L'effetto bullwhip (con Stephen Disney)

00:00:08 Introduzione e background di Stephen Disney.
00:01:26 Panoramica dell’Effetto bullwhip nelle supply chain.
00:02:26 Quattro fonti chiave dell’Effetto bullwhip.
00:05:17 Stock-out e la loro influenza sull’Effetto bullwhip.
00:06:02 Rilevanza dell’Effetto bullwhip oggi e modi per mitigarlo.
00:08:00 Previsione e modelli probabilistici nella gestione della supply chain.
00:10:23 Coltivare più opzioni e sfruttare le sostituzioni per un miglior servizio.
00:12:13 Passare dalle previsioni puntuali alle previsioni probabilistiche per mitigare i problemi della supply chain.
00:14:35 Applicazione della teoria del controllo negli algoritmi di rifornimento della supply chain.
00:15:38 Joannes condivide le sue riflessioni sull’analogia dei controllori di feedback nella gestione della supply chain.
00:16:00 Gradiente stocastico e ottimizzazione locale nei giochi ad alta dimensionalità.
00:17:11 Diverse approcci di ottimizzazione per vari settori e verticali.
00:19:07 Applicazione delle tecniche di ottimizzazione nelle supply chain del mondo reale.
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 chain.
00:26:05 Discussione sul controllo finanziario nelle supply chain.
00:26:22 La ricerca di Stephen sulle supply chain a doppia fonte.
00:27:24 Le opinioni di Stephen sui vantaggi delle supply chain a doppia fonte.
00:28:01 Confronto tra supply chain e sistemi di controllo e frequenza naturale.

Riassunto

Kieran Chandler intervista Joannes Vermorel, fondatore di Lokad, e Stephen Disney, professore di Operations Management, sull’effetto bullwhip nelle supply chain. Disney identifica quattro fonti chiave dell’effetto e suggerisce che le aziende possano mitigarlo utilizzando idee di ingegneria del controllo, condivisione di informazioni e altre strategie. Vermorel sottolinea l’importanza delle previsioni probabilistiche e del padroneggiare l’opzionalità nella gestione della supply chain. 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 chain a doppia fonte, offrendo una maggiore robustezza contro le disruzioni. Riconoscono che il recupero della supply chain dalla pandemia di COVID-19 varierà in base ai tempi di consegna.

Riassunto Esteso

In questa intervista, Kieran Chandler ospita 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 chain. 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 trascorso 25 anni studiando l’effetto bullwhip, utilizzando tecniche di ingegneria, simulazione al computer e matematica per aiutare le aziende a comprendere e mitigare il problema. Egli illustra quattro fonti chiave dell’effetto bullwhip, come identificate in un articolo del 1997: 1) elaborazione del segnale di domanda (interpretazione, previsione e generazione di ordini di riapprovvigionamento), 2) raggruppamento (quantità minime o economiche di ordine), 3) razionamento e gioco (sovrapproduzione dovuta a rotture di stock e annullamento successivo degli ordini) e 4) variazioni di prezzo (manipolazione della domanda di prodotti).

Joannes Vermorel concorda sul fatto che l’effetto bullwhip sia ubiquo, ma osserva che le cause radicate e le manifestazioni possono differire tra settori. Ad esempio, nell’industria del commercio al dettaglio di prodotti alimentari freschi, le rotture di stock possono generare grandi fluttuazioni della domanda sincronizzando i modelli di consumo dei consumatori.

Stephen ritiene che le conclusioni dell’articolo del 1997 siano ancora rilevanti oggi, in particolare per le aziende ad alta intensità di capitale nella parte inferiore delle supply chain, poiché la produzione o la distribuzione possono essere due o cinque volte più variabili rispetto alla domanda e l’inventario può essere cinque o dieci volte più variabile. Egli non è d’accordo con l’affermazione dell’articolo secondo cui l’effetto bullwhip è inevitabile, sostenendo che le aziende possono mitigarlo selezionando metodi di previsione appropriati, tarandoli, utilizzando idee di ingegneria del controllo, condividendo informazioni (ad esempio, attraverso dati EPOS o inventario gestito dal fornitore) e altre strategie.

Joannes Vermorel mette anche in discussione 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 alle previsioni 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 tempi di consegna.

Vermorel ha anche sottolineato l’importanza di padroneggiare l’opzionalità nella gestione della supply chain. Considerando varie opzioni per sostituire componenti o scegliere diversi metodi di trasporto, le aziende possono adattarsi meglio alle situazioni mutevoli e ridurre al minimo i rischi. Ha osservato che la capacità di sfruttare queste opzioni si è notevolmente ampliata negli ultimi anni, rendendo sempre più possibile ottimizzare le supply chain.

Stephen Disney ha introdotto il concetto di teoria del controllo nella gestione della supply chain, facendo un parallelo con l’esperienza di regolare la temperatura dell’acqua in una doccia. Ha spiegato che piccoli aggiustamenti graduati alle decisioni della supply chain sono necessari per evitare oscillazioni nell’offerta e nella domanda. Questo concetto è applicabile alla gestione delle scorte e agli algoritmi di riapprovvigionamento nei sistemi ERP, dove le aziende possono correggere lentamente 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 svolta del deep learning è stata la riscoperta della discesa del gradiente stocastico, che prevede piccoli aggiustamenti per migliorare un sistema. Questa idea si allinea con l’analogia della doccia di Disney, dove piccoli cambiamenti graduati possono aiutare a ottimizzare la supply chain di fronte alle incertezze.

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

Vermorel discute dell’efficacia dell’ottimizzazione basata sul gradiente, sottolineando l’importanza di considerare le asimmetrie dei driver economici in diversi settori. Utilizza l’esempio della produzione di orologi di lusso, dove determinati vincoli potrebbero non essere applicabili a causa dei margini lordi elevati e della riciclabilità dei materiali utilizzati. Sottolinea anche la necessità di comprendere che ciò che potrebbe essere considerato spreco in un settore potrebbe essere ragionevole in un altro.

Disney, d’altra parte, parla di consigli pratici per le aziende nell’implementazione di queste tecniche. Suggerisce di iniziare con una mappatura del flusso del valore per comprendere il processo di produzione di un prodotto e le esigenze strategiche della supply chain. Le aziende dovrebbero determinare se si stanno concentrando sulla riduzione dell’inventario o se i costi di capacità sono significativi, poiché questi fattori influenzeranno l’approccio all’ottimizzazione. Dovrebbero anche esaminare le serie temporali della domanda, delle previsioni, degli obiettivi di produzione e completamento 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 aggiungono valore rispetto alle previsioni algoritmiche e di valutare se gli algoritmi di previsione scelti sono adeguatamente tarati per le esigenze aziendali. Sottolinea anche l’importanza di assicurarsi che gli algoritmi che utilizzano le previsioni siano configurati correttamente nei sistemi IT, nei sistemi ERP o nei fogli di calcolo per la pianificazione della produzione e l’approvvigionamento dai fornitori. Infine, sottolinea l’importanza dell’ingegneria di 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 COVID-19 non sia stata una manifestazione diretta dell’effetto bullwhip, ma piuttosto un esempio di eventi con code grasse che ricordano ai responsabili della supply chain l’importanza di considerare distribuzioni statistiche non normali. Specula che le conseguenze della pandemia potrebbero dare origine a problemi simili all’effetto bullwhip, come avvenuto nell’industria elettronica in Asia.

Vermorel spiega che esaminando tutti i futuri e le decisioni possibili, le aziende possono ottenere risposte più dettagliate ai problemi della supply chain. Questo approccio non era tecnicamente fattibile due decenni fa, ma consente alle aziende di controllare in modo più efficace i risultati finanziari attuali. Le supply chain spesso hanno costi non lineari, il che significa che produrre il doppio può costare cinque volte di più a causa di straordinari, manutenzione aggressiva e altri fattori. Sebbene questi problemi non possano essere eliminati del tutto, possono essere gestiti in modo più efficiente dal punto di vista finanziario.

La ricerca di Disney si concentra sulle supply chain a doppia fonte, in cui le aziende acquistano la maggior parte dei loro prodotti da paesi a basso costo con tempi di consegna lunghi, integrando 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 ha diversi vantaggi, tra cui una distribuzione globale ridotta, la possibilità di riportare la produzione nei paesi occidentali e una maggiore robustezza della supply chain contro le interruzioni.

Secondo Disney, le supply chain hanno una frequenza naturale, simile a un ponte che vibra nel vento. Attualmente, la supply chain sta oscillando alla sua frequenza naturale a causa dell’impatto del COVID-19, il che comporterà un aumento e una diminuzione periodici della domanda. Le supply chain globali con tempi di consegna lunghi impiegheranno più tempo per riprendersi, mentre le supply chain con tempi di consegna più brevi si riprenderanno più rapidamente.

Trascrizione completa

Kieran Chandler: Oggi su Lokad TV, siamo lieti di dare il benvenuto a Stephen Disney, professore di operazioni presso l’Università di Exeter, che ci spiegherà perché questo effetto può verificarsi e quale impatto può avere sui professionisti della supply chain. Quindi Stephen, grazie mille per esserti unito a noi in diretta da Exeter oggi. Come sempre, ci piace conoscere un po’ di più sui nostri ospiti. Quindi forse potresti iniziare dicendoci qualcosa su di te.

Stephen Disney: Sì, mi chiamo Stephen Disney. Sono un professore di gestione delle operazioni presso l’Università di Exeter qui nel Regno Unito. Sono interessato alla dinamica della supply chain per la mia area di ricerca. Quindi, ho trascorso gli ultimi 25 anni studiando l’Effetto Bullwhip. Si tratta di un effetto dinamico nelle supply chain e ho applicato tecniche di ingegneria, tecniche di simulazione al computer, tecniche matematiche a questi problemi mentre lavoravo in una scuola di economia e aiutavo anche le aziende. Lo trovo affascinante e grazie per avermi permesso di parlarne oggi.

Kieran Chandler: Certamente, nessun problema. L’idea dell’Effetto Bullwhip è ciò che esamineremo in modo più dettagliato oggi. Quindi forse potresti iniziare dando una breve panoramica.

Joannes Vermorel: Quindi, la mia comprensione dell’Effetto Bullwhip è fondamentalmente un fenomeno in cui la fluttuazione che si osserva in un sistema, e qui stiamo guardando la supply chain come un sistema, supera l’entità della fluttuazione che alimenta l’input del sistema, e tipicamente sarebbe la domanda. E quindi questo sarebbe il tipo di fenomeno. E a proposito, se hai qualcosa che può amplificare la fluttuazione degli input, hai anche cose che possono effettivamente diminuire la fluttuazione. E questo è tipicamente ciò che può amplificare o diminuire sono cose come i buffer di inventario, ad esempio.

Kieran Chandler: Ok, quindi Stephen, quali sono questi fattori che possono influenzare il cosiddetto Effetto Bullwhip? Quali sono?

Stephen Disney: Beh, l’articolo di Hau Lee del 1997 ha identificato quattro fonti chiave dell’Effetto Bullwhip. Uno si chiama elaborazione del segnale di domanda, che riguarda come interpretiamo la domanda, la previsione e quindi generiamo ordini di riapprovvigionamento. Quindi, c’è un algoritmo di previsione e riapprovvigionamento. Il successivo è il batching, dove potremmo produrre in una quantità minima d’ordine o una quantità economica d’ordine, che introduce variabilità. Un altro effetto è il razionamento e il gioco; potresti essere a corto di prodotti o il tuo fornitore potrebbe essere a corto di prodotti, quindi potresti ordinare in eccesso per ottenere i prodotti di cui hai effettivamente bisogno, e poi annulli i tuoi ordini quando quei prodotti arrivano. L’ultimo è la variazione dei prezzi. Alle aziende piace manipolare la domanda di prodotti, e questo può cannibalizzare la domanda futura di prodotti. L’offerta due per uno al supermercato è un esempio classico. Compro il doppio della carta igienica quando è a metà prezzo perché non scade e ho molto spazio di archiviazione a casa. Tuttavia, i prezzi bassi tutti i giorni possono aiutare a risolvere questo problema.

Kieran Chandler: Anche le tecniche di revenue management?

Joannes Vermorel: Sì, quella fondamentale, quella che è dovuta alla struttura del sistema, ai tempi di consegna, è la previsione e il sistema di riapprovvigionamento, i tempi di consegna nell’elaborazione del segnale di domanda.

Kieran Chandler: E Stephen ha menzionato che il segnale di domanda, che si manifesta come previsione, è quello che sembra attirare maggiormente l’attenzione di quei quattro fattori. Credi che sia giusto? Credi che sia il modo giusto di procedere?

Joannes Vermorel: Penso che dipenda dai settori. La mia osservazione personale è che ci sono molti settori in cui ciò che domina, eppure si verifica questo tipo di effetto di amplificazione delle variazioni, o effetto Bullwhip, ma le cause principali sono completamente diverse e estremamente semplici. Ad esempio, nel settore della vendita al dettaglio di prodotti freschi, ciò che determina ciò sono effettivamente le mancanze di magazzino. Perché cosa succede quando hai una mancanza di magazzino è che tendi a sincronizzare i modelli di consumo dei tuoi clienti. Quindi, quello che abbiamo osservato con molte aziende di vendita al dettaglio di alimentari è che puoi osservare grandi fluttuazioni della domanda, ed è solo che hai una popolazione di clienti che, quando c’è una mancanza di magazzino, ritardano un po’ il loro consumo. Quindi ti ritrovi con un effetto di esacerbazione che sincronizza i modelli di consumo guidati solo dalle mancanze di magazzino. Le mancanze di magazzino stesse possono effettivamente generare molte di quelle grandi fluttuazioni sincronizzando i clienti stessi. Ma la conclusione è che credo che questo tipo di effetti siano effettivamente ubiqui, ma il modo in cui si manifestano dipende davvero dalle industrie che stai analizzando. Il documento originale si concentrava ampiamente sulle FMCG, e quello che sto dicendo è che tende a manifestarsi in modi piuttosto diversi se stai guardando aziende che non sono aziende FMCG.

Kieran Chandler: Ok, Stephen, parliamo delle principali conclusioni di questo documento. È stato pubblicato oltre 20 anni fa, quindi quali erano le principali conclusioni, e diresti che sono ancora rilevanti oggi?

Stephen Disney: Credo che le conclusioni siano ancora molto rilevanti oggi. Hanno principalmente affermato che l’effetto Bullwhip era inevitabile, soprattutto a causa dell’elaborazione del segnale di domanda. Una domanda positiva poco correlata genererà sempre un effetto Bullwhip. E quello che vedo nelle aziende è che, tipicamente a livello di singolo prodotto, la produzione o la distribuzione saranno due volte più variabili rispetto alla domanda, talvolta anche cinque volte più variabili rispetto alla domanda. E ciò ha conseguenze anche sulle scorte, che possono essere cinque o dieci volte più variabili rispetto alla domanda. Quindi vedo molte aziende che soffrono di questo effetto, e per le aziende ad alta intensità di capitale nella parte inferiore delle catene di approvvigionamento, questa è una grande inefficienza. La conclusione principale è ancora molto rilevante, soprattutto nell’era delle catene di approvvigionamento globali, e siamo diventati sempre più globali nel tempo con tempi di consegna più lunghi. Dove non sono d’accordo è con l’aspetto “inevitabile” di esso. Ci sono cose che possiamo fare; possiamo selezionare metodi di previsione più appropriati.

Kieran Chandler: Possiamo tarare i metodi di previsione nel modo giusto, e possiamo anche prendere decisioni di riapprovvigionamento utilizzando idee e teorie dell’ingegneria di controllo per aiutare a smorzare ed eliminare l’effetto Bullwhip. Possiamo utilizzare informazioni, dati EPOS nelle catene di approvvigionamento al dettaglio che possono aiutarci. Possiamo anche utilizzare tecniche come l’inventario gestito dal fornitore, in cui il tuo fornitore ha accesso alle informazioni sul tuo inventario e può utilizzarle nelle sue decisioni. Tutte queste cose possono contribuire 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 sono modi e mezzi per attenuarne l’impatto?

Joannes Vermorel: La mia prospettiva è che quando guardiamo l’angolo della previsione, questa prospettiva, che risale alla fine del XX secolo, è saldamente ancorata alla previsione puntiforme. È una previsione che è essenzialmente una serie temporale con un punto dati per anno, giorno, settimana o mese, e si sviluppa la previsione in avanti con una prospettiva di serie temporale e tenendo conto della gestione delle scorte. Quello che Lokad ha fatto per oltre un decennio è passare a una previsione probabilistica per tutte le aree in cui c’è incertezza, come la domanda e i tempi di consegna. Questo tipo di maledizione che avevi con le previsioni puntiformi, in cui o hai una previsione che è sempre in ritardo, o se hai qualcosa di più reattivo ma poi ti ritrovi con variazioni molto più grandi, sono problemi di stabilità numerica che dipendono molto dal fatto che stiamo parlando di previsioni puntiformi in primo luogo. Quando passiamo al campo delle previsioni probabilistiche, la maggior parte di questi problemi scompare letteralmente del tutto. Questa sarebbe la prima parte della mia risposta.

La seconda parte è il modo in cui di solito affronto la supply chain, dicendo che è la padronanza dell’opzionalità e parte del gioco è coltivare più opzioni. Credo che il tipo di visione in cui si vede la domanda come un monolite e i tempi di consegna come un monolite sia anche, in qualche misura, un po’ datato. Innanzitutto, c’è una grande quantità di sostituzione. A volte puoi addirittura progettare il fatto che puoi sfruttare questa sostituzione per offrire un servizio migliore. Potrebbero esserci componenti condivisi tra i prodotti che stai servendo, quindi non devi necessariamente seguire l’archetipo dell’industria farmaceutica in cui

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

Joannes Vermorel: Devi avere il prodotto attivo grezzo, ma poi puoi avere 150 diverse opzioni di imballaggio fatte all’ultimo minuto per mantenere aperte le tue opzioni. Oggi ci sono molte opzioni di trasporto disponibili, come aria, mare, ferrovia e strada. Non è che ogni opzione sia incisa nella pietra; è un gradiente di cose che possono essere più o meno costose. A seconda della situazione, potresti decidere di avere una spedizione anticipata via aerea a un costo molto più elevato, solo perché comprimerà notevolmente i tuoi tempi di consegna e mitigherà una possibile esaurimento delle scorte. Ma non lo farai per tutta la tua produzione, solo per una parte. Quindi, mentre concordo con la conclusione di Stephen che i problemi della supply chain non sono 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 questa idea di utilizzare la teoria del controllo, che vedo come una tecnica più ingegneristica. Come può essere applicata in questo tipo di scenario?

Stephen Disney: Ho un’analogia che mi piace usare - riguarda fare la doccia. In una supply chain, prendiamo una decisione e dopo un certo periodo di tempo riceviamo prodotti sia dal nostro sistema di produzione che dal nostro fornitore. C’è un ritardo tra la causa, la decisione, e la conseguenza, l’arrivo dei prodotti. Ora, immaginiamo di avere una di quelle docce vecchio stile con rubinetti separati per l’acqua calda e fredda. Per regolare la temperatura, girerei completamente il rubinetto dell’acqua calda, aspetterei che l’acqua calda arrivasse alla doccia e mi cadesse sulla testa, e poi userei il rubinetto dell’acqua fredda per regolare la temperatura. Se giro troppo velocemente il rubinetto dell’acqua fredda, diventerà troppo fredda, e se lo giro indietro troppo velocemente, diventerà troppo calda. Sappiamo che nella doccia dovremmo girare 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, forse perché ci siamo spostati in nuovi mercati o i nostri prodotti sono diventati più favorevoli, non vogliamo inseguire tutto l’aumento immediatamente, poiché creeremo oscillazioni nell’offerta e nella domanda. In realtà, vogliamo rispondere lentamente ai cambiamenti della domanda. Se lo facciamo e la domanda è di breve durata, potrebbe diminuire, e non la inseguiremo fino in fondo.

Kieran Chandler: Quindi, Joannes, hai menzionato questo algoritmo di rifornimento che aiuta a smorzare la variabilità nella produzione. Puoi dirci qualcosa di più a riguardo?

Joannes Vermorel: Sì, assolutamente. Otteniamo questo bel modello regolare con gli ordini di produzione o gli ordini di rifornimento che scorrono attraverso il mezzo dei picchi e delle fasi di calo della domanda, e il punto in cui si fa ciò è negli algoritmi di rifornimento. La previsione viene utilizzata nell’algoritmo di rifornimento nel sistema ERP e, tipicamente, per un prodotto ad alto volume, sarà una variante di qualcosa chiamato politica di riempimento dell’acqua, e ci sono due cicli di feedback all’interno, uno per l’inventario e uno per il lavoro in corso. Quindi, abbiamo un inventario target che è la nostra scorta di sicurezza e il nostro inventario effettivo potrebbe essere inferiore o superiore. Piuttosto che cercare di correggerlo tutto in una sola decisione, ciò che vogliamo fare è correggerlo lentamente nel tempo per smorzare la variabilità che viene posta sulla produzione. È lo stesso con il lavoro in corso. Se abbiamo un tempo di consegna lungo, ci sarà una quantità target di prodotti in barca in contenitori che ci vengono spediti, e dobbiamo tenerne conto esattamente allo stesso modo in cui facciamo per l’inventario. Ma è un piccolo cambiamento in un algoritmo che può avere un grande impatto sulla dinamica delle supply chain.

Kieran Chandler: Stephen, cosa ne pensi di questo tipo di analogia? Sembra abbastanza ovvio seguire questa idea di un controllore di feedback. Sembra funzionare bene in superficie.

Stephen Disney: Beh, Kieran, voglio dire, nella superficie moderna, uno dei più grandi progressi del deep learning è stato in realtà una riscoperta del potere della discesa del gradiente stocastico, che è esattamente quello. Spingi un sistema un po’ alla volta nella direzione in cui stai imparando. Questo è ciò che fa la discesa del gradiente stocastico, quindi è come l’analogia della doccia è solo una serie di piccoli tocchi, sai, caldo e freddo fino a quando ti converti. È molto interessante perché due decenni fa, le persone erano molto scettiche riguardo a ciò che ora è noto come ottimizzazione locale. Quindi, fondamentalmente, segui solo il gradiente e otterrai un output altamente ottimizzato, e le persone pensavano: “Oh, se fai così, rimarrai bloccato in una sorta di minimo locale e quindi non funziona”. La realtà è che quando giochi a giochi molto dimensionali, i minimi locali non sono il problema, è la velocità di convergenza, e spingere il sistema con piccoli movimenti come viene fatto nella discesa del gradiente stocastico funziona molto, molto bene. Quindi, questo sarebbe un punto della mia riflessione. Poi, c’è un’altra cosa che riguarda ciò che stiamo cercando di ottimizzare, ancora una volta, direi che dipende molto dal tipo di settori che stai considerando, perché, ad esempio, consideriamo il lusso. Diciamo che stai producendo orologi di lusso e hai orologiai maestri che producono orologi molto costosi, e diciamo che l’estremo sarebbero gli orologi da donna. Quindi, quello che hai è essenzialmente un gioiello fatto di metalli preziosi, riciclabile al 100%. Puoi riciclare il 100% del valore. Hai metalli preziosi, pietre preziose e poi hai un movimento che è un po’ standardizzato. Quindi, quali sono i tuoi vincoli? Voglio dire, puoi e letteralmente, se non hai qualcosa da mostrare in negozio, le persone non comprano, quindi devi produrre molto. E cosa succede se non produci?

Kieran Chandler: È di tuo interesse produrre davvero molto ed è un mercato, il lusso è molto guidato dalla novità, quindi devi produrre molto. E cosa succede se non produci?

Joannes Vermorel: Beh, ciò che non produci, riporti solo gli orologi costosi in un negozio, smonti tutte le pietre preziose, ricicli il metallo e metti i movimenti in nuovi orologi e poi li rimandi indietro. Poi ti rendi conto che forse il montaggio rappresenta circa il cinque percento del costo di un orologio e che ha un margine lordo dell'80%. Quindi, vedi, quando ti trovi in questa situazione, hai delle asimmetrie molto forti in gioco. Ovviamente, varia. Non è la stessa cosa per un FMCG fortemente pressato che opera davvero con margini molto stretti. Il mio punto è che l’ottimizzazione basata sul gradiente funziona davvero, ma devi davvero pensare in termini di asimmetria dei driver economici per sapere quali sono le aree che rappresentano il punto di equilibrio. E da un settore all’altro, ciò che potrebbe essere considerato incredibilmente sprecone in un’industria potrebbe essere considerato molto ragionevole in un’altra industria.

Kieran Chandler: Ok, Stephen, parliamo un po’ dell’applicazione di queste tecniche nel mondo reale. Penso che una delle cose per cui il documento sia stato molto valido sia che ha evidenziato alcuni di questi problemi, ma non è stato molto prescrittivo su come affrontarli. Quindi, qual è il tipo di consigli che dai alle aziende con cui lavori?

Stephen Disney: Basandomi sulle idee di Joannes, penso che il primo passo sia capire le esigenze della tua supply chain. Quindi, la mappatura del flusso di valore è un primo passo importante. Vuoi capire il processo che viene utilizzato per produrre un prodotto. Vuoi capire quali sono le esigenze strategiche di quel processo. Si tratta di una supply chain in cui ti concentri solo sulla riduzione dell’inventario, o i costi di capacità sono significativi? Se ti concentri solo sull’inventario e il bullwhip non ha conseguenze, allora concentrati sulla riduzione dei costi dell’inventario, e va bene. Nelle industrie ad alta intensità di capitale, probabilmente si tratta di un equilibrio tra i costi dell’inventario dei prodotti finiti e delle materie prime e l’uso efficiente delle tue strutture di produzione e del capitale che hai legato lì. Quindi, capire la tua supply chain, mapparla - mi piace usare le mappe del flusso di valore per farlo - e poi sovrapporre su di essa, serie temporali di quali sono le serie temporali della domanda, quali sono le serie temporali delle previsioni, quali sono le serie temporali degli obiettivi di produzione e dei completamenti di produzione, quali sono le serie temporali dei livelli di inventario, dei prodotti finiti, delle materie prime. E poi tornando al tuo fornitore, come sono fatte le previsioni, gli ordini che dai al tuo fornitore? Corrispondono alle loro consegne, e sei in grado di dare al tuo fornitore indicazioni future affidabili su ciò che è necessario? Questo ti darà una comprensione di dove viene generata la variabilità nel sistema e quali sono le conseguenze di quella variabilità perché non è sempre negativa. Quindi, quando hai compreso le tue esigenze strategiche della tua supply chain, puoi iniziare a pensare a come stai facendo le previsioni. Spesso le aziende regolano manualmente le loro previsioni, e dobbiamo pensare se questo aggiunge effettivamente valore rispetto a una previsione algoritmica.

Kieran Chandler: Stai utilizzando gli algoritmi di previsione corretti? Sono sintonizzati correttamente sulle esigenze della tua azienda? Una supply chain focalizzata sull’inventario avrà una diversa esigenza di previsione rispetto a un’azienda di previsione ad alta intensità di capitale. Dobbiamo ricordare che non stiamo creando previsioni per mostrare alle persone quanto bene possiamo prevedere il futuro, ma stiamo creando previsioni per prendere una decisione aziendale su quanto ordinare dai nostri fornitori e quanto produrre. Quindi, gli algoritmi che utilizzano queste previsioni, sono impostati nel posto giusto? Hanno regolatori di feedback proporzionali, velocità dei rubinetti? Sono impostati correttamente?

Stephen Disney: Questo è un lavoro che può essere fatto nel tuo sistema IT, nel tuo sistema ERP o nei fogli di calcolo che usi per pianificare la produzione e acquistare 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 sovraproduci o sottoproduci? Produci prodotti di buona qualità? È una combinazione di previsione, informatica, ingegneria del controllo e buona vecchia ingegneria di produzione per ottenere l’effetto bullwhip a un livello appropriato per la tua supply chain.

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

Joannes Vermorel: Voglio dire, il COVID è stata una perturbazione su larga scala per tutti. Non penso che sia stato esattamente una manifestazione dell’effetto bullwhip. Direi che se c’è una cosa che ha caratterizzato il COVID, è stato un evento di coda grassa. È stato un promemoria che le distribuzioni nelle supply chain, e per distribuzioni intendo distribuzioni statistiche, non sono normali; sono a coda grassa. Quindi, hai questi eventi estremi che non sono così improbabili come sembrano quando si guardano le distribuzioni normali.

Sospetto che a causa dell’irregolarità nei tempi di consegna, ci saranno tutti i tipi di problemi a causa di questa pandemia che assumeranno la forma di bullwhip. In un certo senso, penso che sia quello che stiamo vedendo in Asia in questo momento per l’elettronica. Ma non credo che sarà dominante. Oggi, penso che ciò che è molto interessante è che se adotti un approccio in cui consideri tutti i futuri possibili e poi consideri tutte le decisioni possibili e incroci le due, puoi avere una risposta molto dettagliata che non era tecnicamente fattibile due decenni fa. Puoi realmente quantificare quanto lontano sei disposto ad andare nell’avere variazioni nel tuo sistema che superano la variazione della domanda perché, di solito, nelle supply chain, le cose hanno costi non lineari.

Kieran Chandler: Se vuoi produrre il doppio nello stesso periodo di tempo, potrebbe non costare il doppio; potrebbe costare cinque volte di più, solo perché le persone devono lavorare straordinariamente, le macchine dovranno funzionare 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 dal punto di vista finanziario, dove hai molto più controllo sul risultato finanziario per la tua azienda?

Joannes Vermorel: Oggi, non penso che tu possa eliminare questi problemi, ma puoi metterli in gran parte sotto controllo dal punto di vista finanziario, dando a te stesso molto più controllo sul risultato finanziario per la tua azienda.

Kieran Chandler: Stephen, lasciamo l’ultima parola a te. So che fai molte ricerche nel campo delle tecniche statistiche e nell’applicazione delle stesse alla gestione delle operazioni. Su cosa stai facendo ricerca al momento e cosa pensi che susciterà interesse nei prossimi anni?

Stephen Disney: Di recente ho dedicato molto tempo a studiare le supply chain con doppia fonte di approvvigionamento. Queste sono supply chain in cui otteniamo la maggior parte dei nostri prodotti da un paese a basso costo che potrebbe essere lontano, ma lo integrano con una piccola fabbrica locale. La piccola fabbrica locale avrà un tempo di consegna più breve e potrebbe essere più costosa per unità da produrre localmente, ma poiché possiamo soddisfare la maggior parte della domanda dal lungo tempo di consegna, la supply chain a basso costo, il costo unitario in media è piuttosto basso. La piccola fabbrica può flettere il suo volume molto rapidamente per adattarsi alla variabilità della domanda, quindi possiamo mantenere i nostri inventari sotto un controllo molto stretto con la piccola fabbrica, soddisfacendo la maggior parte della domanda dai prodotti a basso costo della fabbrica lontana.

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

Basandoci sull’ultima domanda, per me la supply chain è un sistema con una frequenza naturale, proprio come un ponte vibrerà nel vento a una certa frequenza. La supply chain ha una frequenza naturale e le abbiamo appena dato un grande impulso con il COVID. La supply chain oscillerà alla sua frequenza naturale per alcuni anni prima che questa oscillazione si attenui. Vedremo la domanda aumentare, poi diminuire e poi riprendersi. Le supply chain globali con tempi di consegna lunghi impiegheranno più tempo a dissiparsi, mentre le supply chain con tempi di consegna brevi si riprenderanno molto più velocemente.

Kieran Chandler: Fantastico. Beh, grazie a entrambi per il vostro tempo. Questo è tutto per questa settimana. Grazie mille per averci seguito e ci vediamo nella prossima puntata. Grazie per la visione.