Appunti ed esercizi Gestione della produzione industriale

Il processo di demand forecasting si divide generalmente in cinque fasi:

1. De nizione del problema: va compreso come saranno usate le previsioni e da chi.

2. Raccolta informazioni: le fonti di dati a disposizione possono essere classi cate in storico della

domanda, eventi interni, fattori esterni, storico previsione (quello che si era precedentemente previsto e

come è andata realmente), esperienza del piani catore.

3. Analisi preliminare: qui si studia la domanda per individuare eventuali pattern caratteristici, inoltre

anche individuare gli outliers oltre che valutare le relazioni esistenti tra le variabili a disposizione per

l’analisi.

4. Scelta e tting del modello previsionale: dipende dai dati storici.

5. Generazione del forecast e valutazione del modello: si general la previsione (system forecast) che può

essere corretta (adjusted forecast) considerato gli input di altre funzioni aziendali. In ne tramite l’utilizzo

di diverse metriche è possibile valutare a posteriori l’accuratezza del forecast.

Approcci organizzativi (le tre C): - Comunicazione: se sussiste un semplice scambio

di informazioni più o meno strutturato tra i diversi

attori che collaborano al processo previsionale =>

meno news alla macchina del caffè e più data e info

sharing.

- Coordinamento: se sono presenti incontri

formalizzati e piani cati ossia un gruppo di lavoro

o un comitato che si riunisce periodicamente =>

meno incontri spot e più gruppo di lavoro ben

de nito che si riunisce settimanalmente

- Collaborazione: se è presente un’interazione di

più alto livello attraverso lo sviluppo “in team”

delle previsioni, con obbiettivi condivisi che ne guidano la redazione e approccio consensuale => meno

previsioni che seguono l’obbiettivo del singolo e più KPI di accuracy condiviso.

Quale domanda misurare ? matrice con tre livelli temporali (breve, lungo e medio

periodo), sei livelli di aggregazione (singolo prodotto, classe,

linea, impresa, settore industriale e vendite globali) e cinque

livelli geogra ci (singolo cliente, zona, regione, nazione,

mondo). 9

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Quale mercato misurare?

- Mercato potenziale: consumatori che sono interessati ad una determinata offerta

- Mercato disponibile: consumatori che hanno interesse, reddito e accesso ad una determinata offerta

- Mercato disponibile classi cato: parte del mercato disponibile che risponde ai requisiti dell’impresa

- Mercato servito: marcato disponibile alla quale l’organizzazione decide di rivolgersi

- Mercato penetrato: consumatori che acquistano effettivamente

Aggregazione di tempo e prodotto

Il livello di af dabilità delle previsioni

aumenta all’aumentare del livello di

aggregazione del prodotto o del tempo.

Modelli di previsione:

Modelli basati sull’esperienza = traducono le sensazioni e l’esperienza dei manager ed esperti del settore. Si

applicano quando non è possibile recuperare dati storici, come nell’introduzione di un nuovo prodotto.

Modelli casuali = valutano l’andamento dell domanda in base al comportamento di opportune variabili

indipendenti quali l’ammontare degli investimenti pubblicitari ecc. Uno dei modelli matematici più usati è

quello della regressione lineare (semplice o multipla).

La regressione lineare multipla si impiega quando si ipotizza la presenza di due o più variabili indipendenti,

un esempio è Y (fatturato annuo aziendale) = 50.0 + 0.05X1 (fatturato complessivo del settore) + 0.10X2

(reddito regionale pro capite) - 0.03X3 (debito regionale pro capite).

Il coef ciente di correlazione, r, spiega l’importanza relativa alla relazione tra x e y. Il segno di r mostra la

direzione della relazione, il suo valore assoluto l’intensità. r può assumere qualsiasi valore tra -1 e +1

Serie storiche = modello statistico che considera l’andamento temporale della domanda dei prodotti in

esame al ne di valutarne il comportamenti futuro.

Stima della componente media = media matematica e media mobile semplice (lo smorzamento esponenziale

ne è un particolare tipo nel quale i valori della domanda sono moltiplicati per un peso che cresce in modo

esponenziale spostandosi verso i valori meno recenti della domanda) e pesata.

Trade-off costo-accuratezza Il trade-off tra costo ed accuratezza della previsione è

essenziale per la scelta tecnica. L’accuratezza della pressione

tende a crescere usando tecniche via via più complesse e

rigorose.

Errore della previsione (nel periodo i) = FDi (domanda prevista nel periodo i) - ADi (domanda nel periodo i)

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Le componenti della previsione: Componente di trend: indica

l’andamento dominante nel tempo.

Componente ciclica: corrispondente

al cosiddetto “ciclo degli affari”,

legata a fattori macroeconomici ed

esterni alla tipologia del prodotto,

in genere è caratterizzata da ampie

oscillazioni della durata di uno o

più anni.

Componente stagionale: ri ette il

carattere periodico di molte attività

produttive e di consumo.

Residuo: se l’andamento temporale

del fenomeno in oggetto è ben

rappresentato dai tre termini

precedenti, il residuo è una variabile aleatoria a media nulla o unitaria. Data la sua natura aleatori spesso è

una componente irregolare e impossibile da prevedere.

Il piano aggregato delle operations

Esistono diversi tipi di planning:

- Piani cazione di lungo termine: >12 mesi

- Piani cazione di medio termine: 3<x>18 mesi

- Piani cazione di breve periodo: <6 mesi

Eseguire una programmazione aggregata (svolta

tipicamente nel medio periodo) signi ca tradurre

gli ordini dei clienti e le previsioni di vendita in

un piani (MPS) di ciò che si intende realmente

produrre con anticipo suf ciente a gestire tutte le

risorse nel medio-periodo, e valutare e

predisporre gli strumenti necessari a garantire la

capacità produttiva (rough cut capacity). Dopo si

vanno a formulare gli accordi con i fornitori sulla

base dell’assorbimento previsto e in n si emettono gli ordini di materiali a lungo tempo di

approvvigionamento.

Quindi possiamo dire che la programmazione aggregata de nisce la combinazione perfetta tra ritmo

produttivi, livello di manodopera e scorte a disposizione e aiuta il piano nella focalizzazione sul

raggiungimento degli obbiettivi strategici dell’azienda.

L’unità di misura del piano aggregato può essere il volume delle vendite per ogni periodo considerato,

mentre deve essere il numero di prodotti niti nel caso delle MPS.

Piani aggregati level o chase Chase strategy = la forza di

lavoro è continuamente

adattata all’andamento

della domanda (attraverso

straordinari, terzisti,

licenziamenti o cassa

integrazione), come

vantaggio ha di

minimizzare le giacenze e

di evitare eventuali 11

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backlogs, mentre gli svantaggi sono dovuti agli elevati costi per la gestione della manodopera e alla perdita

di produttività.

Level strategy = il livello di impiego della manodopera è mantenuto costante creando in anticipo le giacenze

necessarie per fronteggiare i picchi di domanda, ricorrendo agli straordinari ed eventualmente alla cassa

integrazione.

Strategie miste = livellamento con possibilità di ricorrere a modi che della forza lavoro impiegata.

Per gestione dei ricavi (yield management) si intende il sistema di gestione delle capacità disponibili che ha

come obbiettivo la massimizzazione e l’ottimizzazione del volume di affari. La tecnica di vendita che ne

deriva consente di modi care i ricavi per unità sulla base del reale andamento della domanda realizzando i

maggiori ricavi e il più alto tasso di vendite possibile in ogni periodo dell’anno. Una delle manifestazioni più

evidenti è l’applicazione di prezzi più alti quando la domanda è elevata e prezzi scontati quando è più bassa.

Esiste quando c’è la capacità limitata di servire il cliente e può essere un approccio potente per rendere più

prevedibile la domanda.

Lo yield management è più ef cace se la domanda può essere segmentata in funzione dei clienti, i costi ssi

sono alti e i costi variabili sono bassi, le scorte sono deperibili, i prodotti si possono vendere in anticipo e la

domanda è molto variabile.

Metodi di gestione delle scorte

Indici di prestazione (KPI)

- valore medio aggregato delle scorte: AIV =

- indice di rotazione: IR = costo di produzione annua/AIV

- giorni di copertura: GC = giorni lavorativi annui/IR

- frequenza di stock-out = 100*(numero di periodi con stock-out/numero totale di periodi)

- incidenza degli stock-out = 100*(numero di giorni di stock-out dell’articolo/numero totale di giorni)

- percentuale di inevasi = 100*(numero di ordini inevasi/numero di ordini)

- percentuale di domanda inevasa = 100*(numero di unità inevase/numero totale di unità)

- ritardo medio di consegna = 100*(giorni di ritardo accumulati al mese/numero di ordini evasi nel mese)

- percentuale di ordini in ritardo = 100*(numero di ordini evasi in ritardo/numero totale di ordini)

I costi rilevanti nella gestione delle scorte:

- costo di approvvigionamento

- costo di mantenimento

> costi dovuti al trattamento ed al trasporto di materiali

> costi direttamente collegati all’esercizio di magazzini e depositi

> costi di obsolescenza, deterioramento, furti, cali e sprechi

> costo dei mezzi nanziari assorbiti dalle scorte

- costi dovuti all’esaurimento delle scorte

De nizione del livello delle scorte:

- condizione di certezza

> domanda costante D [unità/anno]

> costo di emissione ordine noto e costante a [€/oridne]

> costo di acquisto (o costo di produzione) costante p [€/unità]

> tasso di mantenimento costante Cm [%/anno]

> capacità dei magazzini non vincolante

- ipotesi

> i costi di mantenimento sono proporzionali alla giacenza media Q/2

> i costi di emissione ordini sono proporzionali al numero di ordini emessi n = D/Q 12

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Lotto Economico di Acquisto: esempio

impianto chimico con una produttività di 190

contenitori al giorno, la domanda giornaliera è

pari a 30 contenitori al giorno, mentre la

domanda annua D è pari a 10500. Il costo di

attrezzaggio è €200 e quello di mantenimento

a scorta è €21 per contenitore. L’impianto

opera per 350 giorni all’anno.

=> si determini Q*

Modello di Magee Boodman

Si tratta du un modello di programmazione della produzione derivato dai modelli di gestione delle scorte

adatto a situazioni di: multiprodoto, monomacchina e domanda stazionaria preve