Ottimizzare le spedizioni via container - Software di ottimizzazione delle scorte

Ottimizzazione delle spedizioni via container durante la previsione della domanda


Home » Knowledgebase » Qui
di Joannes Vermorel, ultima modifica Maggio 2015

Nel controllo delle scorte, è spesso utile distinguere due diverse fasi: l'anticipazione della domanda futura, ossia le previsioni della domanda, e l'ottimizzazione delle quantità da riordinare, a seconda dei vincoli di ordine. Tra i vincoli di ordine, le spedizioni via container sono uno dei più frequenti nell'importazione di merci dall'estero. In questo articolo, spiegheremo in dettaglio come elaborare un ordine durante la previsione della domanda in caso di spedizione via container.

Valutare il tasso di riempimento di un container

Image
Poniamo che Contoso, un rivenditore canadese di fantasia, importi merci dalla Cina tramite spedizioni in container, che hanno luogo ogni 10 settimane circa. Poiché un container è costoso, Contoso mira a riempire un intero container a ogni spedizione, per massimizzarne la capacità. Allo stesso tempo, Contoso intende mantenere un livello minimo di scorte, sia in magazzino che in transito, e contemporaneamente mantenere gli stessi livelli di servizio per non deludere i clienti (in realtà, quest'ultimo punto è valido per tutti i rivenditori, indipendentemente dalle modalità di spedizione della merce).

Le spedizioni via container sono di per sé vincolanti e possono creare due tipi di problemi. Prima di tutto, durante l'elaborazione di un riordino, Contoso dovrà stabilire se un dato container sarà semivuoto, pieno o addirittura troppo pieno. Inoltre, il lead time, poiché dipende dalla domanda futura, sarà piuttosto difficile da stabilire. In effetti, un aumento delle vendite potrebbe indurre l'azienda a emettere riordini più frequenti e, dunque, ad anticipare la spedizione successiva; al contrario, un calo delle vendite potrebbe indurre l'azienda a ritardare le spedizioni successive.

Esistono diversi metodi per calcolare il “tasso di riempimento di un container”. Contoso adotta un metodo semplice, che consiste nell'associare a ogni articolo un “fattore di riempimento”, ossia un'unità arbitraria che riflette il volume (e talvolta il peso) di un'unità di un dato articolo. Per esperienza, Contoso conosce il volume approssimativo di ogni prodotto, e sa che un container di 6m può contenere 33m³ di merce. Di conseguenza, ogni volta che si rende necessario un riordino, Contoso calcola la somma delle quantità da riordinare e moltiplica ogni quantità per il volume corrispondente. Perché una spedizione sia fattibile, Contoso si basa su una regola generale, secondo la quale il tasso di riempimento di un container dovrebbe essere pari a circa l'80% della sua capacità nominale perché tutti i prodotti entrino nel container senza sforzi. Contoso non prova a sfruttare il 100% della capacità del container, perché nella pratica questa operazione si rivelerebbe troppo complessa e poco redditizia. Al contrario, Contoso si basa su una particolare euristica, usata per indicare se un container è approssimativamente pieno, e che dà risultati piuttosto soddisfacenti.

Stimare l'arco di tempo tra una spedizione e l'altra

Per poter produrre una previsione regolata sul giusto lead time, inoltre, è necessario calcolare il periodo di tempo che trascorre tra una spedizione e l'altra. In realtà, Contoso non deve necessariamente conoscere le “date” delle spedizioni, ma semplicemente il tempo che trascorre tra l'emissione di un ordine e la consegna della spedizione successiva.

La data della prossima spedizione via container è già una previsione in sé. Nella pratica, ci sono alcuni sistemi di previsione che forniscono direttamente una previsione per questo valore. Tuttavia, Contoso sa per esperienza che le spedizioni via container hanno luogo, in media, ogni volta che viene venduta una quantità X di prodotti. Prevedere manualmente la domanda di migliaia di articoli è un'operazione lunga e complessa, mentre stimare la prossima spedizione via container con un foglio Excel, annotando le vendite settimanali negli ultimi tre anni e la data delle spedizioni corrispondenti, è relativamente semplice. A questo proposito, Contoso prende in considerazione le vendite settimanali totali, che sono rappresentate da serie temporali piuttosto semplici, e considera due fattori, la stagionalità e il trend. Il fattore stagionalità è calcolato semplicemente osservando periodi simili negli anni passati. Il fattore trend viene calcolato in collaborazione con il reparto marketing dell'azienda e con i responsabili delle vendite, che generalmente hanno un'esperienza diretta dell'evoluzione del mercato (*). Poiché elaborare una previsione significa calcolare un unico valore, Contoso rivede manualmente ogni settimana l'arco di tempo più probabile che trascorrerà tra una spedizione e l'altra, operazione, questa, che può essere fatta con un semplice foglio di calcolo Excel in non più di 20 minuti.

(*) Nel nostro caso, possiamo ricorrere a questa procedura per stimare le spedizioni perché Contoso prende in considerazione le vendite totali settimanali. In questo modo, si eliminano i comportamenti più erratici e si ottengono serie temporali, quelle delle vendite settimanali, che presentano una stagionalità chiaramente visibile. Se invece Contoso avesse considerato le vendite a livello di punto vendita, un simile approccio avrebbe dato scarsi risultati. Inoltre, poiché bisogna calcolare un'unica durata, è accettabile che un esperto trascorra un certo periodo di tempo a rifinire i risultati. Se, ancora, l'azienda avesse applicato lo stesso procedimento ai singoli articoli, ogni previsione non avrebbe richiesto più di 30 secondi, con un conseguente calo nella qualità delle previsioni.

All'inizio di ogni settimana, quando viene calcolata la durata più probabile tra una spedizione e l'altra, Contoso è in grado di calcolare il lead time così com'è definito da Lokad. Il lead time, secondo la definizione di Lokad, è calcolato come il periodo di tempo che trascorre tra una spedizione e l'altra, più il tempo di consegna. In questo caso, il periodo di tempo che va da una spedizione all'altra è di 10 settimane, mentre i tempi di consegna dalla Cina al Canada sono di 5 settimane. Quindi, il lead time Lokad è pari a (10+5) x 7 = 105 giorni.

Aggiornare le previsioni settimanali

A questo punto, Contoso carica i dati relativi alle ultime vendite nel sistema di previsione. Il lead time viene aggiornato in modo da riflettere le nuove aspettative sulle spedizioni. A seconda del metodo di previsione usato, il container potrà essere composto in modo diverso:
  • se vengono usate le previsioni tradizionali (come le previsioni settimanali), la domanda prevista è sommata al lead time e alla scorta di sicurezza. Al risultato vengono sottratte le scorte disponibili e le scorte già ordinate. Se il totale supera la capacità del container, viene ordinata una nuova spedizione via container.
  • se vengono usate le previsioni quantiliche, viene seguita una procedura molto simile, che non include però la scorta di sicurezza, che invece è già integrata nella stima quantilica. Ancora una volta, quando viene raggiunta la capacità di un container, viene ordinata una nuova spedizione.
  • se vengono usate le tabelle dei quantili, ogni volta che le previsioni vengono aggiornate, il container viene riempito per tutta la sua capacità attraverso la lista di priorità degli acquisti. Vengono poi usati alcuni indicatori economici per calcolare la redditività di una spedizione via container così come è stata elaborata dal motore di previsione. Una volta raggiunto un determinato livello di redditività, viene ordinata una nuova spedizione.

Alla luce di queste osservazioni, se le spedizioni avvengono via container, raccomandiamo di elaborare le previsioni con il metodo delle tabelle dei quantili, che si adattano meglio ai vincoli di spedizione.