In uno scenario in evoluzione, le catene di fornitura affrontano sfide complesse. Adottare una corretta strategia di demand planning può rivelarsi in questo contesto un’importante leva per le imprese, per bilanciare con efficacia domanda e logistica, con vantaggi economici e operativi sull’intera supply chain. Ne parla in questa intervista Antonio D’Agata, Partner e Director Strategic Accounts di Axiante, Business Innovation Integrator che affianca le imprese nella programmazione della domanda per ottimizzare i processi e gestire la complessità.
“Oggi le aziende si confrontano con una forte discontinuità del mercato dove gli imprevisti sono all’ordine del giorno – esordisce D’Agata inquadrando lo scenario –. Negli ultimi anni, in particolare, alcuni eventi hanno fortemente influenzato le catene di fornitura: tra questi, la crisi dei semiconduttori legata alla pandemia ha portato alla carenza nella capacità di approvvigionamento delle materie, per esempio nel settore automobilistico, con decisi ritardi da parte dei costruttori sulle consegne dei veicoli. Anche la crisi del grano derivata dalla guerra in Ucraina ha investito le aziende del food, in difficoltà nel reperimento della materia prima. Due esempi significativi che dimostrano quanto il demand planning sia oggi un processo chiave per garantire il mantenimento della business continuity, il vero motore che guida la supply chain e la gestione della domanda del mercato”.
Sono molti i benefici che una corretta strategia di demand planning può garantire alla supply chain. D’Agata entra nel dettaglio: “Il primo vantaggio è rappresentato dall’ottimizzazione delle scorte attraverso una migliore gestione del magazzino che fa fronte al problema dell’overstocking, lo stoccaggio di quantità di merce superiore rispetto al reale bisogno, o aiuta a gestire le scorte in previsione, ad esempio, di offerte o lanci promozionali. La garanzia di poter gestire eventuali indisponibilità di merce da parte dei fornitori consente inoltre di ottimizzare le scorte, così come di gestire l’efficienza produttiva e i picchi di produttività, evitando i fermo impianti che rappresentano un costo elevato per l’azienda o di dimensionare correttamente i turni di lavoro per una migliore reattività rispetto alle esigenze del mercato. Vantaggi a cui si somma la riduzione dei costi di immobilizzazione poiché mantenere all’interno dei magazzini la materia prima può generare obsolescenza. C’è, infine, un beneficio da non sottovalutare che vede protagonista il cliente finale, perché una buona gestione della domanda in grado di soddisfare il consumatore riesce a fidelizzarlo mentre se il cliente fatica a trovare i prodotti all’interno della Gdo o non riceve dal rivenditore quella risposta tempestiva che si aspetta può perdere fiducia nel brand”.
Il demand planning, centrale all’azienda, comunica con tutti i reparti – dal commerciale, al marketing, alla logistica – influenzando non solo i processi produttivi e la gestione del magazzino ma anche la definizione dei budget. Cambia di conseguenza anche la funzione dei responsabili della pianificazione, sottolinea D’Agata: “Oggi il ruolo del demand planner sta evolvendo ed è fondamentale soprattutto per le aziende che operano sul modello Mts-make to stock, ovvero producendo senza aspettare la richiesta. E se prima era esclusivamente il supply chain manager ad avere la responsabilità di questo ruolo, negli ultimi anni è proprio il demand planner, con competenze specifiche, a dover gestire molti aspetti del business, a lavorare sull’evento imprevisto oltre che sulla pianificazione e quindi al centro delle strategie aziendali per definirne il futuro”.
Una strategia di demand planning poggia dunque su alcuni elementi chiave, sintetizza D’Agata: una corretta gestione dei dati, la scelta del modello analitico adeguato al contesto aziendale, la rapidità di revisione dei budget per adattarli alla domanda, la completa integrazione con tutti gli altri sistemi.
“Per realizzare e rendere efficace questa strategia – spiega il manager – è necessario dotarsi di un sistema di pianificazione veloce che impari dalla storia e sia in grado di fare simulazioni continue. Una piattaforma capace di gestire enormi quantità di dati, leggerli da diverse fonti attingendo informazioni anche dal mondo reale, analizzarli e raggrupparli per classi di prodotto e riadattarli tramite il machine learning per avvicinarsi sempre più al risultato corretto con strumenti di forecast accuracy in tempo zero“, dichiara D’Agata entrando nel merito delle attività di Axiante.
Questo modello di orchestrazione della pianificazione proposto da Axiante fa leva sulla soluzione Intelligence Plannning di Sas customizzata e configurata per rispondere meglio alle esigenze del mercato italiano, spiega D’Agata.
Grazia alla partnership siglata nei mesi scorsi con SAS, la tecnologia Sas Viya aiuta infatti l’analisi dei dati e supporta il processo di apprendimento. “Questo accordo mette insieme le nostre competenze in materia di pianificazione e data integration alla tecnologia Sas che sfrutta le componenti di Machine Learning e Artificial Intelligence per facilitare i processi di analisi e apprendimento dei dati. Crediamo molto in questa soluzione perché supporta una tematica forse poco trattata negli ultimi anni probabilmente per il minor numero di aziende sulle quale impatta ma osserviamo oggi una forte esigenza da parte del mercato che vogliamo andare a colmare”, conclude D’Agata.
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