C’è più di un aneddoto che vede protagonisti in negativo alcuni distributori che, vedendo un picco di richieste di un determinato prodotto o tipologia di prodotto, lo segnalano alla casa produttrice non capendo magari il motivo di tale picco e ne richiedono una produzione in accesso rispetto a quella che sarà poi la reale domanda. In che modo i Big Data possono aiutarci?
In questi casi il problema che si pone è duplice: 1) da una
parte c’è una mancanza di comprensione della causa principale dietro un picco
verso l'alto o verso il basso della domanda, e 2) dall’altra il fatto che il
picco potrebbe essere conseguenza di condizioni che difficilmente si
verificheranno.
Un classico esempio di questo tipo di comportamento è quando
un prodotto viene promosso con successo per un determinato periodo di tempo e il
risultato è un picco di ripresa della domanda. Una volta che la promozione è
finita, ci sarà un picco in discesa della domanda in parte dovuto alla
cessazione della produzione, in parte dovuto al fatto che la copertura del
prodotto non è più così ampia come lo era durante la sponsorizzazione.
Un altro caso può essere quello in cui un’azienda crea un
grande hype per un determinato prodotto e la domanda sempre crescere
all’inverosimile così che alla casa produttrice viene chiesto di produrre
determinate quantità di quel prodotto. L'interesse iniziale dei consumatori verso
questo nuovo prodotto però andrà a crollare se il prodotto non soddisfa le
aspettative, o quando un concorrente introduce una un'alternativa migliore
oppure più economica. Pensate che l’iPhone fosse stato un flop invece del
successo interplanetario che è stato...
Quello che succede in realtà è che, più la domanda è varia,
meno accurata saranno le previsioni della domanda futura. E quando c’è una
certa incertezza su quella che sarà la domanda effettiva futura, molto spesso
la strategia che viene adottata dalla maggior parte delle aziende è quella di
aumentare il livello di magazzino, una strategia sicuramente azzardata e, a
volte, molto dispendiosa.
Perché previsioni e statistiche sono costruite utilizzando i
dati della domanda, è davvero importante fare una bella pulizia dei dati di
domanda prima di fare l’esercizio di previsione. La pulizia dei dati diminuisce
il livello di variazione della domanda da un periodo all'altro; in altre
parole, l'esercizio di pulizia appiana la domanda eliminando picchi o valori
anomali dovuti a condizioni che difficilmente ripresentarsi. E’ un po’ quando
per fare la media dei voti, a scuola, la maestra decide di escludere il voto
migliore e il voto peggiore, facendo poi la media con quelli che rimanevano per
dare un quadro più veritiero.
Condividendo previsioni più accurate e costruite su dati
puliti e realistici, i distributori effettivamente possono aiutare i loro
fornitori a migliorare i livelli di servizio e produrre i prodotti che
interessano maggiormente ai clienti finali. Questo riduce la dipendenza da
scorta di sicurezza, perché porta più prevedibilità nella catena di fornitura e
tutti vincono!
Pensate anche alle possibili ripercussioni su tutta la catena di produzione e sulla gestione del magazzino. Se i vari distributori puntano
l’attenzione su un determinato prodotto che è particolarmente richiesto in un determianto periodo dell’anno (ad esempio gli alberi di natale a dicembre) l’azienda produttrice potrebbe sicuramente fare dei piani di produzione per incrementare la produzione a partire da luglio per poi riuscire a spedire un numero maggiore di prodotti a partire da ottobre. Se poi arriva l’input da parte dei distributori che, insieme agli alberi, il prodotto correlato più venduto sono le luci e le palle di Natale l’azienda produttrice... non solo intensificherà la produzione di questi due altri prodotti, ma nella predisposizione dei prodotti in magazzino questi tre prodotti saranno messi l’uno vicino all’altro, così da ottimizzare le operazioni di picking della merce e la spedizione.
Anche il ruolo che svolge la tecnologia è importante.
Senza la giusta tecnologia infatti, in primo luogo, è impossibile fare la
pulizia dei dati e condividerli poi nel modo corretto con i partner.
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mercoledì 23 marzo 2016
Ruolo del distributore nella Supply Chain
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