MPDA

Le scorte di magazzino rivestono un’importanza fondamentale per la sopravvivenza dell’azienda in tutti quei casi in cui è incerta la quantità di materiale richiesta dalla clientela durante il ritardo caratteristico di rifornimento (cioè quasi sempre). Infatti è dalle scorte di magazzino che si attinge per assicurare l'adeguato livello di servizio in prima istanza alla clientela, evitando così il rischio di perdere una fetta del mercato per inadempienza, di registrare un mancato guadagno o addirittura di pagare delle penali ai clienti.

Allo stesso tempo diventa fondamentale l’ottimizzazione delle scorte, allo scopo di evitare i costi conseguenti all’immagazzinamento, il relativo onere finanziario e soprattutto il formarsi di obsolescenza e di deprezzamento. Le scorte possono anche nascondere inefficienza di natura tecnica, organizzativa e gestionale, anche detti costi occulti.

Caratteristiche del modello

MPDA fornisce alle aziende che commercializzano e/o gestiscono prodotti a magazzino, la previsione della domanda, basandosi in mimima parte e non solo sull’analisi di dati “storici” ma effettuando calcoli simulativi con specifici algoritmi per consentire a chi gestisce di “anticipare i fenomeni”. L’impresa si trova così nelle condizioni di disporre delle informazioni necessarie per avere la snellezza e la capacità di mutare i propri comportamenti molto velocemente rispetto a quanto richiesto dal mondo esterno.

La soluzione, basata su intefaccia Web, attraverso un semplice processo di acquisizione dati sviluppa rapidamente e con efficacia le fasi elaborative necessarie e fornisce gli output fondamentali con la possibiltà di effettuare diverse simulazioni.

Interazione con gestionale
  • Import dati di rilievo
  • Facilità di interazione
  • Interfaccia Web Based
  • Possibilità di interrogazione report se presente accesso internet
  • Non necessita di server o hardware particolari
Previsione della domanda
  • Budget vendite
  • Individuazione trend dei prodotti
  • Individuazione cambi di classe di movimentazione per intraprendere azioni immediate
Proposta d'ordine
  • Budget acquisti
  • Velocizza il processo di riordino
Livelli di servizio
  • Riduzione vendite perse per stock-out
  • Razionalizzazione del mix di magazzino
  • Riduzione del valore totale di magazzino
  • Riduzione degli over-stock

Funzionalità del modello

Acquisizione dati da gestionale

Le informazioni necessarie all’impianto ed al funzionamento della soluzione vengono acquisite tramite una procedura realizzata“su misura” per il sistema informativo utilizzato dall’azienda; nello specifico sono necessari.

  • Domanda mensile per ogni articolo
  • Gestione sostituzioni di codici articolo
  • Anagrafica di base degli articoli
  • Quantità reale a scorta
  • Ordini inevasi (clienti e fornitori)
Assegnazione Classe Regolarità / Classe Movimentazione

Il sistema assegna automaticamente a ciascun articolo e ad ogni ricalcolo una classe di regolarità ed una classe di movimentazionein base all’andamento della domanda del singolo item. Essa può essere infatti costante od intermittente, e ciò ne determina la classe di regolarità. Inoltre, può essere contenuta in un determinato range di domanda mensile, e questo determina la classe di movimentazione. Classe di regolarità e movimentazione determinano parametri ed algoritmi con cui verrà calcolata la previsione per l’articolo

Destagionalizzazione / Filtraggio

Per i prodotti ad alta movimentazione, il software effettua dei passaggi aggiuntivi prima di procedere con il calcolo delle previsioni.

  • La destagionalizzazione elimina l’effetto stagionale sulla domanda del prodotto in modo da renderla uniforme per la previsione
  • Il filtraggio garantisce maggior stabilità alla previsione eliminando i picchi di domanda
Calcolo Errori

Ad ogni elaborazione il sistema calcola gli errori commessi confrontando la previsione precedente e il consuntivo della domanda. Tali errori influenzano la previsione della domanda e la scorta di sicurezza, andando a riallineare tali valori con il trend rilevato. La logica con cui vengono calcolati è una semplificazione della varianza statistica legata alla distribuzione gaussiana.

Calcolo previsione della domanda

In base alle classi di movimentazione e regolarità, viene applicato un modello appropriato per il singolo articolo:

  • Smorzamento esponenziale semplice : è una media pesata tra le previsioni precedenti e la domanda attuale
  • Smorzamento esponenziale doppio : tiene in considerazione il trend nella domanda ed applica un doppio smorzamento

Sono presenti poi dei controlli automatizzati che individuano situazioni anomale e le correggono o le portano all’attenzione dell’utente.

Calcolo proposta d'ordine

La proposta d’ordine tiene conto dei seguenti fattori :

  • Previsione della domanda
  • Lead Time (fornitore e di set-up in azienda)
  • Scorta disponibile (attuale – già impegnata + ordini a fornitori)
  • Ordini inevasi (fornitori o clienti)

E’ poi possibile impostare delle liste di riordino/non riordino di default, in modo da velocizzare il lavoro dell’operatore del sistema. Oppure utilizzare criteri quali la macrofamiglia o la famiglia di prodotto per filtrare gli elementi da ordinare. O ancora modificare la singola proposta d’ordine in output dal sistema, a seconda delle esigenze dell’utilizzatore. Per ciascun articolo inserito in proposta è sempre visibile l’analisi della recente movimentazione e delle previsioni effettuate dal sistema, oltre che della specifica di come viene calcolato il fabbisogno.

Analisi dell'obsolescenza

La suddivisione degli articoli in classi di Movimentazione permette una miglior comprensione del mix di magazzino. Questa, unitamente al calcolo della disponibilità (espressa in mesi) per ciascun articolo, basata sulle previsioni di vendita aggiornate, consente di ottenere un monitoraggio continuo e dinamico sulla configurazione degli obsoleti all’interno del magazzino. Il sistema utilizza queste suddivisioni in classi per ridurre le scorte di prodotti a bassa movimentazione ed aumentare quelle ad alta movimentazione, in modo da minimizzare il rischio di stock-out per prodotti molto venduti e ridurre gli over-stock su prodotti a bassa rotazione

Schermate d'esempio

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