L’adozione di un’efficace metodologia di demand planning aiuta le imprese a far fronte agli impatti dell’attualità internazionale sulle catene di approvvigionamento. Infatti, le incertezze globali dovute a scenari politici, economici e sociali tesi e difficili si possono tradurre in maggiore complessità nel reperire le materie prime, nel garantire le forniture, nel rispettare tempi, quantità e budget.
La gestione della pianificazione basata sulla domanda di prodotti facilita la gestione di questi aspetti da parte dei manager, con il supporto dell’innovazione. Una soluzione di machine learning e un approccio basato sull’uso strategico dei dati sono indispensabili per riuscire in questo compito.
Demand planning, i vantaggi per la supply chain
Senza una pianificazione corretta della domanda, infatti, non è possibile garantire la business continuity aziendale: “Le difficoltà si sono notate per esempio in relazione alla crisi dei semiconduttori e alle ripercussioni del conflitto russo-ucraino, che hanno comportato impatti negativi sugli approvvigionamenti in diversi settori”, ha commentato Antonio D’Agata, Partner di Axiante. I problemi sono riconducibili alla difficoltà nel reperire materie prime e prodotti, ma anche all’incertezza delle forniture, della garanzia delle tempistiche e dei costi. Situazioni che impattano su tutta la filiera.
Il demand planning permette di arginare questi fattori di crisi. Si tratta “di un processo di ottimizzazione della supply chain che coinvolge tutti i settori aziendali, come il marketing e le vendite”, commenta D’Agata. I vantaggi che si ottengono sono riconducibili a:
- Ottimizzazione delle scorte,
- Gestione corretta delle date di scadenza e della deperibilità e obsolescenza dei prodotti,
- Gestione dei picchi di produttività,
- Miglior coordinamento della forza lavoro,
- Ottimizzazione della gestione del magazzino,
- Migliore brand reputation.
Questo approccio olistico permette di far fronte alla domanda dei prodotti prevenendo possibili difficoltà legate al loro approvvigionamento: “Un esempio concreto è quello della necessità da parte di un’azienda della Gdo di gestire gli approvvigionamenti nell’ambito di una promozione” racconta D’Agata. “Una promozione infatti comporta una maggiore richiesta di quel dato prodotto, che va quindi garantito per evitare la spiacevole situazione di avere lo scaffale vuoto già dopo poche ore, che comporterebbe insoddisfazione dei clienti, perdite economiche e ripercussioni sui fornitori”. Tutta la filiera del prodotto deve invece collaborare “per stoccarlo al meglio e fornirlo in maniera adeguata alla richiesta, in modo da evitare una possibile crisi”.
Come fare demand planning in azienda
Si occupa di questi aspetti il demand planning manager, una figura professionale che oggi in molte realtà ha una propria identità specifica: “In passato queste mansioni erano di competenza del supply chain manager o di un suo sottoposto, mentre oggi si sta diffondendo la figura del demand planning manager come ruolo indipendente e ben definito nell’organigramma aziendale” spiega D’Agata. “Si occupa principalmente di rispondere agli imprevisti e ai cambiamenti”. Perché le competenze di questo professionista e le strategie del demand planning ottengano risultati, le aziende devono puntare su cinque fattori chiave:
- La corretta gestione dei dati: la pianificazione della domanda “parte soprattutto dall’analisi dei dati, come quelli di vendita o del mercato di riferimento”, commenta D’Agata.
- La rappresentazione dei prodotti all’interno di classi. Come spiegato da D’Agata, “non tutti i prodotti hanno una pianificazione indipendente, alcuni possono essere raccolti in classi per procedere a una pianificazione univoca”.
- L’adozione di un modello analitico previsionale: il demand planning efficiente è basato sugli algoritmi, perciò è necessario individuare quello più adatto alle proprie esigenze aziendali.
- La review continua della pianificazione della domanda, attuando un monitoraggio frequente.
- L’integrazione con tutti gli uffici aziendali, contemplando un approccio olistico e non a silos.
Demand planning: i consigli di Axiante
Tutti questi aspetti possono essere gestiti con una soluzione informatica che consenta all’azienda di adottare un approccio data driven e basato su machine learning alla pianificazione della domanda. “Non è possibile usare un semplice foglio di calcolo” commenta D’Agata. “È importante dotarsi di un sistema pensato per concretizzare i benefici del demand planning management”. Tale soluzione, spiega l’esperto, dovrebbe avere queste caratteristiche:
- La capacità di gestire un’enorme quantità di dati: “La soluzione deve essere in grado di raccogliere, aggregare, leggere e rendere fruibili i dati, trasformandoli in informazioni utili e consultabili”, ha sottolineato D’Agata.
- Essere basata su machine learning: l’esperto spiega che “è importante che la soluzione riesca a migliorare la pianificazione dei cicli successivi, qualsiasi sia l’algoritmo scelto, imparando di volta in volta. Un aspetto utile è estendere la funzionalità al demand sensing, cioè aggiungere ai dati reali anche il sentiment del target e informazioni utili come per esempio le condizioni meteorologiche nei territori della filiera, le crisi internazionali e i trend”.
- Consentire in modo automatizzato review periodiche della pianificazione della domanda, per evitare che questa attività sottragga tempo e risorse.
Axiante ha individuato queste caratteristiche nel modulo dedicato all’intelligent demand planning della piattaforma dati e AI cloud-native Sas Viya di SAS, con cui il business innovation integrator ha siglato una partnership a inizio anno per rispondere ai bisogni peculiari del mercato italiano. Il modulo può essere infatti customizzato in base alle esigenze delle singole aziende, in modo da fornire un servizio ritagliato sul proprio business.
