- Quando i clienti hanno bisogno di rifornirsi? Di quali specifiche hanno bisogno? Quanto? Se a queste domande si risponde con supposizioni, ciò porta all'accumulo di scorte o all'esaurimento delle scorte. Un gruppo di fabbriche cinesi LVL utilizza l’analisi dei dati, come le previsioni del tempo, per prevedere la domanda dei clienti, trasformando l’attesa passiva degli ordini in un servizio proattivo.
1. Il costo di "fare scorta basandosi su supposizioni"
"Perché questa partita di merce si accumula di nuovo?" "Perché quella specifica è di nuovo esaurita?" Queste sono preoccupazioni quotidiane per molti gestori di magazzini di stabilimenti LVL.
Fare scorta in base al proprio istinto ha un costo significativo:
- Rischio di stoccaggio: le specifiche di stoccaggio che i clienti non utilizzano frequentemente vincolano il capitale e la merce potrebbe deformarsi o modellarsi a causa dello stoccaggio prolungato.
- Perdite per esaurimento scorte: se le specifiche richieste dal cliente non sono disponibili, l'ordine viene perso e il cliente può passare ad altri fornitori.
- Costi di rifornimento di emergenza: la produzione di emergenza dopo un esaurimento delle scorte comporta la retribuzione degli straordinari e le spese di spedizione espressa, che sono tutti costi aggiuntivi.
"Quando si trattava di immagazzinare l'inventario, ci affidavamo interamente all'intuito del venditore", ha ammesso un direttore di fabbrica. "Se dicessero che una particolare specifica si sarebbe venduta bene, ne avremmo fatto scorta. Di conseguenza, durante la bassa-stagione, avevamo un enorme arretrato."
2. Dall'"intuizione" all'"analisi dei dati"
Alcune fabbriche stanno iniziando a utilizzare l'analisi dei dati per guidare la preparazione dell'inventario:
Analisi storica degli ordini: analisi dei dati di vendita mensili per ciascuna specifica negli ultimi due anni per identificare modelli. Quali specifiche sono "sempreverdi" (stabili durante tutto l'anno) e quali sono "stagionali" (vendite elevate durante l'alta stagione)?
- Analisi delle abitudini di acquisto dei clienti: analisi del ciclo e del volume di acquisto di ciascun cliente. Il cliente A effettua ordini intorno al 15 di ogni mese, circa 2 contenitori ogni volta; Il cliente B effettua ordini una volta al trimestre, 5-6 contenitori ogni volta.
- Monitoraggio delle tendenze del mercato: monitoraggio dell'avvio dei lavori e dei cambiamenti politici nel mercato di riferimento per prevedere i cambiamenti della domanda.
"Abbiamo creato un semplice foglio di calcolo Excel", ha affermato un responsabile delle vendite. "Abbiamo importato i dati degli ordini dell'anno scorso e li abbiamo riepilogati mensilmente. È subito chiaro che il 50×100 mm è sempre il preferito, mentre le vendite di 100×100 mm aumentano prima della stagione delle piogge."
3. I promemoria proattivi sostituiscono la presa passiva degli ordini
Sulla base dell'analisi dei dati, alcune fabbriche hanno iniziato a ricordare in modo proattivo ai clienti di rifornire le scorte:
- Avvisi sull'inventario: quando il ciclo di acquisto di un cliente si avvicina, viene inviato un messaggio proattivo: "In base alle tue abitudini di acquisto, potresti dover rifornire le scorte la prossima settimana. Al momento disponiamo di scorte sufficienti; puoi bloccarle in anticipo se necessario."
- Promemoria stagionali: "La stagione delle piogge si avvicina e la richiesta di supporti per dime aumenterà. Vorresti fare scorta in anticipo di circa 100×100 mm?"
- Promemoria sui prezzi: "I prezzi delle materie prime potrebbero aumentare il mese prossimo. Desideri effettuare un ordine in anticipo per bloccare il prezzo corrente?"
"In precedenza aspettavamo che i clienti facessero gli ordini", ha detto un responsabile del commercio estero. "Ora ricordiamo ai clienti di effettuare ordini. I clienti ritengono che siamo professionali e questo risparmia loro la fatica di calcolarli da soli."
4. Dalla "vendita dell'inventario" alla "gestione dell'inventario"
Per alcuni clienti di grandi dimensioni a lungo termine, alcune fabbriche stanno iniziando a sperimentare il Vendor Managed Inventory (VMI):
- Condivisione dei dati: i clienti forniscono settimanalmente i propri dati di inventario e previsioni di vendita.
- Stoccaggio in fabbrica: le fabbriche effettuano scorte in modo proattivo in base ai dati dei clienti, garantendo che i clienti non rimangano senza scorte.
- Rifornimento automatico: il sistema imposta avvisi di inventario minimo; se i livelli di inventario scendono al di sotto del livello di avviso, viene generato automaticamente un piano di rifornimento.
"Abbiamo implementato VMI con un cliente australiano", ha affermato un direttore di fabbrica. "I dati di inventario del cliente vengono sincronizzati con noi settimanalmente e organizziamo la produzione e lo stoccaggio in base ai dati. Il tasso di rotazione dell'inventario del cliente è aumentato del 30% e i nostri ordini sono più stabili."
5. Miglioramento della "Precisione" della previsione dei dati
La previsione dei dati non è qualcosa che può essere ottenuta dall’oggi al domani; richiede un'ottimizzazione continua:
- Registrazione della deviazione dalla previsione: dopo ogni previsione viene registrata la differenza tra le vendite effettive e la previsione e vengono analizzate le ragioni della deviazione.
- Adeguamento dei parametri del modello: in base all'analisi della deviazione, il modello di previsione viene adeguato. Ad esempio, se si riscontra che le vendite di una determinata specifica sono fortemente correlate con il tasso di inizio costruzione locale, il tasso di inizio viene incorporato nel modello di previsione.
- Integrazione dell’esperienza umana: i modelli di dati non possono coprire tutte le situazioni (come improvvisi ordini di grandi dimensioni o cambiamenti politici), richiedendo un giudizio supplementare da parte di personale esperto.
"La precisione delle nostre previsioni è migliorata passando dal 60% iniziale all'80% attuale", ha affermato un responsabile delle vendite. "Anche se non è ancora al 100%, ha ridotto significativamente l'accumulo di scorte e l'esaurimento delle scorte."
La previsione dei dati non è una "previsione del futuro", ma piuttosto una deduzione basata su modelli storici. Quando le fabbriche LVL in Cina utilizzano l’analisi dei dati per guidare la preparazione dell’inventario e il servizio clienti, forniscono non solo prodotti, ma anche “certezza” e “affidabilità”. Questo approccio di gestione della catena di fornitura "data-driven" è precisamente il percorso necessario affinché il settore manifatturiero cinese possa passare dalla produzione "estensiva" a quella "intensiva".
