Nell’odierno panorama aziendale in rapida evoluzione, dove la domanda può cambiare in un istante e le interruzioni sono la nuova normalità, le organizzazioni devono anticipare ciò che sta per accadere e persino sbirciare dietro gli angoli per ottenere un vantaggio competitivo.Le interruzioni della catena di approvvigionamento pongono sfide finanziarie significative, con organizzazioni globali che perdono in media 184 milioni di dollari all’anno, secondo un sondaggio del 2021. Le aziende che ottimizzano le loro catene di approvvigionamento riducono i costi della catena di approvvigionamento del 15% e sperimentano cicli di cash to cash 3 volte più rapidi. Inoltre, una previsione accurata della domanda è fondamentale per raggiungere tale ottimizzazione.
Una previsione efficace della gestione della supply chain (SCM) trasforma il caos in chiarezza, aiutando le aziende ad anticipare le esigenze, ottimizzare le scorte e garantire un’operatività regolare.
Ma le previsioni della supply chain non si limitano a prevedere il futuro: richiedono la capacità di trasformare le incognite in opportunità. Pertanto, è fondamentale mantenere la resilienza della supply chain per affrontare la volatilità del mercato odierno.
In questo post, esploriamo i “dentro e fuori” della previsione della supply chain, comprese le sfide comuni e le best practice. Scoprirete i vari metodi di previsione della domanda all’interno delle supply chain e come la tecnologia di approvvigionamento può aiutarvi a fare previsioni affidabili.
Che cos’è la previsione della catena di fornitura?
La previsione della supply chain è l’arte e la scienza di prevedere le esigenze future della vostra azienda per far funzionare tutto come una macchina ben oliata. Immaginate di avere la sfera di cristallo per prevedere i picchi di domanda, mantenere i livelli di inventario ottimali e mettere a punto l’allocazione delle risorse. Padroneggiando questo processo lungimirante, le aziende possono snellire le operazioni, ridurre i costi e gli sprechi, riducendo al contempo le inefficienze.
Con una previsione intelligente della supply chain, non solo si reagisce ai cambiamenti, ma li si anticipa, assicurando che l’azienda sia sempre pronta ad adattarsi e a prosperare.
Un modello di previsione della domanda può analizzare i dati di fornitori e clienti per prevedere i prezzi futuri dei prodotti. Valutando le tendenze dei costi dei fornitori, degli ordini dei clienti e delle condizioni di mercato, i team ottengono informazioni sulle potenziali fluttuazioni dei prezzi e possono quindi prendere decisioni strategiche di acquisto o negoziare in modo proattivo condizioni migliori con i fornitori.
Una gestione efficace della supply chain e le previsioni SCM sono fondamentali per la pianificazione della domanda, la gestione delle scorte e l’allocazione delle risorse. Gli obiettivi principali includono:
- Pianificazione della domanda: Prevedere in modo accurato la domanda dei clienti per evitare l’esaurimento delle scorte o l’eccesso di scorte.
- Gestione delle scorte: Bilanciare i livelli di inventario per ridurre i costi di mantenimento e mantenere uno stock sufficiente a soddisfare la domanda.
- Allocazione delle risorse: Ottimizzare la manodopera, i materiali e la capacità produttiva per migliorare l’efficienza e ridurre i costi.
Metodi di previsione della supply chain per una pianificazione efficace della domanda
Esistono tre modelli di previsione principali che si possono utilizzare per una gestione efficace della supply chain: qualitativo, quantitativo e ibrido. Analizziamo ciascuno di essi in dettaglio.
Previsioni qualitative
La previsione qualitativa si basa sul giudizio di esperti, sull’intuizione e su intuizioni soggettive piuttosto che su analisi basate su dati storici. Viene spesso utilizzata quando i dati disponibili sono limitati, ad esempio durante il lancio di nuovi prodotti, i cambiamenti di mercato o l’ingresso in territori inesplorati. La previsione qualitativa si basa sull’esperienza e sulle opinioni di persone esperte per fornire intuizioni che i dati numerici da soli non possono cogliere.
Esempi comuni di previsioni qualitative sono:
- Metodo Delphi: Un approccio strutturato in cui un gruppo di esperti condivide anonimamente le proprie opinioni, che vengono aggregate e perfezionate in più fasi fino a raggiungere un consenso.
- Ricerca di mercato: Consiste nel raccogliere dati da sondaggi, focus group e interviste per comprendere le esigenze, le preferenze e le tendenze del mercato, aiutando le aziende ad anticipare la domanda.
- Giudizio esperto: Consultazione di professionisti esperti del settore che utilizzano la loro esperienza per fornire intuizioni e previsioni basate sulla loro conoscenza del settore.
- Scrittura di scenari: Creazione di narrazioni dettagliate su possibili eventi futuri o condizioni di mercato, che aiutano a comprendere i potenziali risultati e a prepararsi a varie possibilità.
Questi metodi qualitativi sono particolarmente utili in situazioni in cui i dati quantitativi sono scarsi.
Previsione quantitativa
La previsione quantitativa utilizza modelli matematici e dati storici per prevedere i risultati futuri, il che la rende ideale per scenari con abbondanza di dati numerici. Questo metodo è comunemente utilizzato per la previsione della domanda, le proiezioni finanziarie, la gestione delle scorte e la previsione delle vendite.
Alcuni esempi di metodi quantitativi sono
- Analisi delle serie temporali: Analisi dei dati storici raccolti nel tempo per identificare i modelli e prevedere i valori futuri, in particolare per la previsione delle vendite, dei prezzi delle azioni e degli indicatori economici.
- Modellazione econometrica: Utilizza tecniche statistiche per modellare le relazioni economiche, spesso incorporando più variabili per prevedere le tendenze economiche, come la crescita del PIL o i tassi di inflazione.
- Analisi di regressione: Esamina la relazione tra variabili dipendenti e indipendenti per prevedere i risultati.
- Apprendimento automatico: Utilizzato per analizzare grandi insiemi di dati, imparando dai dati storici per migliorare l’accuratezza delle previsioni nel tempo.
- Smoothing esponenziale: applica medie ponderate alle osservazioni passate, dando maggiore importanza ai dati recenti. È efficace per la previsione della domanda nella gestione delle scorte.
Questi metodi quantitativi forniscono un quadro solido per fare previsioni accurate e basate sui dati.
L’approccio ibrido
La combinazione di approcci previsionali qualitativi e quantitativi fornisce una visione completa. Le intuizioni qualitative degli esperti e le ricerche di mercato possono colmare le lacune in cui mancano i dati storici, mentre i metodi quantitativi offrono previsioni oggettive e basate sui dati.
Il software di previsione della supply chain basato sull’intelligenza artificiale integra entrambi gli approcci utilizzando algoritmi avanzati e l’apprendimento automatico per analizzare i dati storici insieme agli input qualitativi. Questa combinazione consente previsioni più accurate, una pianificazione adattiva e la capacità di rispondere rapidamente ai cambiamenti e alle tendenze del mercato.
Questi strumenti basati sull’intelligenza artificiale apprendono continuamente dai dati, affinando le loro previsioni nel tempo e rendendoli molto efficaci per gli ambienti complessi e dinamici della supply chain, dove i soli metodi tradizionali possono risultare insufficienti.
Qual è il metodo migliore per le previsioni SCM?
Il miglior metodo di previsione della supply chain dipende dal settore, dal tipo di prodotto e dai dati disponibili. In generale, si consiglia un approccio ibrido che combini metodi qualitativi e quantitativi.
Per i settori con una domanda stabile e prevedibile, l’analisi delle serie temporali o la modellazione econometrica possono essere molto efficaci.
Per i mercati più volatili o per il lancio di nuovi prodotti, i metodi qualitativi come il giudizio degli esperti o le ricerche di mercato dovrebbero integrare le tecniche quantitative. I software di previsione della supply chain basati sull’intelligenza artificiale, che integrano questi metodi, offrono la reattività e la precisione necessarie per adattarsi alle mutevoli condizioni e complessità del mercato.
Le sfide della previsione della domanda
La previsione della supply chain è irta di sfide. Molte organizzazioni dipendono ancora da strumenti obsoleti come Excel, e-mail e persino appunti per prevedere le richieste future. Questi metodi manuali ostacolano l’efficienza e la scalabilità e amplificano il rischio di errori. Di conseguenza, sia gli acquirenti che i fornitori faticano ad adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato, rimanendo un passo indietro nel frenetico mondo del commercio.
Un’altra sfida è rappresentata dai silos di dati e dalla mancanza di visibilità della supply chain che ostacolano i team di approvvigionamento e supply chain. Senza visibilità della supply chain, è difficile farsi un’idea completa dei limiti di capacità e delle potenziali interruzioni.
Inoltre, è impossibile anticipare i problemi della supply chain e rispondere in modo proattivo, quando mancano le informazioni basate sui dati. La carenza di strumenti di collaborazione può ulteriormente aggravare questi problemi, portando a una comunicazione disarticolata tra fornitori e stakeholder.
Purtroppo, la mancanza di una collaborazione efficace può limitare l’agilità di un’organizzazione e inibire il processo decisionale, con un impatto finale sulla qualità e l’efficienza delle operazioni della supply chain.
Quali sono i vantaggi della previsione della supply chain?
Nonostante le sfide, è importante non trascurare i vantaggi di un approccio sistematico e collaborativo alle previsioni di approvvigionamento:
- Miglioramento della gestione delle scorte: Un’accurata previsione della domanda aiuta a mantenere livelli di scorte ottimali grazie alla previsione della domanda, riducendo così il rischio di stockout e di mancate vendite. Riduce anche il rischio di situazioni di eccesso di scorte che vincolano il capitale e aumentano i costi di stoccaggio.
- Riduzione dei costi: Allineando le scorte alle previsioni della domanda, le aziende possono ridurre in modo significativo i costi associati alle scorte in eccesso e ai rifornimenti di emergenza. Sebbene la riduzione dei costi sia fondamentale, i responsabili degli approvvigionamenti devono anche esplorare modi innovativi per aggiungere valore all’organizzazione.
Per saperne di più: Ripensare l’approccio degli acquisti alla misurazione del valore. - Mitigazione del rischio: Le previsioni permettono alle aziende di identificare i rischi potenziali e di prepararsi alle interruzioni della catena di approvvigionamento, consentendo operazioni più resilienti. Questo approccio proattivo aiuta a mitigare l’impatto degli eventi imprevisti. Per saperne di più, esplora il nostro blog sulla gestione del rischio della supply chain.
Naturalmente, tutti questi vantaggi sono legati alla capacità del Procurement di fornire valore all’organizzazione. Leggi lo studio sulla misurazione del valore del Procurement 2023 di Hackett Group per scoprire quali altre metriche i team dovrebbero monitorare per dimostrare il valore aggiunto.
Best practice per la previsione della supply chain
Per ottenere una previsione della domanda accurata ed efficace, seguite le migliori pratiche che migliorano la qualità dei dati, la selezione dei modelli e la collaborazione tra i team:
- Analizzare e raccogliere dati: I dati di alta qualità sono la spina dorsale di una previsione SCM affidabile. Assicuratevi che i dati siano puliti, accurati e completi utilizzando strumenti di analisi avanzati per filtrare e raffinare le fonti di dati.
- Scegliere il modello di previsione giusto: Scegliete un modello di previsione della domanda che sia in linea con la disponibilità di dati, le specificità del settore e gli obiettivi aziendali. Fattori come le tendenze dei dati storici, la stagionalità e le dinamiche di mercato devono guidare la scelta per garantire che il modello soddisfi le vostre esigenze di previsione.
- Sfruttare la tecnologia: Utilizzate tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e l’analisi predittiva per migliorare l’accuratezza delle previsioni. Questi strumenti possono elaborare rapidamente grandi insiemi di dati e scoprire intuizioni che i metodi tradizionali potrebbero non cogliere. Possono inoltre contribuire alla conformità normativa e alla rendicontazione.
- Collaborazione tra reparti: La collaborazione interfunzionale migliora l’accuratezza dei dati e fornisce una visione olistica della domanda di mercato. Ad esempio, secondo il rapporto State of Manufacturing 2023, le aziende con un’eccellente collaborazione nella supply chain registrano tassi di consegna puntuale superiori al 95%.
- Migliorare continuamente: Rivedere e regolare regolarmente i modelli di previsione della domanda in base alle metriche di performance e all’evoluzione delle condizioni di mercato. Il miglioramento continuo assicura che le previsioni rimangano accurate e pertinenti.
- Promuovere la collaborazione con i fornitori: Il coinvolgimento dei fornitori come partner nel processo di previsione migliora l’accuratezza e l’adattabilità. Una migliore comunicazione e la condivisione dei dati possono portare a previsioni più affidabili e a operazioni più efficienti. Scarica il nostro datasheet per scoprire come Ivalua facilita la collaborazione per le previsioni della supply chain.
Leggi il nostro caso di studio su come il gruppo tecnologico internazionale Korber ha applicato queste best practice e ha utilizzato il software di collaborazione end-to-end per la supply chain di Ivalua per riunire fornitori e stakeholder interni.
Come la tecnologia di Procurement può aiutare nella previsione della domanda
Le aziende che si affidano ancora a fogli di calcolo Excel per la previsione della domanda sono in netto svantaggio rispetto a quelle che sfruttano l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico.
Perché? Perché Excel fatica a gestire insiemi di dati grandi e complessi e non ha la capacità di adattarsi ai cambiamenti del mercato in tempo reale. Ciò si traduce spesso in previsioni obsolete, errori manuali e processi decisionali reattivi.
Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, invece, sono in grado di analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e fare previsioni con un alto grado di precisione, consentendo alle aziende di rispondere in modo proattivo alle dinamiche del mercato.
Secondo McKinsey & Company, il 20% delle aziende utilizza già queste tecnologie per le previsioni nelle catene di fornitura e il 60% delle aziende intervistate sta per adottare l’apprendimento automatico e l’IA per creare modelli predittivi accurati.
Per sfruttare ancora di più questi vantaggi, l’IA generativa sta aiutando i team di approvvigionamento a migliorare le loro capacità predittive, ad automatizzare le attività ripetitive e a fornire approfondimenti praticabili che favoriscono l’efficienza e la riduzione dei costi. Utilizzando strumenti basati sull’IA generativa, le aziende possono ottimizzare i livelli di inventario, anticipare le interruzioni e migliorare il processo decisionale lungo tutta la catena di approvvigionamento.
Uno di questi strumenti è l‘assistente virtuale di Ivalua (Generative AI Virtual Assistant: IVA). IVA aiuta a semplificare la gestione della supply chain offrendo approfondimenti in tempo reale, analisi predittive e risposte automatizzate alle sfide della supply chain.
IVA può aiutare a svolgere compiti come la previsione della supply chain, la gestione dei fornitori e la valutazione dei rischi, rendendo i processi della supply chain più efficienti e resistenti. Aiuta le aziende a passare da metodi manuali e soggetti a errori a un approccio più sofisticato, basato sui dati, che sfrutta tutto il potenziale dell’IA per migliorare le prestazioni della supply chain.
Guarda una demo on-demand della soluzione Supply Chain Collaboration di Ivalua.
Porta le previsioni della supply chain al livello successivo con Ivalua
I metodi tradizionali di previsione della domanda, come quelli che utilizzano Excel, hanno spesso limiti di precisione e adattabilità. Al contrario, l’AI e l’apprendimento automatico hanno rivoluzionato la gestione della supply chain, offrendo alle aziende una maggiore precisione, efficienza operativa e capacità decisionali più proattive. Le organizzazioni che adottano strumenti basati sull’intelligenza artificiale, come l’assistente virtuale generativo AI (IVA) di Ivalua, ottengono un vantaggio strategico grazie a queste innovazioni.
È il momento perfetto per rinnovare le vostre strategie di previsione con il software all’avanguardia di Ivalua per la gestione della supply chain. Scoprite come IVA può rivoluzionare le vostre operazioni, ridurre i costi e tenervi al passo con le fluttuazioni del mercato. Scoprite di più oggi stesso!
Ulteriori letture
- Collaborazione della catena di fornitura: Strategie, vantaggi e soluzioni
- Ripensare l’approccio degli acquisti alla misurazione del valore
- L’importanza delle relazioni con i fornitori e della tecnologia per soddisfare gli standard normativi
- È tempo di ripensare la gestione dei rischi della catena di fornitura
