È arrivato il momento di introdurre processi di ottimizzazione ed efficientamento della gestione delle scorte del magazzino della tua azienda per evitare altre insostenibili interruzioni della catena di approvvigionamento ma non sai a chi esporre la tua esigenza organizzativa? Hai letto che le tecnologie di intelligenza artificiale che si basano sulla matematica applicata possono essere la svolta per gestire le scorte di magazzino e superare le interruzioni delle supply chain che causano ingenti perdite economiche e ti piacerebbe avere qualche informazione in più? O sei semplicemente curioso di scoprire come l’ottimizzazione matematica possa aiutarti a gestire in modo efficiente le scorte di magazzino e ottenere benefici in termini organizzativi e finanziari?
Ecco le risposte alle tue domande!
Prenditi qualche minuto per leggere questo articolo che noi dello SMII, Sportello Matematico per l’Innovazione e le Imprese, abbiamo preparato per spiegarti come le nuove tecnologie innovative e la matematica applicata possano essere la risposta a qualunque esigenza aziendale e in particolare all’efficientamento delle scorte di magazzino. Lo Sportello Matematico nasce, infatti, per sostenere tutte le PMI e le grandi aziende nell’introdurre processi innovativi e mettere in contatto il mondo imprenditoriale con i centri di ricerca in matematica con i quali collaboriamo per aiutarli a raggiungere obiettivi sempre più performanti.
Vediamo insieme come le tecnologie matematiche possono supportare la tua azienda.
Buona lettura!
Efficientamento delle scorte di magazzino: un’esigenza aggravata durante il periodo pandemico
Uno dei più grandi quesiti che le imprese si pongono è come prevedere la domanda di vendita al dettaglio, ad esempio, di alimenti e bevande. La difficoltà di realizzazione di questo processo ha ingenti conseguenze sul piano della gestione delle scorte di magazzino che, spesso, diventa un problema organizzativo ed economico rilevante e che, durante la pandemia di Covid 19 ha manifestato tutte la sua importanza e le potenziali difficoltà da superare.
Infatti, la pandemia, ha causato effetti non solo sulla salute pubblica ma anche, a catena, sull’economia mondiale e ha gravemente danneggiato le catene di approvvigionamento in tutto il mondo, contribuendo all’aumento di licenziamenti e chiusure di massa in poche settimane.
Durante la pandemia è cambiato anche il comportamento dei consumatori a causa delle misure che sono state introdotte in quel periodo. Ad esempio, la domanda di forniture mediche e alimentari è notevolmente aumentata a causa degli acquisti dettati dal panico e dalla difficoltà di reperimento; a sua volta, è diminuita fortemente la richiesta di altri beni e prodotti manifatturieri. A ciò si aggiunge che, a causa dell’emergenza sanitaria, sono emerse nuove esigenze, che hanno portato ad esempio all’aumento della domanda di servizi di ritiro e consegna.
Ciò che è emerso in modo evidente è che l’epidemia di COVID-19 ha colpito severamente offerta, domanda e infrastruttura logistica, compresa la gestione del magazzino evidenziando, allo stesso tempo, la necessità di trasformare i modelli tradizionali di catena di fornitura e dei modelli di consumo, e quella della digitalizzazione nel mercato.
Infatti, le interruzioni della catena di fornitura diventano una grave minaccia allo svolgimento delle operazioni aziendali e causano perdite finanziarie e operative significative. Da qui la necessità di riprendersi rapidamente e efficacemente.
La capacità di anticipare un’interruzione e riprendersi rapidamente ed efficacemente a seguito di essa è chiamata resilienza. Dato che le interruzioni della catena di approvvigionamento possono causare perdite finanziarie e operative significative alle imprese, la resilienza è considerata un attributo fondamentale che le catene di approvvigionamento devono adottare in modo dinamico. La resilienza si compone di diversi elementi identificativi:
- Flessibilità
- Agilità
- Collaborazione
- Condivisione delle informazioni
- Gestione del rischio
Questo vuol dire che le catene di approvvigionamento ad alte prestazioni dovrebbero essere agili, adattabili e allineate, in grado di condividere dati e instaurare relazioni di collaborazione. Le informazioni vengono condivise all’interno delle aziende grazie all’elevato livello di collaborazione tra i vari reparti.
Come si inserisce la matematica applicata nella gestione efficiente delle scorte di magazzino?
Continua a leggere per saperne di più!
Ottimizzare/Efficientare le scorte di magazzino grazie alle tecnologie matematiche
L’epidemia da Covid-19 ha ulteriormente confermato il fatto che il magazzino deve essere organizzato in maniera tale da essere rifornito ed efficiente, cioè con adeguata disponibilità delle materie prime al momento in cui servono ma, allo stesso tempo, con costi di gestione contenuti.
Prima del Covid, le imprese tendevano a riempire i magazzini proprio per evitare di rimanere a corto di materie prime al momento della produzione, ma oggi l’obiettivo delle aziende è cambiato in seguito agli importanti cambiamenti improvvisi della domanda registrati negli ultimi tre anni. Ora è necessario mantenere un livello minimo di scorta per continuare la produzione anche in momenti critici senza riempire troppo il magazzino e contenere i costi della scorta stessa.
L’obiettivo del modello matematico nella gestione delle scorte di magazzino è di minimizzare il costo totale della scorta, della materia prima che inseriamo all’interno del magazzino. Questo costo si compone di:
- costo di ordinazione: costo della materia prima al momento in cui si ordina il quantitativo da collocare in magazzino;
- costo di magazzinaggio: costo comprensivo di stoccaggio, magazzinaggio e conservazione quando le materie prime ivi giungono e devono essere gestite.
Questi due costi non possono essere ottimizzati contemporaneamente.
Infatti, per diminuire i costi di ordinazione è necessario ordinare maggiori quantità di materia prima, e ciò provoca un incremento dei costi di magazzinaggio a causa della maggiore conservazione e al maggior rischio di deperimento delle materie prime. Al contrario, per diminuire i costi di magazzinaggio è necessario ordinare quantità minori di materia prima, e questo porta ad un incremento dei costi di ordinazione.
L’impresa deve trovare un equilibrio tra il costo di ordinazione e il costo di magazzinaggio, definire il costo totale in funzione dei due costi e introdurre un modello matematico che permetta di determinare il quantitativo giusto da ordinare periodicamente per minimizzare il costo complessivo.
Le interruzioni delle catene di approvvigionamento causate dalla pandemia da Covid-19 ha messo le aziende nella condizione di dover introdurre una serie di tecnologie di intelligenza artificiale, come l’ottimizzazione matematica, per aiutare a diminuire e superare le interruzioni della catena di approvvigionamento.
L’ottimizzazione matematica è considerata il metodo di riferimento per la pianificazione e le operazioni della catena di fornitura. In realtà sin dagli anni ’80 le aziende hanno utilizzato diverse applicazioni di pianificazione standard e personalizzate con gli obiettivi di:
- promuovere maggiore efficienza e redditività;
- gestire e mitigare le interruzioni.
Questi strumenti tecnologici hanno cercato di incrementare la resilienza della catena di approvvigionamento.
Perché l’ottimizzazione matematica nella logistica e nel processo decisionale aziendale rende l’intero sistema efficiente?
Perché sostanzialmente risponde a due diverse esigenze:
- rilevare le interruzioni in tempo reale e rispondere in modo rapido ed efficiente individuandone le cause e riallocando le risorse;
- analizzare i rischi della catena di approvvigionamento e anticipare le potenziali interruzioni.
Ma come sono strutturati i modelli di ottimizzazione matematica nella catena di approvvigionamento?
Innanzitutto, il modello costituisce una rappresentazione o un gemello digitale dell’ambiente operativo del mondo reale che in questo caso specifico può incorporare diversi elementi della catena di fornitura, quali:
- fornitori
- produzione
- logistica
- operazioni di magazzino
allo scopo di riprodurne il comportamento ed intervenire per renderla efficiente. Ogni modello è composto da:
- Variabili decisionali: rappresentano decisioni che vengono prese in vari punti della catena di fornitura;
- Vincoli: rappresentano regole che devono essere seguite, come le regole aziendali;
- Funzioni obiettivo: rappresentano obiettivi aziendali come, ad esempio, la minimizzazione dei costi e dei livelli di inventario oppure la massimizzazione dell’utilizzo delle risorse, della puntualità delle consegne e della soddisfazione del cliente.
Di fronte ad un’interruzione, le applicazioni di ottimizzazione matematica, costruite proprio su questi modelli, portano ad una catena di approvvigionamento resiliente poiché forniscono le seguenti funzionalità:
- visibilità: consentono l’identificazione immediata delle cause dell’interruzione, come ad esempio improvvise fluttuazioni della domanda e dell’offerta;
- flessibilità: consentono di apportare modifiche al modello, come ad esempio nuove regole, variabili decisionali e obiettivi, per rispondere alle nuove condizioni operative lungo tutta la catena di fornitura;
- agilità: permettono la riottimizzazione dei piani e delle strategie per risolvere l’interruzione nel modo più rapido ed efficace possibile.
Utilizzare la matematica per ottimizzare la catena di approvvigionamento, il che comprende la gestione efficiente delle scorte di magazzino, permette alle aziende di strutturarsi in modo efficiente, mantenendo visibilità e controllo in tempo reale dell’intera catena. Quando si verificano interruzioni, le applicazioni di ottimizzazione matematica possono facilmente individuare le cause profonde e adottare rapidamente le misure necessarie per porvi rimedio e preservare la continuità dei processi aziendali.
L’ottimizzazione matematica si avvale di dati storici, disponibili per realizzare analisi prescrittive in tempo reale e questo perché le applicazioni di ottimizzazione matematica possono fornire soluzioni ai problemi della catena di fornitura nel più breve tempo possibile affinché vengano prese le decisioni migliori possibili.
Questo permette anche di analizzare i possibili scenari differenti del mercato in termini di domanda, offerta, inventario e capacità e di fare una valutazione dei rischi connessi per recuperare in fretta in caso di interruzione della catena determinata, ad esempio, da un disastro naturale o un’interruzione della produzione o dei trasporti.
La gestione del rischio comprende anche strategie di prevenzione del rischio (ad es. valutazione dei fornitori, adozione della tecnologia, processo flessibile e massimizzazione della sicurezza delle informazioni) e strategie di condivisione del rischio come la condivisione delle entrate, l’assicurazione, la collaborazione.
In questo contesto così complesso, lo SMII nasce per supportare le PMI e le grandi aziende nel comprendere quali e quanti processi interni necessitano di ottimizzazione, tramite tecnologie matematiche, e così rendere la tua azienda più resiliente soprattutto in termini di efficientamento della gestione delle scorte di magazzino.
Il nostro obiettivo è quello di identificare l’esigenza della tua azienda e permetterti di individuare il centro di ricerca in matematica più adatto a realizzare il tuo progetto aziendale, supportandoti lungo tutto il percorso.
Quindi, se hai necessità di introdurre processi o applicativi che ti aiutino a rendere più efficiente la catena di approvvigionamento e la gestione delle scorte di magazzino, lo SMII è qui!
Prenota la tua consulenza personalizzata, esponici la tua esigenza aziendale e noi faciliteremo il contatto con il centro di ricerca più adatto.