Il manifesto quantitativo della supply chain

A Lokad, stiamo scoprendo migliori modi per ottimizzare le supply chain e desideriamo aiutare gli altri a fare lo stesso. Attraverso il nostro lavoro, abbiamo appreso che:

1. Tutti i futuri possibili devono essere considerati; una probabilità per ogni possibilità

I clienti stessi non sanno sempre con certezza cosa acquisteranno, quando lo acquisteranno, o se lo acquisteranno affatto. L’incertezza non può essere negata e deve invece essere abbracciata. Tuttavia, l’incertezza non implica che tutti i futuri siano ugualmente probabili. Alcuni futuri sono più propensi a verificarsi rispetto ad altri. L’obiettivo del processo di previsione è assegnare una probabilità a ogni singolo futuro possibile. I moderni computer possiedono una potenza di calcolo incredibile, e sebbene valutare tutte quelle probabilità richieda capacità di elaborazione significative, ciò non rappresenta più un ostacolo.

2. Tutte le decisioni fattibili devono essere considerate; possibilità vs. probabilità

Ogni unità di merce presente in magazzino implica la necessità di prendere almeno una decisione al giorno: mantenerla dove si trova o utilizzarla altrimenti. Ogni unità non presente in magazzino, sia perché non è ancora stata acquistata sia perché non è ancora stata prodotta, richiede anch’essa la presa di una decisione quotidiana: se questa unità extra debba essere “materializzata” o meno. Tutte queste decisioni devono essere valutate ogni giorno, per ogni prodotto, per ogni località, per ogni fornitore, per ogni percorso. Sebbene in passato la potenza di calcolo potesse rappresentare un problema, oggi non è più un ostacolo. Di conseguenza, tutte le decisioni possibili dovrebbero essere esaminate in relazione a tutti i futuri possibili e alle rispettive probabilità.

3. I fattori economici devono essere utilizzati per dare priorità alle decisioni fattibili

Zero scorte, zero rotture di stock, zero ritardi sono solo limiti teorici della vostra supply chain; non sono opzioni pratiche, fattibili - e certamente non redditizie. Un obiettivo chiave della supply chain è minimizzare i dollari dell’errore, non le percentuali di errore. Pensare che migliorare le percentuali di errore si traduca automaticamente in risparmi sui costi è un’illusione. I costi di gestione del magazzino devono essere bilanciati con i costi delle rotture di stock. I prezzi d’acquisto devono essere bilanciati con le quantità acquistate. Qualsiasi ottimizzazione dipende fondamentalmente dai parametri che vengono ottimizzati. Per ottenere un’ottimizzazione orientata al business, è necessario introdurre i driver economici. Grazie a questi driver, ora diventa possibile dare priorità a tutte le decisioni fattibili in relazione al loro ROI atteso. Affinare i driver economici può richiedere tanto sforzo quanto eseguire l’ottimizzazione stessa; tuttavia, questo è il prezzo da pagare per assicurarsi che i risultati siano allineati con l’economia dell’azienda.

4. Essere in controllo richiede l’automazione di ogni compito banale

L’automazione è la chiave per dare ai dirigenti un maggiore controllo sulla loro supply chain. Se occuparsi del flusso interminabile di decisioni della supply chain richiede un continuo inserimento manuale di dati, i professionisti della supply chain diventano schiavi della soluzione che li gestisce. Essere costretti ad integrare manualmente la soluzione con infinite voci è l’esatto opposto dell’essere in controllo.

Infatti, essere in controllo significa che tutte le intuizioni strategiche vengono adeguatamente integrate nelle milioni di decisioni prese in relazione alla vostra supply chain. Ogni volta che la situazione di mercato cambia, anche le intuizioni strategiche devono essere riviste. Rivedere una soluzione per la supply chain per tenere conto dei nuovi elementi della strategia aziendale dovrebbe essere un processo semplice, idealmente realizzabile in poche ore, non in settimane. Inoltre, non dovrebbe esserci alcun limite alla quantità di conoscenza specialistica che può essere iniettata nell’automazione.

5. Un Supply Chain Scientist deve prendersi carico dei risultati numerici

Se la vostra supply chain è significativa e opera da anni, preparare i dati della vostra supply chain rappresenta già un’impresa notevole. Pochi professionisti si rendono conto della profondità che i dati possono avere e, in linea di massima, un tradizionale dipartimento IT quasi mai lo fa. La sfida principale risiede nel definire la semantica dei dati: cosa significano realmente i dati. Questa semantica dipende non solo dal software utilizzato, ma anche da numerosi processi operativi. Scoprire e documentare la semantica dei dati richiede una notevole perizia. Inoltre, la consegna dei risultati numerici necessita di una modellizzazione adeguata della supply chain, che a sua volta richiede ulteriori competenze. Far sì che un Supply Chain Scientist si faccia carico della consegna dei risultati numerici è fondamentale per il successo di un progetto. Senza le competenze necessarie in supply chain science, un’iniziativa rischia di essere afflitta da sottigliezze non identificate, sia legate ai dati, ai processi della supply chain o ad artefatti della modellizzazione, che potrebbero arrecare danni alle operazioni della supply chain una volta che i risultati vengano messi in produzione.

Questo manifesto riassume la filosofia adottata da Lokad per affrontare le sfide della supply chain. La nostra tecnologia fornisce i mattoni per implementare questa visione nella vostra azienda. Il nostro forecasting engine probabilistico assegna una probabilità a ogni futuro possibile. I nostri risolutori numerici considerano e valutano tutte le decisioni possibili. L’automazione end-to-end viene realizzata tramite Envision, il nostro linguaggio di programmazione. Il nostro team offre l’esperienza e le competenze necessarie per portare a termine l’iniziativa. Vi aiuteremo a definire i parametri di cui la vostra azienda ha bisogno. Vi aiuteremo a sfruttare al massimo i dati a vostra disposizione; anche se non sono ancora quelli che desiderate avere.