L’accuratezza delle previsioni e gli impatti sulla logistica aziendale
Le realtà industriali organizzate per processi in grado di lavorare con un livello di accuratezza delle previsioni adeguato riescono a garantirsi vantaggi qualitativi e quantitativi (economici) tanto rilevanti da dimostrarsi, in alcuni casi, essenziali per il raggiungimento delle performance attese. In questo contributo si cercherà, in particolare, di evidenziare quali siano i principali impatti che l’accuratezza del modello previsionale genera sui processi logistici di inbound, di outbound e di gestione dei magazzini.
Si considerino dapprima la prospettiva puramente economica: quali sono le conseguenze di una maggiore o minore accuratezza previsionale sui costi di funzionamento della logistica aziendale?
Una azienda in grado di formulare delle previsioni di vendita, di produzione e, di conseguenza, dei livelli di stock adeguatamente accurati è innanzitutto in grado di lavorare con costi di gestione degli inventari inferiori.
Si consideri l’impatto dell’accuratezza sui costi di acquisto di materie prime e di approvvigionamento dello stock: i primi si riferiscono al prezzo di acquisto della merce (risultato delle negoziazione sul mercato), mentre i secondi si riferiscono a tutti i costi necessari affinché la merce arrivi nei magazzini (costi di trasporto inbound, eventuale sdoganamento, costi amministrativi,…). Una accuratezza delle previsioni in grado di gestire i flussi in ingresso secondo volumi attesi, garantisce una gestione efficiente dei flussi: qualora non fosse così, infatti, quali sono le conseguenze?
- Si consideri il caso di una previsione di vendita che si riveli sottostimata rispetto al dato actual: se lo scostamento si rivela importante, è necessario agire per evitare il verificarsi di stock out a valle del processo (fermo di produzione a causa di materiale insufficiente a magazzino): l’approvvigionamento in emergenza di quantitativi può verosimilmente causare da un lato extra costi di approvvigionamento (express delivery, trasferimenti in emergenza tra siti produttivi,..), dall’altro un impatto negativo sui prezzi di acquisto, causati dalla necessità di rivolgersi al mercato in emergenza e quindi rinunciando alla possibilità di gestire gli acquisti in maniera strategica (impossibilità di acquistare nel momento in cui il mercato mostra ribassi dei prezzi – es. mercato di alcune materie prime);
- la casistica opposta si presenta invece nel momento in cui le previsioni di vendita si rivelano sovrastimate (con conseguente necessità di ridurre i volumi produttivi): in questo caso i volumi in ingresso si riveleranno inferiori rispetto a quelli attesi , con il rischio di non raggiungere il livello minimo di volumi eventualmente stabiliti in sede contrattuale con i fornitori, con conseguenti penali da corrispondere a fornitori di trasporto o ai fornitori di materie prime.
Conseguenze sui costi di mantenimento dello stock a magazzino
Focalizzandoci ora sui costi di mantenimenti dello stock a magazzino:
- una previsione sovrastimata di vendita genera uno stock reale più elevato del previsto e, di conseguenza, da un lato un aumento del rischio di lenta rotazione e/o obsolescenza della merce con relativa svalutazione del suo valore a magazzino, dall’altro la probabile necessità di approvvigionamento in emergenza di alcuni servizi (esempio: spazio extra di magazzini che, se ricercati sul mercato in emergenza, potrebbero rivelarsi più costosi e integrate in soluzioni meno efficienti);
- una previsione sottostimata causa uno stock actual inferiore al previsto: di conseguenza i costi di mantenimento avranno solo benefici? Non necessariamente: innanzitutto poichè la negoziazione di alcuni servizi quali affitto di spazi o movimentazione merce era stato negoziato con volumi superiori; si pensi ad un magazzino strutturato per stoccare un certo quantitativo merce con un contratto vuoto per pieno: un non utilizzo genera quindi inefficienza in quanto si dispone di capacità non utilizzata ma riconosciuta al fornitore; analogo impatto è identificabile nel costo del lavoro: qualora la forza lavoro fosse integralmente formata da lavoratori dipendenti, la struttura risulterà sovrastimata rispetto allo stock ipotizzato (e quindi alle attività legate a questo); qualora la forza lavoro sia esternalizzata, è possibile che vi siano penali per il non raggiungimento di volumi minimi di attività da riconoscere al fornitore.
Conseguenze sui costi logistici distributivi
Spostandoci sui costi logistici distributivi, anche in questo caso significativi scostamenti del dato reale dal previsionale generano rilevanti conseguenze:
- nel caso di previsioni sottostimate, quindi nel caso in cui i volumi di spedizione siano più alti di quelli attesi, vi è il rischio di generare costi più elevati a causa delle gestione delle emergenze: trovare sul mercato spedizionieri in grado di coprire volumi non garantiti potrebbe generare extra costi; garantire le consegne per non dover comunicare lo stock out al cliente può quindi comportare costi maggiori. Si consideri inoltre l’impatto sulle logiche di logistica distributiva: la pianificazione dello stoccaggio presso centri di distribuzione viene completata in un’ottica di minimizzazione delle distanze percorse dalla merce tuttavia, qualora le previsioni di vendita si discostino in maniera rilevante dai volumi reali per punto di spedizione, sarà necessario spostare merce in modo da minimizzare i rischi di stock out, compiendo molto probabilmente delle movimentazioni non efficienti;
- d’altro canto previsioni sovrastimate potrebbero, nel caso di contrattualistiche con i trasportatori che prevedano dei minimi volumi, far incorrere in penali generate da volumi non raggiunti; più in generale aziende in grado di lavorare con previsioni maggiormente accurate risultano più appetibili/preferibili da parte dei potenziali fornitori di trasporto: sarà più probabile chiudere accordi più favorevoli così come ottenere risultati migliori in fase di tender e chiusura negoziale.
Conseguenze qualitative
Tutte le conseguenze sopra riportate sono quindi il risultato di considerazioni economiche, tuttavia esistono anche impatti “qualitativi” derivanti da una non sufficiente adeguatezza del modello previsionale.
Si consideri in primo luogo il rapporto con i partner della filiera: una azienda in grado di funzionare con un modello previsionale accurato si dimostra partner affidabile e l’accuratezza si funge da elemento essenziale/basilare per poter ipotizzare possibili integrazioni verticali con clienti/fornitori. In altri termini, per poter trarre vantaggi dalle integrazioni con clienti/fornitori strategici (vantaggi che possono essere strategici, economici o di miglioramento di processo) l’accuratezza delle previsioni è un elemento imprescindibile.
Si consideri infine la prospettiva del project management nei processo logistici: solo con processi stabili (quindi accurati dal punto di vista previsionale) è possibile ipotizzare ed implementare modifiche di processo; qualora non vi sia stabilità dei processi, ogni modifica risulta complicata se non impossibile da realizzare
In queste due prospettive (mancate integrazioni od ostacolo all’ingegneria di processo) non si parla di costi generati dalla non accuratezza ma del costo- opportunità, inteso come la perdita di potenziali vantaggi derivanti dalla integrazioni verticali più o meno spinte o da analisi e potenziali miglioramenti dei processi logistico-distributivi.
In conclusione, l’accuratezza del modello previsionale è un elemento che può, da una lato generare costi diretti della gestione operativa aziendale, dall’altro costi qualitativi o costo-opportunità: poter evidenziare tutti questi rischi/costi è un elemento chiave affinché si possa spingere l’azienda ad investire nel proprio modello di previsione, ponendo particolare attenzione sul fatto che alcuni dei costi sopra presentati sono chiari ed di immediata interpretazione, altri risultano “affogati” e di difficile quantificazione(ad esempio la gestione delle emergenze per minimizzare i rischi di stock out).
Fonte: https://www.logisticaefficiente.it/le/supplychain/approvvigionamenti/accuratezza-previsioni-e-impatti-logistica-aziendale.html
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