00:00:00 Introduzione: il costo nascosto dei lead time fissi
00:00:57 La contraddizione: tutti sanno che i lead time variano, ma le aziende pianificano come se non fosse cosi
00:01:52 Perche teoria e software di supply chain ignorano in larga parte la variabilita dei lead time
00:04:01 Impatto esecutivo: capitale allocato male, eccesso di inventario e carenze
00:08:28 Aneddoto: quando un ordine in ritardo diventa il nuovo lead time standard
00:10:36 Lead time fissi come algoritmo di previsione ingenuo
00:12:29 Esempio dei deperibili: dove si perde denaro
00:17:02 Cosa le aziende possono e non possono controllare nella variabilita dei lead time
00:19:06 Come i lead time fissi amplificano altre scorciatoie di supply chain
00:20:49 Capacita di ingresso in magazzino: perche livellare le consegne conta
00:24:10 Perche la variazione quotidiana banale fa piu male dei rari shock globali
00:29:00 Valutazione dei fornitori e necessita di modellazione probabilistica dei lead time
00:33:52 Perche report OTIF e scorecard fornitori non bastano
00:35:19 Crisi macro contro errori decisionali quotidiani autoindotti
00:38:55 Amazon e il dominio della variabilita banale su scala
00:42:13 Domanda del pubblico: medie storiche e buffer
00:45:18 Esempio di produzione chimica: input costosi contro input economici critici
00:49:12 Domanda pharma: modellare in pratica la variabilita dei lead time
00:56:28 Perche gli scostamenti storici dei lead time da soli non generano buone decisioni
00:58:23 Digressione: Tetris in Excel e i limiti dei fogli di calcolo
00:59:01 Chi deve possedere la funzione di perdita?
01:03:22 Le aziende con lead time brevi affrontano lo stesso problema?
01:07:25 Serve ancora il safety stock?
01:10:23 Prossimi passi pratici: robotizzare le decisioni di supply chain
01:14:12 Chiusura
Sommario
Il problema non e che i lead time variano. Tutti sanno che variano. Il problema e che le aziende pianificano come se non variassero, poi si chiedono perche il capitale viene sprecato, gli inventari sono sbagliati e il personale passa le giornate a spegnere incendi. Lead time fissi, safety stock e buffer non sono ragionamento economico. Sono scorciatoie burocratiche. Il danno reale deriva meno dalle crisi spettacolari che da innumerevoli piccoli errori autoindotti, ripetuti ogni giorno. La soluzione consiste nel modellare esplicitamente l’incertezza e prendere decisioni secondo il ritorno economico atteso, non secondo abitudini, medie o comodita amministrativa.
Trascrizione completa
Conor Doherty: Questo e Supply Chain Breakdown e oggi analizziamo il costo nascosto dei lead time fissi. Io sono Conor, direttore marketing di Lokad, e alla mia sinistra c’e, come sempre, il fondatore di Lokad, Joannes Vermorel.
Prima di iniziare, una domanda al pubblico: pensate che i lead time varino? E se avete risposto si, pianificate comunque come se fossero fissi? Questa e la tensione di oggi. Mandate domande e commenti il prima possibile, cosi provo a integrarli nella discussione. Joannes, iniziamo.
La domanda “i lead time variano?” e ovvia. In un semplice sondaggio LinkedIn, oltre il 90 % ha risposto che si, ovviamente variano. Il punto e la differenza tra cio che le persone dicono e cio che le aziende fanno. Le stesse persone che riconoscono la variabilita entrano in azienda e usano processi decisionali che la ignorano.
Joannes Vermorel: Ci sono varie ragioni. La teoria mainstream della supply chain, quasi per incidente, riconosce poco questa varianza. Nei libri da mille pagine il tema e quasi assente. Di conseguenza, nella maggior parte dei software di pianificazione e forecasting mancano analisi, modellazione e previsione dei lead time. I pratici possono volerli modellare, ma gli strumenti non lo fanno.
Poi c’e l’intuizione del management: “E un problema del fornitore.” Se e un difetto, il fornitore deve risolverlo e poi siamo a posto. Tutti sanno che non sparira, ma attribuirlo al fornitore e un modo per non occuparsene.
Quindi si crea un vuoto nella teoria, nel software e nell’organizzazione, che pensa implicitamente: “Se il fornitore risolve, noi non dobbiamo fare nulla.” Tecnicamente sarebbe vero, ma non accade mai.
Conor Doherty: Abbiamo detto spesso che la domanda e la prima fonte di incertezza, ma l’incertezza sui lead time e una seconda molto vicina. Eppure c’e poca attenzione aziendale. Qual e il pericolo immediato a livello executive?
Joannes Vermorel: Se ignori i tuoi lead time, allochi troppo o troppo poco capitale all’inventario. E un driver enorme del business. Se pensi che il lead time sia sette giorni ma in realta e un mese, crei una cascata di problemi.
Le persone capiscono che non consegnare ai clienti on time and in full e grave. Ma vale anche per i fornitori: fanno del loro meglio, pero hanno imprevisti e non sono sempre puntuali o completi. Con decine o centinaia di fornitori, ogni giorno una parte degli ordini sara in ritardo o incompleta. Ignorarlo significa guidare l’azienda con un occhio solo.
Le conseguenze sono grandi: fabbriche ferme, promesse ai clienti non mantenute, o inventario enorme inutile perche il contratto dice due settimane mentre il fornitore consegna in due giorni. Un altro motivo della scarsa attenzione e il gioco politico del S&OP: i forecast della domanda influenzano i budget, quindi tutti si concentrano li. I lead time sono economicamente importanti, ma meno visibili nei giochi politici interni.
Conor Doherty: Quando parliamo di lead time fissi, parliamo di medie o di lead time contrattuali.
Joannes Vermorel: Esatto. Spesso i lead time non sono nemmeno misurati. Si prende il contratto: sette giorni. Quel numero puo avere dieci anni ed essere ancora nel sistema. A volte e disperatamente obsoleto.
Conor Doherty: Un esempio: lead time normale 14 giorni. Un ordine arriva a 100 giorni, e il sistema assume che 100 sia il nuovo standard. Risultato: sovrastock enorme. Quanto e tipico?
Joannes Vermorel: Molto tipico. E un algoritmo di forecasting del lead time incredibilmente ingenuo: prendi l’ultimo valore e fallo diventare il futuro. Ma non e trattato come algoritmo, quindi niente backtesting. I lead time sono gestiti come dati amministrativi, quasi come un CAP. Inserisci giorni, magari il sistema rifiuta numeri negativi, ma finisce li.
Conor Doherty: Prendiamo prodotti deperibili importati con lead time nominale dieci settimane. Potrebbero diventare otto, dieci, ventiquattro settimane. Dove si perde denaro?
Joannes Vermorel: Nei deperibili, domanda e prezzo variano moltissimo con la stagione. Un prodotto puo valere quattro volte di piu nel momento giusto. Se ti aspetti arrivo il 1 settembre e arriva il 1 novembre, non venderai allo stesso prezzo ne con la stessa domanda.
Prima non servi i clienti di settembre, poi ricevi merce tardi, con domanda piu bassa e prezzo piu basso. Puoi perdere vendite, quota di mercato, avere stock morto o forti sconti. Inoltre, se l’organizzazione non e pronta per variazioni dei lead time, nasce firefighting: persone che cliccano, aggiustano parametri e riconfigurano. Invece di anticipare e allocare capitale bene, spengono incendi banali.
Conor Doherty: Ma non controlli tutto. Non puoi far andare piu veloce la nave.
Joannes Vermorel: Proprio per questo non puoi aspettarti che il problema sparisca. Non e sotto il tuo controllo, spesso neanche sotto quello del fornitore. I lead time continueranno a variare.
Pero quelle variazioni sono decisive per il ritorno di ogni allocazione di capitale. Se ordini da un fornitore lontano, la variabilita dei lead time deve entrare nel calcolo economico. Altrimenti ordini troppo o troppo poco senza saperlo. A volte la variabilita riduce l’ordine ottimale, a volte lo aumenta.
Conor Doherty: I lead time fissi amplificano altri shortcut: service level, ABC, regole MRP o ERP statiche.
Joannes Vermorel: Si. Se sei cieco a qualcosa di cosi importante, emergono problemi stupidi e costosi. Immagina un magazzino che puo ricevere dieci camion al giorno. Se il piano ha gia giorni pieni e arriva un camion in ritardo, dieci diventano undici. Il camionista puo dover tornare indietro, il camion puo essere gia impegnato altrove, e nasce una cascata di problemi.
Proattivamente potresti chiedere una consegna due giorni piu tardi per mantenere otto camion al giorno e assorbire ritardi inevitabili. A volte un lead time piu lungo e economicamente migliore. Accorciarlo puo costare molto. Lisciare il flusso evita incidenti e firefighting.
Conor Doherty: Molti pensano che i lead time facciano male solo con eventi estremi: COVID, canali bloccati, Hormuz. Tu dici che il danno e quotidiano.
Joannes Vermorel: Si. In molte aziende quasi tutto e busy work: Excel, ERP, aggiustamenti manuali. Una grande azienda puo consumare decine di giornate-uomo ogni giorno solo per mantenere il flusso. Non e lavoro capitalizzante.
La supply chain e un gioco economico con migliaia di decisioni giornaliere. Se le persone sono distratte dal firefighting, le decisioni principali peggiorano. E come giocare a scacchi mentre devi continuamente spegnere fuochi in cucina: farai mosse istintive e errori grossolani.
Conor Doherty: Come cambia la valutazione dei fornitori con una modellazione probabilistica?
Joannes Vermorel: Solo con un modello probabilistico puoi stimare l’impatto economico della variazione. Puoi fare A/B nel modello, con e senza variabilita, e vedere quanto vale. Senza questa stima non puoi negoziare razionalmente.
Se chiedi affidabilita perfetta, il fornitore chiede: a che prezzo? Lead time eccellenti esistono, ma possono costare moltissimo. Una serratura consegnata in un’ora a Parigi puo costare cinque volte il prezzo normale. Al contrario, a volte puoi dire al fornitore: non abbiamo fretta, puoi abbassare il prezzo se ti diamo due mesi in piu? In aviazione abbiamo visto che talvolta la risposta e si.
La negoziazione non va sempre verso lead time piu corti. Devi valutare probabilita di esiti negativi: 1 % di consegne molto in ritardo o 5 %, e il loro impatto.
Conor Doherty: Molti hanno OTIF, scorecard fornitori, penali contrattuali.
Joannes Vermorel: E enormemente inferiore. La supply chain dovrebbe essere un asset produttivo unattended: zero persone per il business as usual, non cinquanta. In molte aziende da un miliardo di ricavi, invece, non funziona un giorno senza decine di giornate-uomo di firefighting. La mancata modellazione dei lead time contribuisce molto.
Conor Doherty: Il macro colpisce tutti, il micro e controllabile.
Joannes Vermorel: Esatto. Crisi mondiali colpiscono anche concorrenti e clienti. La quota di mercato si guadagna riducendo il caos autoindotto. Ogni azienda ha macchine interne che generano caos. Chi ne ha meno avanza.
Amazon non aveva una sfera di cristallo. Ha automatizzato microdecisioni: promesse di consegna per codice postale, prezzi, refund. Fare bene il banale su scala e potentissimo. Se una ricetta automatica gestisce un milione di SKU, puo gestirne 300 milioni; poi e un problema IT di scala.
Conor Doherty: E la media storica con buffer?
Joannes Vermorel: Un buffer e una politica di allocazione del capitale senza calcolo economico. “lead time piu sette giorni di stock” non dice se e profittevole, se usa spazio di magazzino prezioso o se il capitale renderebbe meglio altrove. Forse il buffer e giusto per caso, ma senza calcolo economico non massimizzi il ritorno. Modellare lead time apre al rendimento atteso aggiustato per il rischio.
Conor Doherty: Produzione chimica: input costoso da tenere contro input economico ma critico. Come decidere?
Joannes Vermorel: Calcolo economico. Tutte le opzioni competono per budget e risorse. Un componente costoso ha rendimenti decrescenti; un input economico ma critico puo bloccare tutto, come il nastro adesivo in aviazione. Ma anche un prodotto economico puo occupare molto spazio. Devi convertire i fattori in euro o dollari.
Conor Doherty: Non e set-and-forget.
Joannes Vermorel: No. Il processo unattended genera decisioni. Le persone migliorano le ricette numeriche. Un miglioramento deve rendere migliori le decisioni di oggi, domani e dopodomani. Cosi il lavoro e accretivo.
Conor Doherty: Pharma: cosa serve tecnicamente per modellare la variabilita dei lead time?
Joannes Vermorel: Serve modellazione probabilistica: machine learning che trasforma osservazioni storiche in distribuzioni. Con il linguaggio giusto puo essere molto compatto. Poi combini lead time con altre incertezze: domanda, prezzi, resi, quantita ricevute. In pharma il fornitore puo essere in ritardo e consegnare incompleto.
Serve poi un modello economico e un solver stocastico che esplora decisioni e massimizza il ritorno. Excel non e adatto agli oggetti probabilistici. Un ambiente come Lokad, o simile, e necessario.
Conor Doherty: Quindi usiamo computer.
Joannes Vermorel: Si, ma i fogli di calcolo sono computer. Il punto e usare lo strumento giusto. Tetris si puo programmare in Excel, ma non conviene. Con le probabilita, i fogli di calcolo non sono adatti.
Conor Doherty: Perche i gap storici di lead time non bastano?
Joannes Vermorel: Perche registrare non e modellare. Vedi il passato, ma non hai una layer probabilistica, ne la combinazione con altre incertezze, ne l’allocazione di risorse. Modellare lead time da soli non e actionable senza l’intero pacchetto: altre incertezze, ricetta economica, solver stocastico.
Conor Doherty: Jonathan dice che nessuno possiede la loss function.
Joannes Vermorel: In parte. Ma non creerei una nuova entita. La supply chain e gia burocratica e tende a crescere. Serve pensiero sottrattivo. La loss function va decomposta in driver economici: stockout a Sales, costo del denaro a Finance. Supply chain possiede il packaging della formula, non tutti i componenti.
Conor Doherty: E per aziende con lead time brevi?
Joannes Vermorel: Dipende dall’economia. Con lead time brevi, anche i clienti si aspettano tempi brevi. Un giorno di ritardo nel fresco puo essere piu grave di un giorno su un import da dieci settimane. Guardate il firefighting: se supera il 20 % dello sforzo, c’e molto valore da catturare.
Conor Doherty: Serve ancora safety stock?
Joannes Vermorel: No. Safety stock e una politica non economica per allocare capitale. Uno strumento non economico non puo produrre sistematicamente una risposta economica valida, se non per caso. L’approccio probabilistico ai lead time mostra ancora di piu quanto il safety stock sia obsoleto.
Conor Doherty: Qual e il prossimo passo?
Joannes Vermorel: Robotizzare il processo decisionale. Modellare i lead time e un mezzo per decisioni migliori. Lokad lo ha fatto per eliminare decisioni “insane”, economicamente indifendibili. Non modellate i lead time in isolamento: partite dalle decisioni sbagliate generate dal sistema e correggete i blind spot. L’obiettivo e che ogni decisione sia abbastanza solida da ottenere un semaforo verde da un collega.
Conor Doherty: Non ho altro da aggiungere. Grazie, Joannes, e grazie a tutti per domande, DM e commenti. Ci rivediamo tra qualche settimana per parlare di pricing in supply chain. Per ora: tornate al lavoro.
