L'Emergenza Covid-19 Mette alla Prova la Supply Chain di Molte Aziende

In tale contesto, avere una visibilità “end-to-end” della propria catena del valore rappresenta un evidente vantaggio competitivo, ancor più se abilitato dall’utilizzo di data analytics che, in modo immediato e trasparente, consentano di disporre delle informazioni necessarie a prendere decisioni critiche di carattere sia operativo sia strategico: perché in questa crisi - con importanti evoluzioni anche su base quotidiana - stiamo imparando che saper reagire velocemente è più importante che saper prevedere accuratamente.

Naturalmente, un sistema di data analytics end-to-end non può essere implementato da zero e reso immediatamente operativo sulla propria Supply Chain - soprattutto in una situazione di emergenza come quella in corso - ma riteniamo che un approccio tattico teso a identificare alcuni dati chiave, unito ad analisi facilmente realizzabili, possa comunque risultare molto utile, se non vitale, data la complessità che tutte le aziende si trovano a dover gestire.

Una volta usciti da questa fase delicatissima, una seria e complessiva revisione della capacità di estrarre valore dai dati della propria catena di approvvigionamento, produzione e distribuzione si renderà necessaria e rappresenterà uno dei punti cardine della ricostruzione e rilancio del nostro tessuto industriale.

QUALI SONO I RISCHI CHE LE AZIENDE SI TROVANO A DOVER AFFRONTARE IN RELAZIONE ALLA TENUTA DELLA PROPRIA SUPPLY CHAIN?

L’ISM (Institute for Supply Management) nella sua ultima survey “Impacts On Global Supply Chains” rilasciata la scorsa settimana - e che quindi ancora non affronta il problema a livello globale, anche se riteniamo si possa procedere per analogia - evidenzia i seguenti fatti:

• il 57% delle aziende ha avuto un significativo peggioramento dei tempi di consegna dalla Cina;
• il 62% delle aziende sta avendo ritardi nel ricevere ordini dalla Cina;
• mediamente, le aziende in Cina stanno lavorando al 50% della propria capacità produttiva con il 56% di presenza media del proprio staff;
• più del 44% delle aziende non ha piani in essere per la gestione della supply disruption, e il 23% di questi presenta rilevanti situazioni critiche lungo la propria catena del valore.

Dato tale contesto, e considerando l’estrema velocità con la quale si è manifestato, è ancor più evidente quanto affermato in apertura sul maggior valore della capacità di reagire velocemente rispetto a quella di prevedere con precisione.

QUALI SONO GLI STRUMENTI PIÙ UTILI A SUPPORTARE IL PROCESSO DECISIONALE?

b) Analisi della domanda - che per definizione appare molto volatile in periodi di grande crisi - con l’obiettivo di ottimizzare il portafoglio prodotti e definire soglie di prezzo corrette, contenendo così l’impatto sulla profittabilità degli stessi, e in particolare:

5. SKU Rationalization
6. Trade Promotion Management
7. Pricing strategy

Ovviamente, maggiore è la capacità di creare delle correlazioni fra le diverse analisi e maggiori saranno i benefici in termini di orientamento delle catene di approvvigionamento e distributive, di riconversione delle capacità produttive e di ottimizzazione della gestione dei magazzini.

Infine, quando i big data sono intercettati e potenziati da tecnologie come l’artificial intelligence e il machine learning, i potenziali risultati potranno diventare ancor più rilevanti e performanti (ma questo sarà oggetto di successivi Insights).

I DATA ANALYTICS A SUPPORTO DEL “NETWORK DESIGN” E DELLA “SKU RATIONALIZATION”

Rispetto a quanto evidenziato in precedenza, vogliamo proporre alcune riflessioni su due aree di analisi che riteniamo possano essere più facilmente implementate anche da aziende che non abbiano investito preventivamente su specifici approcci di “data analytics”: il Network Design e la SKU Rationalization.

Il Network Design consiste nel rimodellare in tempi brevi la rete di distribuzione tenendo conto di molteplici variabili che vanno dai costi di approvvigionamento dei materiali critici ai diversi tempi di attraversamento, dalla capacità produttiva alla disponibilità della manodopera, dalle tariffe alle dimensioni dei mercati di riferimento, dai costi di spedizione alla gestione degli inventari fino alle infrastrutture di supporto.

Questo approccio prevede non solo un’analisi dei diversi possibili scenari alternativi, ma soprattutto una sensitivity analysis che, sulla base delle assunzioni chiave, evidenzi il confronto tra efficienza operativa e costi da sostenere (cosiddetti “total landed cost”).

L’esempio sotto riportato - a titolo illustrativo - rappresenta un possibile output dell’analisi a supporto della decisione finale per la revisione del network distributivo in funzione delle mutate esigenze e del rischio in essere.

In queste circostanze, l’utilizzo di comprovati metodi analitici, combinati alla “what if scenario analysis”, consentono di supportare repentinamente i processi decisionali operativi e, al tempo stesso, di identificare nuove opportunità, la cui sostenibilità e performance potrebbero risultare vincenti anche nel medio-lungo periodo.

Con riguardo invece alla gestione dei portafogli prodotti - e nello specifico caso del settore dei beni di consumo essenziali - le aziende che hanno potuto disporre di un set di analytics e di soluzioni tecnologiche avanzate hanno dimostrato di saper reagire efficacemente sul fronte del contenimento degli effetti negativi della crisi, agendo in modo tempestivo sull’ottimizzazione dei propri portafogli prodotti e contendendo di conseguenza l’impatto sulla profittabilità. È da notare che, pur in presenza di una prospettiva sensibilmente diversa, anche i produttori di beni di consumo non essenziali possono profittare delle analisi in oggetto, ad esempio per definire “scenari di ripartenza”.

Riteniamo che strumenti di analytics quali la SKU Rationalization consentano di mantenere, nel periodo in questione, una maggiore accuratezza e una riduzione degli errori nella pianificazione, ridefinendo una nuova baseline per l’intero portfolio con una granularità per cliente sull’orizzonte temporale critico di riferimento.

L’approccio utilizzato prevede la creazione di un modello che, partendo dall’analisi della marginalità prevista a budget (asse delle ascisse), vada a inserire e analizzare tutti i fattori di complessità rispetto alla domanda nel periodo analizzato (come, ad esempio, quelli legati ad acquisti, produzione, confezionamento, distribuzione, inventario, sviluppo, …) andando a definire una nuova vista della marginalità (asse delle ordinate) naturalmente più completa e rilevante e - quindi - più utile al processo decisionale.

Come evidenzia la figura sotto riportata - a titolo esemplificativo - è possibile quindi utilizzare questo output per ridefinire il nuovo portafoglio strategico, identificando le famiglie di prodotti “winners” che devono essere spinte per ottimizzare l’offering in questi contesti eccezionali.

A questo punto, i vantaggi per la Supply Chain sono evidenti:

• aumento dell’efficienza produttiva attraverso la riduzione dei changeover;
• decremento dei costi di materie prime e packaging (in primis della obsolescenza) e in generale degli inventory cost;
• riduzione dei resi;
• riduzione dei costi logistici​

Il tutto porta naturalmente con sé non solo il miglioramento dell’accuratezza delle previsioni, ma soprattutto il recupero della redditività che, mai come in questo periodo, può influire sulla continuità aziendale.

QUALI AZIONI DEVONO INTRAPRENDERE LE IMPRESE PER MINIMIZZARE I COSTI E MANTENERE I MARGINI E GARANTIRE AL MEGLIO LA PROPRIA BUSINESS CONTINUITY?

L’utilizzo dei data analytics - unito a straordinarie (anzi “extra-ordinarie”) capacità manageriali - risulta essere un asset essenziale per reagire velocemente, per guidare i processi decisionali e per valutarne la sostenibilità e le effettive performance.

E analizzando il mercato, osserviamo proprio che le aziende più visionarie, reattive e all’avanguardia stanno:

• razionalizzando il proprio network, accorciando e ed efficientando l’intera filiera;
• ottimizzando le proprie performance di distribuzione e i livelli di servizio in risposta alle nuove modalità di acquisto (es. molti consumatori sono passati dal fare la spesa su base quotidiana a concentrare gli acquisti con frequenza settimanale);
• rimodulando gli acquisti, la produzione e le politiche inventariali per evitare stock inutili/inutilizzati che comportano dispendi di cassa e invenduti;
• attivando nuovi canali di vendita (es. digital/e-commerce) per recuperare le perdite sul retail o sull’Ho.Re.Ca;
• riadattando la propria offerta alle nuove abitudini dei consumatori e razionalizzando contestualmente il proprio portafogli prodotti, focalizzandosi per esempio sulle SKU più orientate all’”effetto scorta” e riducendo quelle per le “occasioni”;
• attuando politiche di copertura per l’acquisto di materie prime legate al prodotto e al packaging, lanciando conseguentemente strumenti finanziari di copertura parziale/totale del rischio.

Sono scelte direzionali e coraggiose che necessariamente devono essere prese basandosi su dati e modelli di analisi solidi, ma allo stesso tempo agili e non eccessivamente complessi. L’esperienza ci ha insegnato che le soluzioni quasi sempre sono nel nostro raggio visivo: basta solo mantenere la mente aperta, ragionare per priorità e scegliere la via meno complicata per mettere a terra gli approcci identificati.