La classificazione del profilo domanda è un metodo sistematico per identificare e suddividere in cluster le caratteristiche dei dati storici delle vendite, si tratta inoltre di un passaggio preliminare per applicare automaticamente le tecniche di previsione più appropriate. La classificazione consente di migliorare in modo significativo l’accuratezza delle previsioni con uno sforzo significativamente minore ed è di gran lunga superiore al tradizionale approccio “scegli la tecnica migliore” per tutti.
I prodotti nuovi, maturi, stagionali e a fine vita devono essere trattati in modo diverso e diversi saranno i modelli di domanda utilizzati. I nuovi prodotti possono passare da una fase di crescita a quella principale di maturità, perdendo la loro tendenza all’aumento e diventando più stabili. Altri possono presentare modelli di domanda stabili e iniziare a diminuire verso la fine del ciclo di vita di un prodotto. Oltre alla velocità, alla frequenza e all’entità delle vendite, il profilo della domanda può essere molto diverso. I planner iniziano subito a riconoscere dove iniziare a portare la propria attenzione e poi dove concentrare le proprie priorità. L’accuratezza delle previsioni può essere influenzata negativamente dalle loro azioni e decisioni successive, inoltre anche le attività a valle possono risentirne. Molto rapidamente la pianificazione delle scorte e dei rifornimenti inizia a risentirne e si crea una situazione estremamente rischiosa e costosa.
Con così tante decisioni di pianificazione in attesa di una previsione, molti professionisti sono stati tentati di affidarsi al proprio sistema informatico per selezionare, tra un’ampia gamma di tecniche, il modello di previsione migliore. Rispetto ad approcci più scientifici, questo potrebbe essere solo un po’ più avanzato rispetto ai movimenti casuali di un topo di laboratorio che cerca di uscire da un labirinto.. I modelli di previsione in un approccio “pick best” possono produrre risultati estremamente divergenti. Campioni diversi di storia influenzano le previsioni e le prestazioni sono spesso influenzate negativamente da fluttuazioni significative nei dati. Questa tecnica di solito crea ore interminabili di messa a punto del modello e di manipolazione dei dati per ottenere una maggior fiducia nelle previsioni solo leggermente migliore. L’adattamento di una previsione in base alla sua aderenza al passato non garantisce un migliore allineamento con il futuro e molto spesso è la causa principale di una pianificazione impulsiva.
Un approccio più razionale al problema consiste nell’includere il riconoscimento statistico dei diversi tipi di domanda prima di applicare con precisione la tecnica giusta. Il mancato riconoscimento delle differenze nelle caratteristiche della domanda può portare all’applicazione di tecniche di pianificazione inadeguate e creare ricadute indesiderate come l’eccesso di scorte, le oscillazioni selvagge nei piani di rifornimento, i ritardi nelle consegne promozionali e i più frequenti stock-out. Il software Slim4 di Slimstock riconosce automaticamente in quale fase del ciclo di vita si trova un prodotto e analizza sistematicamente lo storico della domanda o le necessità di rifornimento prima di applicare scientificamente la strategia di pianificazione ottimale.
Slim4 si integra perfettamente con qualsiasi sistema ERP e applica statistiche supportate da studi universitari per verificare le tendenze di ogni combinazione prodotto/località, identificando la classificazione appropriata per gli articoli che presentano stagionalità, domanda irregolare o discontinua, nuove attività, vendite in calo e molte altre situazioni. Questa tecnica riduce drasticamente l’impegno necessario utilizzando le tecniche di previsione e pianificazione tradizionali, consentendo ai pianificatori di dedicarsi ad altre attività che consentono di ottenere miglioramenti aziendali ancora maggiori. Il risultato è una previsione più accurata e coerente e piani di rifornimento delle scorte basati su informazioni scientifiche, con un impegno molto minore. La Demand Classification rappresenta un significativo salto in avanti rispetto al tradizionale approccio “pick best”. L’ovvio vantaggio è un netto miglioramento della affidabilità complessiva di una strategia di pianificazione delle scorte. Le aziende che si sono affidate a Slim4 per gestire il processo di pianificazione della domanda e dell’offerta hanno sperimentato:
- Migliori livelli di scorte e maggiore stabilità e accuratezza nella pianificazione, che si traduce in un’ulteriore ottimizzazione delle scorte.
- Un maggior grado di fiducia nella strategia di pianificazione e nel modo in cui viene applicata.
- Riduzione significativa del tempo e dell’impegno dedicati alla previsione e alla gestione dei piani di approvvigionamento, consentendo all’azienda di concentrarsi su ciò che conta di più: non sulle statistiche e soprattutto non sulla gestione dei parametri del sistema.
In Slimstock crediamo che esista un’opportunità significativa per liberare un’enorme quantità di capitale circolante dalle scorte della maggior parte delle aziende. Il modo in cui aiutiamo i nostri clienti a capitalizzare questa idea è la progettazione di un software che diventi l’”intelligenza centrale” della vostra organizzazione di demand planning e che aiuti a prevenire le minacce agli obiettivi della vostra supply chain. In Slimstock non ci limitiamo a replicare le idee, ma facciamo progredire il livello della supply chain e aiutiamo i nostri clienti a ottenere risultati straordinari da scenari quasi “mission impossible”.
