Ci sono tonnellate di applicazioni di gestione dell’inventario là fuori che hanno un bell'aspetto ma non riescono a fornire alcun valore aggiunto rispetto a un foglio Excel ben organizzato. Se la vostra applicazione non garantisce una performance di inventario che sarebbe impossibile da ottenere attraverso Excel, dovreste davvero chiedervi perché avete bisogno di un’applicazione di questo tipo.
Joannes Vermorel, Fondatore di Lokad
I livelli degli stock sono una questione di equilibrio: troppo poco e i vostri clienti non saranno serviti correttamente; troppo e i vostri costi di trasporto saliranno alle stelle. Non appena si installa un software per la gestione degli stock, è ncessario iniziare a ottimizzare i livelli degli stock. Lokad offre tutto questo attraverso un'ottimizzazione predittiva, il che significa livelli di scorte più bassi, un servizio migliore, meno stock morti e una maggiore produttività. Questo è particolarmente importante per le aziende più piccole, che non possono contare su grossi organici per occuparsi di operazioni di routine come i riassortimenti. In particolare, nelle aziende giovani e dinamiche, il tempo sottratto a questi compiti noiosi va ad alimentare una crescita ancora più rapida.
Di solito, cominciamo affrontando il problema del "quando e quanto acquistare", generando un report giornaliero contenente le quantità suggerite da riordinare. Questo esercizio può includere molti dettagli, come la cronologia degli ordini, i MOQ dei fornitori, gli sconti per ordini all’ingrosso, i lead time spesso incoerenti o il multisourcing. Lokad tiene conto di tutti questi vincoli e altro ancora.
Inoltre, a seconda delle esigenze, Lokad si occupa anche di una serie di problemi legati all'inventario, come ad esempio:
Lokad offre una combinazione di "software + servizio". Nel momento in cui vi abbonate ai nostri servizi, un Supply Chain Scientist viene assegnato al vostro account. Questa figura si occuperà di trasformare il vostro storico dei dati in cifre concrete, come ad esempio le quantità di prodotti da riordinare. Dietro le quinte, questo esperto sfrutterà la nostra webapp e Envision, un linguaggio di programmazione specificatamente pensato per l'ottimizzazione predittiva della supply chain, e si assicura che possiate ottenere il massimo dalla nostra tecnologia, senza dovervi trasformare in un esperto di IA/IT.
Rimarrete al posto di guida, ma avrete qualcuno che traduce in codice la vostra esperienza aziendale. Le conoscenze necessarie si trasformano immediatamente in decisioni automatizzate fornite da un sistema che può essere ulteriormente affinato nel tempo da più collaboratori.
Le previsioni che guardano solo ad un futuro medio non funzionano per le PMI. I costi di inventario si concentrano su situazioni estreme: gli stockout si verificano quando la domanda è fortemente sottovalutata, mentre si avranno stock morti quando la domanda è fortemente sovrastimata. Nel mezzo, gli stock ruotano senza problemi.
Eppure, la stragrande maggioranza dei prodotti software presenti sul mercato non capisce questa situazione e opta per le classiche previsioni delle serie temporali, che purtroppo non sono adatte a far fronte ai problemi delle PMI.
Lokad dispone di una tecnologia di previsioni probabilistiche: assegniamo una probabilità ad ogni singolo futuro possibile. Prevediamo non solo la domanda, ma anche i tempi di consegna e i resi (qualora questo sia pertinente). Più generalmente, è necessario prevedere le fonti di incertezza.
Le previsioni probabilistiche superano di gran lunga gli approcci obsoleti, come i classici calcoli delle scorte di sicurezza, che semplificano eccessivamente la realtà e non funzionano quando la domanda è intermittente o irregolare, come spesso accade per le PMI. Assegnare una probabilità ad ogni futuro possibile – ovvero quantificare i danni che scenari estremi potrebbero portare –, è il primo passo verso l'esecuzione di un'ottimizzazione predittiva dell'inventario.
Il secondo passo consiste nell'esaminare tutte le opzioni possibili, ad esempio, ogni singola quantità da riordinare – unità per unità. Non concepiamo il riapprovvigionamento secondo il metodo Min/Max per ogni SKU. Consideriamo invece tutte le SKU, ossia cerchiamo l'unità di stock supplementare che porterà il massimo ritorno sull'investimento per l'azienda, tenendo conto dei vincoli operativi come i MOQ e le dimensioni dei lotti.
Questo ci porta all’ultimo step: la prioritizzazione economica. L'opportunità di acquistare un’unità di stock in più deve essere valutata in dollari o in euro di profitti e perdite. Chiamiamo questi fattori driver economici: margine lordo, costi di trasporto, penalità in caso di stock-out, ecc. Il risultato finale dell'ottimizzazione è che le quantità da ordinare saranno completamente allineate con i futuri incerti e la strategia della vostra azienda.
Per i riassortimenti, la webapp Lokad fornisce un report sotto forma di tabella che indica esattamente le quantità che devono essere ordinate oggi, più i KPI, in dollari o in euro, che spiegano il perchédi quelle quantità.
È possibile accedere a questo report attraverso una dashboard, oppure scaricandolo sotto forma di foglio di calcolo Excel, o anche pianificando l'importazione automatica nell’ERP.
Lokad eroga dei risultati che non hanno bisogno di ulteriori elaborazioni o ritocchi manuali di alcun tipo. Realizzare questa impresa è una sfida che richiede:
In effetti, molte soluzioni di pianificazione classiche sono l'opposto del concetto di lean: lo storico dei dati necessita di una "pulizia" manuale, i modelli di previsione necessitano di un "aggiustamento" manuale, le quantità da ordinare necessitano di una "messa a punto" manuale, ecc. Tutte queste operazioni trattano il vostro personale come se fosse del materiale di consumo.
Lokad offre il contrario: gli sforzi vengono investiti e capitalizzati in formule numeriche su misura, che sono perfette per la vostra azienda.
| Soluzione tradizionale | Problemi della soluzione tradizionale | La soluzione adottata da Lokad |
|---|---|---|
| Previsioni tradizionali (per esempio, medie giornaliere, settimanali o mensili) | Non funzionano in caso di una domanda erratica ed intermittente | Previsioni probabilistiche che includano l’incertezza |
| Aggiustamento del modello di previsione e modifica delle previsioni | Richiede molto tempo ed il risultato è precario | Calibrazione automatica dei modelli grazie al machine learning |
| Analisi ABC | Categorizzazione rudimentaria delle SKU, molti casi limite | Accetta ed include tutta la complessità di ogni singola SKU |
| Metodo Min/Max per la gestione degli stock | Generazione continua di stock morto | Assegna una priorità ad ogni unità di stock che si aggiunge in base al suo ROI |
| Scorte di sicurezza | Metodo non sicuro, che non garantisce il fill rate | Ottimizzazioni robuste che riflettono le penalità di stock-out diretto |
| Lead time configurabili | Non funziona con lead time variabili, e richiede molto tempo | Apprende e pronostica i lead time attraverso previsioni probabilistiche |
| Coperture di stock configurabili (per esempio, giorni di stock) | Metodo alternativo non sicuro che non garantisce i fill rate | Ottimizzazione economica della copertura delle scorte per ogni SKU |
| MOQ, sconti per acquisti all’ingrosso, approvvigionamento tramite vari fornitori | Non è supportato; sostituzioni manuali dispendiose in termini di tempo | Supporto nativo attraverso una logica personalizzata |
| Prezzi configurabili per ogni articolo | Si suppone che la domanda sia indipendente dal prezzo | Previsioni della domanda che fanno leva sui prezzi dei prodotti |
