Ottimizzazione delle operazioni di magazzino

00:00:07 Gestione del magazzino e il concetto di ottimizzazione.
00:01:20 Sfide nella gestione del magazzino, inclusi i costi della manodopera e l’utilizzo delle attrezzature.
00:03:53 Ottenere un’ottimizzazione giornaliera delle operazioni di magazzino attraverso l’ottimizzazione a livello di rete.
00:05:22 Economie di scala e l’impatto della deviazione dal regime di magazzino ottimale.
00:07:00 I limiti della pianificazione classica della supply chain e il potenziale per l’ottimizzazione delle operazioni di magazzino.
00:08:00 Analisi tradizionale delle serie temporali SKU e i suoi limiti.
00:11:00 Problemi di sincronizzazione e oscillazione nelle supply chain.
00:13:35 Riconsiderare il paradigma per risolvere il problema.
00:14:25 La prospettiva quantitativa della supply chain.
00:15:22 Prendere decisioni utilizzando l’unità più redditizia in tutta la rete.
00:17:42 Confronto tra la prospettiva delle serie temporali SKU e l’elenco prioritario delle azioni.
00:19:14 Troncare l’elenco per ottenere un flusso di magazzino ottimale.
00:20:25 Il valore economico e i rendimenti decrescenti delle unità prioritarie.
00:23:58 L’importanza dell’ottimizzazione nelle supply chain e le sue sfide.
00:25:26 Riformulare il problema e cambiare prospettiva per soluzioni migliori.
00:26:24 Difficoltà nel trovare una previsione perfetta delle serie temporali.
00:27:33 Conclusione e riflessioni sugli approcci classici.

Riassunto

Nell’intervista, Kieran Chandler e Joannes Vermorel discutono delle sfide della gestione dei moderni magazzini. Vermorel sottolinea l’importanza di ottimizzare le operazioni quotidiane del magazzino, il che significa avere lo stesso numero di addetti da un giorno all’altro. Parla anche delle sfide della sincronizzazione nelle reti di supply chain e della necessità di prioritizzare le decisioni in base ai rendimenti economici. Vermorel sostiene che gli approcci classici all’ottimizzazione della supply chain sono difettosi e che è necessario cambiare prospettiva sul problema per trovare soluzioni efficaci. L’intervista si conclude con Chandler che ringrazia Vermorel per il suo tempo.

Riassunto Esteso

In questa intervista, Kieran Chandler discute con Joannes Vermorel, fondatore di Lokad, un’azienda specializzata nell’ottimizzazione della supply chain, delle sfide della gestione dei moderni magazzini. Nonostante l’aumento dell’automazione, i magazzini si affidano ancora pesantemente alla manodopera, soprattutto durante i periodi di picco. Vermorel spiega che i magazzini moderni sono progettati per regimi ottimali, proprio come il motore di una macchina. Il problema è che le richieste del mercato potrebbero non essere allineate con lo stato di massima produttività del magazzino e deviare dal regime ottimale può saturare le attrezzature o non utilizzarle appieno. La maggior parte dei magazzini è automatizzata in varie misure, ma il personale è ancora una sfida importante. Durante i periodi di picco, sono necessari appaltatori, ma hanno meno formazione e produttività più bassa e i dipendenti regolari devono comunque essere pagati indipendentemente dal carico di lavoro. Vermorel sottolinea l’importanza di ottimizzare le operazioni quotidiane del magazzino, il che significa avere lo stesso numero di addetti da un giorno all’altro. Distingue questo dal razionalizzare, che comporta investire in nuove attrezzature per migliorare la produttività complessiva. Vermorel suggerisce che un flusso costante di operazioni con lo stesso carico di lavoro ogni giorno sarebbe ideale per evitare di dover adattarsi a variazioni di origine in ogni caso.

Vermorel ha spiegato che per ottenere operazioni ottimali di magazzino su base giornaliera è necessario guardare oltre il magazzino stesso e ottimizzare l’intera supply chain. Ciò può essere realizzato attraverso l’ottimizzazione a livello di rete. Chandler ha quindi chiesto a Vermorel delle sfide legate all’aumento della manodopera e ai costi associati. Vermorel ha spiegato che il costo del personale aggiuntivo non aumenta linearmente perché la flessibilità ha un costo elevato. I magazzini possono ottenere economie di scala essendo relativamente rigidi. Gli approcci classici all’ottimizzazione della supply chain si basano sulla previsione del carico di lavoro dei magazzini e sull’adeguamento dei livelli di personale di conseguenza. Vermorel sostiene che questo approccio è fallace perché non fornisce alcun grado di controllo sulle operazioni del magazzino. Egli ritiene che l’approccio classico enfatizzi gli scarti e le serie temporali, che sono semplicemente prospettive di mobilitazione sul magazzino. Vermorel ha sottolineato l’importanza di guardare oltre il magazzino e ottimizzare l’intera supply chain per ottenere un’ottimizzazione operativa quotidiana.

Vermorel ha discusso delle sfide che sorgono con la sincronizzazione nelle reti di supply chain. Ha spiegato che la sincronizzazione può creare oscillazioni nella supply chain, portando a modelli di flusso inefficienti. Ha utilizzato l’esempio di un prodotto che subisce una rottura di stock da un fornitore, causando gradualmente la mancanza di stock in tutti i negozi. Una volta che il fornitore ha nuovamente disponibilità di stock, si verifica una ondata di prodotti che fluisce lungo la supply chain per rifornire tutti i negozi contemporaneamente. Ciò porta a oscillazioni residue, che sono problematiche per la gestione della supply chain. Vermorel ha suggerito di respingere il paradigma che ha creato il problema in primo luogo e di guardare il problema da un punto di vista diverso per trovare una soluzione. Ha sottolineato l’importanza di uniformare le promozioni e di avvisare preventivamente i magazzini per avere lo stock pronto. La prospettiva unica di Vermorel sull’ottimizzazione della supply chain mette in evidenza la necessità di pensare criticamente alle questioni in gioco al fine di trovare soluzioni efficaci.

Vermorel ha discusso dell’approccio della sua azienda all’ottimizzazione della supply chain, che si concentra sull’utilizzo di una prospettiva quantitativa per dare priorità a futuri possibili e decisioni basate sui rendimenti economici. Questo approccio non utilizza SKU o serie temporali, ma singole unità di prodotti, ognuna con rendimenti economici unici. L’obiettivo è trovare l’unità più redditizia e poi indagare su quale unità sarebbe la seconda più redditizia, e così via in ordine decrescente. Vermorel ha spiegato che sebbene il numero di decisioni potenziali possa sembrare infinito, in realtà è finito e limitato dal numero di unità presenti nel magazzino. Vermorel sostiene che dando priorità alla lista per il regime ottimale del magazzino, si può ottenere gratuitamente la soluzione per l’ottimizzazione della supply chain. Questo approccio è stato contrastato con la prospettiva tradizionale di SKU più serie temporali, che non aveva le stesse opzioni disponibili per il responsabile del magazzino. Vermorel sostiene che con la potenza di calcolo moderna, il processo di ottimizzazione è fattibile, anche se non necessariamente facile.

Vermorel spiega che molti magazzini hanno una lista prioritaria di azioni, ma mancano di granularità nelle decisioni. Il modello classico di supply chain fornisce solo ordini di riapprovvigionamento, lasciando al magazzino la decisione su quale ordine dare priorità. Al contrario, la lista prioritaria di Lokad consente a ogni unità di avere un premio economico, il che aiuta i magazzini a prendere decisioni migliori. Vermorel spiega che le prime unità che devono essere accelerate sono le più critiche perché impediscono rotture di stock altamente probabili. Tuttavia, man mano che il magazzino invia più unità lungo la lista, i premi economici diminuiscono rapidamente. Vermorel osserva che in una normale rete di supply chain, le prime 10.000 unità inviate dal magazzino possono avere un premio economico 100 volte superiore alle ultime 10.000 unità. Vermorel suggerisce che analizzando l’intera rete di supply chain, i magazzini possono determinare quanto personale impiegare su base giornaliera e dare priorità alle proprie azioni in modo più efficace.

Vermorel sostiene che bilanciare l’equilibrio di una rete sia cruciale per un direttore della supply chain. La levigatura, il processo di rimozione delle irregolarità nei dati per ottenere una tendenza più chiara, è essenziale per garantire che le supply chain funzionino senza intoppi. Vermorel ha sottolineato che la levigatura è sempre stata sullo sfondo per decenni, ma mancava di una soluzione dal punto di vista classico. Ha suggerito che riformulare il problema e adottare una prospettiva quantitativa sulla supply chain può aiutare a dare priorità alle decisioni in base ai premi economici, portando a una soluzione gratuita. Vermorel ha concluso che cambiare il riempimento può portare a una soluzione relativamente facile da implementare.

Vermorel spiega che è facile individuare i problemi della supply chain, ma cambiare il modo in cui si affronta il problema è difficile perché richiede di immaginare l’intera rete di supply chain da una prospettiva diversa. Ci sono voluti diversi anni a lui e al suo team per trovare una soluzione al problema. Inizialmente, credevano che una previsione delle serie temporali migliore fosse tutto ciò di cui avevano bisogno per risolvere il problema, ma presto si sono resi conto che una previsione perfetta non esiste. Tuttavia, cambiando prospettiva sul problema si elimina la necessità di una previsione perfetta. Vermorel suggerisce che molte persone stanno nascondendo la testa nella sabbia e fingendo che questi problemi non esistano utilizzando approcci classici. L’intervista si conclude con Chandler che ringrazia Vermorel per il suo tempo e si congeda.

Trascrizione completa

Kieran Chandler: Oggi parleremo di come i magazzini possono dare priorità alle decisioni e, in particolare, del concetto di levigatura. Allora, Joannes, quali sono le caratteristiche dei magazzini moderni che li rendono così difficili da gestire?

Joannes Vermorel: Un magazzino moderno è progettato per un regime ottimale, proprio come il motore della tua auto. Si ottengono economie di scala perché si hanno dipendenti regolari e, se è necessario lavorare oltre la produttività massima, si finisce per avere bisogno di appaltatori. Di solito è necessario pagarli di più all’ora e, inoltre, hanno meno formazione, il che si traduce in una minore produttività. Dall’altra parte dell’equazione, se si ha meno personale, si hanno dipendenti a tempo pieno che si pagano comunque. Quindi, anche se si decide di adottare un regime più lento, si finisce comunque per pagare tutte quelle ore alla fine del mese o del trimestre.

E questo riguarda solo l’elemento del personale. La realtà è che oggigiorno la maggior parte dei magazzini è automatizzata in varie misure con nastri trasportatori, robot picker e molte altre cose. Questi investimenti sono tipicamente calibrati per un certo flusso di merci. Se si si discosta da quello, o si satura l’attrezzatura o non la si utilizza al massimo delle sue potenzialità.

In sostanza, si ha un regime ottimale o talvolta si configura il magazzino in modo da avere forse due regimi ottimali, uno per la bassa stagione e uno per la stagione di picco. Ma non si può avere qualcosa che funzioni in modo ottimale in qualsiasi regime. Bisogna scegliere determinate condizioni e il problema è che ciò che il mercato richiede potrebbe non essere allineato con lo stato di massima produttività del magazzino.

Kieran Chandler: Ok, e quando abbiamo discusso per la prima volta dell’argomento di oggi, la levigatura delle operazioni di magazzino, sei stato molto preciso sulla parola “levigatura”. Perché questa parola è così importante rispetto a qualcosa come “razionalizzazione”?

Joannes Vermorel: Mi riferisco all’idea che le operazioni quotidiane del magazzino possano essere levigate, nel senso che la quantità di personale di cui hai bisogno è più o meno la stessa da un giorno all’altro. Non mi riferisco alla razionalizzazione, che consisterebbe nell’investire in un nuovo nastro trasportatore per migliorare la produttività complessiva del magazzino. Una volta fatto questo investimento, si torna alla situazione iniziale, ovvero si vuole levigare le operazioni quotidiane da un giorno all’altro. Questo perché le variazioni richiedono più o meno personale ed è molto difficile adattarsi. Tipicamente, poiché è difficile adattarsi, il modo migliore sarebbe non dover adattarsi affatto. Quindi puoi davvero avere un flusso costante di operazioni con un carico di lavoro costante ogni giorno.

Kieran Chandler: In un singolo giorno, la domanda è: come si raggiunge questo obiettivo? Come si ottimizzano le operazioni quotidiane?

Joannes Vermorel: Se ti limiti a guardare cosa succede all’interno del magazzino, non puoi farlo. Ma appena inizi a guardare anche alla supply chain, diventa possibile effettuare un’ottimizzazione a livello di rete per levigare l’operazione quotidiana di qualsiasi singolo magazzino.

Kieran Chandler: Analizziamo alcune delle sfide coinvolte. Hai accennato un po’ al personale e è interessante notare che all’aumentare del personale, si utilizza più personale e i costi non aumentano linearmente. Perché?

Joannes Vermorel: Il costo non aumenta linearmente perché i fornitori costano di più e hanno meno formazione. Se avessi la tua squadra abituale di 50 persone e dovessi portare altre 20 persone, forse quelle 20 persone extra ti costeranno tanto quanto le tue 50 persone originali. I fornitori addebitano di più all’ora per la loro flessibilità. Quindi, la flessibilità è un’opzione, ma è un’opzione costosa. Essendo relativamente inflessibili, puoi ridurre i costi. In un magazzino, si finisce per avere economie e diseconomie di scala ogni volta che ci si discosta dal regime ottimale.

Kieran Chandler: Parliamo dell’approccio attuale. Quanto bene funzionano gli approcci classici quando si tratta di lavorare in questo regime ideale?

Joannes Vermorel: È molto interessante. Dal punto di vista classico della supply chain, questo problema non esiste nemmeno. Quando si guardano le teorie, è sorprendente. Mi riferisco alla convinzione che esista qualcosa chiamato SKU e una serie temporale. Credo che né gli SKU né le serie temporali siano davvero reali; sono solo una prospettiva di mobilitazione sul tuo magazzino. La pianificazione classica della supply chain enfatizza gli SKU e le serie temporali. Si scopre che, prendendo questa prospettiva, il carico di lavoro del tuo magazzino non è qualcosa su cui hai alcun controllo. Ti ritrovi con persone che cercano di prevedere il carico di lavoro dei magazzini in modo da poter regolare il personale. Sostenerei che questa è una prospettiva completamente sbagliata sul problema. È interessante perché, dal punto di vista classico, l’idea di ottimizzare le operazioni di magazzino e levigarle non è disponibile come opzione perché non c’è nulla nella pianificazione che ti dia alcun grado di controllo su questo.

Kieran Chandler: Quindi, è molto interessante perché tutti i responsabili dei magazzini che ho incontrato si rendono conto di avere queste enormi economie di scala quando il magazzino si discosta dal regime. Quindi, ovviamente, levigare i flussi è di primaria importanza. Voglio dire, è una mossa ovvia. Ma quando le persone si fermano e dicono: come faremo, si rendono conto che non hanno leve. Non c’è niente nell’organizzazione, nel software, eccetera, che dia loro alcun controllo. E il problema è che nel nucleo, è un modo particolare in cui non c’è nemmeno la possibilità di controllo.

Joannes Vermorel: Ok, ma sicuramente quel tipo di responsabile del magazzino sta solo reagendo alla domanda che si verifica a monte. Quanto controllo possono effettivamente avere perché stanno solo reagendo a ciò che i clienti stanno acquistando?

Kieran Chandler: Ma lo stanno facendo?

Joannes Vermorel: E di solito, si vede che è il tipo di cose in cui le persone saltano alla conclusione, oh sì, abbiamo una domanda di diamanti, qualunque sistema, um, sì, è molto razionale. È guidato dalle vendite e dalla storia e così via. Ma è così? Vedi, perché torniamo al padding. Il padding sono SKU e serie temporali. Dove si trova la rete? La rete non esiste nel tuo padding. E direi che di solito le reti, la rete di supply chain, non esiste come tale in nessuna parte del software che in realtà gestisce la supply chain. E può sembrare sorprendente perché le persone dicono, ma abbiamo tutte le transazioni. Abbiamo tutti gli spostamenti di magazzino. Quindi, certamente, la rete esiste. Direi di no, non esiste. E in realtà, quando guardi come, direi, la stragrande maggioranza dei software di supply chain sono implementati.

Kieran Chandler: Cosa significa?

Joannes Vermorel: Significa che hai un SKU. Significa che fondamentalmente hai un rifornimento in corso per i negozi. Ma i rifornimenti vengono effettuati secondo una sorta di politica min-max glorificata. Quindi min-max, cosa significa una politica min-max significa semplicemente che hai una condizione di trigger che sarà il tuo livello medio di stock. Quindi fondamentalmente, quando raggiungi un certo livello di stock, attivi il rifornimento. Questo è il tuo, quindi fondamentalmente un min-max è fondamentalmente prima hai una condizione da soddisfare e poi una volta che soddisfi questa condizione, attivi una certa quantità da rifornire. Questa quantità può essere solo una, sai, in stile kanban. Um, ne vendi uno, ne rifornisci uno, ma a volte perché ci sono moltiplicatori di lotti perché hai pacchetti perché hai una quantità economica di ordine perché hai molti altri vincoli, punterai a una quantità leggermente più grande. E quindi dal punto di vista del magazzino, ti ritrovi ogni giorno con tonnellate di SKU in diminuzione che finiscono per soddisfare la loro condizione di trigger. Sai che significa, e quindi ti ritrovi con tutti quei segnali che dicono, mandami altro materiale, e quindi ti ritrovi con un elenco di cose che devono essere fatte quotidianamente dal magazzino stesso. Ma quando guardi quello, il magazzino non ha alcun controllo su nessuna di quelle cifre.

Kieran Chandler: Ok, quindi quello che stai dicendo è che prendendo quel tipo di approccio di serie temporali SKU, stai guardando molto le cose in isolamento e non stai considerando il resto della rete e come interagisce. Quindi, come lisceggeresti quelle attività e ridurresti quelle punte?

Joannes Vermorel: Prima di passare a questo, è necessario analizzare ulteriormente cosa sta accadendo con gli SKU, perché altrimenti è molto difficile dare un senso alla soluzione. La prima cosa che accade quando hai analisi di SKU più serie temporali è che ti ritrovi con molta sincronizzazione all’interno della tua rete di supply chain. Potresti pensare, “Oh, è molto bello, ho eventi sincronizzati nella mia supply chain”, ma no, assolutamente no. In termini di levigare i flussi, quella è praticamente la peggiore situazione possibile.

Kieran Chandler: Qual è un esempio di uno di quegli eventi sincronizzati?

Joannes Vermorel: Supponiamo che, ad esempio, tu abbia un magazzino che serve i negozi e che tu abbia una carenza di scorte da parte del tuo fornitore. Quindi, uno dei tuoi fornitori ha una carenza di scorte e non puoi fornire un determinato prodotto ai negozi. I negozi gradualmente rimangono senza scorte. Ovviamente, questo è un po’ casuale; alcuni negozi avevano più o meno scorte inizialmente quando il fornitore è rimasto senza scorte. Ma diciamo che dopo alcuni giorni o alcune settimane, possiamo ragionevolmente supporre che tutti i negozi siano senza scorte e anche il magazzino sia senza scorte per il prodotto.

Poi il fornitore torna a essere in stock. Quindi, quello che succede è che nel momento in cui il tuo fornitore torna a essere in stock, avrai una grande ondata di prodotti che fluiscono lungo la tua supply chain per rifornire tutti i negozi contemporaneamente. E poiché probabilmente i tuoi negozi sono progettati in modo simile, hanno molte somiglianze; significa che inizialmente potresti aver scoperto che tutti i livelli di stock erano distribuiti casualmente tra i tuoi negozi. Ma la carenza di scorte ha appena sincronizzato il modello di rifornimento per il dato prodotto in tutta la tua rete.

Quindi vedi, tutti i negozi sono rimasti senza scorte allo stesso tempo e tutti i negozi si stanno rifornendo allo stesso tempo. E se guardi la serie temporale del flusso del prodotto, vedrai una caduta a zero, un grande picco e poi è probabile che tu abbia oscillazioni residue molto forti, come echi della tua carenza di scorte. E in realtà, ci sono molti elementi che provocano tali oscillazioni. Le carenze di scorte sono una, le promozioni sono un’altra e puoi avere effetti di calendario. Non importa se si tratta di una rete di vendita al dettaglio o di una supply chain di produzione multi-anello; hai lo stesso tipo di fenomeno. Quindi fondamentalmente, hai molti fenomeni che creano sincronizzazione e oscillazione nella tua supply chain.

Kieran Chandler: Ok, ma cose come le promozioni esisteranno sempre. Quindi, come puoi levigarle? È più una questione che i magazzini vengano preavvisati e abbiano scorte pronte quando arrivano queste promozioni?

Joannes Vermorel: La cosa è che se vuoi risolvere il problema, prima devi rifiutare il paradigma che ha creato questo problema in primo luogo. Questa è probabilmente la prospettiva più intrigante. Ci sono francamente problemi in cui l’unico modo per affrontare il problema è iniziare a guardare il problema da un altro punto di vista. E a volte, succede qualcosa di estremamente sorprendente quando inizi a guardare il problema da una prospettiva diversa.

Kieran Chandler: Quindi, se affrontiamo il problema da un altro punto di vista, potremmo trovare una soluzione che è letteralmente gratuita. È molto sorprendente, ma accade occasionalmente. Cerchiamo prima di capire come possiamo guardare il problema da una prospettiva diversa e poi indaghiamo se possiamo ottenere la soluzione gratuitamente per caso.

Joannes Vermorel: L’angolazione diversa è fondamentalmente qualcosa che Lokad ha delineato nel suo manifesto quantitativo sulla supply chain anni fa. Si tratta di possibili futuri o decisioni, tutte priorizzate in base ai rendimenti economici. Quindi, se iniziamo a guardare il problema da questa prospettiva quantitativa della supply chain, non abbiamo più SKU, né serie temporali. Quello che abbiamo sono unità di prodotti, ognuna delle quali è unica, come un fiocco di neve. Non cerchiamo di inserire tutte queste cose negli SKU. La domanda che ci poniamo è: dato tutti quei possibili futuri in cui il mercato chiederà cose diverse, quale unità dovrebbe il magazzino decidere di spedire a valle in una determinata posizione? Non possiamo saperlo perché c’è un’incertezza irriducibile. Possiamo guardare all’unità che massimizza i rendimenti economici. Quindi, ci sarà un’unità che è la più redditizia in tutta la rete. Se avessimo solo un’unità da spedire a valle, sarebbe quella. Concettualmente, una volta deciso che la mia unità numero uno sarebbe questa unità, posso indagare quale sarebbe la mia unità numero due, la seconda più redditizia. Possiamo indagare su tutte le posizioni, tutte le unità, tutti i rendimenti economici e capire quale sia l’unità più redditizia al secondo posto. Possiamo scorrere questa lista di decisioni.

Kieran Chandler: Ok, quindi hai una lista infinita di decisioni e sono tutte priorizzate. Come decidi dove terminare la lista?

Joannes Vermorel: Prima di tutto, arriverai in fondo perché, ad un certo punto, il tuo magazzino sarà vuoto. Hai solo un numero finito di unità nel tuo magazzino, quindi il numero di decisioni è potenzialmente concettualmente infinito, ma la realtà è che è molto finito. È limitato dal numero stesso di unità nel tuo magazzino. Potresti pensare: “Oh, ma il mio magazzino ha milioni di unità”. Sì, ma i computer sono potenti al giorno d’oggi e anche se devi enumerare milioni di unità, non è un grosso problema. Un singolo core di un computer esegue miliardi di operazioni al secondo. Quindi, non dico che sia facile, ma è certamente fattibile. Tornando al problema, puoi troncare questa lista prioritaria al regime ottimale del magazzino. Se lo fai, ottieni la soluzione gratuitamente. Hai un magazzino in cui hai appena deciso che quello che spedirai oggi corrisponderà esattamente al tuo regime ottimale in termini di

Kieran Chandler: Quindi Joannes, puoi parlarci delle sfide che i magazzini affrontano quando si tratta di ottimizzazione della supply chain?

Joannes Vermorel: Sì, certo. Quando guardavamo il problema dal punto di vista dello SKU più la serie temporale, le opzioni non esistevano. Il responsabile del magazzino non aveva una lista prioritaria di azioni. C’era solo una lista di rifornimenti. L’unica opzione per il magazzino era semplicemente ignorare quelle quantità e forse ignorare alcuni negozi. Quindi, non servire determinati negozi o prodotti, ma non avevano nulla di granulare per decidere esattamente cosa fare. Avevano solo ordini di rifornimento che dicevano di spedire 50 unità verso questa posizione e poi avevi un altro ordine che diceva di spedire 25 unità a questa altra posizione. La pianificazione classica della supply chain non dice quale ordine è più importante. Non è nemmeno una domanda che viene posta. Pertanto, perché non è una domanda, non c’è una risposta. E se guardi dal punto di vista di Lokad, che è diverso, in particolare quando hai questa lista prioritaria in cui ogni singola unità ottiene il suo premio economico, improvvisamente, se vuoi levigare il flusso dei pozzi, è un dato di fatto perché è solo una questione di troncare la lista di ciò che vuoi accelerare al regime ottimale dei pozzi.

Kieran Chandler: Ha senso. Come decidono fondamentalmente quanta forza lavoro applicare quotidianamente?

Joannes Vermorel: Quindi qui dobbiamo tornare alla rete di supply chain nel suo complesso. L’analisi interessante che abbiamo fatto molte volte con questi clienti è che quando si danno priorità alle unità da accelerare, si sa da dove guardare. Quando si guarda la prima unità, la seconda unità per unità extra, si vedrà che si ha un forte calo dei rendimenti decrescenti. Quindi ciò significa che le prime unità che devi inviare hanno tipicamente un enorme valore economico. Perché? Perché fondamentalmente stai evitando stockout altamente probabili. Quindi, sai, è lo stesso tipo di modello che si tratti di una supply chain multi-edge nel settore FMCG o di una rete di vendita al dettaglio. Fondamentalmente, la prima unità che invii è critica perché altrimenti i clienti a valle o un’unità di produzione o un’unità di assemblaggio si troveranno di fronte a uno stockout. Quindi questi hanno un impatto molto significativo. Ma mentre scorri l’elenco, molto rapidamente, stai solo aumentando la tua rete di sicurezza. Ogni singola unità che invii lungo l’elenco, voglio dire, stai effettivamente guadagnando. Le tue ricompense economiche diminuiscono molto rapidamente. Ciò significa che e ciò che è interessante è che tipicamente, per una rete di supply chain regolare, non esiste una tale cosa come una rete di supply chain regolare, ma diciamo tipicamente la situazione in cui ti trovi è che diciamo la tua rete di supply chain, ci sono 100.000 unità che fluiscono attraverso la rete ogni singolo giorno. Quindi significa che diciamo la tua casa in qualche modo finisce per accelerare in media 100.000 unità ogni singolo giorno. Beh, se guardi la prima.

Kieran Chandler: Quindi, abbiamo osservato che vengono inviate 10.000 unità dai magazzini. Quello che troverai tipicamente è che la ricompensa economica associata a quelle prime 10.000 unità su 100.000 è letteralmente 100 volte superiore alle ultime 10.000 unità. Non è solo un calo dei rendimenti lento, ma un calo dei rendimenti super rapidi, dove il 10 percento superiore di ciò che invii vale 100 volte più degli ultimi 10. Quindi, fa davvero una differenza se, in un determinato giorno, decidi che spedirai 90.000 unità o 110.000 unità rispetto a spedire solo 100.000 unità?

Joannes Vermorel: La risposta è che praticamente non fa alcuna differenza, e questo è molto sorprendente perché i professionisti dal punto di vista classico potrebbero pensare che sia un grosso problema quando il magazzino non ha la capacità. Ad esempio, se il magazzino deve accelerare 100.000 unità oggi e può accelerarne solo 90.000, direbbero che è un grosso problema. Ma perché è un grosso problema? La risposta è perché le 10.000 unità che non possono accelerare non sono prioritarie. Potenzialmente, tra quelle 10.000 unità che non possono accelerare, potrebbero esserci cose che sono assolutamente urgenti e critiche, e perché non c’è una prioritizzazione in corso, nessuno lo sa. Di solito, solo perché lo fanno casualmente per necessità, le probabilità sono che il 10 percento delle 10.000 unità che non puoi accelerare oggi faccia parte delle 10 cose più critiche che dovresti inviare. Ma perché non puoi dare priorità, ti ritrovi con un grosso incidente nella supply chain.

Kieran Chandler: Quindi, quando si vedono questi rendimenti decrescenti, è sufficiente bilanciare approssimativamente l’equilibrio della tua rete. Mentre stiamo concludendo, per un direttore della supply chain che sta probabilmente guardando questo, perché è così importante levigare? È qualcosa che potrebbero implementare o cambiare facilmente rispetto all’approccio classico di piccola serie temporale, o è qualcosa di effettivamente piuttosto impegnativo e richiederà un lungo periodo di tempo per adattarsi?

Joannes Vermorel: La levigatura, direi, è sempre stata sullo sfondo per decenni. Ne ho discusso con molti direttori della supply chain ed è una mossa ovvia che suscita interesse a causa delle diseconomie di scala che si verificano non appena ti allontani dal tuo regime ottimale e dai flussi.

Kieran Chandler: Ovviamente, dal punto di vista classico, questo problema non ha soluzione. È possibile dal punto di vista classico?

Joannes Vermorel: Non lo è. Non importa se la tua tecnologia è super rudimentale come le medie mobili o super avanzata come il deep learning perché dal tuo punto di vista questo problema non ha soluzione. Prima di tutto, devi in qualche modo riformulare il problema. La cosa interessante è che, quando prendi il problema da questa prospettiva del “Manifesto Quantitativo della Supply Chain”, con tutti i futuri possibili e tutte le decisioni possibili priorizzate in base alle ricompense economiche, ottieni la soluzione gratuitamente. Se sei disposto a cambiare prospettiva, diventa qualcosa di molto facile. Ma cambiare il modo in cui guardi il problema è effettivamente piuttosto difficile. Devi immaginare nuovamente le stesse reti di supply chain che hai visto per tutta la tua vita e guardarle da una prospettiva completamente diversa. A proposito, da Lokad, ci sono voluti a me e alle squadre diversi anni per arrivare al punto in cui avevamo trovato un modo per guardare il problema da un angolo completamente diverso, dove la soluzione era possibile. Non è ovvio e non c’è nulla che dica che la tua prospettiva su questo problema sia sbagliata. Per anni, nei primi anni di Lokad, pensavamo che avessimo solo bisogno di una previsione delle serie temporali migliore e forse se avessimo avuto una previsione delle serie temporali migliore, tutto si sarebbe sistemato. Ad esempio, se avessimo avuto la previsione perfetta delle serie temporali, ricorda cosa ho detto riguardo al responsabile del magazzino che voleva una previsione perfetta della domanda per il loro magazzino? Se stai pensando in termini di serie temporali, stai pensando: “Ho solo bisogno di una previsione perfetta e risolverà il mio problema”. Sì, ma il problema è che questa previsione perfetta non esiste. Curiosamente, se cambi la tua prospettiva sul problema, la stessa necessità di una previsione perfetta non esiste più nemmeno.

Kieran Chandler: Ok, dobbiamo concludere qui. Sembra certamente che, forse, con alcuni di questi approcci classici, molte persone stiano un po’ nascondendo la testa sotto la sabbia e fingendo che questi problemi non esistano affatto. Quindi è tutto per questa settimana. Grazie mille per averci seguito e ci vediamo di nuovo nel prossimo episodio. Ciao per ora.