Retail Optimization significa applicare particolari modelli matematici interpretativi utilizzando un motore di risoluzione a supporto di tutte le attività di pianificazione e sviluppo. Gli Optimization Solve Engines, infatti, sono in grado di gestire il cambiamento, elaborando progressivamente tutti i nuovi obiettivi di business, le nuove variabili e i nuovi vincoli che tipicamente caratterizzano gli ambienti produttivi e distributivi per abilitare una capacità previsionale che velocizza il processo decisionale, potenziando la competitività dell’organizzazione.
Il valore dell’ottimizzazione nella distribuzione
Tra i settori travolti dall’onda montante dei dati, la distribuzione è decisamente quella più impattata. Citando il mantra delle 5V, la Volatilità dei mercati, la Variabilità dell’offerta, la Volubilità dei consumatori, la Velocità del time to market e le Vulnerabilità delle filiere (che la pandemia ha esasperato), la retail optimization è un punto di arrivo importante per la governance.
Quando la calcolatrice non basta più…
Per ottenere buone prestazioni a costi competitivi le aziende devono costruire processi snelli e ottimizzati. Gli operatori della supply chain devono affrontare quotidianamente molteplici livelli di complessità, gestendo al contempo costi e obblighi normativi sempre più rigorosi. Soprattutto per determinati settori: basti pensare alla logistica del food, centrale per la GDO, che deve garantire qualità e salubrità degli alimenti anche attraverso la catena del freddo.
“I solver engine portano velocità ed efficienza a tutti gli operatori della supply chain – spiega Amilcare Patacconi, Business Development Partner e responsabile della BL Analytics Optimization presso Intermatica -, migliorando la marginalità, consentendo di fare saving e di ottimizzare i processi. Perché, banalmente, una cosa è avere uno staff di persone che si mette lì che fa i conti con le calcolatrici e un’altra è avere un tool che fa partire 50 e più simulazioni, permettendo di scegliere quella più coerente e pertinente per la tua azienda. Non a caso, le aziende che hanno introdotto l’optimization già da tempo sono quelle più competitive perché riducono quanto più possibile l’indeterminato, agendo in funzione dei reali obiettivi di business”.
Retail optimization: a ciascuno il suo
Applicare processi di retail optimization permette di rendere azionabili i dati a supporto di tutti i processi decisionali in modalità near real time. I risultati arrivano alle persone giuste al momento giusto consentendo loro di prendere decisioni ottimali, reiterando il processo di optimization tutte le volte che variano le condizioni di contorno. Gli algoritmi associati all’ottimizzazione sono estremamente versatili e polifunzionali ma ogni realtà distributiva ha le sue specificità e i suoi approcci. A livello di back end, che si tratti di ottimizzare gli inventari, le consegne, le dinamiche di fornitura. A livello di front end si tratta di migliorare i servizi relativi alle modalità espositive, alle campagne promozionali e ai programmi di fidelizzazione. I solver engine applicati al retail risolvono rapidamente colli di bottiglia, inefficienze e qualsiasi altra attività disfunzionale.
“La pandemia ha fatto emergere tutti i problemi operativi e logistici insiti nelle filiere associati a modelli organizzativi oberati da costi non pianificati e troppo a lungo subiti – aggiunge David Wright, Senior Director, Optimization Solutions EMEA at FICO -. Gli esempi sono infiniti. Può essere il caso domanda di prodotti non soddisfatta (inclusi prodotti smarriti o consegnati male), oppure distorsioni nella pianificazione dei trasporti e catene di approvvigionamento interrotte da modelli di approvvigionamento globale e tecniche snelle che non tengono conto della gestione del rischio. L’uso intensivo della tecnologia di ottimizzazione risolve un’ampia varietà di casi applicativi: dimensionamento della rete per soddisfare la domanda dei clienti, inventario correttamente posizionato per soddisfare le richieste, gestione dei costi di trasporto aggiuntivi per riposizionamenti o consegne supplettive. Nel caso di un magazzino a supporto dell’e-commerce la retail optimization riduce la finestra temporale di consegna grazie a una gestione più efficiente degli ordini. L’ottimizzazione si applica anche a tutte le operazioni associate ai gemelli digitali che, attraverso la simulazione e il confronto di scenari, aiutano la produzione e la distribuzione a prototipare i processi decisionali, sperimentando nell’etere anziché nel mondo fisico riducendo così i costi di sviluppo permettendo di rilasciare soluzioni con maggiore fiducia nel raggiungimento di risultati di successo”.
Retail Optimization e gestione end-to-end delle supply chain
L’evoluzione omnicanale dei consumatori e la digital transformation delle filiere ha fatto capire ai retailer quanto sia strategico e importante reingegnerizzare i processi per adottare approcci più integrati, convergenti, sincronizzati e collaborativi. Avendo a che fare con modelli organizzativi talmente distribuiti e complessi da richiedere il supporto della tecnologia per fronteggiare le innumerevoli sfide e cogliere le nuove opportunità, ad essere più ricettivi, proattivi e preparati sono chiaramente i distributori più grandi come i colossi americani del commercio elettronico o del settore farmaceutico.
“Presidiare tutti gli asset dell’organizzazione per verificare che siano tutti al posto giusto, razionalizzando processi e servizi richiede diversi mesi di lavoro – prosegue Wright -. Solo la tecnologia permette di prendere i dati (qualsiasi tipo di dato) e organizzarli, dandogli una forma tale da renderli immediatamente utilizzabili. Il problema è che strumenti e sistemi nel retail sono entrati in modo non organico, il che impedisce una regia centralizzata e coerente di tutti i flussi informativi, spesso in carico a diverse line of business che lavorano in maniera compartimentata. Un altro grosso limite degli operatori della supply chain è che lavorano a testa bassa, compressi dalle tempistiche e dalla marginalità. Non c’è mai tempo per fermarsi e capire i benefici di una retail optimization end-to-end, adottando un approccio più scientifico e analitico ai problemi per assicurarsi che le cose possano essere migliorate sin dal primo giorno”.
Maturare una prospettiva più olistica della distribuzione
Il motivo per cui l’ottimizzazione non è ancora entrata a regime in tutto l’ecosistema distributivo è che si tratta di un concetto difficile. Per applicarla nel modo più corretto e funzionale sarebbe opportuno conoscere tutti gli aspetti che caratterizzano l’operatività produttiva, logistica e distributiva, considerando tutte le attività collaterali: ricerca sviluppo, ufficio acquisti, vendite, marketing, customer care e via dicendo. Vero è che esistono diversi tool per migliorare il lavoro di una o più business line ma solo un Optimization solver engine massimizza i risultati garantendo un approccio olistico.
“Prendiamo un caso concreto – conclude Patacconi -: se si vuole ottimizzare la quantità di prodotti inviati ai negozi, non solo i camion vanno caricati in maniera più efficiente ma bisogna anche studiare percorsi ottimizzati, il che significa intervenire sull’attività dei guidatori, scegliendo le strade migliori in base alle condizioni metereologiche e agli orari del traffico per ottenere il miglior tempo e diminuire le ore di guida. Questo significa avere capacità di visione molto più ampie, includendo una molteplicità di variabili che vanno ben oltre il problema dell’out of stock nei negozi. La retail optimization migliora tutte le attività di pianificazione, aiutando i decision maker a fare le scelte migliori per rendere più efficienti le reti vendita per gestire e risolvere anche le relazioni con i depositi e i centri di distribuzione”.
In sintesi, integrare le tecniche di ottimizzazione nel proprio modello di business genera un impatto finanziario importante e misurabile sulla marginalità permettendo, al tempo stesso, di accelerare il Time to Market per aumentare la competitività.
Le difficoltà di far capire alle aziende italiane i vantaggi dell’optimization
Da più di un anno stiamo vivendo la drammatica esperienza del COVID 19 nei più diversi settori della nostra vita e questo ha avuto un fortissimo impatto sulla catena logistica e produttiva. Gli elementi di cambiamento in Italia sono sotto gli occhi di tutti, anche dei non addetti: l’impossibilità di spostarsi e di avere contatti sociali, lo smart working, le difficoltà nella continuità della produzione industriale insieme allo sviluppo esplosivo dell’e-commerce con la conseguente moltiplicazione delle consegne di pacchi, hanno imposto con forza l’esigenza di consapevolezza sulla efficacia dei modelli finora adottati. Considerando come il settore della logistica contribuisca a circa il 9% del PIL, è evidente la sua centralità nelle realtà produttive, nella mobilità e nel sociale. Non è un caso che il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza prevede di impegnare 62 miliardi di euro per mobilità, infrastrutture e logistica sostenibili. Nel PNRR sono previsti oltre 250 milioni di incentivi per gli investimenti tecnologici e digitali per le imprese logistiche da utilizzare per predisporre strumenti di politica industriale a supporto della crescita competitiva delle imprese italiane indipendentemente dalla modalità di trasporto e dai vettori utilizzati.
Se non ora, quando?
Questo è il momento in cui le imprese italiane, siano PMI o colossi del retail, possono davvero confrontarsi pragmaticamente con la cultura della digital trasformation, implementando le nuove tecnologie abilitanti, essendo forzatamente coscienti della impellente necessità di rivalutare i processi logistico-produttivi in termini di criticità, di flessibilità/resilienza e di ottimizzazione in termini di efficienza e di marginalità per essere più competitivi e migliorare i livelli di servizio. Qui entrano in gioco gli strumenti che, per mezzo di modelli digitali (digital twins) consentono di utilizzare i dati, storici e real time per individuare elementi decisionali significativi correlandoli anche con il supporto della Intelligenza Artificiale. Big data ed Advanced Analytics rappresentano soluzioni imprescindibili, senza le quali diventa difficile governare i processi e le scelte evolutive e predittive.In questi mesi di emergenza, si è potuto constatare come le aziende che avevano già digitalizzato in parte i processi di trasporto e stoccaggio abbiano avuto meno difficoltà a proseguire nella propria attività. Le aziende italiane possono cogliere l’opportunità, adeguandosi in fretta alle logiche 4.0 per non rimanere inesorabilmente indietro.
Intermatica e FICO parteciperanno con uno speech di approfondimento all’evento “IT’S ALL RETAIL” clicca qui per saperne di più
