Per molti manager in ambito supply chain il forecasting rappresenta una “spina nel fianco”. Molte aziende infatti stanno investendo grandi somme di denaro per migliorare le previsioni, spesso però tutti questi sforzi si traducono in risultati poco soddisfacenti. Ciò avviene perchè il futuro è incerto e impossibile da prevedere. In questo articolo riveliamo che c’è un modo alternativo per migliorare la qualità della pianificazione, un metodo che richiede uno sforzo inferiore rispetto agli investimenti necessari a migliorare il forecasting.
Il forecasting, strumento imposto dal sistema
Negli attuali sistemi gestionali ERP, il Material Requirements Planning (o MRP) è la base della pianificazione dei fabbisogni. Il problema dell’MRP è che questa soluzione è troppo rigida per i tempi che caratterizzano le produzioni attuali. L’MRP è utile per la pianificazione delle scadenze e delle quantità necessarie ma richiede un segnale molto preciso in ingresso per poter fornire risultati corretti in uscita. Poiché i clienti di oggi non accettano lunghi tempi di consegna, tutta la responsabilità ricade sulle previsioni.
La prima regola che viene insegnata nei corsi di supply chain management è: “La previsione è sempre sbagliata“. Quindi, ha senso cercare di rendere le previsioni meno sbagliate? Ogni piccolo errore viene infatti amplificato attraverso tutti i livelli di esecuzione della pianificazione MRP rendendo il piano confuso. I risultati di ciò, sono: esaurimento delle scorte, sovrapproduzione o addirittura entrambe le cose contemporaneamente.
La soluzione sta nel ridefinire l’ambiente, non il forecasting
Tutto è cambiato con l’introduzione della metodologia DDMRP. Il DDMRP (o Demand Driven Manufacturing Requirements Planning) definisce un sistema resiliente e robusto, che non dipende dall’accuratezza della previsione. La previsione invece viene utilizzata per prevedere le tendenze, che definiscono il sistema dinamico e consente al pianificatore di creare gli ordini, estratti dagli ordini di vendita effettivi. È dunque un sistema diverso rispetto al Demand planning classico.
Come fa il DDMRP a risolvere l’annoso problema del forecasting?
- Il DDMRP riduce l’orizzonte di pianificazione – Il DDMRP introduce il concetto dei punti di disaccoppiamento (o decoupling points), che interrompono la dipendenza tra il prodotto finito e le sue componenti. I buffer vengono posti nei punti di disaccoppiamento e garantiscono la costante disponibilità di materiale in queste posizioni. Ciò introduce l’innovazione del lead time disaccoppiato che corrisponde al percorso più lungo tra i due punti di disaccoppiamento. Il lead time disaccoppiato è molto più breve dell’attuale lead time cumulativo e consente di fare previsioni a breve termine. Ciò è importante perchè più è breve il periodo considerato e più sono accurate le previsioni!
- Il DDMRP permette di fare piani in base alla domanda effettiva – Nel DDMRP la previsione non diventa il piano definitivo. In base alla previsione, viene calcolato un utilizzo giornaliero medio (anche noto come ADU, o Average Daily Usage). Sulla base di esso vengono calcolate le quantità tampone necessarie (o buffer quantities). La previsione, quindi, non viene tradotta in un singolo numero, ma in un intervallo di numeri. Poiché sappiamo che la previsione include errori, è quindi più probabile che la previsione si trovi in questo intervallo ed è meglio essere approssimativamente corretti, che esattamente sbagliati. Il DDMRP prevede poi un’innovativa procedura di riordino, che consente all’utente di rilasciare ordini di produzione solo sulla base dell’effettiva domanda del cliente.
Non strapparti i capelli per guadagni marginali
Il problema della pianificazione della produzione non è la previsione, ma il sistema che viene imposto. Da tempo le persone si stanno concentrando sul miglioramento del forecast e delle previsioni, ma il futuro è impossibile da prevedere. Una volta capito che la soluzione sta nell’adattarsi alla nuova realtà, i risultati migliorano notevolmente. Con il DDMRP, le tue previsioni richiedono meno sforzi ed i risultati sono soddisfacenti, anche con il tuo vecchio modulo di forecasting.
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