Metodologie per la previsione della domanda nel settore moda

SCUOLA DI

INGEGNERIA

Corso di Laurea Triennale in

Ingegneria Gestionale

Metodologie per la previsione

della domanda nel settore moda

-

Forecasting demand

methodologies in the fashion

sector Il Candidato:

Gianmarco Presenti

Relatore:

Prof. Filippo Visintin

Co-relatore:

Ing. Antonio Liardo

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Sommario:

Questa tesi si propone di affrontare il tema della previsione della domanda per

quanto concerne il settore del fashion. Questo argomento, negli ultimi anni, è stato

oggetto di svariati studi da parte di ricercatori ed esperti del settore, poiché di

fondamentale importanza per una corretta gestione e ottimizzazione della supply

chain. Tali ricerche hanno portato alla formulazione di varie tecniche previsionali;

le problematiche relative alla tematica affrontata sono di vario genere: innanzitutto

il primo problema risiede nella natura del settore in cui andiamo ad operare, infatti

la domanda nel settore della moda è influenzata da vari fattori; questa tipologia di

domanda è spesso molto variabile e discontinua, caratteristiche che la rendono

difficilmente prevedibile.

Un altro problema riguarda le conseguenze che un’inefficace previsione comporta in

termini economici; infatti, nel caso di sovrapproduzione di articoli invenduti, il

produttore dovrà sostenere i relativi costi di obsolescenza e del tenere a magazzino;

viceversa, nel caso in cui avvenga una sottoproduzione di articoli di successo, ci sarà

un costo opportunità legato alle mancate vendite. Inoltre, all’interno dello stesso

settore moda, la situazione è eterogenea: infatti a secondo della fascia di mercato in

cui una determinata azienda si colloca (ad es. luxury, fast fashion etc.) si

manifesteranno dinamiche diverse di comportamento della domanda.

Lo scopo di questo documento è quello di, attraverso una ricerca bibliografica basata

sul campione di documenti raccolti, analizzare l’attuale stato dell’arte dei metodi

previsionali nell’ambito fashion e utilizzando dei casi studio, analizzare vantaggi e

svantaggi che tali metodi comportano a secondo del settore di mercato in cui

vengono utilizzati.

Successivamente si discute possibili direzioni per ricerche future.

Nel capitolo successivo verrà esposta una breve introduzione, andando ad analizzare

le peculiarità che caratterizzano il sistema moda.

Nel secondo capitolo viene spiegata la metodologia di ricerca, facendo riferimento a

i vari passaggi seguiti per redigere il documento.

Nel terzo capitolo si studia il contesto generale nel quale si adottano le tecniche di

previsione, andando ad analizzare i fattori che hanno portato alla necessità di tali

metodi.

Nel quarto capitolo si descrive le caratteristiche dei metodi di previsione quantitativi

e si vanno ad analizzare nel dettaglio alcune delle tecniche più innovative.

Nel quinto capitolo si individuano vantaggi e svantaggi di tali tecniche, cercando di

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individuare il contesto in cui è più conveniente applicare una determinata tecnica.

L’elaborato si conclude nel sesto capitolo, con delle riflessioni riguardanti i risultati

presentati e i possibili sviluppi futuri.

Nel settimo ed ultimo capitolo è riportata la bibliografia.

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“Alla mia famiglia, ai miei colleghi di studio e ad i miei amici.

Grazie per essermi stati vicini ed avermi sostenuto durante questi anni.

In particolare, un ringraziamento ai miei genitori, che mi hanno dato

l’opportunità di intraprendere questo percorso di studi.

Un doveroso ringraziamento lo devo anche al mio relatore Filippo Visintin e al

mio correlatore Antonio Liardo, sempre presenti, puntuali e disponibili.”

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Indice

Sommario: .......................................................................................................................................... 3

1 Introduzione ....................................................................................................................... 10

2 Metodologia di ricerca .................................................................................................... 12

2.1 Ricerca dei documenti ............................................................................................... 12

2.2 Selezione dei documenti ........................................................................................... 12

2.2.1 Criterio di assegnazione dello score .......................................................... 13

2.3 Selezione del campione finale ................................................................................ 14

2.3.1 Flowchart del metodo di ricerca .................................................................. 15

2.4 Caratteristiche del campione finale ..................................................................... 15

3 Contesto generale ............................................................................................................. 17

4 Tecniche previsionali quantitative ............................................................................ 18

4.1 Artificial Neural Network (ANN)

........................................................................... 18

4.1.1 Funzionamento del modello .......................................................................... 18

4.1.2 Conclusioni ........................................................................................................... 22

4.2 Seasonal Discrete Gray forecasting Model (SDGM) ....................................... 23

4.2.1 Funzionamento del modello .......................................................................... 23

4.2.2 Conclusioni ........................................................................................................... 25

4.3 Intelligent Fast Sales Forecasting Model (IFSFM) ......................................... 26

4.3.1 Considerazioni iniziali ..................................................................................... 27

4.3.2 Funzionamento del modello .......................................................................... 30

4.3.3 Conclusioni ........................................................................................................... 31

4.4 Hybrid Intelligent model (HI) ................................................................................. 32

4.4.1 Funzionamento del modello .......................................................................... 32

4.4.2 Conclusioni ........................................................................................................... 41

5 Vantaggi e svantaggi nell’applicazione dei metodi ............................................. 42

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5.1 Metodi statistici ............................................................................................................ 42

5.2 Metodi di previsione AI ............................................................................................. 42

5.3 Metodi Ibridi .................................................................................................................. 44

6 Conclusioni finali .............................................................................................................. 45

7 Bibliografia e Sitografia .................................................................................................. 47

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1 Introduzione

Nel contesto attuale di concorrenza globale in cui ci troviamo, la previsione della

domanda gioca un ruolo sempre più importante nella gestione delle varie fasi di

produzione e nell’ottimizzazione della supply chain.

Senza il processo di previsione, le aziende possono rispondere al bisogno del cliente

solo retroattivamente, di conseguenza si avrà una pianificazione della produzione

scadente e un servizio clienti inadeguato, cosa ineccepibile al giorno d’oggi, data

l’innumerevole quantità di competitors e la difficoltà di fidelizzazione della clientela.

Inoltre, ricerche recenti hanno dimostrato che una previsione delle vendite efficace

consente di migliorare le prestazioni della catena di approvvigionamento [8].

In aggiunta, in un contesto come quello odierno, in cui la produzione aziendale

ricerca sempre di più il concetto di lean manufacturing e di gestione del magazzino

Just In Time (JIT), è fondamentale e conveniente attuare un’efficacie previsione della

domanda.

Questa tesi, mira a studiare gli attuali metodi previsionali nel mondo del fashion,

noto per essere uno dei settori più inquinanti. Pertanto, anche in ottica ambientale,

una corretta previsione della domanda potrebbe evitare sprechi ed alleggerire la

produzione di articoli invenduti, che in molti casi (soprattutto nel settore luxury)

vengono distrutti.

Prima di andare ad analizzare in dettaglio i vari metodi previsionali, è utile capire le

peculiarità che caratterizzano la domanda nel settore moda. In letteratura, M.

Christopher e H. Peck [4] concordano sulle caratteristiche tipiche presentate dai

prodotti della fashion industry:

• Cicli di vita brevi: Il prodotto è spesso progettato per catturare lo stato

d'animo del momento, quindi, è probabile che il periodo in cui è vendibile

sia molto ristretto e stagionale.

Lunghi tempi di consegna per il rifornimento.

•

• Elevata volatilità: la domanda di questi prodotti è raramente costante o

lineare. Può essere influenzata da vari fattori come film, pubblicità,

influencer etc.

Per quanto riguarda i metodi previsionali della domanda, la previsione può essere

effettuata tramite:

Metodi qualitativi: tecniche basate sul giudizio umano di esperti del settore,

• per questo motivo possono essere utilizzati anche in assenza di dati storici.

Metodi quantitativi: tecniche che si basano su modelli matematici, sono

• quindi oggettivi.

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A sua volta i metodi quantitativi si possono raggruppare in [5]:

• Metodi classici: basati su modelli matematici e statistici classici.

• Metodi euristici moderni: basati su modelli matematici e statistici avanzati,

che sfruttano tecniche di intelligenza artificiale, come le reti neurali

artificiali.

Questa tesi si propone di esporre e descrivere il quadro generale globale della ricerca

nel campo dei metodi previsionali quantitativi della domanda, applicata al settore

del fashion; in particolare il lavoro compiuto vuole classificare ed evidenziare i

vantaggi/svantaggi che la scelta di una determinata tecnica previsionale può

comportare. Per questo motivo, è stata condotta una literature review, tale metodo

permette di fornire una visione oggettiva sul tema in questione.

In particolare, questa ricerca vuole rispondere alle seguenti domande:

I. Qual è lo stato dell’arte dei metodi previsionali della domanda in

riferimento al settore moda?

II. Individuato il settore di mercato in cui l’azienda opera, quali sono i vantaggi

e gli svantaggi che la scelta di un determinato metodo previsionale

comporta?

III. In quale direzione si sta muovendo la ricerca in questo campo?

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2 Metodologia di ricerca

In questa sezione viene descritto l’approccio utilizzato per redigere la tesi, ovvero

una literature review, la quale comprende la ricerca dei documenti in letteratura, la

selezione dei documenti e la raccolta dei dati.

2.1 Ricerca dei documenti

Per ottenere il campione di documenti su cui basare la review, è stato utilizzato il

database Scopus.

Nella stringa di ricerca sono state inserite le varie key-word, collegate dall’ operatore

logico ‘AND’, il quale ha la funzione di selezionare i documenti con entrambi i termini

cercati.

Di seguito si elencano le query effettuate:

• “Demand forecasting” AND “Fashion”

• “Fashion” AND “Sales forecasting”

• “Fast fashion” AND “Demand forecasting”

• “Demand planning” AND “Fast fashion”

Da questa prima ricerca è emerso un campione di 120 documenti totali.

2.2 Selezione dei documenti

Estrapolato il campione di studio, i documenti sono stati tutti esportati su un file csv

successivamente analizzato con il software Microsoft Excel, ottenendo cosı̀ una

tabella che evidenzia varie voci per ogni documento.

Alcune delle voci più rivelanti sono:

• Autore/i

• Titolo

• Anno di pubblicazione

• Titolo della fonte

• Abstract

• Tipo di documento

A queste voci ne è stata aggiunta una nuova dal nome “Score”, variabile con cui

verranno classificati gli articoli, in seguito alla lettura degli abstract. I criteri di

assegnazione dello score verranno discussi nel sotto paragrafo 2.2.1.

Questa operazione è stata effettuata per ogni query.

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2.2.1 Criterio di assegnazione dello score

In seguito ad una minuziosa lettura dell’abstract di ogni documento, si procede

all’assegnazione dello score utilizzando il metodo riportato nella seguente tabella:

Score Criterio di assegnazione

Se il documento non riguarda il demand

0 planning nell’ambito del fashion.

Se il documento riguarda il demand planning,

1 non solo nell’ambito del fashion.

Se il documento riguarda il demand planning

2 limitatamente all’ambito del fashion.

Tabella 1: Criteri di assegnazione dello score

I risultati ricavati dall’applicazione di tale criterio, sono riportati nel sottostante

grafico:

Num. documenti con score = 2 67

Num. documenti con score = 1 18

Num. documenti con score = 0 30

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Figura 1: Numero totale di documenti per ogni score

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2.3 Selezione del campione finale

In seguito, limitatamente ai paper che riportavano modelli quantitativi con score 2 e

attraverso la lettura dei documenti interi, sono stati individuati:

• Contesto applicativo (fast fashion, luxury etc.)

• Orizzonte temporale della previsione (BT, MT, LT)

• Dataset di partenza

• Metodologia di raggruppamento dei prodotti (taglia, colore etc.)

• Tecnica previsionale utilizzata

Dei 67 documenti iniziali con score 2, ne sono stati quindi selezionati 9, i quali sono

andati a comporre il campione finale.

I 9 paper finali sono stati scelti andando a valutare quali fossero quelli che

descrivevano meglio le voci sopracitate e quelli che riportavano le tecniche di

previsione più innovative tra quelle trovate con la ricerca.

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2.3.1 Flowchart del metodo di ricerca

Figura 2: Flowchart del metodo di ricerca

2.4 Caratteristiche del campione finale

In questa sezione, si analizza le caratteristiche che presenta il campione finale.

Per quanto riguarda la tipologia di documenti, si può osservare il grafico a torta in

figura 3, dal quale si evince una netta predominanza di articoli estrapolati da riviste

accademiche, mentre la minoranza sono atti di conferenze.

I Journal dai quali sono stati selezionati i documenti sono i seguenti:

- Research Journal of Textile and Apparel

- The International Journal of Logistics Management

- Knowledge - Based Systems

- Mathematical Problems in Engineering

- Expert Systems with Applications

- International Journal of Production Economics

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Conference Paper,

22% Journal

Publications, 78%

Figura 3: Tipologia dei documenti

Un’ ulteriore classificazione può essere fatta in base alla regione geografica di

appartenenza della pubblicazione, i risultati sono riportati nella figura 4.

4

3

1 1

Giappone Inghilterra Italia Cina

Figura 4: Regione geografica di appartenenza dei documenti

Infine, dall’ istogramma in figura 5 si può notare la classificazione dei documenti in

base al loro anno di pubblicazione .

2 1 1 1 1 1 1 1

2019 2018 2014 2013 2011 2010 2008 1997

Figura 5: Anno di pubblicazione dei documenti

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3 Contesto generale

La previsione della domanda ha un ruolo molto importante nella gestione delle

operazioni di base, rappr