Pianificazione o simulazione?

Pianificare significa decidere quando e come svolgere attività note che portano ad un obiettivo stabilito in una certa data. Con la simulazione si valuta l’effetto di possibili eventi poco condizionabili sul nostro percorso verso l’obiettivo.

Nell’ambito del supply chain management, la pianificazione è un’attività quotidiana in cui le azioni da compiere, come completare un ordine di produzione, sono considerate in modo deterministico. L’incertezza è incorporata nel modello sotto forma di lead time di sicurezza, coefficienti di scarto, scorte di sicurezza, parametri di efficienza delle risorse produttive che forniscono un risultato falsamente preciso su quella che sarà la data di consegna dell’ordine cliente o il carico di lavoro nei reparti o l’occupazione dei magazzini. Questo è però l’approccio in tutti i sistemi di pianificazione, per semplicità di elaborazione e immediatezza dei risultati.

Alcuni (pochi) sistemi consentono di eseguire simulazioni what-if, in cui si sostituisce il valore di uno o più parametri di riordino o un set di dati di forecast o si inserisce una nuova macchina nel modello per valutare l’effetto sul piano ma si tratta sempre di una proiezione di eventi deterministica, seppur già utile. Se si introduce un certo grado di casualità agli eventi ed ai piani si parla di simulazione Montecarlo.

✅ Quando c’è la ragionevole certezza che fattori interni (varianza di processo) o esterni (pandemie, guerre, scarsità materiali) possa condizionare in modo significativo le prestazioni aziendali è utile avvalersi della simulazione Montecarlo.

Ci sono nel mercato molti software per la simulazione Montecarlo. Sono in genere pensati per vari usi e non hanno strutture dati dedicate per i dati delle operations (per esempio le distinte base), nè algoritmi già pronti per il supply chain management. Inoltre il modello dati e la logiche di elaborazione richiedono molto tempo per la preparazione, più il tempo di elaborazione degli scenari.

✅ Nell’APS Cowry la variabilità dei lead time di consegna e produzione, delle quantità versate dagli ordini, del portafoglio ordini e altro può essere attivata già sul modello dati usato per la pianificazione e permette di valutare scenari e risultati in cui al risultato numerico singolo è associabile un intervallo di confidenza. Ovvero si possono ottenere risposte come: “siamo sicuri al 98% che l’acquisto del nuovo impianto verrà ripagato entro un anno anche se ci dovessero essere problemi sulle forniture del fornitore X”.

Con Paneido è possibile sfruttare l’APS Cowry per svolgere simulazioni, deterministiche o tipo Montecarlo, come servizio, senza dover affrontare un più impegnativo progetto di implementazione, nè rimettere in discussione il sistema informativo aziendale. Contattaci per maggiori informazioni