di Simon Schalit, Gennaio 2015Quando un'azienda commissiona un'intera centrale elettrica, o dei macchinari industriali pesanti, o una flotta navale o aerea oppure un parco macchine, si aspetta che questo investimento generi ricavi per anni, se non per decenni. Per garantire il ritorno sull'investimento, la manutenzione e l'assistenza sul lungo periodo di queste attrezzature sono fondamentali e, anzi, costituiscono una parte considerevole dei costi del progetto. Per coprire questi rischi, è diventata pratica abituale quella di affidarsi ad accordi di manutenzione o assistenza a lungo termine forniti dal venditore (OEM - produttori di apparecchiature originali, MRO - manutenzione, riparazione e revisione, ecc.).
Sebbene possano differire nella forma, questi accordi sono molto simili nella sostanza: il rischio finanziario legato alla manutenzione viene trasferito, in tutto o in parte, al venditore per un certo periodo di tempo (anni o decenni), dietro pagamento di una somma stabilita al momento della stipula del contratto. In questi casi, è lecito chiedersi quale delle due parti sia meglio in grado di valutare il rischio e, quindi, di ottenere una soluzione più favorevole, e come il venditore possa ottimizzare le operazioni e massimizzare così il proprio margine durante la stesura del contratto.
Valutazione prima della vendita e assunzione del rischio
Considerando che i contratti di manutenzione a lungo termine hanno ripercussioni notevoli a livello finanziario, e che spesso i venditori vendono i macchinari a prezzi fortemente scontati, contando di recuperare il guadagno con il contratto di manutenzione, le tariffe e le condizioni di servizio sono di solito oggetto di una trattativa tra le parti.
Esistono vari strumenti e procedimenti utili a stabilire i costi relativi alle possibili operazioni di manutenzione (costo dei pezzi da sostituire, manodopera dedicata per ogni intervento, costi di interruzione di servizio…). Tuttavia, questa stima, benché complessa, copre solo una minima parte del problema. La vera sfida è quella di capire quante probabilità ci sono che si verifichino questi eventi, a cui corrispondono degli oneri finanziari, e quanto spesso potrebbero verificarsi. Se il venditore sottostima il rischio, potrebbe subire perdite economiche prima della fine del contratto. Al contrario, se sovrastima il rischio, offrendo tariffe troppo elevate per i suoi servizi, potrebbe finire per perdere l'intero contratto.
In realtà, i contratti a lungo termine hanno un costo finale molto incerto, che potrebbe variare considerevolmente. Tentare di trovare un valore "accurato", che sia "giusto" o che almeno "si avvicini alla realtà", non è lo scopo delle previsioni. Non esiste un "unico valore accurato"; ogni stima futura comporta un certo livello di rischio, ed è precisamente valutare questo rischio (finanziario) ed esprimerlo in dollari il punto focale di ogni previsione.Una volta siglato l'accordo di manutenzione a lungo termine, il venditore dovrà imparare a "conviverci". Ciò non significa, però, che l'utilità delle previsioni si esaurisca qui. Al contrario, per assicurarsi della fattibilità del contratto, è necessario aggiornare regolarmente i livelli di rischio, ricorrendo a:
- previsioni a breve termine per ottimizzare le risorse (inventario dei pezzi di ricambio e manodopera) per assicurare tempi di risposta e livelli di servizio appropriati. Parliamo di previsioni a breve termine poiché sono focalizzate su un "orizzonte di elaborazione" (o lead time), per garantire che l'elaborazione degli ordini si svolga nel modo più efficiente possibile;
- previsioni a lungo termine per rivedere la valutazione del rischio assunto dall'azienda per il periodo restante del contratto, nonché per calcolare le eventuali perdite. Il rischio dei contratti di manutenzione a lungo termine è che gran parte delle spese aumenta verso la fine del contratto, mentre gli introiti sono distribuiti in modo più regolare per tutta la durata del contratto.
Limiti dei metodi tradizionali nelle previsioni per la manutenzione
Valutare il rischio e i costi a esso connessi è un compito difficile, reso ancora più arduo dal fatto che i metodi tradizionali più usati dalle aziende danno scarsi risultati.
I metodi più semplici, basati sulle specifiche fornite dai produttori (ad esempio, i dati relativi al MTBUR), danno una rappresentazione superficiale della realtà, poiché l'affidabilità dei pezzi è spesso profondamente influenzata da fattori esterni (usura, ambiente…). Nella nostra esperienza, i pattern di affidabilità osservabili nella realtà non hanno quasi nulla a che vedere con i dati teorici, soprattutto sul lungo periodo.
Neanche i metodi tradizionali più avanzati, basati su previsioni statistiche "classiche", riescono a rappresentare in modo appropriato i pattern di comportamento reali dei pezzi di ricambio. Questi metodi partono dal presupposto che le previsioni nel campo della manutenzione sono semplicemente un particolare tipo di previsione della "domanda", che può essere affrontato usando lo stesso approccio. Purtroppo, si tratta di un'idea infondata. Le previsioni nel campo della manutenzione sono più difficili, per vari motivi:
- eventi rari: gli incidenti meccanici sono per definizione eventi rari. Quindi, quando si tratta di pezzi di ricambio, sarebbe ingenuo limitarsi a prendere in considerazione solo i modelli che offrono pattern "lisci" (un po' come se si trattasse del magazzino di un grande rivenditore);
- sostituzioni a ondate: nel campo della manutenzione, spesso le interruzioni di servizio sono più costose degli stessi pezzi danneggiati. Questo porta a sostituire i pezzi "a ondate", invece che volta per volta, per evitare inutili interruzioni. In questo modo, viene meno l'ipotesi secondo cui a ogni pezzo di ricambio corrisponderebbe un pattern di comportamento "indipendente" e, di conseguenza, viene meno l'utilità dei metodi di previsione che si basano su questo assunto;
- elevati livelli di servizio attesi: considerando il costo di un'interruzione di servizio, i livelli di servizio attesi nei contratti di manutenzione sono elevatissimi, spesso molto più alti rispetto ad altri settori. Per esempio, il costo di aeromobile al suolo (o AOG, Aircraft On Ground) può arrivare fino a diverse centinaia di migliaia di dollari al giorno;
- cicli di riparazione a circuito chiuso: molti pezzi sono semplicemente troppo costosi per essere gettati via. Alcuni vengono ritirati per essere controllati e riparati, per poi essere reintegrati in magazzino. Queste operazioni fanno sì che lo scenario sia ben diverso dal classico "vendi e riordina": il pezzo, una volta acquistato, potrebbe rimanere in magazzino a lungo. Per questi motivi, decidere se acquistare o meno nuovi prodotti per aumentare le scorte è una questione più che mai problematica, che potrebbe avere ripercussioni sull'attività dell'azienda per molto tempo.
Tuttavia, l'ostacolo più grande è rappresentato proprio dal concetto di previsione tradizionale. Per definizione, una previsione nel senso tradizionale del termine non è una predizione o un pronostico, per quanto accurato; è piuttosto una stima statistica della mediana attesa tra domanda e costi. In questo caso, usare le previsioni tradizionali per calcolare il costo totale di un contratto di manutenzione ci porterebbe a risultati mediani, ossia con una probabilità del 50% di essere superiori o inferiori al costo reale. Certo, dal punto di vista finanziario, una simile prospettiva è inaccettabile in questa situazione, per cui le previsioni tradizionali si rivelano irrilevanti. Insomma, per avere previsioni accurate è necessario valutare l'intero processo di previsione in un'ottica finanziaria.
La finalità è quella di sfruttare "scenari di previsione" che prevedano già l'obiettivo da raggiungere (rischio finanziario, livello di servizio) e i fattori determinanti a livello finanziario. Scenari come questi sono elaborati dalle previsioni quantiliche.Cosa propone Lokad: tentare di trasformare una previsione tradizionale della domanda in una stima finanziaria aggiungendo una riserva di sicurezza (quella che si chiama "scorta di sicurezza" nella gestione di magazzino) genera sì una previsione quantilica, ma molto imprecisa e piena di errori.
Le previsioni in un'ottica finanziaria: i quantili
Elaborare delle previsioni per la manutenzione è prima di tutto un'operazione di ottimizzazione finanziaria, sia dal punto di vista del rischio legato all'intero contratto che dal punto di vista della semplificazione del processo di manutenzione, a parità di livelli di servizio. Più alte sono le stime dei costi o dei livelli di scorte, minore sarà la probabilità di ottenere una sottoprevisione. È comunque importante tenere a mente che nessuna stima può essere considerata sicura al 100%.
In questi casi possono venirci in aiuto le previsioni quantiliche, che non sono altro che un'estensione delle previsioni classiche: invece di cercare il valore che ha il 50% di probabilità di coprire la domanda futura (o i costi futuri), una previsione quantilica ci permette di determinare una qualsiasi soglia, che sia il 10, il 60, l'80 o il 98%, all'interno della distribuzione costo/rischio.
Stima dei costi totali e del rischio rimanente
Lo scopo è quello di elaborare previsioni corrispondenti ai diversi livelli di rischio che l'azienda sarebbe disposta ad accettare. Un'analisi di questo tipo dovrebbe simulare diversi scenari, da quelli più rischiosi, con un limite di prezzo non negoziabile, a quelli meno rischiosi, più favorevoli e a prezzi più alti.
In realtà, le tariffe dei contratti di manutenzione sono abbondantemente influenzate dalla "disponibilità economica" del cliente e dai prezzi applicati dai concorrenti. Di conseguenza, il venditore è di solito obbligato a moderare i prezzi; ricorrere, invece, agli scenari che abbiamo appena descritto permetterà al venditore di quantificare realmente il rischio connesso a un certo livello di prezzo.
Inoltre, questi scenari possono essere aggiornati per una valutazione costante del rischio durante tutto il periodo del contratto, determinando così se e di quanto regolare fondi supplementari. Un simile approccio offre la possibilità di quantificare il rischio, consentendo così di stimare direttamente i costi finanziari e adottare di volta in volta il livello di prudenza più adeguato.
Ottimizzazione del processo di manutenzione nel contratto
Riguardo l'ottimizzazione delle risorse o delle scorte, l'ideale sarebbe fissare un livello di servizio ottimale da raggiungere e calcolare il livello minimo di risorse o scorte necessario a raggiungere questo obiettivo. Si tratta di un'operazione complessa, tenendo conto di tutte le specifiche dei contratti di manutenzione di cui abbiamo parlato in precedenza, ma che può essere portata a termine attraverso le previsioni quantiliche, che, proprio come gli scenari prospettati prima, consentono di impostare i livelli di servizio desiderati e valutare le misure conseguenti da adottare.
Tuttavia, la manutenzione, nella pratica, è spesso ben più complicata, dato che gran parte delle aziende è costretta a operare con un budget limitato e selezionare i pezzi in grado di offrire il miglior ritorno sull'investimento, ossia il miglior livello di servizio per dollaro investito. È possibile attuare un'ottimizzazione di questo tipo grazie alle tabelle dei quantili, che rappresentano i risultati ottenibili con ogni pezzo in ogni possibile scenario, all'interno del range dei livelli di servizio accettabili (quanti pezzi di ogni tipo sarebbero necessari ad assicurare l'intera gamma di livelli di servizio possibili). In questo modo, l'azienda avrà la possibilità di stabilire quali scorte è più conveniente tenere a magazzino con un certo budget.
Cosa propone Lokad: Molti sistemi affermano di basarsi sul metodo "Monte Carlo". Ricordiamo, però, che "Monte Carlo" non è una formula magica, né un pretesto per ignorare i meccanismi alla base dei vari modelli, o un modo per compensare la mancanza di dati adeguati.