00:00 Introduzione
03:53 Visioni
07:49 Valori
10:53 La storia finora
13:51 Le stelle hanno parlato
15:49 Conoscenza
20:08 Processi (Conoscenza 1/2)
24:32 Divisione del lavoro (Conoscenza 2/2)
28:49 Tempo
33:23 Il Futuro (Tempo 1/4)
38:16 Esecuzione (Tempo 2/4)
42:48 Complessità (Tempo 3/4)
47:47 Pianificazione (Tempo 4/4)
54:19 Lavoro
59:57 Controllo (Lavoro 1/2)
01:07:21 Sfida (Lavoro 2/2)
01:12:35 Varie ed efficaci
01:17:44 Conclusioni
01:20:23 1.7 Sul Conoscere, il Tempo e il Lavoro per le Supply Chain - Domande?
Descrizione
Le supply chain si attengono ai principi economici generali. Tuttavia, questi principi sono troppo poco conosciuti e troppo spesso distorti. Le pratiche popolari delle supply chain e le loro teorie spesso contraddicono ciò che è generalmente accettato in economia. Tuttavia, queste pratiche difficilmente riusciranno a dimostrare che l’economia di base è sbagliata. Inoltre, le supply chain sono complesse. Sono sistemi, un concetto relativamente moderno che è anche troppo poco conosciuto e troppo spesso distorto. Lo scopo di questa lezione è capire cosa sia l’economia e cosa portano i sistemi quando si affrontano problemi di pianificazione per una supply chain del mondo reale.
Trascrizione completa
Benvenuti a questa serie di lezioni sulle supply chain. Sono Joannes Vermorel e oggi parlerò di conoscere, tempo e lavoro.
Quando si affronta la gestione delle supply chain, sia attraverso i libri di testo che attraverso le pratiche aziendali, molto viene lasciato in sospeso. Naturalmente, c’è un elemento di necessità, poiché specificare tutto non è un’opzione pratica. Tuttavia, c’è anche un elemento di cecità. Alcune idee, pensieri o intuizioni critiche che avrebbero dovuto essere esplicitate sono quasi inevitabilmente taciute e non scritte. Tra tutte queste idee non dette, le più potenti sono quelle che guidano la nostra intuizione di causalità per gli oggetti di interesse, in questo caso, le supply chain.
Infatti, questa intuizione di causalità definisce come inquadrare le situazioni, come vedere i problemi e se vederli affatto. In questa lezione, il termine ‘visione’ si riferisce a questa intuizione di causalità. La visione permea l’azienda: la sua cultura, i suoi processi e le sue pratiche. Visioni sbagliate compromettono la nostra capacità di identificare i problemi corretti e possono portarci fuori strada, inseguendo soluzioni che possono avere poche o nessuna possibilità di portare i benefici desiderati per l’azienda.
Queste intuizioni di causalità, queste visioni, possono essere altrettanto sbagliate o fuorvianti come qualsiasi altra cosa. Una visione che si rivela inappropriata per una determinata azienda può avvelenare ogni singolo tentativo di migliorare la sua supply chain, anche nel tempo, e può semplicemente portare a una continuazione di ciò che già esiste.
Inoltre, all’interno della stessa azienda, le persone raramente hanno la stessa identica visione. Infatti, potrebbero avere visioni radicalmente diverse. Poiché le visioni raramente vengono esplicitate, i dipendenti sono troppo spesso lasciati con la sensazione che ogni volta che cercano di spingere, qualche altro dipendente cerca di tirare nella direzione opposta. Vedremo che la causa principale di questi conflitti può spesso essere attribuita a una divergenza di visioni piuttosto che a una divergenza di valori o incentivi.
Le due proposizioni che difenderò in questa lezione sono sottili eppure di fondamentale importanza.
Prima di tutto, ci sono visioni potenti che circolano nel mondo delle supply chain. Queste visioni permeano e plasmano sia il campo di studio - le teorie, i libri, gli articoli pubblicati sulla supply chain - sia le pratiche, compresi i processi della supply chain e le tecnologie software della supply chain. Lontano dall’essere un dettaglio insignificante, queste visioni hanno un impatto massiccio sulle aziende che operano nelle supply chain, così come sul loro ecosistema di supporto, che include università, venditori di software e consulenti. In questa lezione esamineremo una serie di tali visioni.
In secondo luogo, non tutte le visioni sono altrettanto efficaci o appropriate per il miglioramento delle supply chain. Alcune visioni ampiamente diffuse sono addirittura dannose per l’efficienza e l’affidabilità delle supply chain. Alla fine di questa lezione, dovresti essere in grado di identificare almeno alcune delle visioni presenti in un’azienda e di essere dotato di alcuni strumenti intellettuali per mettere in discussione la validità di quelle visioni.
In “A Conflict of Visions”, Thomas Sowell introduce il suo concetto di ‘visione’. La descrive come una comprensione intuitiva o inconscia di come funziona il mondo. Queste visioni plasmano profondamente la nostra comprensione immediata e istintiva della società e dell’universo in generale. Sowell afferma, e cito: “È ciò che percepiamo o sentiamo prima di aver costruito un ragionamento sistematico che potrebbe essere chiamato una teoria. Una visione è il nostro senso di come funziona il mondo”.
Le visioni sono in qualche misura semplicistiche, anche se questo è un termine tipicamente riservato alle visioni degli altri, non alle nostre. Le visioni condizionano in larga misura il nostro approccio ai sistemi complessi, sistemi che vanno oltre ciò che una mente umana può comprendere facilmente. Mentre il libro “A Conflict of Visions” si concentra sul sistema complesso che rappresenta la società, questa lezione si concentra sulle supply chain.
Ad esempio, consideriamo un negozio al dettaglio che fatica a mantenere livelli di scorte adeguati, lasciando metà dei suoi scaffali vuoti. La valutazione istintiva delle probabili cause di questa situazione varierà notevolmente a seconda della visione che si ha sulla supply chain e su come dovrebbe funzionare.
Prendiamo ad esempio un professore di analisi della supply chain. Potrebbe attribuire istintivamente gli scaffali vuoti a inesattezze nella previsione della domanda. Qui, la visione pone l’onere della qualità del servizio su una soluzione tecnologica, su un software. Questa visione si estende alla comunità accademica più ampia, le cui contribuzioni di ricerca influenzano la progettazione e l’accuratezza di quei software, rafforzando così questa visione incentrata sulla tecnologia.
Al contrario, un responsabile regionale all’interno della stessa catena di vendita al dettaglio potrebbe attribuire istintivamente la colpa alla gestione del negozio, alle persone. In questa visione, il responsabile del negozio e il personale sono responsabili di garantire che il negozio funzioni correttamente. La responsabilità, secondo questa visione, ricade prima di tutto sulle persone che sono più vicine al problema. Un’estensione di questa visione implica la responsabilità della dirigenza superiore, poiché sono loro che permettono a questo inefficace responsabile di negozio di persistere nella sua posizione, sottolineando ancora una volta una visione incentrata sulle persone.
È sorprendente che queste due visioni, che derivano dagli stessi scaffali vuoti nello stesso negozio, attribuiscano la responsabilità e di conseguenza la soluzione a entità completamente diverse. Una si rivolge a una soluzione tecnologica, l’altra a una valutazione della leadership. Naturalmente, se il problema che il negozio sta affrontando deriva effettivamente da un pezzo difettoso di software o da una leadership inadeguata, è un’altra questione completamente diversa. Le visioni non provano nulla; condizionano solo la nostra valutazione immediata delle situazioni complesse.
Questa attribuzione divergente delle responsabilità mette in mostra l’influenza significativa che la visione esercita sulle supply chain. Come vedremo in questa lezione, le visioni alternative non solo portano a valutazioni e soluzioni divergenti di determinate situazioni, ma anche a valutazioni e soluzioni contrastanti, che spesso portano a percorsi mutuamente esclusivi.
In politica, così come in affari, i leader spesso mettono in evidenza i propri valori per sottolineare le differenze tra loro e i loro rivali. La frase “non abbiamo gli stessi valori” si sente da tutte le parti. Tuttavia, questa prospettiva, sebbene non priva di merito, tende a oscurare l’influenza profonda delle visioni.
Si noti che quando le persone si trovano di fronte a interpretazioni diverse degli stessi fatti, spesso attribuiscono le differenze a valori divergenti. Tuttavia, spesso la variazione dei valori è molto più pronunciata di quanto possa suggerire il motto “non abbiamo gli stessi valori”. Nel campo politico, ad esempio, sarebbe difficile trovare qualcuno che sostenga la povertà, il crimine o la guerra. Eppure, nonostante i valori condivisi contro questi mali, le visioni delle persone le guidano verso soluzioni completamente diverse.
Questa osservazione rimane valida nel campo delle supply chain. Indipendentemente dal loro campo o settore specifico, le aziende danno sempre la priorità alla qualità del servizio, alla redditività, alla crescita e alla riduzione degli sprechi. Le aziende che si oppongono apertamente a questi valori ampiamente riconosciuti sono estremamente rare. Tuttavia, le visioni alternative tra le aziende portano a strategie e pratiche molto diverse, tutte volte a raggiungere gli stessi valori comuni.
Considerate il fondatore di Amazon, Jeff Bezos, che ha spesso sottolineato la sua, e di conseguenza, l’attenzione ossessiva di Amazon per il cliente. Ha detto una volta, e cito: “La cosa più importante è concentrarsi ossessivamente sul cliente. Il nostro obiettivo è essere l’azienda più centrata sul cliente della Terra.” Naturalmente, si tratta di una dichiarazione di valori. Tuttavia, quanto spesso vediamo dirigenti aziendali svalutare pubblicamente l’importanza dei clienti? La risposta è quasi mai. Quando un dirigente viene colto a fare ciò, questa persona raramente rimane nella sua posizione.
Quello che distingue Amazon non sono i suoi valori dichiarati, che si allineano con la maggior parte delle aziende, ma la sua visione e cultura uniche. Pertanto, mentre procediamo in questa lezione e riesaminiamo altri esempi di supply chain, è fondamentale ricordare che, sebbene le aziende possano perseguire percorsi notevolmente diversi, spesso cercano risultati simili: crescita, redditività e approvazione pubblica della loro missione. La visione e la cultura, non i loro valori, differenziano il loro corso d’azione.
Questa lezione attuale fa parte del primo capitolo di una serie di lezioni sulla supply chain. Tuttavia, questa serie è già progredita ben oltre il primo capitolo, e oggi sto solo riprendendo e affinando la stessa base che sostiene le lezioni successive. Per coloro che sono interessati a comprendere le conclusioni di vasta portata delle visioni che sottendono alla pratica della supply chain come praticata da Lokad, vi invito a procedere con le altre lezioni.
In questo primo capitolo, abbiamo visto perché le supply chain devono diventare programmatiche e perché è estremamente desiderabile mettere in produzione una ricetta numerica. La crescente complessità delle supply chain stesse rende l’automazione più pressante che mai. Inoltre, c’è un’imperativa finanziaria nel rendere la pratica della supply chain un’attività capitalista.
Il secondo capitolo è dedicato alle metodologie. Le supply chain sono sistemi competitivi e questa competizione richiede una metodologia che non presupponga che le parti operino senza una propria agenda nel tentativo di migliorare una determinata supply chain.
Il terzo capitolo analizza i problemi, tralasciando la soluzione attraverso il personale della supply chain. Questo capitolo cerca di caratterizzare le classi di problemi decisionali che devono essere risolti. Mostra che prospettive semplicistiche, come scegliere la giusta quantità di stock per ogni SKU, non si adattano alle situazioni del mondo reale. C’è sempre una profondità nelle decisioni.
Il quarto capitolo analizza gli elementi necessari per comprendere una pratica moderna della supply chain, in cui gli elementi software sono ubiqui. Questi elementi sono fondamentali per comprendere il contesto più ampio in cui operano le supply chain digitali. Molti manuali di supply chain presuppongono implicitamente che le loro tecniche e formule operino in una sorta di vuoto, il che non è il caso.
I capitoli 5 e 6 sono dedicati rispettivamente alla modellazione predittiva e alla presa di decisioni. Questi capitoli raccolgono tecniche che funzionano bene nelle mani degli scienziati della supply chain, con tecniche di apprendimento automatico e tecniche di ottimizzazione matematica.
Il settimo capitolo è dedicato all’esecuzione di un’iniziativa quantitativa della supply chain. Vediamo cosa serve per avviare un’iniziativa del genere ponendo le basi adeguate. Vediamo anche chi serve per farlo, ovvero lo scienziato della supply chain. Infine, vediamo come raggiungere l’obiettivo, mettendo in produzione la ricetta numerica.
Oggi, in questa lezione, vedremo come si sviluppano le visioni per le supply chain, considerando tre concetti fondamentali: conoscenza, tempo e lavoro. Visioni divergenti su ciascuno di questi tre concetti portano a una serie di apprezzamenti contrastanti su ciò che viene considerato desiderabile per una determinata supply chain.
Sebbene sia probabilmente evidente per questa audience che una vasta supply chain richiede una quantità altrettanto vasta di conoscenza per essere adeguatamente gestita, la forma stessa e la natura di questa conoscenza sono raramente messe in discussione. Tuttavia, esistono due potenti visioni alternative per la conoscenza: la speciale e la banale, che portano a visioni quasi opposte sui processi e sulla divisione del lavoro.
Inoltre, il tempo è essenziale per le supply chain. Tuttavia, due potenti visioni si scontrano quando si tratta di apprezzare la dimensione temporale: la visione statica e la visione dinamica. Vedremo come queste due visioni del tempo stesso si sviluppano quando si apprezza il futuro, l’esecuzione e la complessità delle supply chain. Questi apprezzamenti si fondono in due visioni radicalmente diverse su come affrontare la pianificazione stessa.
Infine, le supply chain comportano lavoro, e più specificamente lavoro di tipo impiegatizio, seguendo la divisione data alle supply chain in questa serie di lezioni. Tuttavia, in questa era digitale, le persone possono essere considerate direttamente o indirettamente responsabili del lavoro, portando a visioni molto diverse sul ruolo e lo scopo delle tecnologie software. Vedremo come queste visioni divergenti del lavoro stesso si ramificano sul controllo e sui punti critici all’interno dell’azienda.
Nel campo della supply chain, la conoscenza svolge un ruolo cruciale per garantire l’efficienza. È imperativo possedere informazioni affidabili sulla domanda dei clienti, sui vincoli dei fornitori, oltre a una miriade di altri fattori. In questo contesto, la nostra prima differenza principale nelle visioni riguarda la natura e il luogo di questa conoscenza. Categorizzeremo questa conoscenza in due tipi: la conoscenza speciale e la conoscenza comune. Introdotto da Friedrich Hayek nel suo lavoro fondamentale “L’uso della conoscenza nella società” pubblicato nel 1945, questa distinzione tra conoscenza speciale e comune ci fornisce una base per capire perché diverse visioni possono portare a percezioni divergenti su come dovrebbe operare una supply chain.
La conoscenza spaziale comprende tecniche, formule, statistiche e software. In sostanza, si tratta di informazioni codificate, strutturate, esaminate e affinate. Questa conoscenza non è limitata all’accademia. All’interno di un’organizzazione, le procedure codificate e le ricette numeriche utilizzate per guidare le operazioni della supply chain sono considerate conoscenze speciali. Un esempio principale di conoscenza speciale è la formula di Wilson, la formula per calcolare la EOQ, la Quantità Economica di Ordine.
La conoscenza comune, d’altra parte, si riferisce a curiosità quotidiane, cioè circostanze particolari di tempo e luogo. E sebbene sempre più registrata a causa dell’ubiquità dei computer in tutte le forme e dimensioni, questa conoscenza rimane grezza, disorganizzata e non raffinata. È anche decentralizzata, cioè diffusa tra tutti i dipendenti dell’azienda. Ad esempio, sapere che uno dei camion di consegna richiede riparazioni ai freni è una conoscenza comune.
Le due visioni che discutiamo qui enfatizzano una forma di conoscenza sull’altra: la conoscenza speciale rispetto alla conoscenza comune. Sebbene entrambi i gruppi riconoscano prontamente l’esistenza e la rilevanza della forma alternativa di conoscenza, differiscono radicalmente nel peso che attribuiscono a ciascuna forma di conoscenza. Coloro che enfatizzano la conoscenza speciale tendono a considerare i problemi, compresi i problemi della supply chain, come meglio affrontati dagli esperti. Percepiscono la conoscenza speciale come un prodotto della ragione e quindi attribuiscono un alto valore alla coerenza. D’altra parte, i sostenitori della conoscenza comune ritengono che i problemi siano meglio affrontati da coloro che sono più vicini alla situazione. La conoscenza comune, acquisita attraverso semplici osservazioni, attribuisce importanza e fiducia alla diligenza.
Entrambe le forme di conoscenza hanno implicazioni significative per la supply chain. Tuttavia, i sostenitori di ciascuna visione spesso si trovano a parlare l’uno accanto all’altro quando affrontano questi problemi. Consideriamo, ad esempio, un professore di supply chain e un responsabile del magazzino. Il professore potrebbe trascurare l’importanza del mantenimento del sistema frenante dei camion di consegna, ritenendolo una curiosità irrilevante che difficilmente vale la pena menzionare nella letteratura accademica sulla supply chain. Tuttavia, per il responsabile del magazzino e il suo team di autisti, questa conoscenza può essere una questione di vita o di morte. Al contrario, potrebbero considerare la formula EOQ come insignificante, ma trascurare la corretta dimensione delle spedizioni porta a sprechi, causando inefficienze di risorse tra cui carburante, camion e autisti.
Illustreremo ulteriormente queste visioni divergenti con due esempi di primaria importanza per le supply chain del mondo reale: i processi e la divisione del lavoro. Questi esempi illustrano come visioni alternative portino a percorsi reciprocamente esclusivi per le aziende.
L’enfasi relativa posta sulla conoscenza speciale e banale dà luogo a prospettive molto diverse quando si tratta dei processi dell’organizzazione. Coloro che favoriscono la conoscenza speciale tendono a guardare il sistema di supply chain dall’alto, identificando i problemi e cercando soluzioni ottimizzate per questi problemi. L’epitome di questa prospettiva può essere vista nelle competizioni di previsione, dove il problema è chiaramente definito - estrapolare le serie temporali nel futuro - e dove la metrica di punteggio rimuove ogni ambiguità su cosa costituisce la soluzione migliore. Da questa prospettiva, la presentazione del problema è considerata la parte facile. La vera sfida sta nel trovare la soluzione. I sostenitori della conoscenza speciale valorizzano la ricerca e l’ingegneria, utilizzando la ragione come loro principio guida. Si basano pesantemente sulla decomposizione di processi complessi in una serie di sottoproblemi gestibili.
Al contrario, coloro che enfatizzano la conoscenza banale adottano un approccio molto più concreto. Essi sostengono di prestare attenzione ai dettagli della situazione, alle circostanze di tempo e luogo. Tali individui possono vedere valore nel modo in cui le cose vengono fatte. Ad esempio, un atto apparentemente semplice come ispezionare visivamente i pacchi mentre vengono scaricati da un camion può affrontare numerosi problemi non espressi e non scritti. I sostenitori della conoscenza banale valorizzano le pratiche, il mentoring, i workshop, le sessioni di formazione. Vedono la conoscenza come derivata fondamentalmente dall’esperienza e pongono un’enfasi sulle approcci olistici, cioè sui modi di fare le cose.
Questa divergenza di opinioni può generare una significativa frustrazione, soprattutto quando i due schieramenti opposti non si rendono pienamente conto dell’esistenza delle linee di frattura. Le visioni raramente vengono esplicitate. Ho spesso visto professori di supply chain, archetipi del campo della conoscenza speciale, frustrati dalla loro percezione di mancanza di cooperazione da parte delle aziende. Dal loro punto di vista, stanno offrendo aiuto per risolvere problemi difficili, chiedendo solo un elenco di questi problemi da comunicare dall’azienda. Tuttavia, dal punto di vista dei manager aziendali, tipicamente più allineati con il campo della conoscenza banale, i processi dell’azienda si sono evoluti organicamente nel tempo, attingendo all’esperienza di numerosi predecessori. I modi dell’azienda raramente sono stati definiti in termini di soluzioni a problemi specifici. Piuttosto, sono il prodotto di innumerevoli decisioni prese nel corso degli anni e incarnano l’esperienza collettiva dei manager, compresi quelli che hanno già lasciato l’azienda.
Mentre questi due punti di vista si completano naturalmente, la realtà è spesso meno armoniosa a causa della mancanza di comprensione reciproca delle visioni sottostanti. I fornitori di software aziendale, che appartengono fermamente al campo della conoscenza speciale, esprimono regolarmente la loro frustrazione per i requisiti mutevoli dei loro clienti. Nel frattempo, i manager possono trovarsi alla deriva in un mare di pratiche obsolete e inefficienze accumulate. Queste sfide sono sintomatiche della mancanza di allineamento e delle lacune di comunicazione che sono il prodotto di visioni divergenti.
A proposito, per la sua pratica della supply chain quantitativa, Lokad cerca di unire queste due visioni, enfatizzando l’importanza di scoprire i problemi stessi. Contrariamente alla visione dominante del campo della conoscenza speciale che considera i problemi come un dato di fatto, gli scienziati della supply chain di Lokad hanno il compito di mettere in evidenza i veri problemi - un approccio che viene trattato come un’impresa sperimentale. Questa metodologia viene approfondita ulteriormente nella lezione 2.1, “Ottimizzazione sperimentale”.
Ogni impresa di successo supera, ad un certo punto, l’espansione della sua supply chain. Quello che pochi dipendenti possono gestire facilmente, le aziende più grandi devono adottare strategie per la divisione del lavoro al fine di distribuire efficacemente il carico di lavoro su una forza lavoro più ampia. Ai fini della nostra discussione, introdurrò due strategie: la divisione del lavoro orizzontale e quella verticale.
La strategia orizzontale prevede la suddivisione del lavoro per funzione, dove ogni funzione serve l’intera azienda. Ad esempio, in una catena di vendita al dettaglio, potremmo vedere dipartimenti come acquisti, pianificazione, prezzi o merchandising. D’altra parte, la strategia verticale divide il lavoro per segmenti di mercato, dove ogni dipendente supervisiona tutti gli aspetti dei rispettivi segmenti. In un’azienda di moda, ad esempio, un dipendente potrebbe essere responsabile dell’intera categoria degli accessori in pelle, che comprende approvvigionamento, acquisti, pianificazione, prezzi e merchandising.
In realtà, le aziende raramente adottano una strategia puramente verticale o puramente orizzontale. Molte optano per una combinazione di entrambe. Tuttavia, la predominanza di una rispetto all’altra è fortemente influenzata dalla visione dominante che favorisce la conoscenza specifica o la conoscenza comune all’interno dell’organizzazione. Coloro che favoriscono la conoscenza speciale tendono a preferire la divisione orizzontale, promuovendo così il ruolo degli esperti. Queste sono persone che possiedono una profonda comprensione o padronanza di una sfida specifica. I ruoli nella previsione e nella scienza dei dati ne sono un esempio. Tali divisioni orizzontali mettono in evidenza il ruolo degli esperti, individui responsabili delle prestazioni delle loro unità aziendali, come un responsabile di negozio in una catena di vendita al dettaglio responsabile della salute finanziaria complessiva del negozio.
Al contrario, coloro che si orientano verso la conoscenza comune sono inclini a preferire le divisioni verticali. Tuttavia, nessuna delle due strategie può vantare una superiorità universale, poiché entrambe presentano meriti e demeriti dipendenti dal contesto specifico dell’azienda. Un’eccessiva dipendenza dagli esperti potrebbe trascurare la potenza di soluzioni più semplici a favore di soluzioni più sofisticate che si rivelano più fragili e costose. Nel frattempo, riporre troppa fiducia nei leader potrebbe portare a sopravvalutare ciò che la diligenza e la disciplina possono apportare all’azienda senza il supporto di ulteriori vantaggi competitivi.
Non si dovrebbe sottovalutare l’importanza di una comprensione sfumata della natura della conoscenza. Ho personalmente osservato grandi organizzazioni intraprendere ampi piani di trasformazione, passando frequentemente da un’organizzazione prevalentemente verticale a una prevalentemente orizzontale, senza considerare adeguatamente i valori comparativi degli esperti e dei leader nelle loro circostanze specifiche. Ciò porta inevitabilmente a risultati meno desiderabili.
Come nota tangente, dal punto di vista della supply chain quantitativa, Lokad cerca di migliorare la produttività della forza lavoro dei colletti bianchi durante la supply chain. L’obiettivo non è solo ridurre i costi, anche se questo è un risultato gradito, ma deframmentare le responsabilità all’interno dell’organizzazione. Il ruolo degli scienziati della supply chain, come definito da Lokad, assume responsabilità più ampie e profonde rispetto alle pratiche tradizionali della supply chain. Questo argomento viene approfondito ulteriormente nella lezione 7.3, “Lo scienziato della supply chain”.
Il tempo, o più precisamente, il tempismo, è essenziale per la supply chain. Se vivessimo in un mondo in cui i beni potessero essere stampati in 3D istantaneamente e teletrasportati alla loro destinazione, il tempismo perderebbe gran parte della sua importanza. Tuttavia, come stanno le cose, gestire una supply chain comporta una serie di ritardi, comunemente definiti tempi di consegna, che spesso richiedono preparazioni mesi in anticipo. Tuttavia, il tempo è sfuggente e la nostra comprensione di esso, in relazione al tempo, lo è ancora di più.
Nel libro “Antifragile: Cose che traggono vantaggio dal disordine”, pubblicato nel 2012, Nassim Taleb propone due visioni contrastanti del tempo: la visione statica e la visione dinamica. Sebbene il libro di Taleb sia principalmente incentrato sull’antifragilità, sono queste due visioni del tempo che riguardano la nostra discussione qui. La visione statica percepisce le cose come se fossero congelate nel tempo, in uno snapshot, viste in isolamento. Essa sostiene una prospettiva meccanicistica dell’universo in cui qualsiasi sistema, comprese le supply chain, può essere scomposto e modellato secondo la visione statica. Date le condizioni del sistema in un determinato momento, possiamo prevederne l’evoluzione. In pratica, la nostra capacità di misurare tutti questi parametri potrebbe essere limitata, ma concettualmente nulla ci impedisce di analizzare ulteriormente ogni fenomeno e affinare le nostre misurazioni al fine di migliorare l’accuratezza delle nostre previsioni.
Al contrario, la visione dinamica interpreta i sistemi come insiemi di agenti. Essa vede interdipendenze e cicli di feedback. Riconosce il mondo e molti dei suoi sistemi come caotici. Inoltre, i cambiamenti apportati da questi agenti non avvengono solo a causa di leggi universali, come il movimento dei pianeti, ma riflettono anche l’intenzione degli individui. Pertanto, qualsiasi previsione che un modello fa può essere annullata dalle persone una volta che ne sono consapevoli. La prospettiva predominante nei circoli della supply chain mainstream, nell’accademia, nel software aziendale e tra i professionisti della supply chain, è la visione statica. Essa enfatizza serie temporali deterministiche e previsioni di domanda, mentre altre incertezze come tempi di consegna variabili o resi variabili sono considerate difetti da eliminare. La visione statica comporta anche nette delimitazioni su ciò che viene considerato una sfida della supply chain e ciò che non lo è.
Nel frattempo, la visione dinamica, come delineata da Taleb, rimane ancora oggi in gran parte assente dai circoli della supply chain mainstream. Tuttavia, questa visione dinamica si allinea con la supply chain quantitativa come sostenuta da Lokad. La prospettiva di Lokad enfatizza una previsione probabilistica, tenendo conto di tutte le fonti di incertezza. La prospettiva di Lokad rimane anche in qualche modo sfuggente su ciò che dovrebbe essere considerato una sfida della supply chain, favorendo criteri empirici, se non opportunistici, rispetto a confini predefiniti. Ad esempio, dal punto di vista di Lokad, la determinazione dei prezzi e la pubblicità possono rientrare nell’ambito della supply chain, anche se senza rivendicare la proprietà esclusiva di tali argomenti.
Nella nostra precedente discussione sul contrasto tra conoscenza speciale e conoscenza banale, entrambe le visioni avevano i loro punti di forza e di debolezza rispettivi, dando luogo a una presentazione relativamente equilibrata. Tuttavia, non esiste un equilibrio o una complementarità intrinseca tra visioni concorrenti. Alcune visioni possono rivelarsi estremamente inadeguate per sostenere le imprese della supply chain. Come vedremo, la visione statica, nonostante la sua popolarità, è una di quelle visioni estremamente inadeguate.
Vediamo come queste due visioni, la visione statica e la visione dinamica, si riflettono sul futuro, sull’esecuzione, sulla complessità e infine sulla pianificazione delle supply chain.
Ogni azione, ogni allocazione di risorse nell’ambito della supply chain, riflette un approccio orientato al futuro, un’anticipazione degli eventi futuri. Tuttavia, l’interpretazione del futuro è un punto di divergenza tra la visione statica e la visione dinamica, entrambe con implicazioni di vasta portata per le supply chain.
Gli aderenti alla visione statica percepiscono il futuro in termini di previsioni, più specificamente previsioni periodiche di serie temporali. Considerano il futuro come fondamentalmente conoscibile e simmetrico al passato, una prospettiva condivisa con Newton in fisica. Le inesattezze di tali previsioni sono attribuite a processi scadenti, mancanza di cooperazione, dati errati, modelli di previsione difettosi - in altre parole, sono rimediabili. Le previsioni sono solo occasionalmente inaccurate. Inoltre, le fonti di variazioni come i tempi di consegna, i resi o i prezzi delle materie prime sono percepite come difetti da eliminare o, almeno, da mettere sotto controllo.
Tuttavia, i sostenitori della visione dinamica interpretano il futuro in termini di rischio. L’incertezza associata al futuro è fondamentale; è irriducibile. Sebbene il futuro non sia del tutto sconosciuto, al massimo si tratterà solo di congetture e probabilità. Nella visione dinamica, il futuro non è uno specchio del passato ma dipende dalle decisioni che devono ancora essere prese. Da questa prospettiva, il problema centrale non è tanto migliorare l’accuratezza delle previsioni, ma piuttosto monitorare tutti i rischi nascosti e le opportunità nascoste, non lasciando nulla di intentato. Il concetto di rischio comprende non solo la domanda dei clienti, ma anche i fornitori, i trasportatori, i concorrenti, ecc.
Le radici della visione statica possono essere rintracciate nei primi previsionisti del XX secolo come Roger Babson, che cercavano di trasporre le capacità predictive dell’astronomia all’economia, con l’obiettivo dichiarato di ottenere un’anticipazione quasi perfetta della domanda e delle fluttuazioni dei prezzi. Questa visione rimane centrale nella letteratura sulla supply chain e nell’industria del software, dove le previsioni di serie temporali rimangono la pietra angolare delle pratiche di pianificazione e del software di pianificazione.
Come nota a margine, certe filosofie aziendali come Kanban, il lean management o le cinque zero di Toyota non si adattano esattamente né alla visione statica né alla visione dinamica. Percepiscono il futuro come in qualche modo sconosciuto, simile alla visione dinamica, e minimizzano l’importanza delle previsioni di serie temporali. Tuttavia, queste filosofie si allineano ancora con la visione statica trattando tutte le variazioni come difetti anziché come rischi e opportunità. Di conseguenza, queste filosofie evitano la questione del futuro anziché fornire una risposta sostanziale. Anche Toyota, a partire da quest’anno 2023, nonostante il suo principio di zero stock, detiene inventari del valore di quasi 30 miliardi di dollari, difficilmente qualificabili come zero stock.
La mia proposta è che la visione statica, nonostante la sua predominanza, sia fuorviante. Anche dopo quasi un secolo dall’era di Babson, la domanda rimane: i progressi nelle tecniche di previsione hanno reso veramente più certa la supply chain? Nel corso di oltre un decennio e mezzo presso Lokad, ho interagito con oltre 200 aziende che cercavano di correggere le loro previsioni inaccurate, ma nessuna è mai arrivata vicina a raggiungere questo obiettivo in modo significativo. Inoltre, le aziende spesso trascurano fattori come la determinazione dei prezzi che hanno un grande impatto sulla domanda. La maggior parte tratta le previsioni e la determinazione dei prezzi come due attività indipendenti, riflettendo una pratica accademica nella letteratura sulla supply chain in cui la determinazione dei prezzi è raramente menzionata, tanto meno dedicata a un capitolo specifico in un libro sulla supply chain. Questa singola visione fuorviante del futuro è, a mio avviso, uno dei fattori più significativi che ostacolano il progresso di tutto il campo della supply chain.
L’esecuzione delle supply chain copre una miriade di azioni banali da svolgere quotidianamente. Ci sono ordini da effettuare, inventari da recuperare, lotti di produzione da completare, merci da spedire. Questo flusso infinito di azioni è guidato dalla nostra percezione del futuro. Le prospettive divergenti sul futuro, vale a dire la visione statica e la visione dinamica, portano a strategie contrastanti quando si tratta dell’esecuzione in corso delle azioni a fini di supply chain.
Coloro che aderiscono alla visione statica vedono l’esecuzione come una grande sinfonia di orchestrazione. In questa percezione, la previsione serve come spartito musicale, fornendo i ritmi e le note che governano ogni azione, ogni allocazione di risorse. Nodi disruptivi di non linearità come MOQs (Quantità Minime d’Ordine) interrompono l’armonia, ma si prevede che vengano appianati attraverso l’ottimizzazione matematica, preservando l’integrità della sinfonia.
Al contrario, la visione dinamica vede l’esecuzione come una questione di prioritizzazione opportunistica. Ogni decisione presenta i propri rischi e i propri benefici, che devono essere valutati non solo in modo isolato, ma anche in relazione ai rischi e ai benefici associati alle decisioni alternative. Questo principio guida non è un’adesione a una sinfonia predefinita, ma la gestione di un processo decisionale opportunistico basato su priorità mutevoli. Le non linearità come i MOQ sono più facilmente accomodate nella visione dinamica. Sono percepite come fattori che modulano il rischio associato anziché come disruptor della sinfonia. Se il rischio di un eccesso di inventario causato da un grande MOQ supera i suoi benefici, l’ordine semplicemente non viene effettuato. Non ci sono requisiti assoluti per conformarsi a una specifica previsione. La visione dinamica non esclude le tecniche di ottimizzazione, ma le utilizza come strumenti per gestire il rischio anziché imporre il rispetto di una previsione.
Il modello di orchestrazione della visione statica è il risultato diretto della sua percezione del futuro come una quantità nota. Non vengono realmente prese decisioni; le azioni sono essenzialmente predefinite dalla previsione. Ad esempio, le scorte di sicurezza sono l’incarnazione della visione statica. Le scorte di sicurezza operano sull’assunzione che i livelli di inventario debbano aderire a un piano, deviando solo entro una tolleranza di misurazione accettabile.
Questo approccio contraddice l’economia di base. Come ha definito l’economista britannico Lionel Robbins nel 1942, l’economia è lo studio dell’uso di risorse scarse che hanno utilizzi alternativi. L’economia ci dice che dobbiamo prestare attenzione a quali sono effettivamente questi utilizzi alternativi. Le scorte di sicurezza trattano i prodotti in completa isolazione. Le uniche alternative sono acquistare più o meno dello stesso prodotto. Tuttavia, l’economia di base ci dice che ogni unità di stock da acquisire per un determinato prodotto concorre per lo stesso pool di risorse con l’acquisizione di unità di stock alternative associate ad altri prodotti. Pertanto, le scorte di sicurezza ignorano l’economia di base.
D’altra parte, la prioritizzazione, che sta alla base della visione dinamica, è l’incarnazione di questo principio fondamentale dell’economia. La prioritizzazione considera le risorse come scarse. Si presume che non ci saranno abbastanza risorse per supportare ogni decisione desiderabile. La prioritizzazione esiste affinché si possano fare scelte.
Ora passiamo al nostro prossimo punto di divergenza tra la visione statica e la visione dinamica, concentrandoci sulla complessità. Successivamente, vedremo come queste prospettive divergenti culminano in strategie drasticamente diverse per la pianificazione delle moderne supply chain.
Le moderne supply chain rappresentano un incessante flusso di movimenti e trasformazioni di beni e materiali che supera di gran lunga ciò che una singola mente umana può comprendere facilmente. Pertanto, abbiamo bisogno di metodi e tecniche per consolidare questi flussi in intuizioni comprensibili, rendendo la supply chain gestibile e il suo miglioramento comprensibile. Tuttavia, a seconda della prospettiva sulla complessità e sulla sua relazione con il tempo, emergono due visioni contrastanti: segmenti e archetipi.
Coloro che aderiscono alla visione statica affrontano la complessità attraverso la segmentazione. Ritengono che la complessità possa essere domata e che una supply chain in particolare possa essere domata suddividendola in segmenti più piccoli e gestibili, ognuno dei quali si comporta in modo coerente nel tempo. Questo approccio rimuove efficacemente la dimensione temporale dall’immagine. Un esempio di ciò è l’analisi ABC che suddivide i prodotti o gli SKU in base al loro volume di vendite. Lo scopo dell’analisi ABC è attribuire livelli di servizio più elevati alle classi di volume più elevate e livelli di servizio più bassi alle classi di volume più basse.
D’altra parte, i sostenitori della visione dinamica affrontano la complessità attraverso gli archetipi. Gli archetipi racchiudono l’evoluzione tipica dell’elemento di interesse attraverso le rispettive linee temporali. Ad esempio, ci si aspetta che un libro abbia picchi di vendita al momento del lancio, con una netta diminuzione delle vendite successivamente. In seguito, eventi significativi come la morte dell’autore possono scatenare ulteriori picchi transitori nel volume delle vendite.
Questa divergenza di opinioni - segmenti versus archetipi - non è unica per la supply chain. Riprende una serie di confusione che gli economisti hanno chiarito quasi un secolo fa. Consideriamo questo attraverso un esempio: i media parlano spesso dei ricchi e dei poveri come segmenti all’interno della popolazione. La visione statica assume che questi gruppi rimangano costanti e coerenti nel tempo, proprio come avviene con le classi ABC. Tuttavia, uno sguardo più attento dipinge una prospettiva diversa. Consideriamo i neolaureati della Harvard Law School, che, con un debito medio di $170.000, sono tecnicamente classificati tra i più poveri negli Stati Uniti. Tuttavia, i loro guadagni li metteranno tra il 10 percento superiore degli stipendiati, indipendentemente dall’età, subito dopo la laurea. Allo stesso modo, un barbiere che vende la sua boutique per centomila dollari al momento del pensionamento sarà tra il 10 percento superiore degli stipendiati quell’anno, quindi tecnicamente classificato come ricco, anche se ha trascorso tutta la sua carriera guadagnando meno in media rispetto ai suoi connazionali. Come ha sottolineato Thomas Sowell nel suo libro “Economia di base”, il destino delle fasce e il destino delle persone possono essere molto diversi e, in molti casi, completamente opposti.
Questo principio si applica anche alle supply chain. Si possono semplicemente sostituire le persone con prodotti, clienti o fornitori. La suddivisione dei prodotti in classi A, B e C, come avviene nell’analisi ABC, confonde anziché chiarire la situazione. Gli stessi problemi sorgono con qualsiasi segmentazione, che sia basata sul volume di vendite, sul profitto o sulla crescita. È la segmentazione stessa, come processo, che è difettosa, proprio perché cerca di rimuovere il tempo dall’immagine. Il processo di segmentazione stesso è difettoso proprio perché cerca di rimuovere il tempo dall’immagine del sistema. Al contrario, gli archetipi sono accompagnati da una storia, una storia di ciò che accade nel tempo. Gli archetipi amplificano gli aspetti temporali. Come regola generale, ogni volta che ci vengono presentate le opzioni di domare la complessità, ottenere intuizioni attraverso gli archetipi, come i laureati di Harvard o i barbieri, è preferibile rispetto ai segmenti come i ricchi e i poveri. Mentre entrambi rappresentano semplificazioni drastiche della realtà sottostante, gli archetipi sono utili per apprezzare il futuro, mentre i segmenti sono una fonte costante di confusione.
Ora che abbiamo affrontato l’esecuzione e la complessità della supply chain, vediamo come queste visioni si fondono in due visioni radicalmente diverse sulla pianificazione.
Il concetto di pianificazione svolge un ruolo fondamentale nel campo della supply chain. Il processo consiste nel determinare gli obiettivi e tracciare i passi necessari per raggiungerli. È essenzialmente un esercizio predittivo in cui si prevedono eventi o condizioni future e si organizzano le risorse e le azioni necessarie per gestirli in modo efficace. Questo metodo proattivo di affrontare le circostanze future ha reso la pianificazione una parte integrante delle pratiche della supply chain.
Le visioni statica e dinamica portano a interpretazioni contrastanti della pianificazione e a risultati drasticamente diversi nella pratica. La visione statica affronta la pianificazione come un processo in due fasi. Prima, prevedere la domanda; secondo, orchestrare l’offerta per soddisfare la domanda. Se la complessità supera ciò che può essere gestito facilmente da un singolo pianificatore, allora si introducono tanti segmenti quanti ne servono per distribuire il carico di lavoro tra il numero adeguato di pianificatori. Questa visione permette la quasi totalità della letteratura sulla supply chain e la quasi totalità del software per la supply chain. Si basa sull’assunzione che si raggiungeranno previsioni accurate, sbloccando così una performance della supply chain superiore. Questa visione ha avuto un enorme appeal per gli intellettuali nel corso del secolo scorso ed è stata la base della maggior parte delle strategie di pianificazione governative e aziendali.
Tuttavia, dobbiamo mettere in discussione la validità di questa visione per la pianificazione stessa, una domanda raramente posta e ancor meno risolta. A questo proposito, la storia fornisce un’abbondanza di fatti sull’adeguatezza di questa forma di pianificazione, comunemente definita pianificazione centralizzata quando viene effettuata da un governo. L’URSS può essere considerata una dimostrazione di 70 anni dell’inadeguatezza della visione statica per quanto riguarda la pianificazione. I critici potrebbero sostenere che l’URSS era un caso unico a causa della sua scala colossale, tuttavia consideriamo che nel suo apice, il Gosplan, l’ente di supervisione dell’economia pianificata dell’URSS, supervisionava 24 milioni di prodotti. Tuttavia, già all’inizio degli anni ‘90, diversi distributori in Europa distribuivano individualmente oltre 1 milione di riferimenti prodotto distinti.
La scala di per sé non condanna necessariamente l’impresa di pianificazione. È il modo in cui viene affrontata la pianificazione che conta. Nessuno di quei distributori stava nemmeno cercando di operare attraverso piani quinquennali come faceva l’URSS. Allo stesso modo, la visione statica della pianificazione permea la S&OP (Sales and Operations Planning) all’interno delle grandi aziende, culminando spesso in sforzi eccessivamente burocratici. Ingvar Kamprad ha catturato in modo succinto questo sentimento nel suo “Testamento di un rivenditore di mobili”, pubblicato nel 1976, avvertendo i suoi dipendenti che l’edizione della pianificazione è la causa più comune della morte aziendale. Questa è la visione statica della pianificazione a cui Ingvar Kamprad si riferisce qui.
Infatti, le grandi aziende spesso avviano grandi riorganizzazioni per migliorare la pianificazione, abbracciando la visione statica, ma raramente riescono a superare i loro concorrenti in modo significativo attraverso tali imprese. Al contrario, i fallimenti nella pianificazione sono molto più numerosi e di dimensioni maggiori rispetto ai successi. Le iniziative di pianificazione fallite presso Nike negli anni 2000 o presso Lidl un decennio dopo, dove i progetti i2 e SAP rispettivamente hanno portato a perdite massive, contando centinaia di milioni di dollari ed euro, testimoniano questo fatto.
In netto contrasto con la visione statica, la visione dinamica vede la pianificazione come un processo di valutazione del rischio e di prioritizzazione. Incarna uno spirito imprenditoriale opportunista, molto diverso dall’atmosfera scientifica sterile della visione statica. La pianificazione stessa viene ridimensionata. Invece, viene vista come un passo verso la presa della decisione giusta al momento giusto. Il piano nella visione dinamica è intrinsecamente usa e getta e le proprietà mutevoli sono comuni. Questa capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti attraverso una riprioritizzazione costante e incrementale è un contrasto netto con il processo oneroso coinvolto nella visione statica della pianificazione, che richiede un esercizio di ripianificazione totale per adattarsi a qualsiasi cambiamento.
Sebbene la visione dinamica sia spesso considerata poco sofisticata o rozza, poiché non offre né si basa su un futuro predeterminato, può beneficiare di tecniche e algoritmi avanzati tanto quanto la visione statica. Infatti, i giganti del commercio elettronico come Amazon funzionano principalmente attraverso algoritmi che allocano dinamicamente le risorse, trattando le previsioni stesse come nient’altro che artefatti di calcolo transitori, a testimonianza della gravità della visione dinamica.
Tuttavia, queste tecniche divergono fondamentalmente nel loro focus. La visione dinamica, come implementata da Lokad, utilizza previsioni probabilistiche invece di previsioni deterministiche classiche. Ma il termine ‘previsione’, proprio come ‘pianificazione’, è così strettamente associato alla visione statica che potrebbe sembrare una mera variazione tecnica della stessa cosa. Non lo è. Un termine più appropriato per le previsioni probabilistiche sarebbe ‘valutazioni quantitative del rischio’, che catturano in modo più resiliente l’essenza della visione dinamica quando si tratta di pianificazione. I capitoli 5 e 6 di questa serie di lezioni approfondiscono le tecniche che supportano la pianificazione quando affrontata con la visione dinamica. Queste tecniche vanno oltre lo scopo della presente lezione, ma incoraggio il pubblico a esplorarle se stai cercando una forma di pianificazione che funzioni effettivamente.
Parlando di lavoro, in questa serie di lezioni definiamo la supply chain come un’attività da colletto bianco, da non confondere con la logistica, un’attività da colletto blu. Ad esempio, decidere cosa spedire, quando e dove è una questione di supply chain, mentre guidare i camion per realizzarlo è una questione di logistica. Tuttavia, la stessa nozione di lavoro, proprio come il tempo e la conoscenza, dipende fortemente dalla visione sottostante, che sia diretta o indiretta.
Per coloro che adottano la visione diretta, il lavoro è caratterizzato da un elenco di compiti e doveri che si prevede che i dipendenti svolgano. Ad esempio, i compiti del professionista della supply chain possono includere l’invio tempestivo degli ordini di acquisto, la pianificazione dei lotti di produzione e l’aggiornamento delle previsioni di domanda settimanali. Nella visione diretta, l’esistenza di una routine lavorativa è un dato di fatto. Infatti, la capacità di un dipendente di svolgere diligentemente questa routine definisce molto la qualità del lavoro svolto dal dipendente. Inoltre, valutare la qualità del lavoro può essere effettuato a livello individuale. Sebbene la supply chain sia uno sforzo collettivo, ogni dipendente ha il proprio ambito di responsabilità ben definito e attraverso questo ambito, le prestazioni del dipendente possono essere misurate in relativa isolamento dal resto dell’azienda.
Per coloro che adottano la visione indiretta, il lavoro è svolto dalle macchine. Questa visione corrisponde al vecchio principio IBM: “Le macchine dovrebbero lavorare; le persone dovrebbero pensare.” Non si prevede che le persone svolgano il lavoro effettivo, ma che progettino, supervisionino e possibilmente migliorino l’automazione che svolge il lavoro. L’esistenza di qualsiasi tipo di routine sul lato umano è vista come un difetto, come una mancanza di automazione. Perché qualcuno dovrebbe fare una seconda volta ciò che avrebbe dovuto essere automatizzato fin dall’inizio? Infatti, la capacità di un dipendente di migliorare costantemente l’automazione, di ridurre sempre di più la necessità di intervento manuale, definisce in larga misura la qualità del lavoro svolto da questo dipendente. Poiché l’automazione stessa è il prodotto di molte menti, non è nemmeno concepibile misurare le prestazioni individuali in termini di supply chain. Tutti i contributi si fondono nella stessa automazione. Pertanto, la valutazione della qualità del lavoro svolto da un dipendente è fondamentalmente un giudizio dei pari: i contributi di questo dipendente sono superiori o inferiori in qualità e criticità rispetto a quelli forniti dagli altri dipendenti?
In questa era delle supply chain digitali, non ci sono più aziende che possano ancora qualificarsi per una forma pura della visione diretta del lavoro. Anche i fogli di calcolo, per quanto rozzi possano essere, consentono ai dipendenti di delegare una parte considerevole del lavoro effettivo alle macchine. Nessun manager si aspetta più che i propri dipendenti eseguano manualmente qualsiasi tipo di calcolo aritmetico. Al contrario, nemmeno le aziende più avanzate possono vantare una supply chain veramente autonoma, almeno non ancora. Pertanto, la visione indiretta rimane intrecciata con interventi diretti da parte dei dipendenti.
Tuttavia, le visioni riguardano più ciò che dovrebbe essere che ciò che è, e se gli esecutivi si basano sulla visione diretta o indiretta può avere conseguenze profonde per l’azienda. A questo punto di questa serie di lezioni, non dovrebbe sorprendere che la supply chain quantitativa, come sostenuta da Lokad, sia saldamente inserita nel campo indiretto. Tuttavia, sarebbe ingeneroso presentare la visione diretta come un bastione vestigiale di un’era passata, mettendo al contempo la visione indiretta su un piedistallo come apice della modernità. Entrambe le visioni hanno meriti.
Queste due visioni tendono a scontrarsi su una vasta gamma di argomenti quando si tratta di scegliere le direzioni per una determinata supply chain. L’argomento principale proposto da Lokad a favore della visione indiretta è quello di trasformare la pratica della supply chain in un’impresa capitalista. Questo argomento è stato presentato ampiamente nella prima lezione, “1.3 Consegna orientata al prodotto”. Rivedere i dettagli di questo argomento va oltre lo scopo della presente lezione, ma è sufficiente dire che l’automazione offre la possibilità non solo di ridurre drasticamente la quantità di lavoro necessaria per gestire la supply chain, ma anche di ingegnerizzare la supply chain oltre ciò che il dipendente più dedicato potrebbe raggiungere.
Tuttavia, le fonti a favore della visione diretta sostenerebbero che questa visione indiretta è tecnocratica e espone l’azienda a nuove classi di rischio, compreso il rischio di far sprofondare l’azienda mettendola nelle mani degli ingegneri, che hanno una seria tendenza a mancare di buon senso per quanto riguarda il business. Inoltre, la diffusione della responsabilità individuale in uno sforzo strettamente collettivo, come accade con la maggior parte dei progetti software, apre la strada a tutti i tipi di problemi che non possono essere risolti licenziando la persona che ha causato il problema in primo luogo. Ora, esploriamo cosa implicano le visioni diretta e indiretta in termini di controllo e punti critici.
Il controllo può essere inteso in due modi. Qui, ci riferiamo alla comprensione comune, come “mantenere le cose sotto controllo”. Il controllo è il modo in cui la direzione aziendale impone la propria volontà all’organizzazione. Il controllo nella supply chain non nasce da un desiderio intrinseco della direzione aziendale di essere una sorta di despota all’interno della propria organizzazione, ma da una necessità pratica. La supply chain, in generale, comporta un’attenta opera di bilanciamento della domanda generata dall’azienda con ciò che fornisce, ovvero le risorse allocate per soddisfare questa domanda. Poiché questa opera di bilanciamento è tipicamente distribuita su molte persone, è necessario il controllo per evitare che elementi all’interno dell’organizzazione deviano da questo processo, di solito in modo non intenzionale.
Esercitare il controllo è un aspetto centrale del lavoro che ci si aspetta dalla gestione della supply chain. Tuttavia, a seconda della visione che si ha sulla natura del lavoro, il controllo comporta cose molto diverse. Per coloro che adottano la visione diretta, il controllo viene esercitato principalmente seguendo una mentalità del tipo “fidarsi ma verificare”. Le direzioni vengono date attraverso la catena di comando come definito dall’organizzazione, e le persone saranno implicitamente fidate di fare del loro meglio per seguire quelle direzioni. Tuttavia, la fiducia non viene data ciecamente. I manager nella catena di comando devono essere in grado di verificare l’adeguatezza dell’implementazione eseguita dai loro subordinati. In questa era delle supply chain digitali, “fidarsi ma verificare” comporta l’aspettativa che il panorama applicativo fornisca report, dashboard, e tutte le altre forme di visualizzazione dei dati. Il panorama applicativo può includere anche fogli di calcolo ideati dai manager stessi per supportare i loro processi di verifica personalizzati. In altre parole, la visione diretta, lontano dall’essere contraria alle tecnologie software, comporta un proprio insieme specifico di aspettative nei confronti del panorama applicativo. Ad esempio, queste aspettative includono Indicatori Chiave di Prestazione (KPI), ma anche avvisi ed eccezioni. Queste aspettative riflettono la visione del tipo di lavoro che la direzione dovrebbe svolgere.
D’altra parte, per coloro che adottano la visione indiretta, sebbene il controllo sia anche una preoccupazione pratica, è una preoccupazione di tipo completamente diverso. Di default, il software non ha alcun controllo su nulla all’interno dell’azienda. È necessaria un’infrastruttura IT attentamente progettata e ben integrata per rendere possibile tale controllo. Pertanto, da questa prospettiva, il controllo significa prima di tutto un paesaggio applicativo ben integrato. Attraverso questa integrazione, diventa possibile l’automazione. Senza di essa, non c’è nemmeno la possibilità di controllo, poiché non c’è nemmeno un lavoro in corso.
Un paesaggio applicativo ben integrato non è solo la possibilità di iniettare comandi o ordini in sottosistemi specifici, ma sono anche le capacità necessarie per verificare e risolvere eventuali disfunzioni, sia recuperando dati storici dai sottosistemi che iniettando comandi in essi. Al contrario, controllare l’automazione stessa, come nel caso di “fidarsi ma verificare”, è in gran parte irrilevante. L’automazione è definita attraverso la sua base di codice, o alternativamente, attraverso le sue impostazioni di configurazione. La configurazione potrebbe avere bug o difetti, ma questa è una proposta completamente diversa rispetto a avere un elemento all’interno dell’organizzazione che devia le direzioni date dalla direzione.
Queste due visioni sono difficili da conciliare nella pratica, poiché le rispettive priorità per lo sviluppo IT sono molto diverse. I report e i cruscotti, come richiesto dal campo della visione diretta, sono in gran parte considerati una perdita di tempo dall’altro campo. Non solo le risorse IT verrebbero sprecate nell’allestire capacità di reportistica più del necessario, ma in seguito, i dipendenti continueranno a sprecare tempo nel rivedere continuamente quei cruscotti.
Il campo della visione indiretta non si oppone categoricamente alla reportistica, ma non pone altrettanto enfasi sull’estensione e sulle capacità di quei report. Da questa prospettiva, l’automazione è stata progettata fin dall’inizio per ottimizzare le metriche che riflettono i KPI stessi. Ad esempio, mettendo da parte bug e difetti, dato un valore di magazzino di 10 milioni di euro, se l’automazione raggiunge un livello di servizio dell'88% mentre i manager avrebbero preferito un livello di servizio del 90%, allora non ha senso cercare di controllare ulteriormente l’automazione. L'88% è ciò che l’automazione raggiunge dato un valore di magazzino di 10 milioni di euro.
Una tecnologia superiore per l’automazione potrebbe essere in grado di raggiungere questo livello di servizio del 90% con la stessa quota di capitale di lavoro. Tuttavia, non è dato che questa tecnologia superiore possa essere progettata affatto. Questo è fondamentalmente un problema di ricerca aperto che non ha nulla a che fare con il controllo. Pertanto, monitorare i dettagli dell’automazione è considerato un esercizio per lo più inutile poiché non apre la strada a nessun tipo di miglioramento tangibile dell’automazione stessa. Al massimo, consente di rilevare precocemente una regressione, ma anche in questo caso, ciò può essere ottenuto con molto meno indicatori e sforzi di reportistica rispetto a quanto un manager si aspetterebbe tipicamente per sentirsi in controllo.
Al contrario, le integrazioni bidirezionali e tutti i requisiti di livello di infrastruttura del campo della visione indiretta possono essere visti dall’altro campo come spese costose senza ritorni sull’investimento evidenti. Infatti, queste spese sono in gran parte strumentali piuttosto che operative. Inoltre, questi investimenti sembrano in gran parte slegati dall’imperativo pressante delle operazioni quotidiane. Il campo della visione diretta non rifiuta categoricamente l’integrazione o gli investimenti nell’infrastruttura IT in generale, poiché sono necessari anche per scopi di reportistica. Tuttavia, non pone la stessa enfasi sull’estensione e sulla affidabilità di tali integrazioni. Integrazioni incomplete e non affidabili sono tollerate poiché si prevede che le persone rimangano coinvolte. Le cifre senza senso, purché non siano troppo frequenti, verranno eliminate dalle persone che agiscono come filtri contro ogni tipo di assurdità informatica.
In sintesi, mentre sia la visione diretta che quella indiretta hanno forti aspettative dal paesaggio applicativo, le loro aspettative sono radicalmente diverse e gli investimenti diretti sono rivolti a tipi di software molto diversi.
Nel suo famoso libro “The Goal”, pubblicato nel 1984, Eliyahu Goldratt ha proposto una filosofia aziendale che può essere sintetizzata come: “Qualsiasi miglioramento fatto ovunque al di fuori del collo di bottiglia è un’illusione”. Come testimonianza della popolarità delle idee proposte da Goldratt quattro decenni fa, l’apprezzamento dei collo di bottiglia è diventato parte della cultura aziendale mainstream.
Oggi, i manager che non hanno mai sentito parlare di Goldratt possono comunque adottare istintivamente il suo framework noto come Teoria dei Vincoli. La Teoria dei Vincoli trarrebbe vantaggio da una lezione a sé stante, ma si riduce a una breve serie di passaggi: i vincoli dei sistemi devono essere identificati, dobbiamo decidere come sfruttare quei vincoli, dobbiamo subordinare altre decisioni allo sfruttamento di quei vincoli. Nel tempo, dobbiamo elevare i vincoli e infine, man mano che i vincoli vengono elevati, dobbiamo tornare al punto di partenza poiché un altro insieme di vincoli è necessariamente emerso come nuovo collo di bottiglia del sistema.
La visione diretta è molto in linea con il modo in cui Goldratt ha immaginato la pratica della sua Teoria dei Vincoli. L’approccio “risciacqua e ripeti” al lavoro è dato alla gestione. In termini di supply chain, i vincoli sarebbero la massima quantità di capitale circolante, il volume massimo di stock che può essere detenuto nel magazzino, la qualità minima di servizio attesa dai clienti e il throughput massimo del magazzino per ricevere e spedire merci.
Come prova aneddotica, le emergenze che dominano la routine quotidiana di molti professionisti della supply chain possono essere viste come un rapido spostamento del collo di bottiglia. Un giorno il collo di bottiglia potrebbe essere la mancanza di stock per un determinato prodotto, il giorno successivo il collo di bottiglia potrebbe essere la mancanza di spazio nel magazzino. In effetti, gli avvisi e le eccezioni, funzionalità ampiamente presenti nei software di supply chain, potrebbero essere vagamente visti come sistemi di rilevamento automatizzati dei collo di bottiglia.
Al contrario, la visione indiretta è anche preoccupata per i collo di bottiglia, anche se li vede in una luce completamente diversa. La visione indiretta vede un collo di bottiglia in particolare come il re dei collo di bottiglia, il collo di bottiglia che supera tutti gli altri: la capacità degli stessi dipendenti di comprendere i collo di bottiglia. Nella trama delineata in “The Goal” di Goldratt, l’identificazione dei collo di bottiglia potrebbe essere in qualche modo sottile, ma la loro risoluzione richiede non solo una grande quantità di pensiero, ma anche un pensiero inventivo.
Tuttavia, la trama di “The Goal” è ambientata in un’unica fabbrica che produce un singolo prodotto. La complessità complessiva sarebbe considerata estremamente modesta secondo gli standard della nostra attuale era digitale. Identificare i collo di bottiglia quando si considerano decine di processi, centinaia di sedi e milioni di SKU - numeri comunemente presenti nelle moderne supply chain - è una proposta completamente diversa rispetto alla fabbrica a singolo prodotto descritta in “The Goal”.
La visione indiretta vede la supply chain come un sistema che supera la capacità della mente umana di comprendere. Vede la capacità del team di progettare automazioni in grado di identificare i collo di bottiglia come la sfida suprema da affrontare. Inoltre, a differenza delle impostazioni di produzione di “The Goal”, la risoluzione dei collo di bottiglia della supply chain non è vista come qualcosa che richiede un pensiero veramente inventivo. La risoluzione nella supply chain si riduce a allocare più o meno risorse, o a dimensionare l’infrastruttura per trasportare, produrre o conservare le merci. Pertanto, se l’automazione è abbastanza potente da identificare il collo di bottiglia, allora è ovvio che l’automazione è in grado di affrontare il collo di bottiglia.
In sintesi, sia la visione diretta che quella indiretta riconoscono l’importanza dei collo di bottiglia, ma i due schieramenti immaginano tipi di collo di bottiglia completamente diversi. Il campo diretto vede i collo di bottiglia come un fenomeno esterno, la manifestazione di limitazioni fisiche all’interno del flusso delle merci. Il campo indiretto vede la propria incapacità di creare l’automazione perfetta, quella che risolverebbe automaticamente tutti i collo di bottiglia, come il vero collo di bottiglia. Il campo indiretto vede i collo di bottiglia come un fenomeno interno, la manifestazione delle limitazioni intellettuali di coloro che supervisionano il flusso delle merci.
Abbiamo visto tre insiemi di visioni contrastanti su conoscenza, tempo e lavoro. Questo dovrebbe aver chiarito cosa si intende per visione nel contesto di questa lezione. Queste visioni sono potenti e suggeriscono percorsi radicalmente diversi da intraprendere per sviluppare ulteriormente una determinata supply chain. Tuttavia, se due visioni suggeriscono percorsi divergenti, sarebbe estremamente sorprendente se quei due percorsi finissero per essere ugualmente benefici o dannosi per l’azienda. Non c’è motivo apparente per pensare che tutte le visioni siano ugualmente valide per scopi di supply chain.
Prima di affrontare la questione della validità di queste visioni, affrontiamo la loro varietà. Nel loro senso più stretto, l’insieme di visioni detenute da ogni persona nell’organizzazione è unico come gli individui stessi, poiché si possono sempre trovare piccole variazioni. Tuttavia, come dimostra Thomas Sowell nel suo libro “A Conflict of Visions”, quasi l’intero spettro di opinioni politiche sostenute durante gli ultimi tre secoli nella civiltà occidentale deriva da poche visioni nettamente distinte, principalmente incentrate sulla natura dell’uomo e sul suo potenziale.
Sulla base della mia osservazione occasionale negli ultimi 15 anni nel campo della supply chain, credo fermamente che si possa fare un caso simile per la supply chain. Un piccolo numero di visioni nettamente distinte sostiene la stragrande maggioranza delle iniziative di supply chain. Quando vengono sollevate obiezioni sul percorso intrapreso da una di queste iniziative, tali obiezioni provengono anche dallo stesso piccolo gruppo di visioni.
La mancanza di varietà tra le visioni non è sorprendente. Come affermato all’inizio di questa lezione, le visioni sono istintive e semplicistiche nella loro essenza. Le persone raramente contemplano la prospettiva di mettere in discussione le loro visioni. Quando ciò accade, le persone tendono a definire il processo come un’esperienza “Sulla via di Damasco”, che è sia drammatica che sorprendente. Una maggiore varietà può essere trovata a valle delle teorie, dei processi e delle tecniche derivate da quelle visioni, poiché queste sono molto più raffinate della visione da cui originano.
L’omogeneità relativa delle visioni che si trovano nella supply chain è di primaria importanza perché implica che non ci troviamo di fronte alla prospettiva impossibile di provare o confutare la visione unica detenuta da ogni singola persona. Ci preoccupiamo solo della valutazione della validità di un piccolo numero di visioni concorrenti.
Tuttavia, valutare le visioni, anche un numero limitato di esse, è difficile. In parte, le visioni non riguardano ciò che è - i fatti nudi e crudi - ma piuttosto ciò che dovrebbe essere. I fatti stessi sono in gran parte visti attraverso le lenti della visione. Ogni fallimento può essere attribuito a un tentativo difettoso piuttosto che a una sfida alla visione che ha generato il tentativo stesso. Ad esempio, non importa quante volte le aziende abbiano fallito nel ottenere un ritorno sugli investimenti nella loro iniziativa di previsione, sembra esserci una quantità inesauribile di fiducia che la prossima volta la tecnologia sarà sufficientemente matura da fornire previsioni accurate. Allo stesso modo, non importa se ogni dipendente che abbia mai vissuto un processo S&OP dall’interno lo descriva come un incubo burocratico, le aziende sembrano essere ancora più che disposte a istituire i propri processi S&OP, pensando che con essi sarà diverso. Se le caratteristiche che Thomas Sowell ha scoperto per le visioni nel campo della politica si rivelano condivise con quelle nel campo della supply chain, allora ci si dovrebbe aspettare che le visioni sbagliate persistano e perdurino per intere vite, anche quando si confrontano con una montagna di prove contraddittorie.
Tuttavia, i mercati liberi sono ottimi filtri. Il mercato non educa le aziende verso visioni migliori; semplicemente elimina le aziende che non abbracciano in modo dominante quelle corrette. Ad esempio, molti rivenditori fisici sono arrivati molto tardi all’e-commerce. Erano in ritardo non a causa di ostacoli tecnologici, ma semplicemente perché avevano una visione del commercio al dettaglio che non includeva la possibilità che i loro clienti non entrassero mai in uno dei loro negozi. Molti di questi rivenditori sono stati sanzionati da fallimenti, come Toys R Us nel 2017 e Bed Bath & Beyond nel 2023.
Un punto di partenza ragionevole per evitare questo tipo di disastro consiste nell’identificare le visioni dominanti all’interno dell’azienda. Un tale sondaggio permette di discutere i meriti e i difetti di quelle visioni, come abbiamo fatto durante tutta questa lezione.
In conclusione, le visioni sono un’intuizione di causalità. Agiscono come una bussola per il focus della mente. Le visioni sono anche semplicistiche, eppure necessarie. Le visioni plasmano il nostro coinvolgimento intenzionale in sistemi complessi, la supply chain è un esempio primario di tali sistemi. Quasi nessun libro di supply chain o software di supply chain riconosce nemmeno le visioni che le sottendono. Tuttavia, lontano dall’essere privi di visione o privi di visione, sia i libri di testo che il software sono spesso l’epitome di visioni specifiche su ciò che la supply chain dovrebbe essere secondo le rispettive visioni.
Queste visioni sono potenti e definiscono in larga misura il modo in cui le aziende affrontano i loro processi, la divisione del lavoro, il futuro e la pianificazione in generale, i ruoli e i compiti dei loro dipendenti. Nonostante la loro importanza, le visioni sono raramente riconosciute, tanto meno cambiate. Ad esempio, è possibile, come ho fatto io, leggere centinaia di articoli di ricerca recenti sulla previsione della domanda senza incontrare un solo autore che si chieda se la prospettiva tecnica adottata nell’articolo sia effettivamente adatta a comprendere il futuro.
Eppure le visioni devono essere messe in discussione. Come abbiamo visto in questa lezione, la visione statica, estremamente popolare nei circoli della supply chain, contraddice ciò che è stato considerato come l’economia di base per un secolo. Questo include tecniche come le scorte di sicurezza e l’analisi ABC che sono letteralmente onnipresenti nel mondo della supply chain. Eppure, se la storia della scienza ci dice qualcosa, è che un consenso diffuso non implica alcun tipo di validità. La proposta che queste tecniche di supply chain, l’analisi ABC e le scorte di sicurezza, attraverso la loro validità, finiscano per confutare l’intero campo dell’economia sembra estremamente improbabile.
La supply chain è ancora piuttosto immatura, sia come campo di studio che come pratica. Come discusso in precedenza in questa serie di lezioni, non è del tutto chiaro se la supply chain possa essere considerata una scienza. Qualunque cosa manchi nella nostra comprensione attuale della supply chain potrebbe essere profonda, profondamente legata alla visione. La sofisticazione, o la mancanza di sofisticazione, dei metodi che abbiamo potrebbe essere del tutto irrilevante se si scoprisse che stiamo inquadrando i problemi in modo errato fin dall’inizio.
Ora, procederò con le domande riguardanti questa lezione. A proposito, farò una pausa di un paio di mesi in questa serie di lezioni. Mi sono reso conto che ho bisogno di tempo per poter mettere queste lezioni per iscritto. Ho iniziato a lavorare su un libro e mi aspetto di poter consolidare tutti questi elementi in una narrazione coerente che raccolga tutte queste intuizioni. Ma ora, procederò effettivamente con le domande.
Domanda: Esiste un modo per automatizzare e scalare la conoscenza banale senza un sistema di conoscenza rigoroso in un’azienda? Ad esempio, una piccola azienda non è in grado di adottare l’approccio quantitativo che tu promuovi?
Il trucco è che, per definizione, la conoscenza banale non è codificata. Se trovi un modo per codificare qualsiasi conoscenza che hai in azienda, la trasformi efficacemente in conoscenza speciale. Tuttavia, la conoscenza speciale è molto costosa, indipendentemente dalle dimensioni dell’azienda. C’è sempre una quantità immensa di conoscenza banale che circola perché non sarebbe economicamente sostenibile cercare di codificare, strutturare e raffinare tutto ciò. Questa è la conoscenza sulle circostanze di tempo e luogo. Molta di questa conoscenza è transitoria. Ad esempio, oggi è fondamentale conoscere lo stato di riparazione dei freni di un camion, ma una volta riparati i freni, questa conoscenza non è più rilevante.
Quindi, non è davvero un problema di scala, ma piuttosto di gestione dell’equilibrio tra conoscenza banale e conoscenza speciale. Ogni azienda, indipendentemente dalle dimensioni, dovrà affrontare un immenso corpo di conoscenza banale. Non puoi sperare di automatizzare la tua strada fuori da questo problema.
Ora, per quanto riguarda la questione delle aziende di piccole dimensioni che affrontano l’approccio quantitativo che Lokad propugna, c’è stata una sfida continua negli ultimi 15 anni con la maturità delle catene di approvvigionamento digitali. Le grandi aziende sono state digitalizzate per quasi quattro decenni per quanto riguarda le loro catene di approvvigionamento. I codici a barre non sono nuovi. Nelle piccole aziende, questo processo è iniziato solo due decenni fa, quindi c’è un delta temporale di 20 anni. Poi c’è la questione del livello di integrazione del panorama delle applicazioni. Una caratteristica delle grandi aziende è la disponibilità di un reparto IT. Non appena hai un reparto IT, hai persone che vengono pagate per integrare il panorama delle applicazioni. Senza questa integrazione, non puoi consolidare i dati per iniziare ad eseguire la catena di approvvigionamento quantitativa come previsto da Lokad.
È lì che risiede il problema principale, nella mancanza di integrazione. Ma se per caso hai un panorama delle applicazioni molto integrato, come nel caso di alcune aziende di e-commerce, anche le aziende molto piccole possono beneficiare di un approccio come quello propugnato da Lokad.
Domanda: Apparentemente, la maggior parte dei responsabili delle catene di approvvigionamento giustifica spesso l’uso della teoria delle catene di approvvigionamento tradizionale sostenendo la sua semplicità, anche se rappresenta in modo inesatto la realtà. Poi la contrastano con una tecnologia inglese superiore, ma complessa. In un tale dibattito, qual sarebbe il tuo argomento?
Non penso che la maggior parte dei responsabili delle catene di approvvigionamento si riferisca alla teoria delle catene di approvvigionamento tradizionale nella loro pratica quotidiana. Ne sono consapevoli e hanno sentito parlare di concetti come livello di servizio ottimale, forse durante i loro corsi universitari qualche anno fa. Ma non si tratta di semplicità versus complessità. Si tratta davvero di come affronti i problemi. Li affronti in modi che sono cresciuti organicamente all’interno dell’azienda, o come dichiarazioni di problemi e soluzioni distinte? Queste sono cose completamente diverse.
La maggior parte dei responsabili, in particolare quelli in posizioni di potere in aziende che gestiscono grandi catene di approvvigionamento, non considera i propri ruoli e responsabilità come un insieme di problemi e soluzioni. Li vedono più come modi di operare dell’azienda, pratiche, abitudini, consuetudini e così via.
Quindi, il divario è molto più ampio che semplicemente essere allineati o non allineati con una teoria. È letteralmente una differenza nel modo in cui affrontiamo il problema fondamentale di cosa significhi migliorare un’azienda. Da una prospettiva di conoscenza speciale, migliorare significa trovare una soluzione migliore per un determinato problema. Se la tua visione del mondo non incornicia la tua posizione e, per estensione, la tua divisione all’interno dell’azienda, in termini di problemi e soluzioni, allora c’è una discrepanza nella visione. È molto difficile conciliare tutto ciò.
Infatti, ci sono punti in cui, indipendentemente dalla visione che hai, deve essere una semplificazione drastica della realtà sottostante. Questo è vero anche per la catena di approvvigionamento quantitativa come affrontata da Lokad. La differenza principale è che riconosciamo che lo sforzo dedicato alla modellazione della catena di approvvigionamento è molto spesso il collo di bottiglia. Questa semplificazione è vista come il vincolo primario dell’iniziativa.
Tuttavia, non si tratta di illudersi che ciò che viene fatto sia necessariamente più avanzato o rifletta più accuratamente la realtà rispetto ad altri approcci.
Grazie a tutti, penso che sia tutto per oggi. Ci vediamo la prossima volta.
