Navigare tra le complessità della gestione dell’inventario post-vendita

Immagina che la tua auto si rompa e, come se non fosse già abbastanza scomodo, ti dicono che il pezzo esatto necessario per ripararla è esaurito e non arriverà per un’altra settimana. I problemi pratici iniziano ad accumularsi: non puoi portare i bambini a scuola o fare la spesa settimanale. Le spese impreviste per i trasporti pubblici, le tariffe di consegna e i piani interrotti si sommano rapidamente. Frustrato, non puoi fare a meno di chiederti: com’è possibile che non abbiano un pezzo così vitale in magazzino?

Questo esempio illustra chiaramente la pressione che i clienti esercitano sulle aziende del settore aftermarket affinché i pezzi di ricambio essenziali siano sempre disponibili per riparazioni urgenti. Tuttavia, ciò che i clienti spesso non vedono sono le complessità che queste aziende devono affrontare. I fornitori aftermarket devono far fronte a grandi aspettative di disponibilità, sapendo che eventuali ritardi possono tradursi in vendite perse o contratti non rispettati. Inoltre, devono gestire tempi di consegna lunghi, una vasta gamma di prodotti e articoli difficili da prevedere.

Questo articolo esplora perché la gestione efficace di questi pezzi di ricambio critici sia così difficile e, soprattutto, discute le strategie che le aziende aftermarket possono adottare per superare queste difficoltà e migliorare le proprie pratiche di gestione dell’inventario. Queste informazioni provengono da Roberto David, Solution Architect presso Slimstock, con una vasta esperienza nel settore aftermarket.

Strategie di pianificazione della domanda per l’industria dei ricambi

Comprendere la domanda è un passo fondamentale nella gestione efficace dell’inventario: sapere quanto inventario mantenere parte dalla previsione accurata di ciò di cui i clienti avranno bisogno.

All’interno di un ampio assortimento, sono necessarie tecniche diverse per prevedere efficacemente i vari articoli. I prodotti ad alta rotazione, come gli pneumatici, che hanno vendite frequenti e costanti, sono più facili da prevedere grazie ai loro modelli di domanda regolari. I prodotti a bassa rotazione, come alcuni chip specifici, invece, hanno vendite sporadiche, rendendo difficile una previsione statistica accurata a causa della mancanza di dati sufficienti.

Per le aziende del settore aftermarket, la maggior parte del loro assortimento è composta da articoli a bassa rotazione, il che complica il processo di previsione.

• Incertezze nel timing degli ordini: Prendiamo ad esempio le spazzole tergicristallo: questi pezzi raramente si rompono in condizioni normali, ma quando arriva una tempesta, la domanda aumenta significativamente. Questa imprevedibilità rende più difficile fare previsioni accurate.
• Equilibrio tra disponibilità e precisione delle previsioni: Un’alta disponibilità diventa difficile da gestire quando le previsioni sono inaffidabili, con il rischio di opportunità perse o eccesso di scorte.
• Alti requisiti di scorte di sicurezza: Per mantenere la disponibilità in un contesto di grande incertezza, sono necessarie scorte di sicurezza elevate, che sono costose e inefficienti in termini di spazio.
• Incidenti vs manutenzione periodica: Questa incertezza dipenderà dal fatto che il pezzo venga utilizzato principalmente per riparazioni legate ad incidenti o per la manutenzione periodica. Gli articoli destinati alla manutenzione periodica tendono a seguire modelli di domanda meno volatili rispetto ai pezzi necessari per riparazioni post-incidente.

Per evitare livelli eccessivamente alti di scorte di sicurezza, migliorare la precisione delle previsioni è fondamentale. Utilizzare l’algoritmo di previsione giusto—anziché una semplice media mobile—può ridurre l’incertezza. Meno incertezze permetteranno di abbassare le scorte di sicurezza pur soddisfacendo la domanda dei clienti. Una previsione più affidabile non solo migliora la disponibilità, ma consente anche ai pianificatori di prendere decisioni consapevoli e basate sui dati.

Un altro problema riguarda la natura mutevole dei codici SKU, poiché i pezzi evolvono o vengono sostituiti da modelli più nuovi. La difficoltà con i nuovi SKU è la mancanza di dati storici per fare previsioni affidabili. La modellazione like-for-like risolve questo problema trasferendo la storia della domanda dagli SKU precedenti, permettendo previsioni basate sui dati per i nuovi articoli.

Inoltre, quando si prevede la domanda per i pezzi legati a un nuovo modello di veicolo, un altro fattore cruciale entra in gioco: il valore del veicolo stesso. I pezzi per veicoli di alta gamma o di lusso tendono a richiedere sostituzioni OEM (Original Equipment Manufacturer), mentre i proprietari di veicoli più economici optano spesso per pezzi aftermarket. Considerando questo rapporto tra ricambi OEM e aftermarket, le previsioni di domanda per i pezzi dei nuovi modelli possono essere più accurate fin dall’inizio.

Approcci Proattivi alla Pianificazione delle Forniture nel Settore Aftermarket

La pianificazione della domanda è già di per sé una sfida, a causa delle complessità nelle previsioni e dei requisiti di alta disponibilità. Tuttavia, la pianificazione delle forniture presenta un set di difficoltà proprie, poiché la maggior parte dei ricambi proviene dall’Asia, con conseguenti tempi di consegna lunghi per gran parte del mondo.

• Tempi di consegna lunghi richiedono un approccio proattivo: Gli ordini effettuati oggi devono prevedere la domanda dei mesi successivi. Se non si riesce a soddisfare questa domanda, si rischiano perdite di vendite o costosi ordini urgenti.
• Gestione per eccezione: Per essere proattivi, sono necessari gli strumenti giusti per prevedere la domanda, oltre a un sistema che segnali quando gli articoli sono a rischio di esaurimento. Questo approccio ha dimostrato di essere efficace nell’aiutare le aziende a passare da una gestione reattiva a una anticipatoria, minimizzando le carenze e riducendo la necessità di ordini urgenti.

Per gestire sia l’incertezza della domanda che della fornitura mantenendo la giusta disponibilità, è essenziale una strategia di inventario guidata dal livello di servizio. In questo caso, l’obiettivo non è mantenere una certa quantità di copertura giornaliera, ma raggiungere il fine ultimo: garantire un servizio tempestivo ed economico per i clienti.

Impostare i livelli di servizio può essere complesso, ma l’utilizzo di metodi di segmentazione come la classificazione ABC e la considerazione di fattori specifici del prodotto possono aiutare a ottimizzarli. Ad esempio, nel settore aftermarket automobilistico, i pezzi critici contrassegnati come VOR (veicolo fuori uso) indicano che l’auto è inutilizzabile fino a quando il pezzo non è disponibile. Le carenze di questi pezzi impattano negativamente sia sui clienti, che sperimentano tempi di fermo, sia sui fornitori, che potrebbero dover fornire veicoli alternativi. Per tali articoli, l’assegnazione di obiettivi di servizio più elevati può contribuire a prevenire questi costosi ritardi.