L'effetto bullwhip (con Stephen Disney)

00:00:08 Introduzione e background di Stephen Disney.
00:01:26 Panoramica sull’effetto bullwhip nelle supply chains.
00:02:26 Quattro fonti chiave dell’effetto bullwhip.
00:05:17 Esaurimenti di scorte e la loro influenza sull’effetto bullwhip.
00:06:02 Rilevanza attuale dell’effetto bullwhip e modi per mitigarne gli effetti.
00:08:00 Previsioni e modelli probabilistici nella gestione della supply chain.
00:10:23 Coltivare maggiori opzioni e sfruttare le sostituzioni per un servizio migliore.
00:12:13 Transizione dalle previsioni puntuali a quelle probabilistiche per mitigare i problemi della supply chain.
00:14:35 Applicazione della teoria del controllo negli algoritmi di riapprovvigionamento della supply chain.
00:15:38 Joannes condivide il suo pensiero sull’analogia dei controller di feedback nella gestione della supply chain.
00:16:00 Gradiente stocastico e ottimizzazione locale in giochi ad alta dimensionalità.
00:17:11 Diversi approcci di ottimizzazione per varie industrie e settori.
00:19:07 Applicazione delle tecniche di ottimizzazione nelle supply chains reali.
00:20:54 Importanza di previsioni accurate e ingegneria della produzione.
00:23:20 Rilevanza dell’effetto bullwhip oggi e la sua relazione con la pandemia di COVID.
00:25:01 Discussione sulla fattibilità di quantificare la variazione nelle supply chains.
00:26:05 Discussione sul controllo finanziario nelle supply chains.
00:26:22 Ricerca di Stephen sulle supply chains a doppia fonte.
00:27:24 Le opinioni di Stephen sui benefici delle supply chains a doppia fonte.
00:28:01 Confronto tra supply chains e sistemi di controllo e frequenza naturale.

Sommario

Kieran Chandler intervista Joannes Vermorel, fondatore di Lokad, e Stephen Disney, professore di Operations Management, sull"effetto bullwhip nelle supply chains. Disney identifica quattro fonti chiave dell’effetto e suggerisce che le aziende possano mitigarne gli effetti utilizzando idee di ingegneria del controllo, condividendo informazioni e altre strategie. Vermorel evidenzia l’importanza delle previsioni probabilistiche e del padroneggiamento dell’opzionalità nel supply chain management. Disney introduce la teoria del controllo e discutono consigli pratici per implementare queste tecniche. Entrambi gli esperti ritengono che l’effetto bullwhip non sia inevitabile. La ricerca di Disney si concentra sulle supply chains a doppia fonte, offrendo maggiore robustezza contro le disruption. Riconoscono che il recupero delle supply chains dalla pandemia di COVID-19 varierà in base ai lead times.

Sommario Esteso

In questa intervista, Kieran Chandler conduce una discussione con Joannes Vermorel, fondatore di Lokad, e Stephen Disney, Professore di Operations Management presso l’Università di Exeter, sull’effetto bullwhip nelle supply chains. L’effetto bullwhip è un fenomeno in cui le fluttuazioni osservate in un sistema, come una supply chain, superano l’entità delle fluttuazioni all’ingresso, tipicamente la domanda.

Stephen Disney ha dedicato 25 anni allo studio dell’effetto bullwhip, utilizzando tecniche ingegneristiche, simulazioni al computer e matematica per aiutare le aziende a comprendere e mitigare il problema. Egli delinea quattro fonti chiave dell’effetto bullwhip, come identificato in un articolo del 1997: 1) il trattamento del segnale di domanda (interpretare, prevedere e generare ordini di riapprovvigionamento), 2) il batching (quantità minima o ordini economici), 3) il razionamento e il gaming (ordinare in eccesso a causa di stockout e successiva cancellazione degli ordini) e 4) le variazioni di prezzo (manipolare la domanda dei prodotti).

Joannes Vermorel concorda sul fatto che l’effetto bullwhip sia pervasivo, ma osserva che le cause alla radice e le manifestazioni possono variare tra le industrie. Ad esempio, nell’industria del retail alimentare fresco, gli esaurimenti di scorte possono generare grandi fluttuazioni nella domanda sincronizzando i modelli di consumo dei clienti.

Stephen ritiene che le conclusioni dell’articolo del 1997 siano ancora rilevanti oggi, in particolare per le aziende ad alta intensità di capitale in fondo alle supply chains, dato che la produzione o la distribuzione possono essere da due a cinque volte più variabili della domanda, e l’inventario da cinque a dieci volte. Non è d’accordo con l’affermazione che l’effetto bullwhip sia inevitabile, sostenendo che le aziende possano mitigarne gli effetti selezionando metodi di forecasting methods, affinandoli, utilizzando idee di ingegneria del controllo, condividendo informazioni (ad es., tramite dati EPOS o inventory gestito dal fornitore) e altre strategie.

Joannes Vermorel contesta anche l’idea che l’effetto bullwhip sia inevitabile, suggerendo che le aziende possano trovare modi per attenuarne l’impatto.

Vermorel ha evidenziato il passaggio dalle previsioni puntuali a quelle probabilistiche come un miglioramento significativo nella gestione delle incertezze della supply chain. Ha sostenuto che questo cambiamento aiuta a mitigare i problemi di stabilità numerica e consente una rappresentazione più accurata della domanda e dei lead times.

Vermorel ha anche sottolineato l’importanza di padroneggiare l’opzionalità nella gestione della supply chain. Considerando diverse opzioni per sostituire componenti o scegliere metodi di trasporto differenti, le aziende possono adattarsi meglio alle situazioni in evoluzione e minimizzare i rischi. Ha notato che la capacità di sfruttare queste opzioni si è notevolmente espansa negli ultimi anni, rendendo sempre più possibile optimize supply chains.

Stephen Disney ha introdotto il concetto di teoria del controllo nella gestione della supply chain, tracciando un parallelo con l’esperienza di regolare la temperatura dell’acqua in una doccia. Ha spiegato che sono necessari aggiustamenti piccoli e graduali alle supply chain decisions, affinché non si verifichino oscillazioni tra offerta e domanda. Questo concetto è applicabile al inventory management e agli algoritmi di riapprovvigionamento nei sistemi ERP, dove le aziende possono correggere gradualmente i livelli di inventario e il lavoro in corso (WIP) per creare una supply chain più fluida e stabile.

Joannes Vermorel ha concordato con l’analogia di Disney, notando che la scoperta del deep learning è stata la riscoperta del gradient descent, che consiste nel fare piccoli aggiustamenti per migliorare un sistema.

Hanno discusso di ottimizzazione della supply chain e dell’applicazione di queste tecniche in scenari reali.

Vermorel discute l’efficacia dell’ottimizzazione basata sul gradiente, sottolineando l’importanza di considerare le asimmetrie dei driver economici in diverse industrie. Utilizza l’esempio della produzione di orologi di lusso, in cui alcune restrizioni possono non applicarsi a causa degli elevati gross margins e della riciclabilità dei materiali usati.

Disney, d’altro canto, offre consigli pratici per le aziende sull’implementazione di queste tecniche. Suggerisce di iniziare con un value stream mapping per comprendere il processo di produzione di un prodotto e le esigenze strategiche della supply chain. Le aziende dovrebbero determinare se si concentrano sulla riduzione degli inventari o se i costi di capacità sono significativi, poiché questi fattori influenzeranno l’approccio all’ottimizzazione. Dovrebbero anche esaminare le time series della domanda, delle previsioni, degli obiettivi di produzione e dei completamenti, e dei livelli di inventario per identificare le fonti e le conseguenze della variabilità nel sistema.

Disney raccomanda di valutare se gli aggiustamenti manuali delle previsioni aggiungano valore rispetto alle previsioni algoritmiche e se gli algoritmi scelti siano adeguatamente calibrati per le esigenze aziendali. Sottolinea inoltre l’importanza di garantire che gli algoritmi che utilizzano le previsioni siano correttamente configurati nei sistemi IT, ERP o in spreadsheets per pianificare la produzione e approvvigionarsi dai fornitori. Infine, pone l’accento sull’importanza dell’ingegneria della produzione, come l’affidabilità delle macchine e la qualità del prodotto.

Per quanto riguarda la rilevanza dell’effetto bullwhip oggi, Vermorel ritiene che la pandemia di COVID-19 non sia stata una manifestazione diretta dell’effetto bullwhip, ma piuttosto un esempio di eventi a coda grassa che ricordano ai manager della supply chain l’importanza di considerare distribuzioni statistiche non normali. Egli specula che le conseguenze della pandemia possano dare adito a problemi simili all’effetto bullwhip, come osservato nell’industria dell’elettronica in Asia.

Vermorel spiega che, esaminando tutti i possibili futuri e decisioni, le aziende possono dare risposte più granulari ai problemi della supply chain. Questo approccio non era tecnicamente fattibile due decenni fa, ma consente alle imprese di controllare in modo più efficace gli esiti finanziari nel presente. Le supply chains spesso hanno costi non lineari, il che significa che produrre il doppio può costare cinque volte di più a causa degli straordinari, della manutenzione aggressiva e di altri fattori. Pur non potendo eliminare completamente questi problemi, essi possono essere gestiti più efficientemente da un punto di vista finanziario.

La ricerca di Disney si concentra sulle supply chains a doppia fonte, in cui le aziende acquistano la maggior parte dei loro prodotti da paesi a basso costo con lunghi lead times, integrando poi con una piccola fabbrica locale. La fabbrica locale può rispondere rapidamente alla variabilità della domanda, mantenendo gli inventari sotto stretto controllo, mentre la maggior parte della domanda è soddisfatta da prodotti a basso costo provenienti da fabbriche distanti. Questo approccio offre diversi vantaggi, tra cui la riduzione della distribuzione globale, la possibilità di riportare la produzione nei paesi occidentali e una maggiore robustezza della supply chain contro le disruption.

Secondo Disney, le supply chains hanno una frequenza naturale, proprio come un ponte che vibra nel vento. La supply chain sta attualmente oscillando alla sua frequenza naturale a causa dell’impatto del COVID-19, che farà salire e scendere periodicamente la domanda. Le supply chains globali con lunghi lead times impiegheranno più tempo a riprendersi, mentre quelle con lead times più brevi si riprenderanno più rapidamente.

Trascrizione Completa

Kieran Chandler: Oggi su Lokad TV, siamo lieti di dare il benvenuto a Stephen Disney, un professore di operations presso l’Università di Exeter, che ci spiegherà perché questo effetto può verificarsi e quale impatto possa avere sui praticanti della supply chain. Quindi, Stephen, grazie mille per essere qui dal vivo da Exeter oggi. Come sempre, ci piace conoscere un po’ di più i nostri ospiti. Forse potresti iniziare raccontandoci qualcosa di te.

Stephen Disney: Sì, mi chiamo Stephen Disney. Sono professore di operations management all’Università di Exeter qui nel Regno Unito. In realtà mi interesso della dinamica delle supply chain per la mia area di ricerca. Ho passato circa gli ultimi 25 anni a studiare l’effetto bullwhip. Si tratta di un fenomeno dinamico nelle supply chains, e ho applicato tecniche ingegneristiche, simulazioni al computer e tecniche matematiche a questi problemi, lavorando in una business school e aiutando anche le aziende. Lo trovo affascinante, e grazie per avermi dato l’opportunità di parlarne oggi.

Kieran Chandler: Certo, nessun problema. L’idea dell’effetto bullwhip è ciò su cui ci concentreremo oggi in maggiore dettaglio. Forse potresti iniziare fornendoci una breve panoramica.

Joannes Vermorel: Quindi, la mia comprensione dell’effetto bullwhip è fondamentalmente che si tratta di un fenomeno in cui la fluttuazione che si osserva in un sistema, e qui consideriamo la supply chain come un sistema, supera la magnitudine della fluttuazione che alimenta l’ingresso del sistema, che tipicamente è la domanda. Ed è proprio questo il fenomeno. E, tra l’altro, se esiste qualcosa che può amplificare le fluttuazioni degli input, esistono anche elementi che possono effettivamente ridurle, come ad esempio i buffer di inventario.

Kieran Chandler: Ok, quindi Stephen, quali sono quei fattori che possono influenzare il cosiddetto effetto bullwhip? Quali sono?

Stephen Disney: Bene, l’articolo di Hau Lee del 1997 ha identificato quattro fonti chiave dell’effetto bullwhip. Una riguarda il demand signal processing, ossia il modo in cui interpretiamo la domanda, la prevediamo e generiamo ordini di minimum order quantity o di economic order quantity, che introducono variabilità. Un altro effetto è il razionamento e il gaming: potresti trovarti in una situazione di carenza di prodotti, oppure il tuo fornitore potrebbe essere in difficoltà, portandoti ad ordinare in eccesso per assicurarti i prodotti di cui hai bisogno, per poi cancellare gli ordini quando arrivano. L’ultimo riguarda le variazioni di prezzo: le aziende tendono a manipolare la domanda dei prodotti, con il rischio di cannibalizzare la domanda futura.

Kieran Chandler: Tecniche di revenue management anche?

Joannes Vermorel: Sì, quella fondamentale, dovuta alla struttura del sistema, ovvero il sistema di previsioni e riapprovvigionamento e i lead times implicati nel demand signal processing. Joannes Vermorel: Sì, quella fondamentale, quella dovuta alla struttura del sistema, i lead times, è il sistema di previsioni e di riapprovvigionamento, i lead times che determinano il demand signal processing. Kieran Chandler: E Stephen ha menzionato che il segnale della domanda, che si manifesta in qualche modo come previsione, sembra ricevere la massima attenzione tra quei quattro fattori. Pensi che sia giusto? Pensi che sia il modo corretto di procedere?

Joannes Vermorel: Penso che dipenda dai settori. La mia osservazione personale è che ci sono molti settori in cui ciò che domina, pur avendo questo effetto di amplificazione della variazione, ovvero il Bullwhip Effect, ha cause radicate completamente differenti ed estremamente semplici. Ad esempio, nel retail di alimenti freschi, ciò che muove la situazione sono in realtà i stockout. Perché, quando si ha uno stockout, si tende a sincronizzare i modelli di consumo dei clienti. Quindi, ciò che abbiamo osservato in molte aziende del food retail è che si possono registrare grandi fluttuazioni nella domanda, ed è semplicemente che si ha una popolazione di clienti che, in caso di stockout, ritarda leggermente il proprio consumo. Così, si finisce per avere un effetto di esacerbazione che sincronizza i modelli di consumo guidati esclusivamente dagli stockout. Gli stockout stessi possono effettivamente innescare molte di queste grandi fluttuazioni sincronizzando i clienti. Ma in definitiva, credo che questi tipi di effetti siano davvero onnipresenti, anche se il modo in cui si manifestano dipende veramente dai settori che si osservano. L’articolo originale si concentrava ampiamente sugli FMCG, e quello che sto dicendo è che tende a verificarsi in modi abbastanza differenti se si considerano aziende che non sono FMCG.

Kieran Chandler: Ok, Stephen, parliamo delle conclusioni principali di questo articolo. È stato pubblicato oltre vent’anni fa, quindi quali erano le conclusioni principali e diresti che sono ancora rilevanti oggi?

Stephen Disney: Penso che le conclusioni siano molto rilevanti ancora oggi. Sostenevano principalmente che il Bullwhip Effect fosse inevitabile, specialmente a causa del processamento del segnale della domanda. Una domanda positiva, a bassa correlazione, genererà sempre un effetto Bullwhip. E ciò che osservo nelle aziende è che, tipicamente a livello di singolo prodotto, la produzione o la distribuzione risulterà essere due volte più variabile della domanda, a volte anche fino a cinque volte. E questo ha una conseguenza anche sull’inventario, che può essere cinque o dieci volte più variabile della domanda. Quindi, vedo molte aziende soffrire di questo effetto, e per le aziende ad alta intensità di capitale, poste in fondo alle supply chain, questa rappresenta una grande inefficienza. La conclusione principale è molto rilevante, specialmente nell’era delle global supply chain, e siamo diventati più globali nel tempo con tempi di consegna più lunghi. Dove non sono d’accordo è nell’aspetto “inevitabile”. Ci sono cose che possiamo fare; possiamo selezionare metodi di previsione più appropriati.

Kieran Chandler: Possiamo ottimizzare i metodi di previsione nel modo giusto, e possiamo anche prendere decisioni di reintegro utilizzando idee e teorie dell’ingegneria del controllo per aiutare a smussare ed eliminare l’effetto Bullwhip. Possiamo usare informazioni, dati EPOS nelle supply chain retail che possono aiutarci. Possiamo anche impiegare tecniche come il vendor managed inventory, dove il tuo fornitore ha accesso alle informazioni sul tuo inventario e può usarle nelle sue decisioni. Tutto ciò può aiutare a mitigare l’effetto Bullwhip, e in alcuni casi, possiamo eliminarlo completamente. Joannes, cosa ne pensi? Saresti d’accordo con l’idea che non sia così definitivo, e che ci siano modi e mezzi per attenuare l’impatto?

Joannes Vermorel: La mia prospettiva è che, quando consideriamo l’angolo delle previsioni, questa visione, che risale alla fine del XX secolo, è saldamente ancorata alla previsione puntuale. È una previsione che è essenzialmente una serie temporale con un dato per anno, per giorno, per settimana o per mese, e si estende in avanti con una mentalità di gestione dell’inventario. Quello che Lokad ha fatto per oltre un decennio è passare a una previsione probabilistica per tutte le aree in cui esiste incertezza, come la domanda e i tempi di consegna. Quella specie di maledizione che si aveva con le previsioni puntuali, in cui o si ha una previsione che resta sempre indietro o, se se ne ha una più reattiva, si finisce per avere variazioni molto maggiori, sono problemi di stabilità numerica che dipendono fortemente dal fatto che si parla, in primo luogo, di previsioni puntuali. Quando passiamo al regno delle previsioni probabilistiche, la maggior parte di quei problemi scompare letteralmente. Questa sarebbe la prima parte della mia risposta.

Joannes Vermorel: La seconda parte è che il mio approccio tipico alla supply chain è dire che si tratta della padronanza dell’opzionalità, e parte del gioco consiste nel coltivare più opzioni. Credo che quella visione in cui la domanda viene vista come un monolite e i tempi di consegna come un monolite sia, in una certa misura, un po’ datata. Innanzitutto, esiste una grande quantità di sostituzione. A volte puoi persino progettare in modo da sfruttare questa sostituzione per offrire un servizio migliore. Potrebbero esserci componenti condivisi tra i prodotti che offri, così non devi necessariamente seguire l’archetipo, per esempio, dell’industria farmaceutica dove tu

Kieran Chandler: Joannes, cosa ne pensi dell’idea di mantenere aperte le opzioni in termini di trasporto e imballaggio per mitigare potenziali problemi nella supply chain?

Joannes Vermorel: Devi avere il prodotto attivo grezzo, ma poi puoi disporre di 150 diverse opzioni di imballaggio realizzabili all’ultimo minuto per mantenere aperte le tue opzioni. Al giorno d’oggi, ci sono molte opzioni di trasporto disponibili, come aria, mare, ferrovia e strada. Non è che una qualsiasi opzione sia scolpita nella pietra; esiste una gradazione di alternative che possono essere più o meno costose. A seconda della situazione, potresti decidere di effettuare una spedizione anticipata via aereo a un costo molto maggiore, solo perché riduce notevolmente i tuoi tempi di consegna e mitiga un imminente stockout. Ma non lo farai per tutta la produzione, solo per una parte. Quindi, mentre sono d’accordo con la conclusione di Stephen sul fatto che i problemi nella supply chain non siano inevitabili, direi che il numero di modi per mitigarli e renderli più redditizi per la tua supply chain è aumentato enormemente negli ultimi due decenni.

Kieran Chandler: Stephen, hai menzionato quest’idea di utilizzare la teoria del controllo, che considero più una tecnica ingegneristica. Come può essere applicata in questo tipo di scenario?

Stephen Disney: Ho un’analogia che mi piace usare: riguarda il fare la doccia. In una supply chain, prendiamo una decisione e, dopo un certo periodo, riceviamo i prodotti, sia dal nostro sistema di produzione che dal nostro fornitore. C’è un ritardo tra la causa, la decisione, e la conseguenza, ovvero l’arrivo dei prodotti. Ora, immagina di avere una di quelle docce vecchio stile con rubinetti separati per l’acqua calda e fredda. Per regolare la temperatura, aprirei completamente il rubinetto dell’acqua calda, aspetterei che l’acqua calda arrivi e mi cada addosso, e poi userei il rubinetto dell’acqua fredda per regolare la temperatura. Se apro troppo rapidamente l’acqua fredda, diventa troppo fredda, e se la riapri troppo in fretta, diventa troppo calda. Sappiamo che sotto la doccia si deve aprire il rubinetto lentamente e aspettare che l’acqua arrivi attraverso il tubo per raggiungere la temperatura desiderata.

Lo stesso principio si applica a una supply chain. Se la domanda aumenta, magari perché ci siamo espansi in nuovi mercati o i nostri prodotti sono diventati più competitivi, non vogliamo rincorrere immediatamente tutto l’incremento, poiché creeremmo oscillazioni tra offerta e domanda. In realtà, vogliamo rispondere lentamente ai cambiamenti nella domanda. Se lo facciamo e la domanda è passeggera, potrebbe calare, e non la rincorriamo completamente verso l’alto o verso il basso.

Kieran Chandler: Quindi, Joannes, hai menzionato questo algoritmo di reintegro che aiuta a smussare la variabilità nella produzione. Puoi parlarci un po’ di più a riguardo?

Joannes Vermorel: Sì, assolutamente. Otteniamo un andamento regolare con gli ordini di produzione o di reintegro che scorrono in mezzo ai picchi e alle cadute della domanda, e il segreto sta negli algoritmi di reintegro. La previsione viene utilizzata nell’algoritmo di reintegro del tuo sistema ERP, e tipicamente per un prodotto ad alto volume sarà una variante di quella che viene chiamata la “water up to policy”, e include due cicli di feedback, uno relativo all’inventario e uno al lavoro in corso. Quindi, abbiamo un inventario target, che è il nostro safety stock, e il nostro inventario effettivo potrebbe essere al di sotto o al di sopra. Piuttosto che cercare di correggerlo tutto in un’unica decisione, quello che vogliamo fare è correggerlo lentamente nel tempo per smussare la variabilità imposta sulla produzione. Lo stesso vale per il WIP, il lavoro in corso. Se abbiamo un lungo tempo di consegna, ci sarà una quantità target di prodotti in barca o in container che ci vengono spediti, e dobbiamo tenerne conto esattamente come per l’inventario. Ma si tratta di una piccola modifica a un algoritmo che può avere un grande impatto sulla dinamica delle supply chain.

Kieran Chandler: Stephen, cosa ne pensi di questo genere di analogia? Sembra abbastanza ovvio seguire quest’idea di un controller di feedback. A prima vista sembra che funzioni.

Stephen Disney: Beh, Kieran, intendo dire che, nella moderna superficie, una delle più grandi scoperte del deep learning è stata in realtà una riscoperta del potere della discesa del gradiente stocastico, che è esattamente questo. Dai una spinta al sistema, tocco dopo tocco, nella direzione in cui stai imparando. Questo è l’essenza dello stochastic gradient descent, quindi l’analogia della doccia è semplicemente una serie di piccoli tocchi, caldo e freddo, fino a raggiungere la convergenza. È molto interessante perché due decenni fa la gente era estremamente scettica su ciò che ora chiamiamo ottimizzazione locale. Fondamentalmente, segui il gradiente e otterrai un output altamente ottimizzato, e la gente pensava: “Oh, se fai così, rimarrai bloccato in dei minimi locali e quindi non funziona.” La realtà è che, quando si gioca in spazi a dimensione molto elevata, i minimi locali non sono il problema, è la velocità di convergenza, e dare piccole spinte al sistema, come avviene con la discesa del gradiente stocastico, funziona molto, molto bene. Quindi, questa sarebbe una parte della mia riflessione. Poi, c’è un’altra cosa: quando parliamo di ciò che cerchiamo di ottimizzare, direi ancora che dipende molto dai tipi di verticali che osservi, perché, ad esempio, consideriamo il lusso esclusivo. Supponiamo che tu sia un maestro orologiaio e produca orologi molto costosi, e supponiamo che l’estremo siano gli orologi da donna. Quello che ottieni è sostanzialmente un pezzo di gioielleria realizzato con metalli preziosi, 100% riciclabile. Puoi riciclare il 100% del valore. Hai metalli preziosi, pietre preziose e poi un movimento che è in qualche modo standardizzato. Quindi, quali sono i tuoi vincoli? Voglio dire, puoi farlo e, letteralmente, se non hai qualcosa da mostrare in negozio, la gente non compra, quindi lo hai.

Kieran Chandler: È nel tuo interesse produrne davvero molti, ed essendo un mercato, il lusso esclusivo è fortemente guidato dalla novità, quindi devi produrne in grande quantità. E cosa succede se non produci?

Joannes Vermorel: Beh, se non produci, riporti semplicemente gli orologi costosi in negozio, smonti tutte le pietre preziose, ricicli il metallo, inserisci i movimenti in nuovi orologi e poi li rimandi indietro. Poi realizzi che forse l’assemblaggio rappresenta solo circa il cinque per cento del costo di un orologio e che il margine lordo è dell'80%. Quindi, vedi, quando ti trovi in questo tipo di situazione, sono in gioco asimmetrie molto forti. Ovviamente, varia. Non è la stessa cosa per un FMCG altamente pressurizzato che opera con margini estremamente ridotti. Il mio punto è che l’ottimizzazione basata sul gradiente funziona davvero, ma bisogna pensare in termini dell’asimmetria dei driver economici per capire quali sono le aree che rappresentano il punto ottimale in termini di equilibrio. E da un settore all’altro, ciò che in un’industria sarebbe considerato incredibilmente sprecone potrebbe essere considerato molto ragionevole in un’altra.

Kieran Chandler: Ok, Stephen, parliamo un po’ dell’applicazione di queste tecniche nel mondo reale. Penso che una delle cose in cui l’articolo eccelleva era evidenziare alcune di queste problematiche, ma non era molto prescrittivo su come affrontarle. Quindi, quale tipo di consiglio offri alle aziende con cui collabori?

Stephen Disney: Basandomi sulle idee di Joannes, penso che il primo passo sia comprendere le esigenze della tua supply chain. Il value stream mapping è un primo passo importante. Devi capire il processo utilizzato per produrre un prodotto. Devi comprendere quali sono le esigenze strategiche di quel processo. Si tratta di una supply chain in cui ti concentri solo sulla riduzione dell’inventario, oppure i costi di capacità sono rilevanti? Se ti concentri solo sull’inventario e l’effetto Bullwhip non comporta conseguenze, allora concentrati sulla minimizzazione dei costi di inventario, ed è perfetto così. Nei settori ad alta intensità di capitale, probabilmente si tratta di un equilibrio tra i costi di inventario dei prodotti finiti e delle materie prime e l’uso efficiente degli impianti produttivi e del capitale vincolato. Quindi, comprendere la tua supply chain, mappandola – mi piace usare i value stream map per questo – e poi sovrapporvi le serie temporali: qual è la serie della domanda, quali sono le serie delle previsioni, quali sono le serie degli obiettivi di produzione e dei completamenti, quali sono le serie dei livelli di inventario, dei prodotti finiti, delle materie prime. E poi, tornando al tuo fornitore, come appaiono le previsioni, quali sono gli order call-off che dai al tuo fornitore? Corrispondono alle loro consegne, e sei in grado di fornire una guida futura affidabile al tuo fornitore su ciò che è necessario? Questo ti darà una comprensione di dove si genera la variabilità nel sistema e quali sono le conseguenze di tale variabilità, perché non è sempre negativa. Quindi, una volta comprese le esigenze strategiche della tua supply chain, puoi iniziare a riflettere su come effettuare le previsioni.

Kieran Chandler: Stai utilizzando gli algoritmi di previsione giusti? Sono tarati correttamente per le esigenze della tua azienda? Una supply chain focalizzata sull’inventario avrà una necessità di previsione diversa da quella di una società di previsione ad alta intensità di capitali. Dobbiamo ricordare: non stiamo creando previsioni per mostrare alle persone quanto siamo bravi a prevedere il futuro, ma per prendere decisioni aziendali su quanto ordinare dai nostri fornitori e quanto produrre. Quindi, gli algoritmi che usano quelle previsioni, sono configurati nel posto giusto? Hanno controller di retroazione proporzionale, le velocità dei rubinetti? Sono impostati correttamente?

Stephen Disney: Quello è un lavoro che può essere svolto nel tuo sistema IT, nel tuo sistema ERP, o nei fogli di calcolo che usi per pianificare la produzione e fare sourcing dai fornitori. E poi c’è il buon vecchio lavoro di ingegneria da fare. Il sistema di produzione è in grado di produrre secondo il piano desiderato? Le tue macchine sono affidabili? Raggiungi gli obiettivi di produzione, o a volte produci troppo o troppo poco? Produci prodotti di buona qualità? È un mix di previsioni, informatica, ingegneria del controllo e ingegneria della produzione tradizionale per portare l’effetto bullwhip a un livello appropriato per la tua supply chain.

Kieran Chandler: Brillante. E Joannes, quanto diresti che l’effetto bullwhip sia rilevante oggi? Diresti che il COVID è stato un ottimo esempio di effetto bullwhip in azione?

Joannes Vermorel: Voglio dire, il COVID è stato una discontinuità su larga scala per tutti. Non penso sia stata esattamente una manifestazione dell’effetto bullwhip. Direi che se c’è una cosa che ha caratterizzato il COVID, è stato un evento con coda grassa. È stato un promemoria che le distribuzioni nelle supply chain, e per distribuzioni intendo le distribuzioni statistiche, non sono normali; hanno code grasse. Quindi, si hanno questi eventi estremi che non sono così improbabili come potrebbero sembrare se si considerassero delle distribuzioni normali.

Sospetto che a causa dell’irregolarità dei tempi di consegna, ci saranno ogni sorta di problemi a seguito di questa pandemia che prenderanno forma di bullwhips. In una certa misura, penso che sia ciò che stiamo vedendo attualmente in Asia per l’elettronica. Ma non credo che diventerà dominante. Oggigiorno, trovo molto interessante l’approccio che consiste nell’analizzare tutti i possibili futuri e tutte le possibili decisioni, incrociandoli, in modo da avere una risposta molto granulare che due decenni fa non era tecnicamente fattibile. Puoi veramente quantificare fino a che punto sei disposto ad accettare variazioni nel tuo sistema che superano la variazione nella domanda, perché, di solito, nelle supply chain, le cose hanno costi non lineari.

Kieran Chandler: Se vuoi produrre il doppio nello stesso lasso di tempo, potrebbe non costare il doppio; potrebbe costare cinque volte tanto, solo perché le persone devono fare straordinari, le macchine dovranno operare a un livello in cui è necessaria una manutenzione aggressiva, e così via. La domanda è: puoi eliminare questi problemi o almeno metterli sotto controllo da un punto di vista finanziario, in modo da avere un controllo molto maggiore sul risultato finanziario della tua azienda?

Joannes Vermorel: Oggigiorno, non penso si possano eliminare completamente questi problemi, ma è possibile metterli in larga misura sotto controllo dal punto di vista finanziario, dandoti un controllo molto maggiore sul risultato finanziario della tua azienda.

Kieran Chandler: Stephen, lasceremo la parola finale a te. So che fai molte ricerche nel campo delle tecniche statistiche applicate alla gestione operativa. Cosa stai studiando attualmente e cosa pensi possa interessare nei prossimi anni?

Stephen Disney: Ultimamente ho trascorso molto tempo ad analizzare le supply chain a doppia approvvigionamento. Si tratta di supply chain in cui approvvigioniamo la maggior parte del nostro prodotto da un paese a basso costo che potrebbe essere distante, integrandolo con una piccola fabbrica locale. La piccola fabbrica locale avrà un tempo di consegna più breve e potrebbe risultare più costosa da produrre per unità in locale, ma poiché possiamo soddisfare la maggior parte della domanda dalla supply chain a lungo lead time e a basso costo, il costo unitario in media è piuttosto basso. La piccola fabbrica può flessibilizzare il suo volume molto rapidamente per adattarsi alla variabilità della domanda, così da poter tenere gli inventari sotto controllo molto stretto con la piccola fabbrica, pur soddisfacendo la maggior parte della domanda con i prodotti a basso costo provenienti dalla fabbrica lontana.

È interessante osservare come sfruttiamo queste idee. Penso che sia positivo da un punto di vista ambientale perché la distribuzione netta dei prodotti in tutto il mondo diminuirà. È un modo interessante per riportare la manifattura nei paesi occidentali, costosi, e auspicabilmente renderà le nostre supply chain più robuste alle interruzioni.

Basandosi sull’ultima domanda, per me la supply chain è un sistema con una frequenza naturale, proprio come un ponte che vibra nel vento a una certa frequenza. La supply chain ha una frequenza naturale, e le abbiamo appena dato un forte calcio con il COVID. La supply chain oscillerà alla sua frequenza naturale per alcuni anni prima che tale oscillazione si attenui. Vedremo la domanda aumentare, poi scendere, e poi riprendersi nuovamente. Le supply chain globali con lunghi tempi di consegna impiegheranno più tempo a dissiparsi, mentre quelle con tempi di consegna brevi si riprenderanno molto più rapidamente.

Kieran Chandler: Brillante. Bene, grazie a entrambi per il vostro tempo. Questo è tutto per questa settimana. Grazie mille per averci seguito, e ci vediamo nel prossimo episodio. Grazie per averci guardato.