Sales and Operations Planning (S&OP)

di Joannes Vermorel, febbraio 2020

La pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP) è una pratica aziendale che ha come obiettivo quello di migliorare l’esecuzione della supply chain attraverso un più profondo allineamento con altre dipartimenti al di là di quello logistico, principalmente quello delle vendite, della finanza e della produzione. Tutto ciò si traduce in un processo mensile che inizia con le previsioni di vendita e termina con piani di produzione quantificati. Questa pratica è emersa negli anni '80, insieme ai sistemi ERP e MRP che fornivano i dati su cui costruire le previsioni.

Le origini e le motivazione dietro l’S&OP    Le 5 fasi dell’S&OP    Gli antipattern dell’S&OP    I limiti dell’S&OP    ll punto di vista di Lokad sull’S&OP    Riferimenti

Le origini e le motivazione dietro l’S&OP

L'economia del dopoguerra degli anni '50 e '60 si basava, per molti versi, su dei principi piuttosto semplici: mantenere l’offerta, aumentare la produzione, abbassare i prezzi attraverso economie di scala e, infine, aumentare la domanda attraverso i mass media. Tuttavia, alla fine del XX secolo, le supply chain avevano superato questo modello con gamme di prodotti più ampie, più ubicazioni geografiche e più livelli. Di conseguenza, sono apparse numerose inefficienze e la nozione di supply chain è emersa come una pratica distinta dalla logistica. È in questo contesto degli anni ’80 che viene coniato il concetto di S&OP, quando le aziende hanno iniziato a rendersi conto che i disallineamenti interni generavano ingenti spese. Sia il concetto di S&OP (1) che quello di silos informativi (2) sono stati formalizzati nel 1988.

In pratica, negli anni '80, alcune grandi aziende cominciarono a rendersi conto che le loro supply chain presentavano una serie di problemi comuni:

• l'azienda poteva avere a che fare, allo stesso tempo, sia con eccedenze di stock che con bassi livelli di servizio.
• i team di ingegneri (spesso sovradimensionati) finivano per abbandonare la maggior parte delle iniziative di ricerca e sviluppo, ma allo stesso tempo erano anche in ritardo nella consegna di prodotti importanti.
• investendo i loro sforzi verso i prodotti sbagliati, i dipartimenti marketing avevano finito per amplificare sia i problemi di sovrapproduzione che quelli di sottoproduzione.
  

A questo tipo di problemi, l’S&OP ha dato una duplice risposta. In primo luogo, l'allineamento di tutta l’azienda, dalla ricerca e sviluppo fino al marketing, doveva essere una responsabilità diretta del top management - CEO incluso. Questo allineamento sarebbe stato creato seguendo un processo specifico delineato dall’S&OP. In secondo luogo, il processo sarebbe diventato esplicitamente e quantitativamente guidato dai dati, una novità della fine degli anni '80 resa possibile dall'adozione degli ERP e dalla tracciabilità elettronica dei movimenti di magazzino.

Le 5 fasi dell’S&OP

Il processo di S&OP è ciclico, con una serie di fasi che si succedono, ogni anno, trimestre e/o mese a seconda delle scelte effettuate dall'azienda. Il CEO dell'azienda è tenuto a gestire il processo e ad assicurarsi che le varie parti interessate dedichino le risorse necessarie all'iniziativa al fine di ottenere i benefici previsti per l'intera azienda. Il processo dovrebbe consisteren nelle seguenti fasi:

• Previsioni di vendita: lo storico delle vendite e gli approfondimenti quantitativi forniti dai team di vendita vengono consolidati, generalmente seguendo un processo ascendente, a cominciare dagli addetti alle vendite. Vengono prodotte previsioni grezze sulla domanda.
• Pianificazione della domanda: si valutano e convalidano le previsioni della domanda. Si aggiungono approfondimenti strutturali sulla domanda futura e si identificano i rischi strategici, che possono non essere riflessi nelle previsioni grezze, come le fonti di variabilità (ad es. le campagne marketing).
• Pianificazione dell'offerta: si valutano e convalidano le capacità necessarie per soddisfare la domanda, tenendo conto delle variabilità previste sia sul lato della domanda che su quello dell'offerta. Si priorizzano e programmano le operazioni necessarie.
• Riconciliazione dei piani: si riconcilia il piano della domanda con il piano dell'offerta e si valuta la performance finanziaria complessiva dell'azienda (margini lordi, flussi di cassa, fidelizzazione dei clienti a lungo termine, etc.).
• Messa a punto del piano: si finalizza e si pubblica il piano al fine di renderlo accessibile a tutta l’azienda e consentire alle parti coinvolte di procedere con i rispettivi contributi.
  

Il processo di S&OP prevede una serie di incontri volti a favorire la concentrazione, l'allineamento e la sincronizzazione tra tutte le parti dell'organizzazione. Questi incontri sono di solito l'occasione per "ripianificare", utilizzando il piano precedente come punto di partenza della discussione, e per concentrare gli sforzi in quei punti che più necessitano di correzioni.

Dal punto di vista dei software, l’S&OP si affida a quei sistemi che costituiscono la spina dorsale delle transazioni aziendali: l’ERP (pianificazione delle risorse dell’azienda), l’MRP (pianificazione dei fabbisogni di materiali), il WMS (sistema per la gestione del magazzino), il TMS (sistema di gestione dei trasportatori) - per ottenere lo storico dei dati, anche se di solito delega il carico di lavoro analitico a componenti software dedicati, generalmente un APS (sistema per la pianificazione e la programmazione avanzate). L'APS supporta esplicitamente l'S&OP sia dal punto di vista numerico, per calcolare le previsioni statistiche, sia da quello del flusso di lavoro, per consentire agli utenti di correggere e convalidare i dati.

Gli antipattern dell’S&OP

Nonostante le affermazioni di diversi fornitori secondo cui le migliori aziende operano secondo l’S&OP, la maggior parte delle implementazioni presenta difetti simili, intrinseci alla natura stessa dell’S&OP, vale a dire:

• Alcune parti coinvolte hanno incentivi strutturali per distorcere il processo di S&OP in modi che non possono essere contrastati senza introdurre altri problemi. Un esempio è il "sandbagging" ovvero la pratica diffusa di fissare obiettivi altamente conservatori e poi "superare le aspettative", un fattore che di solito determina l'assegnazione di promozioni/bonus nell'azienda.
• Il gran numero di parti coinvolte nell’S&OP porta solitamente a situazioni di "design by committee" in cui l'azienda non è in grado di intraprendere azioni essenziali per la sua sopravvivenza, in quanto tali decisioni potrebbero generare antagonismi tra i participanti.
• Anche nelle situazioni più favorevoli, l’S&OP è molto dispendioso in termini di tempo per il management dell'azienda. Il fatto che le spese per l’S&OP siano un male necessario è discutibile, ma è sempre un processo piuttosto pesante.
• Le previsioni sono sempre errate in una certa misura e sono sempre fonte di controversie tra le parti. I tentativi di migliorare l'accuratezza delle previsioni si traducono quasi sempre in una maggiore complessità del software, a scapito della sua affidabilità. Le previsioni statistiche tendono ad essere opache per la maggior parte delle parti coinvolte (e questo include, in molti casi, il produttore del software stesso).
  

E' anche degno di nota il fatto che la maggior parte delle critiche (valide o meno) espresse contro l’S&OP siano state respinte applicando la fallacia del "Nessun vero Scozzese". Il professore di filosofia Bradley Dowden dà la seguente interpretazione semplificata dell’applicazione della fallacia:


La maggior parte delle aziende che riscontra difficoltà con il processo di S&OP, concorda nel dire che è il loro processo imperfetto ad essere in difetto, piuttosto che considerare la prospettiva alternativa: nonostante l’S&OP possa essere un ingrediente necessario per far funzionare l'azienda, esso è accompagnato svantaggi prevedibili.

I limiti dell’S&OP

Come la maggior parte delle idee, l’S&OP è figlio della propria epoca: gli anni '80. Da questo decennio, la pratica dell'ottimizzazione predittiva della supply chain si è evoluta in modi che all'epoca non erano del tutto concepibili. Pertanto, si può sostenere che:

• L’S&OP adotta una prospettiva semplicistica del "futuro", ovvero la classica previsione delle serie temporali che cercano di riflettere la domanda futura prevista. Le previsioni probabilistiche non esistono nell’S&OP. I rischi collaterali, i fornitori associati o i concorrenti, non fanno parte del modello.
• L’S&OP è lento perché si concentra in una prospettiva "con intevento umano". Molte aziende non riescono ad implementare un S&OP e rimangono bloccate alle revisioni trimestrali del piano. Al contrario, le moderne supply chain operano oggi con decisioni automatizzate consegnate in tempi irrisori (minuti o meno).
• L’S&OP non è orientato intorno a vasti paesaggi applicativi interconnessi che includano i mercati digitali sia sul lato della domanda che su quello dell'offerta, dove le aziende cercano non solo un allineamento interno, ma anche a livello di mercato (ad esempio, sfruttando i dati d’”intelligenza competitiva”)
• L’S&OP minimizza le diseconomie di scala che non erano pienamente comprese negli anni '80 e che sono peggiorate notevolmente in un mondo in cui le supply chain sono oggi molto più complesse, non solo a livello fisico (più prodotti, più livelli, più trasportatori, ecc.), ma anche a livello informatico (tracciabilità, conformità, rischio informatico, etc).
  

Per concludere, l’S&OP identifica correttamente molte sfide che rimangono centrali per le moderne supply chain, come la necessità di un allineamento a livello aziendale e l'importanza delle decisioni basate sui dati. Tuttavia, le ricette offerte da quei processi solitamente denominati S&OP sono antiquate.

ll punto di vista di Lokad sull’S&OP

Le migliori pratiche sono come bersagli sempre in movimento. La nostra critica generale è che l’S&OP non cresce gradualmente: le risorse umane richieste dall’S&OP vengono consumate invece che investite. Eppure, le supply chain sono ora guidate da formule numeriche fornite dai software. L’S&OP si focalizza sul miglioramento dei risultati finali, un processo senza fine, dato che i dati di input vengono continuamente aggiornati. Dal canto loro, gli approcci attuali si concentrano invece sul miglioramento delle formule numeriche stesse, il che di solito comporta varie formule statistiche ad alta dimensione (ad esempio, il machine learning), per poi lasciare che queste formule numeriche operino senza ulteriori interventi manuali.

Riferimenti

• (1) Il termine S&OP è stato coniato da Dick Ling nel libro Orchestrating Success: Improve Control of the Business with Sales & Operations Planning pubblicato nel 1988.
• (2) Il concetto dei silos informativi è stato coniato da Phil S. Ensor nell’articolo The Functional Silo Syndrome pubblicato nel 1988.