00:00:03 Pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP)
00:00:28 Il ruolo del S&OP nella gestione complessa della supply chain
00:02:32 Le origini e l’evoluzione del S&OP
00:03:19 Benefici della gestione quantitativa della supply chain
00:06:18 Pro e contro del S&OP e della gestione quantitativa
00:08:01 La complessità delle previsioni nel S&OP: bisogno di automazione
00:08:29 Cattivo allineamento del S&OP e impatto economico
00:09:02 Sandbagging nelle previsioni di vendita e nel S&OP
00:12:19 Implementazioni di successo del S&OP e complessità aziendale
00:14:05 Potenziale tecnologico nel S&OP, gestione quantitativa
00:16:02 Gestione dell’inventario: implicazioni finanziarie e crescita
00:17:14 L’importanza dell’accordo sui costi di esaurimento scorte tra i dipartimenti
00:18:14 Persistente Pianificazione delle vendite e delle operazioni obsoleta
00:19:03 L’efficienza della supply chain quantitativa
00:21:49 Migliorare i processi, massimizzare l’automazione
Sommario
In una discussione con Kieran Chandler, il fondatore di Lokad Joannes Vermorel esamina Pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP) e la sua importanza per l’ottimizzazione della supply chain. Vermorel descrive il S&OP come un processo vitale per allineare le operazioni interne con le forze del mercato esterno, affermando che è stato originariamente sviluppato dalle aziende FMCG del XX secolo. Mentre il S&OP tradizionale si concentra sul miglioramento della gestione e della comunicazione, l’approccio della supply chain quantitativa di Lokad enfatizza soluzioni guidate dai dati. Questo approccio automatizza le previsioni per vasti assortimenti di prodotti, producendo previsioni probabilistiche che accrescono l’efficienza. Vermorel esplora ulteriormente il concetto di S&OP 2.0, sostenendo l’automazione e l’allineamento dei driver economici piuttosto che degli stati di mercato. Il suo consiglio ai CEO sottolinea la gestione assistita al computer dei dati granulari della supply chain e il miglioramento continuo.
Sommario Esteso
Kieran Chandler, il conduttore, e Joannes Vermorel, il fondatore di Lokad, si impegnano in una discussione principalmente sulla Pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP) e sul suo rapporto con l’approccio di ottimizzazione della supply chain di Lokad.
Il S&OP, come spiega Vermorel, rappresenta un cruciale processo aziendale che i team di leadership esecutiva utilizzano per garantire una gestione efficiente delle risorse, soprattutto in grandi aziende con supply chain estese. Sottolinea che esso mira a favorire l’allineamento tra tutti i dipartimenti di un’azienda per semplificare la distribuzione dei prodotti in linea con la domanda del mercato.
Vermorel identifica l’origine del S&OP nelle grandi aziende di beni di consumo a rapido movimento (FMCG) del XX secolo, che puntavano a servire il mercato di massa. Queste aziende hanno ideato processi che in seguito sono stati amalgamati nel S&OP, rappresentando le best practice nella gestione della supply chain.
Tuttavia, Vermorel evidenzia un sottile cambiamento di prospettiva nel confrontare il S&OP tradizionale con l’approccio della supply chain quantitativa di Lokad. Mentre il S&OP si fonda sulla convinzione che le sfide della supply chain possano essere affrontate principalmente con una migliore gestione e una comunicazione potenziata, la metodologia di Lokad dà priorità a soluzioni quantitative e computazionali.
Nonostante le differenti filosofie, Vermorel ammette che l’allineamento, una sfida centrale affrontata dal S&OP, rimane una questione significativa anche nell’approccio della supply chain quantitativa di Lokad.
Vermorel inizia facendo luce sulle difficoltà che le grandi aziende devono affrontare nella gestione di vasti cataloghi di prodotti. Aziende con migliaia di referenze di prodotto rendono impossibile per un singolo o per un gruppo mantenere un’immagine mentale di ciò che accadrà per ogni singola referenza. Di conseguenza, le persone si concentrano spesso su informazioni aggregate, come il livello di categoria di prodotto, portando a una frammentazione.
Vermorel introduce la supply chain quantitativa come una prospettiva alternativa per affrontare questi problemi. La supply chain quantitativa automatizza il processo di previsione, creando una previsione probabilistica che può essere condivisa quotidianamente in tutta l’azienda.
Il conduttore Kieran Chandler indirizza la conversazione verso il SNOP, un processo che coinvolge tutti i dipartimenti nella risoluzione dei problemi, offrendo una prospettiva olistica. Chandler si chiede se la supply chain quantitativa possa generare un pregiudizio in favore della supply chain. Vermorel ribatte, sottolineando che l’approccio quantitativo considera lo stato futuro del mercato come un dato di fatto, generato da algoritmi di machine learning.
La discussione si sposta sull’allineamento all’interno di un’azienda, in particolare sulla possibilità di disaccordo riguardo ai driver economici. Vermorel riconosce questo problema, specificando che le diverse fazioni all’interno di un’azienda spesso hanno incentivi differenti, portando a un disallineamento.
Vermorel procede delineando le carenze del S&OP convenzionale nell’affrontare supply chain ampie e complesse. Sostiene una maggiore dipendenza da processi automatizzati per compiti quali calcoli grezzi e previsioni.
Vermorel introduce il S&OP 2.0 o “Supply Chain Quantitativa”, dove l’attenzione durante le riunioni si sposta sull’allineamento dei driver economici invece che cercare di prevedere gli stati futuri del mercato o le richieste, cosa che egli ritiene debba essere automatizzata.
Verso la fine della discussione, Vermorel offre consigli ai CEO che cercano di migliorare i processi interni. Suggerisce di enfatizzare il miglioramento dello status quo e un migliore impiego dei computer per gestire informazioni granulare sullo stato della supply chain. Questo cambiamento, a suo avviso, può aggirare i problemi di scalabilità e permettere ai dipendenti di applicare la loro intelligenza di alto livello per risolvere problemi complessi.
Trascrizione Completa
Kieran Chandler: Benvenuti su Lokad TV. Questa settimana parleremo di Pianificazione delle vendite e delle operazioni, più comunemente nota come SNOP. Si tratta di un processo aziendale in cui il team di leadership esecutiva si riunisce per decidere come gestire al meglio le risorse di un’azienda. Pur non essendo un concetto particolarmente nuovo, è raramente ben compreso e può essere molto difficile da implementare per un’azienda. Quindi, Joannes, penso che un buon punto di partenza sia: che cos’è esattamente il SNOP? Potresti descriverlo in un po’ più di dettaglio?
Joannes Vermorel: Assolutamente. Il SNOP è la risposta alla necessità di un completo allineamento nelle grandi aziende che operano con una grande supply chain. Significa che tutti – dal marketing, vendite, logistica, magazzino, produzione, acquisti – devono essere allineati per consegnare i beni che il mercato richiede. Ciò include un allineamento interno completo e anche un allineamento con le forze esterne, essenzialmente la domanda così come osservata sul mercato. Senza questo allineamento, si potrebbe finire in una situazione in cui il team di vendita sta vendendo qualcosa che non si può produrre o si stanno producendo cose che non vengono vendute. Quindi, l’allineamento è essenziale, sia internamente che esternamente, per soddisfare la domanda del mercato.
Durante il XX secolo, le grandi aziende di beni di consumo hanno inventato modi per servire i mercati di massa con questo allineamento interno che era anche in linea con quanto richiesto dal mercato. Questa industria ha collettivamente inventato una serie di processi che si sono cristallizzati con il nome di SNOP, rappresentando un ideale di best practice in questo ambito.
Kieran Chandler: Quindi, si tratta fondamentalmente di un modo per far comunicare meglio molti dipartimenti interni. Da dove è effettivamente nato questo concetto?
Joannes Vermorel: Credo che sia stato cristallizzato da ex dirigenti diventati consulenti che hanno iniziato ad avere una ricetta ben strutturata per implementare il SNOP. Quindi, parliamo di materiali di consulenza su come replicare i processi che erano stati stabiliti in alcune grandi aziende in altre aziende. Alla fine, era davvero un modo migliore per gestire la supply chain da una prospettiva di gestione strategica.
Kieran Chandler: È abbastanza simile a quello che facciamo qui a Lokad. Parliamo di un processo aziendale complessivo, migliorando le comunicazioni e così via. Hai detto “fin qui tutto bene”, ma cosa non va bene?
Joannes Vermorel: Beh, è sottile perché c’è un cambiamento di paradigma quando si passa dal SNOP a quello che facciamo a Lokad, ovvero la supply chain quantitativa. Il nucleo della sfida si è spostato. Il focus principale del SNOP è che i problemi della supply chain possono essere essenzialmente risolti con una migliore gestione e con migliori pratiche nel modo in cui le diverse divisioni della tua azienda comunicano e condividono informazioni.
La prospettiva della supply chain quantitativa è molto diversa. L’idea è che le informazioni fluiscano principalmente da un computer all’altro, da una macchina all’altra. Non coinvolge tante persone. Se hai dieci prodotti che stai producendo e vendendo, puoi riunire le persone in una stanza e loro possono gestire. Tuttavia, con l’ascesa della digitalizzazione e la crescente complessità delle supply chain, ciò diventa più difficile.
Kieran Chandler: Discuteremo qual è l’esito più probabile per la domanda di certi prodotti. Per esempio, consideriamo una piccola azienda con solo dieci prodotti. Gli azionisti possono ragionevolmente avere un’idea accurata di ciò che riserva il futuro per ciascuno di quei dieci prodotti. Ora, consideriamo una situazione tipica per una grande azienda al giorno d’oggi, dove non si tratta di dieci prodotti, ma di 100.000 referenze di prodotto. All’improvviso, diventa completamente disumano; nessuno può avere in mente ciò che accadrà per ogni singola referenza.
Joannes Vermorel: Infatti, si finisce per avere una situazione in cui questo processo, in cui dovremmo comunicare tra di noi, diventa fondamentalmente molto difficile. Le persone tendono a concentrarsi su informazioni più aggregate, per esempio, a livello di categoria di prodotto. Tuttavia, questo approccio porta a problematiche di frammentazione, sia verticale che orizzontale. Questa situazione crea problemi propri. La supply chain quantitativa affronta principalmente questo problema adottando una prospettiva diversa sull’intera sfida della supply chain.
Kieran Chandler: Capisco. Il vero vantaggio di un processo di Pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP) è far sì che tutti i dipartimenti contribuiscano al problema e considerino le cose dal punto di vista di ogni singolo dipartimento. Ma non è il caso che, con una supply chain quantitativa, ci si limiti ad avere un vero focus sulla supply chain, ossia un pregiudizio in favore della supply chain?
Joannes Vermorel: Sì e no. La domanda è: se riunisci le persone, su cosa si metteranno d’accordo? Dal punto di vista del S&OP, le persone vogliono concordare sullo stato futuro del mercato, sulla domanda da soddisfare, e creare un allineamento generale su questo punto. La prospettiva di una supply chain quantitativa è diversa; lo stato del mercato è dato dalla macchina, è un dato di fatto.
Se hai decine di migliaia di referenze di prodotto differenti, desideri avere una previsione completamente automatizzata. Questa previsione può poi essere condivisa automaticamente con tutti in azienda, ogni singolo giorno. Quindi, non c’è bisogno di mettersi d’accordo su questo. Ma cosa succede se la previsione non è accurata? Questo è un altro problema che viene risolto dalle previsioni probabilistiche, dove invece di avere un singolo numero per il futuro, si hanno probabilità per tutti gli esiti possibili.
Dal nostro punto di vista nella supply chain quantitativa, non ha senso riunire le persone per concordare sulla previsione perché essa è troppo dettagliata. Stiamo parlando di decine di milioni di numeri, centinaia di migliaia di referenze di prodotto, dove si hanno probabilità per ogni singolo giorno per un anno intero.
Questo enorme numero di probabilità deve essere previsto e tutto questo deve essere fatto automaticamente. Quindi, a differenza del S&OP, se riunisci le persone in una supply chain quantitativa, non è per mettersi d’accordo sulla previsione; questo è un dato fornito dalla macchina.
Kieran Chandler: Va bene, ma parliamo di quei driver economici nel contesto della supply chain quantitativa, e abbiamo detto che bisogna mettersi d’accordo su di essi. Se lavori in un’azienda che ha già un cattivo allineamento nei suoi processi di S&OP, non finirà per avere un cattivo allineamento e disaccordo quando si tratta di quei driver economici?
Joannes Vermorel: Sì, e in realtà, una delle ragioni principali per cui il S&OP è così difficile da implementare è che le diverse parti non hanno gli stessi incentivi. Quando si tratta di previsioni, potrebbero persino avere incentivi in conflitto.
Kieran Chandler: Ho parlato con molte persone che hanno lavorato in grandi aziende implementando la Pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP). Tutti praticano qualcosa chiamato sandbagging. Potresti spiegare cos’è il sandbagging?
Joannes Vermorel: Se fai parte del team di vendita, la tua previsione diventa effettivamente la quota di vendita che devi raggiungere per ottenere il bonus. Come dipendente, è nel tuo interesse prevedere un numero basso in modo da poter facilmente superare il tuo obiettivo, superare le aspettative e ottenere il bonus. L’idea originale era che la previsione di vendita provenisse dai team di vendita, in quanto si riteneva fossero i più vicini al mercato. Pertanto, erano considerati responsabili della produzione della previsione. Tuttavia, hanno ogni incentivo a sbagliare. Ciò è in contrasto con l’obiettivo di una previsione accurata.
Kieran Chandler: C’è un modo per affrontare il problema del sandbagging? I team di vendita spesso rispondono bene ai bonus. L’introduzione di un bonus per previsioni più accurate potrebbe migliorare la situazione?
Joannes Vermorel: Mentre potrebbe sembrare una soluzione, in realtà crea un altro problema. Il modo più semplice per mantenere una previsione accurata è avere aspettative molto basse. Un venditore potrebbe smettere di concludere affari una volta superata la sua quota di vendita per evitare di perdere il bonus di accuratezza. Questo spreca opportunità di mercato. In pratica, premiare l’accuratezza delle previsioni spesso premia la mediocrità. Inoltre, le competenze che rendono qualcuno un buon venditore, come comprendere il cliente e le dinamiche di mercato, non si traducono necessariamente in previsioni statistiche accurate. Pertanto, i tuoi migliori venditori potrebbero non essere i migliori previsori.
Kieran Chandler: Se siamo d’accordo che S&OP sia una sfida, esistono esempi reali di aziende che stanno avendo successo con questi processi?
Joannes Vermorel: Sì, in genere le grandi aziende di Fast Moving Consumer Goods (FMCG) dispongono di processi S&OP relativamente buoni. Sfruttano una gamma di prodotti relativamente ristretta. L’S&OP funziona finché la quantità di informazioni da trasferire tra le persone non è eccessivamente grande. È efficace se hai al massimo qualche centinaio di referenze di prodotto. Tuttavia, man mano che la complessità del tuo business aumenta, o se devi coordinarti in molte sedi geografiche per un coordinamento a livello mondiale, inizia a cedere. Ad esempio, potresti avere solo 100 prodotti, ma se ti coordini in 80 paesi, ora hai 8.000 combinazioni prodotto-paese da considerare. Questo non rientra nella mente umana. Se decidi di organizzare la tua supply chain in silos con una unità per paese, perdi il coordinamento mondiale, il che può portare a inefficienze, come avere troppo di un prodotto in un paese e troppo poco in un altro.
Kieran Chandler: Stiamo vivendo in un’era tecnologica. Non possiamo semplicemente sostituire la mente umana con i computer e continuare a utilizzare con successo questi processi SNOP (Sales and Operations Planning)?
Joannes Vermorel: L’essenza della supply chain riguarda infatti l’utilizzo di processi automatizzati per i calcoli. Tuttavia, non si tratta di sostituire completamente l’intervento umano. Possiamo automatizzare la previsione probabilistica grezza, ma abbiamo ancora bisogno che le persone concordino sullo stato del mercato, che, per la maggior parte dei mercati, è meglio affidarlo a un processo automatizzato. Questo processo è sviluppato da ingegneri esperti sia in software che in statistica. Non si tratta della macchina che lavora in modo indipendente, bensì di ingegnerizzare un processo per fornire previsioni statistiche su larga scala.
SNOP 2.0, o quello che consideriamo il futuro della supply chain, comporta mettere insieme le persone per concordare i fattori economici, come ciò che porta denaro in azienda e ciò che costa denaro all’azienda. Per esempio, se investi in scorte extra, sono soldi che non puoi utilizzare per altri scopi, come espandere le capacità logistiche. Questo è un costo da considerare. Un altro esempio è il costo di non servire un cliente, o il costo di un stockout. È difficile da valutare, ma deve esserci un accordo condiviso su cosa comportino questi costi.
Ad esempio, la divisione marketing potrebbe persino generare uno stockout con una certa probabilità se conduce operazioni che la supply chain non può gestire. Pertanto, deve esserci un accordo su quanto costi quando ciò accade. In questo modo, ogni divisione può bilanciare il rapporto ricompensa-rischio per ogni azione intrapresa.
Kieran Chandler: Sembra che ci siano molte ragioni per abbandonare questi processi SNOP obsoleti. Allora perché le aziende li implementano e li usano ancora?
Joannes Vermorel: L’SNOP presenta molti elementi di buon senso di base che non dovrebbero essere scartati. Per esempio, cercare un allineamento a livello strategico ed evitare conflitti interni all’azienda è ancora vantaggioso. L’SNOP sottolinea anche che il CEO dovrebbe essere colui che tiene insieme l’azienda e si assicura che ci sia una visione condivisa, il che ha senso. Ci sono molte cose riguardanti il buon senso generale e, probabilmente, le best practice per le aziende nell’SNOP che sono ancora valide.
Kieran Chandler: L’informazione dovrebbe fluire tra le persone. Che tipo di accordo dovremmo cercare in questo scenario?
Joannes Vermorel: Storicamente, l’accordo verteva sulla previsione dello stato futuro della domanda di mercato. Si inizia con una previsione di vendita, si stabilisce la pianificazione della domanda, poi quella dell’offerta. Successivamente, si consolidano tutti i piani di produzione e si ripete questo ciclo mensilmente. Qui, l’idea è che tutti lavorino insieme per stabilire una visione condivisa della domanda. Tuttavia, credo che questo processo debba essere interamente automatizzato.
Kieran Chandler: Puoi spiegare meglio questo processo di automazione?
Joannes Vermorel: Certamente, è ancora necessario un allineamento, ma il lavoro in corso riguarda i fattori economici. La buona notizia è che passiamo da una situazione in cui il tempo delle persone veniva consumato per concordare la domanda per i tre mesi successivi. Questo processo doveva essere ripetuto mensilmente, consumando essenzialmente il tempo delle persone in riunioni che sostenevano il processo di assemblaggio. Questo non è un processo capitalista, in quanto il tempo delle persone coinvolte viene consumato per sostenere una supply chain sinergica. In Lokad, adottiamo un approccio diverso.
Kieran Chandler: Qual è l’approccio di Lokad in questo contesto?
Joannes Vermorel: Crediamo che quando le persone si incontrano, debbano farlo per migliorare i fattori economici, che vengono poi implementati nella pipeline dati quotidiana data pipeline. Questa pipeline elabora i dati dall’inizio alla fine per generare tutte le decisioni, in particolare quelle di acquisto o di produzione, e le decisioni di inventory movement in modo automatico. Pertanto, quando le persone si incontrano, è per sviluppare una strategia migliore che viene immediatamente trasformata in logica software, che poi opera in maniera automatica. Questo garantisce che il tempo delle persone, la risorsa più scarsa in un’azienda, venga utilizzato in modo altamente capitalista e valorizzato nel tempo.
Kieran Chandler: Sembra piuttosto progressista. Concludendo, se fossi un CEO desideroso di migliorare i processi interni, cosa consiglieresti? Suggeriresti un processo S&OP (Sales and Operations Planning) combinato con una Supply Chain Scientist quantitativa? Quale consiglio daresti?
Joannes Vermorel: Consiglierei di partire dalle basi. Riflettere su come viene utilizzato il tempo del tuo management. I tuoi manager trascorrono il loro tempo a mantenere lo status quo o a migliorarlo? Questa domanda fondamentale è un buon punto di partenza. Poi, considera il ruolo dei computer nel flusso di informazioni. Ti aspetti che l’informazione fluisca da persona a persona, o da macchina a macchina? Soprattutto quando si tratta di informazioni dettagliate sullo stato esatto della tua supply chain - ogni singola conta di quante unità o parti hai in ogni sede nel mondo, o quanti grammi di materie prime hai in ogni sede.
Kieran Chandler: Quindi, l’obiettivo è sfruttare la tecnologia per aumentare l’efficienza?
Joannes Vermorel: Esattamente. Se ti aspetti che queste informazioni granulari fluiscano da persona a persona, avrai un problema di scalabilità. Quindi, ripensa a ciò che può essere in larga misura delegato alle macchine. Questo permette alle persone di esercitare le proprie competenze e l’intelligenza di alto livello nel risolvere problemi che effettivamente richiedono un pensiero sofisticato. Invece di avere persone che si occupano di elaborazioni semi-manuali dei dati con fogli Excel, delega questi compiti alle macchine.
Kieran Chandler: Sembra un approccio progressista. Qualche pensiero finale?
Joannes Vermorel: Penso che, proseguendo con questo modo di pensare, si finisca per ottenere qualcosa che assomiglia molto a un discendente dell’S&OP, qualcosa di molto simile a una supply chain quantitativa. Naturalmente, si tratta solo di nomi, ma l’idea è quella.
Kieran Chandler: Ottimo! Speriamo che la discussione di oggi contribuisca a risolvere alcune guerre di territorio all’interno delle aziende. Questo è tutto per questa settimana. Grazie mille per averci seguito e ci vediamo alla prossima. Arrivederci per ora.
