Determinazione delle fonti di variabilità nella Supply Chain e implementazione di un metodo previsionale della domanda: il caso Arduino srl

Lo sviluppo della globalizzazione ha reso il contesto industriale sempre più concorrenziale. Il principale obiettivo delle imprese è la soddisfazione della domanda dei clienti finali garantendo un prodotto competitivo sia in termini di qualità che di costo. Per poter far fronte alle richieste del mercato, ogni impresa si trova a dover operare in un contesto composto da diverse tipologie di attori. L’insieme delle relazioni e degli scambi di informazioni e materiali tra le diverse imprese costituisce la Supply Chain. Questa struttura lega le imprese che hanno un obiettivo comune: la soddisfazione della domanda del cliente finale. Affinché una Supply Chain sia efficiente, è necessario che tutti gli attori coinvolti nei processi agiscano in modo collaborativo (condivisione delle informazioni, collaborazione, allineamento degli incentivi, integrazione verticale). La variabilità della domanda è influenzata dalla struttura della Supply Chain e quindi dalle diverse modalità con cui è servita la domanda. Negli ultimi anni l’attenzione dei manager si è spostata da una visione product-oriented ad una prospettiva customer-oriented. Le aziende hanno percepito che le scelte dei clienti possono incidere sulle performance aziendali e che le loro abitudini di acquisto variano a seconda dalle caratteristiche di ognuno. Per poter determinare i fattori che influenzano la variabilità è fondamentale analizzare il processo di generazione della domanda. Uno dei fattori che ha un impatto maggiore sulla volatilità della domanda è il grado di eterogeneità dei clienti. Se si vogliono ottenere delle performance migliori è fondamentale, quindi, utilizzare dei metodi previsionali che riescano a tenere in considerazione alcune delle variabili determinanti. Migliorare l’efficienza dei processi aziendali non significa solamente offrire un elevato livello di servizio, ma è importante mantenere un trade-off bilanciato con il valore delle immobilizzazioni, come ad esempio il valore dell’inventario. Risulta, quindi, fondamentale per ogni impresa utilizzare un metodo di previsione equilibrato a soddisfare le richieste di mercato e gli obiettivi del dipartimento finanziario interno all’azienda. Il presente lavoro si pone l’obiettivo di ricercare un algoritmo adatto alla previsione della domanda di alcuni prodotti di Arduino srl. La richiesta dell’azienda nasce dalla necessità di fondare la schedulazione della produzione su delle basi statistiche e sull’analisi dei dati. Ad oggi, infatti, la produzione è programmata utilizzando l’esperienza delle persone ed una valutazione approssimativa delle vendite. La bontà del metodo sarà misurata con il calcolo dell’errore di previsione (MAPE) ed attraverso il confronto delle performance dei processi attuali con una simulazione dello scenario proposto. Le simulazioni saranno valutate sia in termini di valore di inventario sia in termini di livello di servizio offerto. L’elaborato è strutturato nel seguente modo. Nel capitolo 2 è descritta la Supply Chain e le sue fonti di variabilità interna. Il capitolo 3 è dedicato ai metodi di previsione più utilizzati in letteratura. In questa sezione sono proposte le misure di errore e la descrizione dell’applicazione del metodo ABC. Nel capitolo 4 è analizzato l’impatto dell’eterogeneità dei clienti sulla domanda ed è riportato uno studio condotto in letteratura. Infine, nel capitolo 5 è presentato il caso studio analizzato.