L’inventory management è un’arte rara, impossibile improvvisarla, lasciarla a caso. Gestire correttamente le scorte – trovando quel giusto equilibrio, né troppe, né troppo poche – richiede dedizione e, soprattutto, richiede conoscenza. E, infatti, mai come oggi i dati sono un bene indispensabile e, al contempo, prezioso. Lavorare senza conoscere i dati, senza monitorarli, confrontarli, elaborarli, equivale a navigare a vista: prima o poi si smarrisce la strada. Al contrario, lavorare con un bagaglio di informazioni, equivale – quasi – a lavorare con la sfera di cristallo: riuscire a predire il futuro può rivelarsi decisamente strategico.
E pertanto, siamo davanti a un passaggio che, senza peccare di enfasi, potremmo definire epocale: proprio per valorizzare il bene più prezioso delle aziende – ossia il dato, la conoscenza – dai report tradizionali, si sta andando verso i sistemi di business intelligence.
A testimoniarlo è anche Stefano Cudicio, CEO di Stesi, che ha esordito: «All’interno delle aziende stiamo osservando un cambiamento che, se pur lento, sta avvenendo inesorabilmente: dalle decisioni e strategie prese “di pancia” – dunque prese più che altro sulla scorta delle emozioni e delle sensazioni – stiamo passando a quelle basate sul dato e sull’informazione».
Who's Who
Stefano Cudicio
Presidente, Stesi
Come nasce un sistema di business intelligence
E pertanto Stesi, in qualità di produttore indipendente di soluzioni per la logistica, sta lavorando in questo senso: ha infatti rilasciato il modulo di Analytics, basato su tecnologia power Bi di Microsoft (di cui Stesi è partner certificato): «Abbiamo rivisto l’architettura del nostro data warehouse in modo che fosse in grado di raccogliere dati da tutte le possibili sorgenti, log automatici, archivi operazionali, ecc. – ha spiegato Cudicio – per poi renderli disponibili in forma di informazione».
Dopo di che in Stesi si sono focalizzati sui livelli da mettere a disposizione dei clienti: si è optato per rilasciare fin da subito i primi due livelli “descriptive” e “diagnostic”. Ma non è un’utopia iniziare già a pensare al livello “predictive”. Vediamo nel dettaglio.
Il sistema risponde a domande precise
Con il livello “descriptive”, il sistema descrive lo scenario: dati e interfacce grafiche user friendly permettono di comprendere la situazione attuale e passata. In altre parole, il primo livello è descrittivo e risponde alla domanda “che cosa è successo?”.
Con il secondo livello “diagnostic”, che riguarda il perché degli accadimenti, la raffinatezza del sistema aumenta, perché sono messi in relazione gli eventi. Il secondo livello permette infatti di capire perché un fenomeno si è manifestato. La domanda a cui risponde, pertanto, è la seguente: “perché è successo?”. Una domanda concreta potrà chiarire meglio l’utilità della diagnostica: “quale relazione intercorre tra le prestazioni delle movimentazioni e la tipologia di mezzi utilizzati?”.
È chiaro che, se si focalizza l’impiego del sistema nell’ambito dell’Inventory management, ne emergono tutti i plus. Le scorte possono infatti essere interpretate in due modi: sono il capitale (fermo) dell’imprenditore, ma sono anche un servizio al cliente: occorre quindi gestirle al meglio, ma per gestirle occorre conoscerle.
Il livello predictive, la sfera magica
Per dirla con le parole di Cudicio, la logistica è stata fino a ieri la Cenerentola delle discipline, ma da qualche tempo le cose stanno cambiando: oggi si riscontra un crescente interesse da parte dei manager delle aziende, il che ha portato all’evoluzione dei sistemi di reporting per la logistica.
«Oggi mettiamo a disposizione dei clienti che utilizzano la nostra piattaforma il modulo Analytics con due livelli, descriptive e diagnostic, ma presto faremo un ulteriore passo, il prossimo livello sarà il “predictive”: ce lo stanno chiedendo in tanti, siamo guidati dalla richiesta, questa funzionalità sarà rilasciata nel corso del 2020».
Con questo modulo sarà possibile rispondere a domande di natura strategica: “che cosa potrebbe succedere se…?” Alcuni esempi di domande tipiche in ambito logistico per chiarire: “Si riesce a sostenere il volume di spedizioni x, con il personale impiegato y?” “Quante persone occorrono per fare il picking degli ordini raccolti durante la settimana?”. Un aiuto alla pianificazione concreto, non c’è che dire. Ma a chi è rivolto il modulo Analytics?
Il danno da mancato investimento: il ruolo dell’inventory management
«Sono strumenti che si collocano molto bene nelle piccole e medie imprese, i costi sono ragionevoli. È il tessuto portante italiano che a nostro avviso dovrebbe fare il salto di qualità se vuole restare competitivo», ha ribadito il CEO di Stesi.
Ma al di là dei costi vivi, ad essere interessante dovrebbe essere il ritorno dell’investimento. Ma, come ha fatto notare Cudicio, vi è un aspetto ancora più rilevante, ossia la valutazione del danno da mancato investimento.
«Non abbiamo delle metriche precise per calcolare il ritorno di investimento mentre abbiamo gli strumenti per capire qual è il valore della conoscenza: quanto vale, per esempio, sapere quanti dipendenti occorrono per fare il tale prelievo?».
Ancora una volta, lo strumento appare decisivo in ambito di Inventory management: il livello ottimale di scorta è governato da almeno due variabili, ossia il livello di lead time, più la scorta di sicurezza e pertanto cambia in continuazione; per gestire le scorte, un sistema descrittivo e, addirittura predittivo, in effetti ha un valore inestimabile. Ne è convinto Cudicio, che ha concluso: «Lavorare senza conoscere in maniera precisa e puntuale quello che succede e, addirittura, che cosa succederà, equivale a guidare con gli occhi bendati: quanto è pericoloso?».
