00:00:03 Sales and Operations Planning (S&OP)
00:00:28 Il ruolo di S&OP nella gestione complessa della supply chain
00:02:32 Origini ed evoluzione di S&OP
00:03:19 Benefici della gestione quantitativa della supply chain
00:06:18 Pro e contro di S&OP e della gestione quantitativa
00:08:01 Complessità della previsione in S&OP: necessità di automazione
00:08:29 Scarsa allineamento di S&OP e impatto economico
00:09:02 “Sandbagging” nelle previsioni di vendita e S&OP
00:12:19 Implementazioni di S&OP di successo e complessità aziendale
00:14:05 Potenziale tecnologico in S&OP, gestione quantitativa
00:16:02 Gestione dell’inventario: implicazioni finanziarie e crescita
00:17:14 Importanza dell’accordo sui costi di esaurimento delle scorte tra i dipartimenti
00:18:14 Persistenza di Sales and Operations Planning obsoleto
00:19:03 Efficienza della Supply Chain Quantitativa
00:21:49 Migliorare i processi, massimizzare l’automazione
Riassunto
In una discussione con Kieran Chandler, il fondatore di Lokad, Joannes Vermorel, esamina Sales and Operations Planning (S&OP) e la sua importanza per l’ottimizzazione della gestione della supply chain. Vermorel descrive S&OP come un processo vitale per allineare le operazioni interne alle forze di mercato esterne, affermando che è stato originariamente sviluppato dalle aziende FMCG del XX secolo. Mentre il tradizionale S&OP si concentra sull’ottimizzazione della gestione e della comunicazione, l’approccio di supply chain quantitativa di Lokad enfatizza soluzioni basate sui dati. Questo approccio automatizza la previsione per una vasta gamma di prodotti, producendo previsioni probabilistiche che migliorano l’efficienza. Vermorel esplora inoltre il concetto di S&OP 2.0, sostenendo l’automazione e l’allineamento dei driver economici anziché degli stati di mercato. Il suo consiglio ai CEO sottolinea la gestione assistita dal computer dei dati granulari della supply chain e il miglioramento continuo.
Riassunto Esteso
Kieran Chandler, il conduttore, e Joannes Vermorel, il fondatore di Lokad, si impegnano in una discussione principalmente su Sales and Operations Planning (S&OP) e la sua relazione con l’approccio di ottimizzazione della supply chain di Lokad.
S&OP, come spiega Vermorel, svolge un ruolo cruciale come processo aziendale che i team di leadership esecutiva impiegano per garantire una gestione efficiente delle risorse, specialmente in grandi aziende con estese supply chain. Egli sottolinea che si sforza di favorire l’allineamento tra tutti i dipartimenti di un’azienda per ottimizzare la consegna dei beni in linea con la domanda di mercato.
Vermorel identifica la nascita di S&OP con le grandi aziende di beni di consumo veloci (FMCG) del XX secolo che miravano a soddisfare il mercato di massa. Queste aziende hanno ideato processi che in seguito si sono amalgamati in S&OP, rappresentando le migliori pratiche nella gestione della supply chain.
Tuttavia, Vermorel evidenzia un cambiamento di prospettiva quando si confronta il tradizionale S&OP con l’approccio di supply chain quantitativa di Lokad. Mentre S&OP si basa sulla convinzione che le sfide della supply chain possano essere affrontate principalmente attraverso una migliore gestione e una comunicazione migliorata, la metodologia di Lokad privilegia soluzioni quantitative e computazionali.
Nonostante le diverse filosofie, Vermorel ammette che l’allineamento, una sfida centrale affrontata da S&OP, rimane una preoccupazione significativa nell’approccio quantitativo alla supply chain di Lokad.
Vermorel inizia gettando luce sulle difficoltà che le grandi aziende affrontano nella gestione di vasti cataloghi di prodotti. Le grandi aziende con migliaia di riferimenti di prodotti rendono impossibile per un individuo o un gruppo mantenere un’immagine mentale di ciò che accadrà per ogni singolo riferimento di prodotto. Pertanto, le persone spesso si concentrano su informazioni aggregate, come il livello di categoria del prodotto, portando alla frammentazione.
Vermorel introduce la supply chain quantitativa come un’alternativa per affrontare questi problemi. La supply chain quantitativa automatizza il processo di previsione, creando una previsione probabilistica che può essere condivisa in tutta l’azienda quotidianamente.
L’host Kieran Chandler passa alla conversazione su SNOP, un processo che coinvolge tutti i dipartimenti nella risoluzione dei problemi, offrendo una prospettiva olistica. Chandler si chiede se la supply chain quantitativa potrebbe generare un pregiudizio nella supply chain. Vermorel contrasta questo, 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 sul potenziale disaccordo sui driver economici. Vermorel riconosce questo problema, sottolineando che diverse fazioni all’interno di un’azienda hanno spesso incentivi diversi, portando a un mancato allineamento.
Vermorel passa a delineare i limiti del tradizionale S&OP nella navigazione di grandi e complesse supply chain. Egli sostiene una maggiore affidabilità dei processi automatizzati per compiti come calcoli grezzi e previsioni.
Vermorel introduce S&OP 2.0 o “Supply Chain Quantitativa”, in cui il focus durante le riunioni si sposta sull’allineamento dei driver economici anziché cercare di prevedere futuri stati o domande di mercato, che secondo lui dovrebbero essere automatizzati.
Verso la fine della discussione, Vermorel offre consigli ai CEO che cercano di migliorare i loro processi interni. Suggerisce di mettere l’accento sul miglioramento dello status quo e sull’uso migliore dei computer per gestire informazioni dettagliate sullo stato della supply chain. Questo cambiamento, secondo lui, può evitare problemi di scalabilità e consentire ai dipendenti di applicare la loro intelligenza di alto livello per risolvere problemi complessi.
Trascrizione completa
Kieran Chandler: Benvenuti a Lokad TV. Questa settimana parleremo di Sales and Operations Planning, più comunemente noto 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. Sebbene non sia 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 capire esattamente cos’è SNOP. Potresti descriverlo in modo più dettagliato?
Joannes Vermorel: Assolutamente. SNOP è la risposta alla necessità di un completo allineamento nelle grandi aziende che operano con una vasta supply chain. Significa che tutti - dal marketing, alle vendite, alla logistica, alla gestione dei magazzini, alla produzione, agli acquisti - devono essere allineati per consegnare i beni che il mercato cerca. Questo include un completo allineamento interno e anche un allineamento con le forze esterne, essenzialmente la domanda osservata sul mercato. Senza questo allineamento, potresti trovarsi in una situazione in cui il team delle vendite sta vendendo qualcosa che non puoi produrre o stai producendo cose che non vendi. Quindi, l’allineamento è essenziale, sia internamente che esternamente, per soddisfare la domanda di 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 coincideva anche con ciò che il mercato richiedeva. Questo settore ha collettivamente inventato una serie di processi che sono stati cristallizzati sotto il nome di SNOP, rappresentando un ideale di best practice in questo ambito.
Kieran Chandler: Quindi, è fondamentalmente un modo per far comunicare meglio molti dipartimenti interni. Da dove è nato questo concetto?
Joannes Vermorel: Credo che sia stato cristallizzato da ex dirigenti diventati consulenti che hanno iniziato ad avere una ricetta ben definita per implementare SNOP. Quindi, stiamo parlando di materiali di consulenza su come replicare i processi che erano stati impostati 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 simile a quello che facciamo qui da Lokad. Stiamo parlando di cose come un processo aziendale completo, migliorando le comunicazioni e così via. Hai detto “finora tutto bene”, cosa non va bene?
Joannes Vermorel: Beh, è sottile perché c’è un cambiamento di paradigma quando passi da SNOP a ciò che facciamo qui da Lokad, che è la supply chain quantitativa. Il nucleo della sfida è cambiato. Il focus principale di SNOP è che i problemi della supply chain possono essere risolti essenzialmente con una migliore gestione e 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. La prospettiva è che le informazioni fluiscono principalmente da un computer all’altro, da una macchina all’altra. Non coinvolge molte persone. Se hai dieci prodotti che stai producendo e vendendo, puoi riunire le persone in una stanza e poi possono gestire. Tuttavia, con la crescita della digitalizzazione e la crescente complessità delle supply chain, questo diventa più impegnativo.
Kieran Chandler: Discuteremo quale è l’esito più probabile per la domanda di determinati prodotti. Ad esempio, consideriamo una piccola azienda con solo dieci prodotti. Gli azionisti possono ragionevolmente formarsi un’idea accurata di ciò che il futuro riserva per ognuno di quei dieci prodotti. Ora, consideriamo una situazione tipica per una grande azienda al giorno d’oggi, in cui non si tratta di dieci prodotti, ma di 100.000 referenze di prodotti. Improvvisamente, è completamente disumano; nessuno può tenere in mente cosa accadrà per ognuna di quelle referenze.
Joannes Vermorel: Infatti, si finisce con una situazione in cui questo processo, in cui si suppone che comunichiamo tra di noi, diventa fondamentalmente molto difficile. Le persone tendono a concentrarsi su informazioni più aggregate, ad esempio, a livello di categoria di prodotto. Tuttavia, questo approccio porta a problemi di frammentazione, sia verticali che orizzontali. Questa situazione crea problemi propri. La supply chain quantitativa affronta principalmente questa problematica assumendo una prospettiva diversa sull’intera sfida della supply chain.
Kieran Chandler: Capisco. Il vero vantaggio di un processo di Sales and Operations Planning (S&OP) è ottenere il contributo di tutti i dipartimenti per risolvere il problema e guardare le cose attraverso gli occhi di ogni singolo dipartimento. Ma il problema con una supply chain quantitativa non è che stai solo guardando le cose con un vero focus sulla supply chain, essenzialmente avendo un pregiudizio verso la supply chain?
Joannes Vermorel: Sì e no. La domanda è, se riunisci le persone, su cosa si metteranno d’accordo? Da una prospettiva di S&OP, le persone vogliono mettersi d’accordo sullo stato futuro del mercato, sulla domanda da soddisfare e creare un allineamento di tutti su questo. La prospettiva di una supply chain quantitativa è diversa; lo stato del mercato è dato dalla macchina, è una sorta di dato di fatto.
Se hai decine di migliaia di diverse referenze di prodotto, vuoi avere una previsione completamente automatizzata. Questa previsione può quindi essere condivisa automaticamente con tutti in azienda, ogni singolo giorno. Quindi, non è necessario mettersi d’accordo su questo. Ma cosa succede se la previsione non è accurata? Questo è un altro problema che viene risolto anche dalle previsioni probabilistiche, dove invece di avere un singolo numero per il futuro, hai probabilità per tutti i possibili risultati.
Dal nostro punto di vista nella supply chain quantitativa, non ha senso riunire le persone per mettersi d’accordo sulla previsione perché la previsione è troppo dettagliata. Stiamo parlando di decine di milioni di numeri, centinaia di migliaia di referenze di prodotto in cui hai probabilità per ogni singolo giorno per un anno intero.
Questo enorme numero di probabilità deve essere previsto e tutto ciò deve essere fatto automaticamente. Quindi, a differenza di S&OP, se riunisci le persone in una supply chain quantitativa, non è per mettersi d’accordo sulla previsione; questa è una dato fornito dalla macchina.
Kieran Chandler: Ok, ma parliamo di quei driver economici nel contesto della supply chain quantitativa, e abbiamo parlato di mettersi d’accordo su questo. Se sei in un’azienda che ha già un allineamento scarso nei suoi processi di S&OP, non avranno semplicemente un allineamento scarso e disaccordo quando si tratta di quei driver economici?
Joannes Vermorel: Sì, e in realtà, una delle principali ragioni per cui 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 avversari.
Kieran Chandler: Ho parlato con molte persone che hanno lavorato in grandi aziende che implementano Sales and Operations Planning (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 tua quota di vendita che devi raggiungere per ottenere il tuo bonus. Come dipendente, è nel tuo interesse previsione un numero basso in modo da poter facilmente superare il tuo obiettivo, superare le aspettative e assicurarti il tuo bonus. L’idea originale era che la previsione delle vendite provenisse dai team di vendita, poiché si pensava che fossero più vicini al mercato. Erano quindi considerati responsabili della produzione della previsione. Tuttavia, hanno ogni incentivo per sbagliare. Questo contrasta con l’obiettivo di previsioni accurate.
Kieran Chandler: C’è un modo per affrontare il problema del sandbagging? I team di vendita rispondono spesso bene ai bonus. Potrebbe essere utile introdurre un bonus per previsioni più accurate per migliorare la situazione?
Joannes Vermorel: Anche se 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 chiudere 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 una persona un buon venditore, come la comprensione del cliente e delle dinamiche di mercato, non si traducono necessariamente in previsioni statistiche accurate. Pertanto, i tuoi migliori venditori potrebbero non essere i migliori previsionisti.
Kieran Chandler: Se concordiamo sul fatto che S&OP è una sfida, ci sono esempi concreti di aziende che stanno avendo successo con questi processi?
Joannes Vermorel: Sì, di solito le grandi aziende di beni di consumo veloci (FMCG) hanno processi S&OP relativamente buoni in atto. Beneficiano di una gamma relativamente limitata di prodotti. S&OP funziona fintanto che la quantità di informazioni che deve essere trasferita tra le persone non è schiacciante. È efficace se hai al massimo qualche centinaio di riferimenti di prodotti. Tuttavia, man mano che aumenta la complessità della tua attività o se devi coordinarti tra molte sedi geografiche per una coordinazione su scala mondiale, il sistema inizia a crollare. Ad esempio, potresti avere solo 100 prodotti, ma se stai coordinando in 80 paesi, ora hai 8.000 combinazioni prodotto-paese da considerare. Questo non si adatta alla mente umana. Se decidi di organizzare la tua supply chain in silos con un’unità per paese, perdi la coordinazione globale, il che può portare a inefficienze, come avere troppo di un prodotto in un paese e troppo poco in un altro.
Kieran Chandler: Viviamo ora in un’era tecnologica. Non possiamo semplicemente sostituire la mente umana con i computer e utilizzare con successo questi processi SNOP (Sales and Operations Planning)?
Joannes Vermorel: L’essenza della supply chain consiste effettivamente nell’utilizzo di elaborazioni automatizzate per i calcoli. Tuttavia, non si tratta di sostituire completamente l’intervento umano. Possiamo automatizzare la previsione probabilistica grezza, ma abbiamo comunque bisogno che le persone concordino sullo stato del mercato, che, per la maggior parte dei mercati, è meglio lasciare a un processo automatizzato. Questo processo è sviluppato da ingegneri esperti sia di software che di statistica. Non è la macchina che lavora in modo indipendente, ma si tratta di progettare un processo per fornire previsioni statistiche su larga scala.
SNOP 2.0, o ciò che vediamo come il futuro della supply chain, prevede di riunire le persone per concordare sui driver economici, come ciò che porta denaro all’azienda e ciò che costa all’azienda. Ad esempio, se investi in inventario aggiuntivo, è denaro che non puoi utilizzare per altri scopi, come espandere le tue capacità logistiche. Questo è un costo da considerare. Un altro esempio è il costo di non servire un cliente o il costo di una rotture di stock. È difficile valutare, ma deve esserci un accordo condiviso su cosa comportino questi costi.
Ad esempio, la divisione marketing potrebbe addirittura generare una rottura di stock con una certa probabilità se gestisce operazioni che la supply chain non può gestire. Pertanto, deve esserci un accordo su quanto costa quando ciò accade. In questo modo, ogni divisione può bilanciare il rapporto rischio-ricompensa per ogni azione che intraprende.
Kieran Chandler: Sembra che ci siano molte ragioni per abbandonare questi processi SNOP obsoleti. Allora perché le aziende continuano a implementarli e usarli?
Joannes Vermorel: SNOP ha molti elementi di buon senso di base che non dovrebbero essere scartati. Ad esempio, cercare un allineamento di alto livello e evitare conflitti interni nella tua azienda è ancora vantaggioso. SNOP sottolinea anche che il CEO dovrebbe essere colui che tiene insieme l’azienda e garantisce una visione condivisa, il che ha senso. Ci sono molte cose sul buon senso di alto livello e probabilmente le migliori pratiche per le aziende in SNOP che sono ancora valide.
Kieran Chandler: Le informazioni dovrebbero fluire tra le persone. Che tipo di accordo dovremmo cercare in questo scenario?
Joannes Vermorel: Storicamente, l’accordo riguardava la previsione dello stato futuro della domanda di mercato. Si parte da una previsione delle vendite, si stabilisce la pianificazione della domanda, quindi la pianificazione della fornitura. Dopo di che, si consolidano tutti i piani di produzione e si itera su questo ciclo mensilmente. Qui, l’idea è che tutti lavorino insieme per stabilire una visione condivisa della domanda. Tuttavia, ritengo che questo processo dovrebbe essere completamente automatizzato.
Kieran Chandler: Puoi spiegare meglio questo processo di automazione?
Joannes Vermorel: Certamente, c’è ancora bisogno di allineamento, ma il lavoro in corso riguarda i driver economici. La buona notizia è che passiamo da una situazione in cui il tempo delle persone veniva consumato per concordare la domanda per i prossimi tre mesi. Questo processo doveva essere ripetuto mensilmente, il che consumava essenzialmente il tempo delle persone in riunioni che supportavano il processo di assemblaggio. Questo non è un processo capitalista poiché il tempo delle persone coinvolte viene consumato per supportare una supply chain sinergica. Da Lokad, abbiamo un approccio diverso.
Kieran Chandler: Qual è l’approccio di Lokad in questo contesto?
Joannes Vermorel: Crediamo che quando le persone si incontrano, dovrebbe essere per migliorare i driver economici, che vengono poi implementati nel data pipeline quotidiano. Questa pipeline elabora i dati dall’inizio alla fine per generare tutte le decisioni, in particolare le decisioni di acquisto o di produzione e le decisioni di movimento delle scorte in modo automatico. Pertanto, quando le persone si incontrano, è per sviluppare una migliore strategia che viene immediatamente trasformata in logica software, che viene quindi eseguita automaticamente. Ciò garantisce che il tempo delle persone, la risorsa più scarsa in un’azienda, venga utilizzato in modo altamente capitalista e capitalizzato nel tempo.
Kieran Chandler: Sembra piuttosto progressivo. Mentre concludiamo, se sono un CEO che cerca di migliorare i propri processi interni, cosa consiglieresti? Suggeriresti un processo S&OP (Sales and Operations Planning) combinato con una supply chain quantitativa? Quale consiglio daresti?
Joannes Vermorel: Consiglierei di iniziare dalle basi. Rifletti su come utilizzi il tempo della tua dirigenza. I tuoi manager trascorrono il loro tempo a mantenere lo status quo o a migliorarlo? Questa domanda di base è un buon punto di partenza. Quindi, considera il ruolo dei computer nel flusso delle informazioni. Ti aspetti che le informazioni fluiscano da persona a persona o da macchina a macchina? Soprattutto quando si tratta di informazioni dettagliate sullo stato esatto della tua supply chain - ogni singolo conteggio di quante unità o parti hai in ogni posizione in tutto il mondo, o quante grammi di materie prime hai in ogni posizione.
Kieran Chandler: Quindi, l’obiettivo è sfruttare la tecnologia per l’efficienza?
Joannes Vermorel: Esattamente. Se ti aspetti che queste informazioni dettagliate fluiscano da persona a persona, hai un problema di scalabilità. Quindi, ripensa a cosa può essere delegato alle macchine in larga misura. Ciò consente alle persone di esercitare le proprie competenze e intelligenza di alto livello nella risoluzione di problemi che richiedono effettivamente un’intelligenza di alto livello. Invece di far fare alle persone il calcolo dei dati semi-manuale con fogli Excel, delega queste attività alle macchine.
Kieran Chandler: Sembra un approccio progressivo. Qualche pensiero finale?
Joannes Vermorel: Penso che se continui con questo processo di pensiero, finisci per ottenere qualcosa che assomiglia molto a un discendente di S&OP, qualcosa di molto simile a una supply chain quantitativa. Ovviamente, sono solo nomi, ma l’idea è lì.
Kieran Chandler: Fantastico! Speriamo che la discussione di oggi contribuisca in qualche modo a risolvere alcune guerre territoriali all’interno delle aziende. Questo è tutto per questa settimana. Grazie mille per averci seguito e ci vediamo alla prossima. Ciao per ora.
