Ottimizzazione predittiva per il settore dei pezzi di ricambio



Oggigiorno, i veicoli durano più a lungo che mai, e non è più considerato accettabile che un veicolo rimanga fermo 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.

spare parts


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 sul Big Data, ci hanno aiutato a trarre il massimo dalle nostre strategie di pricing. Oltre ad essere molto potente, la soluzione di Lokad ci offre velocità e reattività, due elementi essenziali per qualsiasi e-commerce.

Mathieu Pajot, Direttore Commerciale e Pricing, 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 stock il più vicino possibile al mercato, al "bus", come lo chiamiamo noi. Tuttavia, non appena abbiamo avviato questa iniziativa di ottimizzazione multilivello (Lokad), ci siamo resi conto che le nostre convinzioni erano errate, e che era invece necessario avere una quantità maggiore di stock negli stabilimenti di produzione (...) e se 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

Date un'occhiata alle nostre interviste su Lokad TV e scoprite di più sulla supply chain e il settore dei pezzi di ricambio.

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 delle 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 sebrerebbe essere semplice, eppure è incompatibile con l’impostazione dei classici software aziendali.

car mechanic

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 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. 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. Le parti devono essere ripartite in modo efficiente su 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 delle MOQ (quantità minime d’ordine).

Infine, a livello di vendita al dettaglio, le parti devono essere immediatamente disponibili per poter essere utilizzate nelle riparazioni. Poiché un guasto può comportare la necessità di sostituire più parti, la disponibilità delle parti non deve essere confusa con la risoluzione di un guasto. Al contrario, una parte mancante potrebbe non essere un problema se un sostituto compatibile è disponibile.




La matrice di compatibilità parte-veicolo

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

new brake disc

Questo aspetto è fondamentale nel settore dei pezzi di ricambio automobilistici, ed è per questo che Lokad ha progettato la sua tecnologia in modo da dare priorità a questo aspetto, facendo in modo che l'ottimizzazione numerica che forniamo abbracci questa prospettiva piuttosto che trascurarla.

Il mercato automobilistico europeo conta più di 100.000 veicoli ed oltre 1.000.000 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. Nonostqnte ciò, questi database sono molti vasti - circa 100 milioni di righe - e difficili da gestire, e quindi non si prestano al supporto delle analisi tradizionali delle serie storiche.

Lokad ha progettato diversi modelli – la matrice di compatibilità delle parti del veicolo può essere vista come un grafico bipartito – che forniscono una modellazione predittiva superiore della domanda che si concentra sull' unità di bisogno, piuttosto che porre troppa enfasi sul numero della parte che è disponibile in quel momento.

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




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. L'aumento delle scorte permette di produrre e spedire in lotti, riducendo così i costi. Queste scorte migliorano anche la qualità del servizio. Tuttavia, un maggior numero di scorte significa anche un maggior fabbisogno di capitale circolante e un maggior rischio di svalutazione complessiva delle scorte. L'aumento dei prezzi migliora naturalmente 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 stoccaggio dell'inventario, mentre altri sono più subdoli, 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 molteplici fattori conflittuali 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 rispecchiare accuratamente la strategia.

Inoltre, ci sono molte limitazioni non lineari da tenere in considerazione: la produzione massima giornaliera, le quantità minime d'ordine (MOQ), la capacità massima di stoccaggio di ogni sito, la capacità massima di trasporto di una spedizione su camion, i formati di confezionamento (scatole, pallet, etc.), etc.

store inner rear front doors automotive

La tecnologia di Lokad è stata progettata per poter applicare varie limitazioni non lineari, al fine di garantire che le decisioni ottimizzate possano essere attuate senza ulteriori interventi. A differenza delle classiche soluzioni software, non ci aspettiamo che i professionisti della supply chain post-processino manualmente ogni singola cifra da noi prodotta.



Reti multilivello complesse

L'industria automobilistica è generalmente considerata come l'industria delle industrie. In termini di scala, non ci sono altre industrie che possano rivaleggiare con essa. 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, lo stoccaggio o la distribuzione.

car park

Quando sono coinvolti più livelli, diventa molto difficile valutare il risultato finale di una decisione che si trova "al centro" di un network di supply chain. Lokad ha sviluppato una tecnologia per valutare il risultato economico di ogni decisione che riguardi la supply chain. Ad esempio, spostare una parte 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 ha un focus più locale e si concentra sul livello di servizio o sul buffer di ogni singola SKU, ignorando completamente il resto del quadro. La nostra esperienza ci indica 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 un approccio diretto all'aspetto multilivello del problema.

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