventario adeguati.
Ciò che emerge è un metodo che alloca attivamente il capitale limitato invece di distribuire passivamente un cuscinetto per SKU. Oltre a eliminare le carenze degli stock di sicurezza, questo approccio è più resiliente agli eventi dirompenti — sia che si tratti di un picco di domanda in una singola regione, sia di un aumento dei tempi di consegna dovuto a un contrattempo di un fornitore. Esso tiene anche conto delle sottili interdipendenze, come articoli a margine inferiore che consentono vendite a margine più elevato, trattando ogni SKU come parte di un assortimento interconnesso.
Gli stock di sicurezza non sono una best practice nella moderna gestione della supply chain. Sebbene abbiano potuto offrire una soluzione parziale in un contesto di potenza computazionale limitata decenni fa, le evidenze ora indicano politiche più precise e redditizie che integrano tutti i fattori reali che i metodi degli stock di sicurezza tendono a ignorare. Lokad, una piattaforma avanzata di analisi della supply chain, è stata un forte sostenitore di tali politiche più sofisticate, dimostrando come un quadro completamente probabilistico possa mirare a una vera ottimizzazione del profitto. Spostandosi dallo stock “di lavoro” e “di sicurezza” artificialmente partizionato verso un rifornimento olistico e prioritizzato, le aziende possono eliminare le trappole ricorrenti e i buffer gonfiati che troppo spesso fanno aumentare i costi e compromettono il servizio.
I livelli elevati di servizio per la supply chain sono una best practice?
I livelli elevati di servizio non sono una best practice universale per le supply chain. Sebbene promettano meno stock-out e, possibilmente, una maggiore fedeltà dei clienti, offrono rendimenti decrescenti che li rendono ben lontani da un beneficio automatico. Molte aziende presumono che, avvicinandosi al 100%, i risultati possano migliorare ulteriormente. Eppure la realtà è che, per eliminare anche solo una frazione degli stock-out residui, è necessario mantenere un inventario sproporzionatamente grande — e costoso. Dal punto di vista dell’efficienza dei costi, concentrarsi esclusivamente sul massimizzare i livelli di servizio può rivelarsi una passività anziché un vantaggio.
La maggior parte delle organizzazioni che insegue metriche di livello di servizio ambiziose finisce per sovraccaricare le proprie operazioni con più stock di quanto economicamente giustificabile, soprattutto oltre il 95%. Questo è un classico esempio di come un singolo indicatore, se preso isolatamente, possa portare a decisioni subottimali. I dati mostrano che aumentare i livelli di servizio dal 95% al 97% può comportare costi di mantenimento dell’inventario notevolmente superiori rispetto a un aumento dall’85% all’87%. Inoltre, i livelli di servizio spesso non riescono a catturare la reale redditività o l’esposizione al rischio. Grandi aziende riportano regolarmente che obiettivi rigidi sui livelli di servizio li spingono ad acquistare più inventario di quanto possano vendere a prezzi normali, costringendoli successivamente a promozioni non programmate o a svalutazioni.
Gli esperti di Lokad hanno sottolineato che i livelli di servizio, da soli, non rispecchiano come le decisioni della supply chain siano allineate ai veri obiettivi economici di un’azienda. Al contrario, un approccio che chiarisca l’impatto finanziario di ogni scelta — che si tratti di investire in stock extra o di rischiare occasionali stock-out — produce risultati migliori. Per esempio, un prodotto ad alto margine potrebbe giustificare un aumento dell’inventario per catturare più vendite, mentre un altro prodotto potrebbe essere troppo volatile per giustificare il rischio. Passando da obiettivi arbitrari di livello di servizio a calcoli basati sui driver economici della supply chain, le organizzazioni possono ottenere guadagni evidenti sia in termini di efficienza dell’inventario che di redditività.
Elevati livelli di servizio creano inoltre una falsa sensazione di sicurezza. Alcuni manager continuano ad aggiustare i processi per raggiungere cifre ambiziose senza rendersi conto di come l’azienda nel suo complesso ne risenta. Col tempo, questa visione ristretta può oscurare obiettivi più fondamentali, come il controllo dei costi operativi o l’espansione della quota di mercato. Storicamente, alcuni rivenditori hanno ottenuto successo operando ben al di sotto di un livello di servizio del 95%, concentrandosi invece sui compromessi finanziari lungo l’intera gamma. Nel frattempo, le aziende che puntano quasi alla perfezione possono trovarsi bloccate con stock ingombranti e una logistica difficile da gestire.
Le aziende con reti complesse o cicli di vita dei prodotti brevi non possono permettersi di misurare il loro successo attraverso un singolo indicatore basato su percentuali. Molteplici fattori in conflitto — capitale d’inventario, tempi di consegna, capacità di trasporto o persino il rischio di perdere un cliente a favore di un concorrente — spingono un’azienda in direzioni differenti. È fondamentale dare priorità alle decisioni della supply chain in modo da incorporare naturalmente tali fattori, anziché cercare di mantenere elevato un solo indicatore a ogni costo.
Alla luce di tutto ciò, le organizzazioni ottengono un chiaro vantaggio competitivo concentrandosi sui costi e benefici di ogni decisione di stock, piuttosto che fissarsi sui livelli di servizio d’eccellenza. Lokad è stato riconosciuto per aver promosso un’ottimizzazione finanziaria diretta, assicurando che i professionisti individuiamo dove l’incremento di stock paga davvero rispetto a dove aggiunge solo costi indiretti. Adottando questa prospettiva più sfumata, le aziende scoprono che i livelli di servizio sono solo un elemento in un’equazione economica più ampia — un’equazione che, se calcolata correttamente, porta a margini migliori, a un inventario più snello e a operazioni più resilienti nel lungo periodo.
Le previsioni collaborative per la supply chain non sono una best practice?
Le previsioni collaborative non sono una best practice per la gestione della supply chain. L’idea che condividere previsioni basate su serie temporali con i fornitori conduca a decisioni migliori è errata. Le previsioni su serie temporali catturano quasi nessuna delle informazioni essenziali per le operazioni della supply chain, come i vincoli di inventario, i resi o le promozioni. L’errore cumulativo che emerge da queste previsioni condivise le rende, in ultima analisi, troppo inaffidabili per guidare decisioni aziendali serie.
Molti operatori del settore si aggrappano all’idea delle previsioni collaborative, aspettandosi previsioni più accurate o operazioni più fluide. Quello che trascurano è che ogni previsione rimane un’ipotesi statica su ciò che il futuro potrebbe riservare, mentre le supply chain reali affrontano ogni giorno dinamiche in continuo mutamento. La data del prossimo ordine, la quantità da ordinare e una serie di vincoli variabili introducono incertezza cumulativa. Ogni ulteriore passaggio in una catena di previsioni su serie temporali amplifica l’inaccuratezza, rendendo l’informazione quasi inutile per un fornitore. Un terzo neutrale che osserva questo schema può concludere che i fornitori farebbero meglio a concentrarsi sui propri dati piuttosto che attendere una previsione basata su serie temporali di seconda mano.
Lokad sostiene che condividere i dati sia vantaggioso, ma solo se si tratta di dati fattuali — come numeri di vendita, livelli di inventario e resi — e non di previsioni. Questi input fattuali permettono a ogni partner di gestire i propri processi di previsione e ottimizzazione, senza ereditare gli errori a valle derivanti dalle ipotesi altrui sul futuro. La posizione cautelativa di Lokad riecheggia la lezione appresa dai ripetuti fallimenti delle iniziative di previsioni collaborative: ogni strato di complessità aggiunto a una supply chain — specialmente tramite previsioni condivise e inaccurate — rallenta il processo decisionale e confonde le responsabilità.
È stato dimostrato più volte che interventi manuali o collaborativi sulle previsioni puntuali non migliorano l’accuratezza. Ogni volta che emerge un errore di previsione, la strategia migliore è perfezionare il modello statistico sottostante, anziché lasciare che più parti negozino una previsione di “consenso”. Le competizioni di forecasting dimostrano costantemente che la collaborazione di esperti su dati di serie temporali non produce guadagni tali da giustificare la complessità aggiuntiva. Questo risultato è evidente in molteplici settori, non solo nella supply chain.
L’approccio più efficace consiste nell’adottare tecniche automatizzate e guidate da modelli che riflettano le decisioni e i rischi effettivi nella supply chain. Piuttosto che tentare di orchestrare una grande sinfonia di previsioni tra più parti, una prospettiva probabilistica e orientata all’ottimizzazione riduce gli sforzi inutili e produce risultati tangibili. La tecnologia di Lokad illustra questo principio, dando priorità all’incorporazione dell’incertezza intrinseca agli eventi futuri nella logica dell’ottimizzazione. Di conseguenza, le aziende evitano le insidie di stratificare previsione su previsione.
Qualsiasi miglioramento a breve termine derivante dalle previsioni collaborative tende a rivelarsi illusorio una volta conteggiato il costo totale della complessità e dell’inaccuratezza. Condividere i dati giusti è fondamentale; condividere previsioni inaffidabili non lo è. Questi fatti rimangono coerenti in tutti i settori e sono facili da verificare: i programmi di supply chain di maggior successo integrano le proprie previsioni probabilistiche con metodi avanzati di ottimizzazione, invece di fare affidamento su previsioni negoziate basate su serie temporali condivise tra partner.
Quali sono le migliori prassi nella previsione per la supply chain?
Le organizzazioni che trattano la previsione per la supply chain come una ricerca di un numero perfetto non riescono a cogliere la vera natura del rischio. Un solo risultato si realizzerà, ma numerosi futuri plausibili possono verificarsi; ignorare quelli meno probabili rende la supply chain fragile di fronte alla reale variabilità. Le migliori prassi richiedono metodi che quantifichino esplicitamente l’incertezza, incorporandola direttamente nell’ottimizzazione delle decisioni di inventario e produzione. Una semplice previsione puntuale, per quanto raffinato possa essere il modello statistico sottostante, non può fornire informazioni sufficienti a catturare la volatilità che regolarmente porta a svalutazioni, vendite perse o picchi di costi a monte.
Le previsioni probabilistiche colmano questa lacuna assegnando probabilità a ogni possibile livello di domanda futura. Invece di delineare una linea precisa che proietti ciò che accadrà, questo approccio esprime le probabilità di numerosi esiti differenti, inclusi quelli che si trovano agli estremi della distribuzione. Nelle reali supply chain, quelle code contano più delle medie da manuale, poiché raramente sono gli scenari “centrali” a deteriorare prestazioni e profitti; sono proprio gli estremi elevati e bassi. Una pianificazione robusta della supply chain inizia con una visione olistica di quegli estremi, e nessuna soluzione parziale – come l’aggiunta di scorte di sicurezza a una previsione puntuale – riesce a farlo con sufficiente profondità.
Anche i responsabili dell’inventario traggono beneficio dalle previsioni probabilistiche quando si considerano i tempi di consegna. Sebbene l’arrivo della merce possa essere “normalmente” puntuale, troppi eventi banali possono causare ritardi o fluttuazioni nella capacità. Una previsione che rappresenta solo i tempi medi di consegna non fornisce altro che ipotesi qualificate. Al contrario, una distribuzione di probabilità completa offre un modo strutturato per tenere conto delle consegne in ritardo e per valutare se il rischio di arrivi anticipati o posticipati valga la pena mitigare con ulteriori misure di sicurezza.
Le supply chain ricche di dati aggiungono ulteriori complessità attraverso modelli di domanda intermittente, lanci di prodotto erratici o ampie oscillazioni legate alle promozioni dei concorrenti. Qui, i meriti di una previsione probabilistica diventano ancora più evidenti. Definire distribuzioni di probabilità per molteplici fattori – inclusa la domanda, i tempi di consegna, i tassi di reso o anche i tassi di rottamazione – aiuta a identificare dove un margine di errore è essenziale e dove è soltanto un costo aggiuntivo.
Una pratica fondamentale è garantire che ogni previsione probabilistica alimenti direttamente uno strato di ottimizzazione, invece di fornire report lucidi che rimangono inutilizzati. È necessario un software in grado di utilizzare distribuzioni anziché numeri singoli per produrre decisioni specifiche per scenari e adattate al rischio. Lokad esemplifica questo approccio generando previsioni probabilistiche su larga scala, per poi impiegare una tecnologia dedicata a trasformare tali previsioni in decisioni giornaliere o settimanali d’inventario che limitano sia l’accumulo eccessivo di scorte sia gli esaurimenti.
Le organizzazioni che mirano a una vera supply chain best practice farebbero bene a smettere di affidarsi a previsioni a punto singolo. Integrare metodi basati sulle probabilità, più espressivi, negli acquisti, nel rifornimento e nella pianificazione della produzione rappresenta il modo più sicuro per resistere agli shock operativi che inevitabilmente si verificano. Questo cambiamento richiede una tecnologia in grado di sostenere carichi computazionali pesanti, ma il cloud computing moderno, insieme a piattaforme raffinate come Lokad, ha eliminato le barriere precedenti. Le aziende che riconoscono l’incertezza come una costante del commercio globale possono agire in modo decisivo utilizzando previsioni probabilistiche per ottimizzare le proprie operazioni in tutti i futuri potenziali.
L’EOQ (economic order quantity) è best practice?
L’EOQ, nella sua formulazione classica, risulta inadeguato per le moderne supply chain. Le sue ipotesi di base—domanda costante, tempo di consegna fisso e un costo d’ordine che sovrasta tutti gli altri costi—non riflettono più la realtà dei mercati dinamici e delle operazioni automatizzate. La nota formula di Wilson, risalente al 1913, manca della flessibilità per tenere conto dei volatili modelli di domanda odierni, del rischio di svalutazioni dell’inventario e dei numerosi vincoli imposti dai fornitori, come quantità minime d’ordine o sconti sui prezzi. Anche la sua estensione occasionale per includere i costi di mantenimento e i costi in entrata non riesce ad affrontare queste problematiche con il dettaglio necessario.
Alcune aziende continuano a fare affidamento sull’EOQ per abitudine o perché alcuni manuali e fornitori di software continuano a sostenerlo. Tuttavia, un approccio rigido basato sulla quantità tende a generare inefficienze e ad aumentare i rischi legati all’inventario. Ingenti svalutazioni diventano una minaccia regolare quando queste formule raccomandano di ordinare di più solamente per raggiungere un minimo di costo ristretto. In ambienti ad alta incertezza, l’EOQ spesso supera le reali necessità, soprattutto quando i modelli di domanda deviano dalla solida base che la formula di Wilson presuppone.
Lokad offre un’alternativa che integra la logica economica dell’EOQ—bilanciando i costi di mantenimento e i costi d’ordine—ma lo fa tramite una visione probabilistica e dettagliata. Questo metodo valuta il ritorno atteso di ogni unità incrementale, tenendo conto della natura incerta della domanda, dei tempi di consegna fluttuanti e delle diverse strutture di costo. Invece di imporre una quantità unica per ogni rifornimento, questo approccio determina quante unità acquistare (se necessario) basandosi sulla redditività esatta di aggiungerne una in più all’ordine. Questo quadro sfumato gestisce strutture di sconto complesse, grandi vincoli specifici dei fornitori e interazioni tra SKU in un modo che l’EOQ da solo non può. Trasforma l’idea originaria dell’EOQ—l’ottimizzazione dei costi per ordine—in un processo continuo e proattivo, garantendo livelli di servizio più elevati con un minor rischio di eccesso di inventario.
Le aziende che insistono sull’EOQ di solito si trovano ad affrontare livelli di inventario gonfiati, costi di smaltimento evitabili o vendite perse a causa della variabilità della domanda non considerata. Sebbene l’EOQ possa ancora apparire in alcuni software di base per la supply chain come una funzionalità legacy, gli ambienti competitivi richiedono un approccio più puntuale e guidato dai dati. Punti di riferimento come la formula di Wilson rimangono storicamente importanti, ma andrebbero considerati come reperti obsoleti, non come best practice. I flussi di lavoro più avanzati proposti da Lokad evidenziano quanto sia efficace l’ottimizzazione numerica una volta che l’intero quadro economico—i costi per unità, i rischi di svalutazione, e così via—viene incluso in ogni decisione d’acquisto.
L’inventario min/max è best practice?
L’inventario min/max non è best practice. Sebbene sia stato uno dei primi metodi automatizzati per il controllo delle scorte, la sua semplicità conduce a difetti critici in quasi tutte le dimensioni delle moderne supply chain. Si basa su una visione statica della domanda, ignorando brusche fluttuazioni nelle vendite, variazioni nei tempi di consegna e vincoli non lineari, come quantità minime d’ordine o limitazioni della capacità dei fornitori. Tale rigidità obbliga le aziende a operare in un ciclo reattivo, raggiungendo un minimo fisso per poi ripristinare un massimo fisso, indipendentemente dal fatto che la domanda stia accelerando, crollando o cambiando in modo imprevedibile.
L’esperienza del settore mostra costantemente che la pianificazione min/max tende a generare un eccesso di inventario per prodotti che non sono più necessari, mentre i prodotti veramente richiesti risultano sottoserviti. Questa prospettiva centrata sulle SKU perde di vista il fatto che ogni dollaro aggiuntivo speso in scorte dovrebbe essere destinato ai prodotti con il maggior ritorno atteso o la massima importanza per i clienti. Un approccio min/max non fornisce alcun meccanismo per una precisa definizione delle priorità. Tratta ogni SKU isolatamente e costringe i responsabili a modificare ripetutamente i valori minimi e massimi nella speranza di adeguarsi alle condizioni variabili. In pratica, questi aggiustamenti equivalgono a congetture. Il risultato è spesso un groviglio di squilibri, che va da esaurimenti intermittenti dei prodotti critici a un eccesso di scorte che rimane in magazzino fino a diventare invendibile.
Un approccio dinamicamente aggiornato, come quello promosso da soluzioni quali Lokad, affronta le limitazioni intrinseche del min/max integrando previsioni probabilistiche e tenendo conto dei vincoli aziendali. Invece di decidere arbitrariamente un punto di riordino e una quantità di riordino, i sistemi avanzati utilizzano metriche basate sul rischio per classificare tutte le possibili decisioni d’acquisto, concentrandosi sulle combinazioni di prodotti e quantità che offrono la massima redditività e la minima probabilità di esaurimento delle scorte. Nel frattempo, le complessità del mondo reale—sconti quantitativi, date di scadenza e capacità condivisa tra più SKU—possono essere prese in considerazione quotidianamente. Questo livello di automazione e di ottimizzazione continua è alla fine fuori portata della logica statica del min/max.
In un’era in cui la crescita e la competitività dipendono da un controllo rigoroso dell’inventario, aggrapparsi al min/max equivale a lasciare soldi sul tavolo e a correre rischi inutili di esaurimento delle scorte. Molteplici rapporti e dati empirici confermano che sostituire queste regole rigide con una strategia basata sulla domanda e consapevole dei vincoli eleva i livelli di servizio riducendo al contempo i costi. I materiali pubblicati da Lokad illustrano inoltre che le aziende che superano il min/max ottengono spesso guadagni immediati, poiché il mix di inventario diventa più allineato con le realtà della variabilità della domanda. Non c’è davvero alcuna giustificazione per investire in regole legacy che ignorano i fattori economici cruciali, data la disponibilità di approcci più precisi e adattabili.
Il MIP (mixed-integer programming) per la supply chain è best practice?
La programmazione a numero misto gode di una reputazione consolidata per risolvere problemi ben delimitati e di piccola scala. Rimane un approccio tecnicamente valido quando l’incertezza può essere completamente ignorata o approssimata in sicurezza. Tuttavia, nella gestione della supply chain, ignorare l’incertezza è una mossa strategica sbagliata. Le interdipendenze e la volatilità che caratterizzano le operazioni reali rendono i metodi deterministici sia fragili che eccessivamente ristretti. Una minima deviazione nella domanda o nei tempi di consegna può compromettere un intero piano, costringendo a misure costose di gestione delle crisi che sarebbero potute essere previste fin dalla progettazione.
Prospettive recenti evidenziano che una vera resilienza della supply chain dipende dall’abbracciare l’incertezza sin dalle basi. Aggiungere semplicemente dei buffer di sicurezza o analisi di scenario a un programma intero non risolve la sua limitazione fondamentale: un focus sulla logica deterministica in un ambiente intrinsecamente incerto. Applicare tecniche di branch-and-bound per problemi a numero misto a problemi su larga scala con milioni di variabili ed elementi stocastici produce tipicamente tempi di esecuzione ingestibili o piani così conservativi da far mancare opportunità redditizie. Alcuni praticanti si sono aggrappati al metodo perché supportato da decenni di letteratura accademica e da librerie di solver facilmente disponibili, ma l’esperienza pratica dimostra che i framework deterministici non possono adattarsi con la velocità necessaria quando le condizioni di mercato cambiano.
Le best practice moderne prevedono l’ottimizzazione stocastica, in cui le previsioni probabilistiche e il modello finanziario della supply chain vengono fusi. Tale approccio considera esplicitamente eventi imprevedibili invece di trattarli come secondari. Valutando numerosi futuri plausibili, un solver stocastico produce decisioni che sono adattate al rischio e robuste, superando i risultati fragili dei solver deterministici. Questa nuova generazione di tecnologia, esemplificata da piattaforme come Lokad, abbandona vincoli artificiali come la linearizzazione forzata a favore di una modellizzazione più diretta dei driver economici reali. Sfrutta inoltre hardware accelerato, permettendo agli utenti di affrontare problemi un tempo ritenuti irrisolvibili con metodi tradizionali.
Le organizzazioni che continuano a fare affidamento sulla programmazione a numero misto per applicazioni nella supply chain in genere affrontano costi elevati quando la realtà si discosta dal piano. Al contrario, un processo di ottimizzazione stocastica produce decisioni fluide che si adattano a una domanda incerta, a interruzioni nella fornitura e a margini in evoluzione. Bilancia gli svantaggi degli esaurimenti di scorte o delle carenze di capacità con i vantaggi della crescita dei ricavi, il tutto operando alla velocità richiesta nel commercio moderno. Questa reattività—integrata nel nucleo algoritmico anziché aggiunta come un’analisi di sensitività—distingue le strategie di supply chain veramente avanzate dalle pratiche convenzionali.
In un’era di intensa competizione e imprevedibilità globale, le scorciatoie deterministiche non bastano più. I metodi stocastici si distinguono come l’unico modo sistematico per incorporare la volatilità insita in ogni supply chain. Lungi dall’essere un aggiornamento teorico, queste tecniche hanno già offerto guadagni comprovati, dalla gestione ottimizzata degli inventari di beni a rapido movimento a programmi di produzione accuratamente bilanciati per reti complesse e multi-livello. I programmi a numero misto e le relative tecniche di branch-and-bound rimangono utili per sfide di pianificazione più piccole e completamente deterministiche, ma per una supply chain sostanziale che cerchi una vera robustezza in condizioni reali, l’ottimizzazione stocastica rappresenta la best practice emergente.
Le previsioni probabilistiche per la supply chain sono best practice?
Le previsioni probabilistiche sono indiscutibilmente la best practice per la pianificazione e l’ottimizzazione della supply chain. Riconoscono che gli eventi futuri sono pieni di incertezza irriducibile e che non si tratta semplicemente di considerare un unico esito deterministico, bensì l’intero spettro delle possibilità. Le aziende constatano frequentemente che gli scenari estremi – sia che la domanda sia anormalmente alta o anormalmente bassa – determinano una gran parte dei loro costi attraverso esaurimenti di scorte o ingenti svalutazioni. Una visione probabilistica cattura questi rischi in modo granulare e quantitativo, garantendo che i dirigenti non si affidino a fragili ipotesi su ciò che “dovrebbe” accadere.
Le previsioni tradizionali a valore singolo sono state un approccio standard dalla metà del XX secolo, ma le loro limitazioni sono dolorosamente evidenti. I calcoli delle scorte di sicurezza aggiunti alle previsioni puntuali offrono ben poco più di una copertura cosmetica del rischio e tipicamente non riescono a proteggere in modo significativo contro le pesanti perdite derivanti da cambiamenti improvvisi del mercato. Al contrario, le previsioni probabilistiche incarnano una rappresentazione più ricca di tutti i potenziali esiti, rendendole molto più adatte per qualsiasi disciplina della supply chain in cui la gestione del rischio è fondamentale. Piuttosto che fissarsi su un esito medio o mediano, la previsione delinea la probabilità di ogni evento, dalla domanda pari a zero fino a livelli così elevati da poter essere scartati a priori.
Lokad è stata pioniera nell’uso delle previsioni probabilistiche “native” nelle supply chain già nel 2012, dimostrando non solo che tali previsioni possono essere generate su larga scala, ma anche che possono essere trasformate in decisioni redditizie. Molti strumenti e metodologie sostengono di offrire capacità “probabilistiche”, eppure in pratica la maggior parte dei sistemi legacy ruota ancora attorno a previsioni a punto singolo, stratificate con ipotesi semplicistiche che non migliorano affatto il processo decisionale. La chiave per sbloccare il valore di queste previsioni risiede in strumenti specializzati in grado di gestire il grande volume di dati e di sfruttare correttamente l’intera distribuzione degli esiti nel calcolare le quantità di riordino, i buffer di sicurezza o le allocazioni multi-livello.
Leading supply chain teams that are serious about achieving robust, risk-adjusted results have already adopted probabilistic forecasting in production. This approach systematically balances the costs of missing opportunities against the costs of overcommitting inventory. In sectors with long or variable lead times—like fashion, aerospace, and fresh foods—the importance of capturing every possible scenario cannot be overstated. Lokad’s role in championing these techniques has proven that the benefits are not abstract, but concrete and financially tangible. With the future of supply chains certain to remain volatile, there is no compelling argument to rely on outdated, single-point prediction strategies when far superior probabilistic methods exist today.
È il riapprovvigionamento prioritizzato dell’inventario una best practice?
Il riapprovvigionamento prioritizzato dell’inventario è dimostrabilmente più efficace rispetto ai metodi classici che trattano ogni SKU isolatamente. Affronta direttamente il fatto che ogni unità di ogni SKU compete per lo stesso budget, spazio in magazzino e capacità della forza lavoro. Invece di allocare l’inventario in maniera frammentata, un approccio prioritizzato valuta la redditività di ogni unità incrementale su tutta la gamma di prodotti. Ad ogni quantità possibile, quantifica il rendimento finanziario atteso alla luce delle probabilità di domanda e dei driver economici come i margini, i costi di acquisto e persino le opportunità a valle create consentendo la vendita di prodotti complementari ad alto margine.
Le valutazioni empiriche confermano che una lista di priorità per gli acquisti supera sistematicamente le politiche classiche di punto di riordino o di livello massimo d’ordine, una volta che le previsioni probabilistiche sono disponibili. Lokad ha ripetutamente osservato che, quando ogni unità viene valutata per il suo rendimento atteso, le liste finali degli acquisti raggiungono livelli di servizio più elevati sui prodotti che contano di più — senza ingolfarsi di inventario su articoli che offrono rendimenti esigui. Questo approccio gestisce inoltre in modo naturale i vincoli del mondo reale. I limiti di capacità del magazzino, i multipli per dimensione del lotto e le quantità minime d’ordine vengono applicati troncando la lista nel punto in cui ha senso, e le considerazioni multi-articolo (comprese le relazioni tra prodotti e i vincoli di risorse condivise) sono integrate in una singola classifica.
I previsori che si aggrappano a obiettivi fissi di livello di servizio finiscono per ottenere rendimenti decrescenti su prodotti a bassa priorità o erratici. Al contrario, dare priorità alle unità in base alla redditività assicura che gli articoli più critici ottengano costantemente il rifornimento — anche se l’ambiente di previsione o di budget cambia. Piccole distorsioni nelle previsioni della domanda non fanno deragliare l’intera politica, perché uno SKU di prima categoria non scenderà bruscamente nella lista a causa di errori di previsione moderati. È un approccio robusto per operazioni che devono far fronte a condizioni reali incerte ed in evoluzione.
L’osservazione dei risultati in pratica lascia poco dubbio che il riapprovvigionamento prioritizzato dell’inventario si qualifichi come best practice. I metodi tradizionali non offrono un modo semplice per arbitrare quando gli SKU competono per gli stessi dollari, contenitori o spazio sugli scaffali. Nel frattempo, classificare ogni decisione fattibile in base al valore marginale atteso affronta direttamente questa competizione multi-SKU. I guadagni costanti in efficienza e redditività riportati dai professionisti della supply chain — tra cui i clienti di Lokad — sottolineano la conclusione che il riapprovvigionamento prioritizzato dell’inventario è semplicemente superiore.
È l’ottimizzazione stocastica per la supply chain una best practice?
L’ottimizzazione stocastica è una best practice per le supply chains perché affronta direttamente la variabilità e l’incertezza che sostengono la maggior parte delle decisioni operative. Al contrario, i metodi deterministici presuppongono risultati futuri fissi, il che porta a piani troppo ottimisti che spesso falliscono di fronte alla volatilità del mondo reale. I risultati empirici indicano che le organizzazioni che si affidano a processi rigidi di “prevedi poi ottimizza” mancano abitualmente i target di performance. La variabilità nella domanda, nei tempi di consegna e nell’affidabilità dei componenti significa che un singolo piano “più probabile” raramente regge in condizioni mutevoli.
Una strategia più robusta emerge quando le decisioni della supply chain vengono testate contro una distribuzione di futuri possibili, piuttosto che contro un singolo scenario previsto. Le aziende che incorporano l’incertezza delle previsioni nella fase di ottimizzazione — anziché solo nella fase di previsione — osservano costantemente un allineamento più stretto tra i piani e i risultati effettivi. Questo miglioramento va oltre la riduzione delle rotture di stock o delle svalutazioni dell’inventario; produce livelli di servizio più elevati e un miglior controllo dei costi. In discussioni ospitate da Lokad, i professionisti senior evidenziano che ignorare questa incertezza costringe le aziende a spendere eccessivamente sui buffer d’inventario o a tollerare carenze croniche. Nessuna delle due risposte è sostenibile per le aziende determinate a equilibrare la redditività con la soddisfazione del cliente.
Il lavoro di Lokad nell’ottimizzazione stocastica offre un’illustrazione concreta di come la modellizzazione e l’ottimizzazione probabilistica possano essere effettuate su larga scala, anche per reti complesse con migliaia di prodotti, vincoli e interdipendenze. L’idea fondamentale è semplice: rappresentare il futuro con una gamma di possibili risultati, assegnare costi economici realistici a ogni scenario e risolvere per le decisioni che massimizzano la redditività attesa (o un altro obiettivo scelto). Ciò contrasta nettamente con gli approcci deterministici old-school, che spesso fissano obiettivi ingenui per un singolo futuro presunto per poi ricorrere a scorte di sicurezza o vincoli extra per mitigare le variazioni inattese.
La conclusione è chiara. Gli strumenti deterministici possono sembrare sorprendentemente semplici, ma non riescono a catturare la complessità completa di una moderna supply chain. Ogni volta che una notevole incertezza guida i costi — sia nei modelli di domanda, nell’affidabilità dei fornitori o nei vincoli operativi — l’ottimizzazione stocastica è la scelta superiore. Le evidenze provenienti da aziende che implementano tecnologie di questo tipo, inclusa quella discussa da Lokad, mostrano meno sorprese nella pianificazione, minori perdite finanziarie e operazioni complessivamente più resilienti. Questa metodologia non è solo un ideale accademico; è dimostrabilmente la best practice per qualsiasi impresa che desideri rimanere competitiva in condizioni di mercato volatili.