Ottimizzazione predittiva per il settore dei pezzi di ricambio



Oggi i veicoli durano più a lungo che mai, e non è più considerato accettabile che rimangano fermi per giorni interi in attesa di un pezzo per un'operazione di manutenzione ordinaria. Anche se soluzioni software per l'ottimizzazione della gestione dei pezzi di ricambio esistono da decenni, Lokad ha fatto un enorme balzo in avanti trasformando dati strategici apparentemente semplici in decisioni di inventario implementabili: nel mercato dei pezzi di ricambio automobilistici, il consumatore finale non è la persona che acquista il pezzo, ma il veicolo che ne ha bisogno. La nostra tecnologia consente di ottimizzare l'assortimento, i prezzi e le scorte dei pezzi di ricambio dai siti di produzione OEM (dall'inglese Original Equipment Manufacturer, o produttore di apparecchiature originali) fino alle officine, tenendo conto di ogni singolo livello intermedio.

Pezzi di ricambio


Mister Auto è un e-commerce specializzato in ricambi per automobili. Fondato nel 2007 e parte del Gruppo PSA dal 2015, vanta un catalogo con oltre 200.000 referenze e opera in 20 Paesi. Il sito è diventato il rivenditore di ricambi n. 1 in Europa.

Utilizziamo Lokad quotidianamente da oltre 2 anni per calcolare i prezzi di vendita dei nostri prodotti. È una soluzione su misura, soprattutto se si considera che i nostri cataloghi tengono conto dei 20 Paesi in cui operiamo. I modelli algoritmici di Lokad, basati sui Big Data, ci hanno aiutato a trarre il massimo dalle nostre strategie di pricing. Oltre a essere molto potente, la soluzione di Lokad ci offre velocità e reattività, due elementi essenziali per qualsiasi e-commerce.

Mathieu Pajot, Commercial and Pricing Director, Mister Auto

Bridgestone è la più grande azienda di pneumatici e gomma al mondo. Gestisce una supply chain che si estende su più nazioni e livelli e raggruppa un centinaio di filiali.

Prima di iniziare il progetto, prima che io arrivassi, la convinzione principale era che avevamo bisogno di avere la massima quantità di scorte il più vicino possibile al mercato, o al "bus", come lo chiamiamo noi. Tuttavia, non appena abbiamo avviato questa iniziativa di ottimizzazione multilivello (con Lokad), ci siamo resi conto che le nostre convinzioni erano errate, e che era invece necessario avere una quantità maggiore di scorte negli stabilimenti di produzione (...). Se infatti un mercato ha bisogno di più tempo, gli pneumatici continueranno ad essere disponibili.

Nicolas Vandeput, Esperto di supply chain al servizio di Bridgestone

LOKAD TV

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Nel 2012, sono stati i nostri primi clienti del settore automobilistico a mettere fine al nostro motore di previsione della domanda di prima generazione. Le classiche previsioni con le serie storiche non funzionavano. La domanda era decisamente troppo scarsa ed irregolare. Le previsioni quantiliche si sono rivelate essere una svolta per l'industria automobilistica e sono diventate il cuore del nostro motore di previsione di seconda generazione. Attualmente ci troviamo a quattro generazioni di distanza in termini di tecnologia di previsione, e ogni generazione ha apportato enormi migliorie rispetto alla precedente.



Ore di riduzione dei guasti per euro investito

Da un punto di vista operativo, l'obiettivo del settore dei pezzi di ricambio automobilistici è quello di ridurre il più possibile le ore di guasto per ogni dollaro o euro investito nella supply chain. L'obiettivo sembrerebbe essere semplice, eppure è incompatibile con l'impostazione dei classici software aziendali.

Meccanico al lavoro su un'auto

I livelli di servizio, le scorte di sicurezza o l'analisi ABC non solo sono metodi obsoleti di gestione della supply chain, ma non forniscono neanche una risposta soddisfacente al problema.

La tecnologia di ottimizzazione predittiva di Lokad affronta ogni singola decisione lungo l'intera supply chain, dagli impianti di produzione OEM al luogo in cui il pezzo viene montato sul veicolo, concentrandosi quantitativamente sul risultato finale.

L'ottimizzazione inizia a livello degli OEM, che decidono ogni giorno quali materie prime o componenti secondarie devono essere acquistate e determinano anche le quantità da produrre in base alle scorte disponibili. La produzione deve soddisfare diversi canali, come quello relativo alla produzione di nuove auto, oppure quello relativo alla manutenzione di quelle vecchie.

L'ottimizzazione continua a livello dei distributori o dei grossisti. I pezzi devono essere ripartiti in modo efficiente tra numerose località geografiche. L'allocazione delle scorte non solo deve permettere di ottenere la massima qualità di servizio possibile, ma deve anche ridurre al minimo i costi operativi, che possono implicare ad esempio dei MOQ (quantitativi minimi d'ordine).

Infine, a livello di vendita al dettaglio, i pezzi devono essere immediatamente disponibili per poter essere utilizzati nelle riparazioni. Poiché un guasto può comportare la necessità di sostituire più pezzi, la disponibilità di un singolo pezzo non implica sempre la risoluzione del guasto. Al contrario, un pezzo mancante potrebbe non essere un problema nel caso in cui fosse disponibile un sostituto compatibile.




La matrice di compatibilità parte-veicolo

Per ogni veicolo che subisce un guasto, ci sono generalmente decine di pezzi meccanicamente compatibili che possono essere utilizzati per risolvere il problema.

Disco di un freno nuovo

Questo aspetto è fondamentale nel settore dei pezzi di ricambio automobilistici, e Lokad ha progettato la sua tecnologia in modo da dargli priorità, affinché l'ottimizzazione numerica che forniamo abbracci questa prospettiva piuttosto che trascurarla.

Il mercato automobilistico europeo conta più di 100.000 veicoli e oltre 1.000.000 di pezzi diversi. Quello nordamericano è caratterizzato da una complessità altrettanto grande. Numerose aziende commercializzano database dettagliati che includono tutte le (in)compatibilità meccaniche esistenti tra veicoli e componenti. Queste informazioni sono essenziali per comprendere la struttura fine della domanda, che non si riflette nel volume storico delle vendite di un determinato componente. Tuttavia, questi database sono molti vasti - circa 100 milioni di righe - e difficili da gestire, quindi non si prestano al supporto delle analisi tradizionali delle serie storiche.

Lokad ha progettato diversi modelli – la matrice di compatibilità dei pezzi del veicolo può essere vista come un grafico bipartito – che forniscono una modellazione predittiva ottimale della domanda, che si concentrata sull'unità di cui vi è bisogno, piuttosto che porre troppa enfasi sul numero del pezzo disponibile in un dato momento.

A sua volta, l'utilizzo di questi modelli consente di prendere decisioni migliori in termini di acquisti, produzione, allocazione delle scorte e prezzi.



Il gruppo Tokić è il più grande rivenditore di pezzi di ricambio e altre attrezzature per auto di oltre 300 rinomate case automobilistiche di tutto il mondo. Attraverso la sua rete di oltre 140 punti vendita, sparsi tra Croazia e Slovenia, Tokić offre più di 300.000 componenti diversi.

Con oltre 1.000 dipendenti, la nostra visione è quella di creare un'azienda tradizionale sotto il profilo umano e innovativa sotto il profilo tecnologico. Per questo Tokić ha scelto Lokad, per la sua tecnologia allo stato dell'arte e il suo approccio moderno alla gestione delle scorte.

Ivan Gadže, CEO
tokic.hr



Il trilemma: capitale, prezzo e servizio

L'ottimizzazione della supply chain dei pezzi di ricambio deve far fronte a tre grandi fattori che la influenzano fortemente. Un maggior numero di scorte permette di produrre e spedire in lotti, riducendo così i costi, e consente di migliorare la qualità del servizio, ma implica anche un maggior fabbisogno di capitale circolante e un maggior rischio di svalutazione complessiva delle scorte. Un aumento dei prezzi migliora sicuramente i margini, ma a rischio di una costante erosione delle quote di mercato, che non si rivela sostenibile. Una maggiore qualità del servizio è apprezzata dai clienti, ma di solito si traduce in un aumento delle scorte che spesso si trovano ai margini della rete della supply chain, dove sono più costose da trasferire.

Lokad offre un'ottimizzazione predittiva end-to-end della supply chain che tiene conto di tutti i fattori economici rilevanti. Alcuni dei fattori sono abbastanza evidenti, come ad esempio i costi di magazzinaggio delle scorte, mentre altri sono più sfuggenti, come il rischio di perdere un cliente a beneficio di un concorrente a causa di un servizio rivelatosi scadente in più occasioni.

La nostra tecnologia è stata progettata per facilitare l'integrazione di più fattori su misura, anche in conflitto fra loro, che intervengono in quella che può essere considerata una decisione superiore per la supply chain della vostra azienda. Lokad non si presenta con presupposti rigidi sulla vostra strategia aziendale: al contrario, ha la flessibilità necessaria per rispecchiarla accuratamente.

Inoltre, ci sono molti vincoli non lineari da tenere in considerazione: la produzione massima giornaliera, i quantitativi minimi d'ordine (MOQ), la capacità massima di magazzinaggio di ogni sito, la capacità massima di trasporto di una spedizione su camion, i formati di confezionamento (scatole, pallet, ecc.), e così via.

Scorte a magazzino di portiere anteriori di auto viste dall'interno

La tecnologia di Lokad è stata progettata per poter applicare vari vincoli non lineari, al fine di garantire che le decisioni ottimizzate possano essere attuate all'istante. A differenza delle classiche soluzioni software, non ci aspettiamo che i professionisti della supply chain ripercorrano manualmente ogni singola cifra da noi prodotta.




AUTODOC è il rivenditore leader in Europa per gli autoricambi. È anche l'azienda a crescita più elevata dell'intero comparto, con un fatturato che nell'esercizio 2020 ha toccato gli 842 milioni di euro, in aumento del 37,6% rispetto ai 612 milioni di euro del 2019. Partita dalla Germania, AUTODOC si è ampliata con successo in altri 26 mercati europei e punta a sviluppare ulteriormente la propria posizione.

Fin dall'inizio della nostra collaborazione, nel 2018, Lokad si è rivelata un partner fidato per AUTODOC. I Supply Chain Scientist di Lokad propongono varie ottimizzazioni su misura per rispondere alla particolare complessità della nostra catena di fornitura. AUTODOC è cresciuta notevolmente, diventando il principale attore del post-vendita automobilistico online in Europa, e siamo lieti di poter contare su partner disposti a crescere con noi.

Stefan Micklich, Vice President Procurement
Autodoc AG


Reti multilivello complesse

L'industria automobilistica è generalmente considerata come l'industria delle industrie. In termini di scala, non ci sono altri settori che la possano uguagliare. Di conseguenza, la maggior parte delle situazioni che hanno a che fare con i pezzi di ricambio coinvolgono più livelli, come ad esempio la produzione, il magazzinaggio o la distribuzione.

Auto parcheggiate

Quando sono coinvolti più livelli, diventa molto difficile valutare il risultato finale di una decisione che si trova "al centro" di una rete di fornitura. Lokad ha sviluppato una tecnologia per valutare il risultato economico di ogni decisione che riguardi la supply chain. Ad esempio, spostare un pezzo in un punto della rete significa perdere l'opportunità di spostare la stessa parte altrove. Ogni decisione ha un costo opportunità rispetto a decisioni alternative e concorrenti.

Questa tecnologia assicura che le prestazioni relative alla supply chain della rete nel suo complesso siano massimizzate.


Al contrario, la maggior parte delle soluzioni software per la supply chain è caratterizzata da un'ottica locale, che si concentra sul livello di servizio o sul buffer di ogni singola SKU, ignorando completamente il resto del quadro. La nostra esperienza ci insegna che questi approcci semplicistici, pur essendo facili da implementare dal punto di vista informatico, non sono soddisfacenti in termini di performance della supply chain. In realtà, queste soluzioni spostano i problemi piuttosto che risolverli. La soluzione del problema richiede invece un approccio diretto all'aspetto multilivello del problema.

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