Domanda nel lead time

di Joannes Vermorel, ultima modifica Novembre 2014

La domanda nel lead time è la domanda totale registrata nel periodo che va dal momento in cui viene emesso un ordine di riapprovvigionamento al momento, anticipato, in cui la merce appena ordinata sarà consegnata. Questo periodo prende il nome di lead time. La domanda nel lead time è una domanda futura, che non abbiamo ancora osservato nella realtà, e per questo è anche uno dei valori che meglio si prestano a essere previsti attraverso l'analisi delle serie temporali.

Il concetto di domanda nel lead time viene applicato nei settori della rivendita, sia al dettaglio che all'ingrosso, e della produzione industriale, laddove l'utilizzo di un inventario è necessario per soddisfare le richieste dei clienti.

Nell'analisi tradizionale della scorta di sicurezza, il punto di riordino è dato dalla somma della domanda nel lead time e dalla scorta di sicurezza. La domanda mediana nel lead time può essere vista come una stima della domanda, che ha il 50% di probabilità di essere superiore o inferiore alla domanda futura nei prossimi N giorni, dove N è pari al lead time. Di conseguenza, se la domanda nel lead time è usata come punto di riordino con una scorta di sicurezza pari a zero, il livello di servizio previsto è del 50%.

Tuttavia, con il metodo più moderno della previsione con i quantili, è possibile sfruttare i quantili per ottenere una stima della domanda nel lead time, in cui venga introdotto di proposito un bias. Dal punto di vista dei quantili, il punto di riordino altro non è che una stima della domanda nel lead time, in cui è introdotto di proposito un bias, regolato per corrispondere al livello di servizio desiderato.

In ogni caso, che le previsioni siano tradizionali o quantiliche, una stima accurata della domanda nel lead time è di importanza vitale se vogliamo ottimizzare le scorte, ossia usare il numero minimo di scorte necessario a raggiungere un determinato livello di servizio.

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Il modo più naturale di rappresentare la domanda futura è in forma aggregata per giorno, settimana o mese. Attraverso l'aggregazione, la previsione diventa un'estensione nel futuro della curva della domanda passata. Poi, una volta specificato un lead time, la domanda nel lead time viene calcolata come la somma dei valori previsti per i prossimi N periodi.

Tuttavia, questo approccio indiretto non è ottimale, perché il criterio ottimizzato (previsioni per periodo) non è lo stesso che ha conseguenze sull'inventario (previsioni per lead time). Questa discrepanza, introdotta dall'aggregazione, spiega anche perché le previsioni più accurate si ottengono con i quantili invece che con i metodi classici.