Innovazione nella Supply Chain: Forecasting e ciclo di vita del prodotto

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Prevedere la domanda del mercato è difficile. Calcolare previsioni di vendita affidabili per un prodotto nel suo intero ciclo di vita (lancio, maturazione, decadenza, uscita) è ancora più difficile. Questo è vero per ogni azienda che affidi buona parte del fatturato al portafoglio prodotti e in particolare in settori come la moda, l'elettronica, e i ricambi.

Le previsioni relative all'introduzione di un nuovo prodotto sono difficili perché non esiste una storia della domanda, e non si sa con certezza quanto tempo impiegherà il prodotto per trovare un suo mercato. I primi dati di vendita possono essere ingannevoli: i nuovi prodotti sono inviati in grande quantità ai magazzini o ai punti vendita per riempire gli scaffali, con la conseguente generazione di un picco iniziale che non è necessariamente un buon indicatore della domanda del consumatore finale.

Nel caso di una sostituzione, le previsioni di vendita sono di fatto più semplici, ma anche in questo caso sorgono delle difficoltà se la prima fornitura crea picchi inaspettati di domanda, o se è difficile determinare quale storico sia più adatto per prevedere l'andamento delle vendite del nuovo prodotto.

La pianificazione di fine vita e la pianificazione di una campagne richiedono un bilanciamento tra la necessità di soddisfare la domanda e quella di non sovradimensionare le scorte di un prodotto che diventerà obsoleto o uscirà dal commercio. L'obiettivo è quello di garantire livelli di servizio elevati, con un'uscita indolore a fine vita o a fine stagione.

Molte aziende gestiscono questa variabilità della domanda con un'attività manuale molto intensa. Spesso adottano un approccio diverso per ogni fase del ciclo di vita, con algoritmi diversi per ciascuna. Devono individuare il momento giusto per passare da una fase all'altra, e prendere questa decisione in base al piano, non alla domanda effettiva. Questo perturba la supply chain, inviando attraverso la catena un segnale che non si basa su qualcosa accaduto alla domanda del prodotto, ma piuttosto all'algoritmo di pianificazione.

La realtà è che il ciclo di vita ha un andamento fluido e continuo: un prodotto non "decide" improvvisamente di essere in una fase o nell'altra. In genere un prodotto passa da una fase all'altra in maniera continua, e il sistema deve seguire il profilo di domanda in maniera analoga, nel momento in cui varia.

La capacità di rilevare la domanda in maniera reattiva e le piccole o grandi variazioni nel profilo della domanda (Demand Sensing) può fornire indicazioni in merito alla fase del ciclo di vita del prodotto, e al relativo profilo di domanda. Una soluzione per la modellazione della domanda deve analizzare e rilevare i dati in maniera automatica, attivando eventualmente un segnale di allarme se l'andamento si discosta dall'ordinario.

In questo modo l'attività di pianificazione richiede meno interventi manuali, fino a diventare automatica, e permette di seguire in maniera regolare tutto il ciclo di vita del prodotto.

In genere la risposta si trova a valle: più si scende lungo la catena distributiva, più si ottiene un segnale di domanda puro. Che si tratti dell'introduzione di un nuovo prodotto, della sua maturazione, o dell'ultima fase di vita, se il segnale di domanda è rilevato al punto vendita è possibile migliorare la reattività tra la pianificazione e quello che realmente accade lungo la supply chain. Un'azienda che è in grado di identificare il prima possibile le deviazioni può reagire in maniera più rapida ed efficace.

La disponibilità di nuove sorgenti di dati e di modelli di machine learning permette di migliorare l'affidabilità delle previsioni di vendita lungo tutto il ciclo di vita del prodotto. Ad esempio, se un nuovo prodotto è presente sul sito web dell'azienda, è possibile usare indicatori come il numero di visite di una particolare pagina, o il tempo trascorso sulla pagina che contiene le specifiche tecniche di quel prodotto. Se un'azienda annuncia una sostituzione su Twitter, può contare il numero di "tweet" o di "retweet". Se pubblica una notizia di prodotto su Facebook, può contare le "condivisioni" come primitivo indicatore del successo e del rallentamento di fine vita.

Le previsioni di vendita per un prodotto nel suo intero ciclo di vita sono comunque difficili, ma nuovi metodi, nuovi dati e nuove tecnologie le rendono più gestibili.

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