L'ultima tecnologia di machine learning sta facendo una reale differenza nella previsione dei momenti in cui le parti devono essere sostituite, offrendo alle aziende un'accuratezza migliore del 40% rispetto al tradizionale monitoraggio manuale. Prendiamo ad esempio i compressori HVAC: secondo quanto osservato recentemente, questi componenti si guastano circa tre volte più frequentemente lungo le zone costiere. I distributori più intelligenti utilizzano questo tipo di informazioni per accumulare pezzi di ricambio dove sono effettivamente necessari, invece di fare supposizioni. Molti dei migliori sistemi disponibili combinano dati di vendita ordinari provenienti dai negozi con altre informazioni esterne, come il numero di nuove costruzioni residenziali e i bollettini meteorologici. Questo aiuta a individuare picchi improvvisi della domanda per articoli come termostati per frigoriferi durante le ondate di calore o pompe aggiuntive per lavastoviglie dopo che alcune aree sono state colpite da tempeste.
I sistemi di tracciamento cloud mantengono sincronizzati i livelli di magazzino tra depositi, punti vendita e furgoni mobili per riparazioni ogni circa 15 secondi. Immagini questo scenario: un tecnico preleva l'ultimo fermo della porta per una riparazione di una lavatrice, e boom – l'inventario si aggiorna immediatamente ovunque. Niente più vendite di articoli già esauriti. Anche i numeri confermano il trend. Le aziende che monitorano l'inventario in tempo reale registrano circa un terzo in meno di ordini arretrati da clienti in attesa di ricambi. E quando si tratta di componenti dotati di tecnologia RFID, si parla di una riduzione degli errori di conteggio quasi del 90% rispetto ai tradizionali conteggi manuali. È chiaro perché sempre più aziende stanno effettuando la transizione, nonostante i costi iniziali.
I sistemi automatizzati aggiornano settimanalmente i punti di riordino utilizzando variabili chiave:
Questo approccio evita l'ordinazione eccessiva di articoli poco richiesti, come le palette per impastare dei fornetti per pane, mantenendo nel contempo una disponibilità del 99% per gli SKU ad alta domanda, come i filtri dell'acqua per frigoriferi.
Le scorte poco richieste rappresentano dal 18% al 24% dei costi di stoccaggio nei settori della distribuzione ( rapporto 2023 sugli sprechi di inventario ). I grossisti di ricambi per elettrodomestici utilizzano l'analisi ABC trimestrale per distinguere gli articoli a rapido consumo—come le guarnizioni delle porte dei frigoriferi—dagli SKU stagnanti, come i termostati per asciugatrici obsoleti. I migliori performer ottengono riduzioni di costo del 7% attraverso:
L'adozione di sistemi di inventario just-in-time (JIT) riduce mediamente del 33% le esigenze di stoccaggio delle parti per elettrodomestici. Le implementazioni di successo integrano il JIT con:
– Accordi VMI che consentono il reintegro in 48 ore degli SKU più comuni
– Cross-docking per componenti forniti dagli OEM
– Sistemi Kanban per il reintegro dei motori delle lavatrici
Sebbene gli acquisti all'ingrosso offrano sconti dal 12% al 15%, il 43% dei distributori riscontra che i costi di stoccaggio più elevati annullano fino al 60% di tali risparmi ( studio di Riferimento per Grossisti 2024 ). Le aziende leader utilizzano modelli di elasticità per determinare le dimensioni ottimali degli ordini per articoli come schede di controllo per forni a microonde e pompe per lavastoviglie, privilegiando gli SKU con:
L'inventario gestito dal fornitore (VMI) trasferisce fondamentalmente la responsabilità delle scorte ai fornitori, anche se i distributori continuano a gestire la parte effettiva della vendita. Secondo una ricerca di McKinsey dell'anno scorso, questo approccio riduce gli esaurimenti di magazzino tra l'18 e il 25 percento. Per quanto riguarda componenti particolarmente richiesti, come relè dei compressori o elementi riscaldanti, il VMI dà ottimi risultati perché i fornitori possono vedere in tempo reale ciò che viene venduto attraverso i propri dati di vendita. Tuttavia, è importante sottolineare che il successo del VMI richiede accordi solidi sulla condivisione delle informazioni e la costruzione di una reale fiducia tra le parti. In assenza di adeguati metodi per misurare l'andamento, i distributori finiscono per cedere troppo controllo sui momenti di riapprovvigionamento dei prodotti, una condizione che molte aziende trovano difficile da accettare.
Con la gestione del magazzino in conto deposito, le aziende non devono pagare fino a quando i prodotti non vengono effettivamente venduti, il che fa una grande differenza quando si tratta di articoli difficili da smaltire o molto specifici. Secondo l'ultimo rapporto di Gartner del 2024, questo approccio può ridurre la spesa in conto capitale di circa il 30% per le aziende che gestiscono componenti specializzati per elettrodomestici. Tuttavia, comporta anche alcune attività: è necessario negoziare attentamente i costi di stoccaggio e movimentazione prima di accettare qualsiasi accordo. Molti distributori ottengono risultati positivi con metodi misti. Ad esempio, potrebbero mantenere i filtri per acqua specializzati per frigoriferi in conto deposito, gestendo invece le cinghie per lavatrici ad alta rotazione attraverso un inventario gestito dal fornitore. Questo consente un controllo migliore sui rischi in base alle esigenze di ciascun prodotto. L'intero sistema funziona molto meglio se abbinato a un buon software di gestione inventario che tenga traccia di tutto ciò che accade tra diversi modelli e ubicazioni.
I distributori di ricambi per elettrodomestici registrano una riduzione dei tempi di consegna dal 18 al 34 percento quando implementano sistemi di tracciamento inventario in tempo reale, secondo i recenti benchmark di settore del 2023. Quando i magazzini tengono traccia di ciò di cui i tecnici hanno effettivamente bisogno, invece di ciò che semplicemente giace sugli scaffali, le aziende iniziano a concentrarsi sull'invio prioritario di quei componenti cruciali. Si pensi a elementi come pompe per lavastoviglie o compressori per frigoriferi, di cui i clienti hanno urgente necessità. I distributori che configurano avvisi automatici per il riordino riscontrano anche un notevole miglioramento, riducendo quasi della metà i problemi legati alla consegna nello stesso giorno entro soli dodici mesi. E non dimentichiamo gli stockout, che possono rappresentare veri incubi per le aziende. Ogni singolo intervento di riparazione ritardato a causa della mancanza di un componente costa in media ai fornitori di servizi circa 1.100 dollari tra reddito perso e penali.
Quando l'accuratezza dell'inventario raggiunge circa il 95%, la maggior parte dei distributori registra un aumento del tasso di evasione ordini fino a circa il 98%. Questo livello di prestazioni è fondamentale per far sì che gli installatori tornino a comprare altri ricambi. I risultati migliorano ulteriormente con sistemi avanzati di conteggio ciclico. Queste soluzioni tecnologiche riducono gli errori di prelievo di circa due terzi rispetto ai tradizionali controlli manuali. I tecnici ricevono così ciò di cui hanno bisogno, come accenditori per forni o le difficili pompe di scarico per lavatrici. Anche i lettori di codici a barre e i tag RFID fanno una grande differenza. Le aziende che implementano questi metodi di verifica raggiungono tipicamente tassi di accuratezza nella spedizione prossimi al 99,4%. Un minor numero di ricambi restituiti a causa di errori di commistione significa clienti più soddisfatti e meno problemi per tutti gli attori coinvolti nella catena di approvvigionamento.
Le aziende di distribuzione odierne cercano sistemi che permettano loro di monitorare in tempo reale tutto ciò che accade durante le operazioni. Le migliori piattaforme disponibili combinano sensori IoT con lettori di codici a barre per tenere traccia degli spostamenti dei singoli prodotti dal momento in cui arrivano nel magazzino fino alla partenza per la consegna. Il passaggio a sistemi basati sul cloud riduce gli errori manuali fastidiosi di circa il 43%, secondo la ricerca Ponemon del 2023, e questi sistemi aggiornano automaticamente le informazioni sulle scorte nei sistemi ERP e sui canali di vendita online. Quando si valuta un nuovo software, i responsabili del magazzino dovrebbero assicurarsi che funzioni bene su dispositivi mobili e che offra buone connessioni API, in modo che tutti i reparti possano condividere i dati senza creare isole informative separate.
I moderni sistemi di machine learning analizzano circa 18 fattori diversi quando devono prevedere le future esigenze dei clienti. Vengono presi in considerazione elementi come l'influenza delle stagioni sulle abitudini d'acquisto e i modelli relativi alle richieste di riparazione provenienti dai tecnici. Il risultato? Questi modelli riescono a prevedere con notevole precisione la domanda futura, azzeccando la previsione circa 92 volte su 100. Sono anche molto bravi a individuare tendenze insolite. Ad esempio, abbiamo assistito a casi in cui gli ordini di compressori per frigoriferi aumentano del 30% circa durante le ondate di calore estive più intense, consentendo ai negozi di fare scorta prima che si verifichino problemi. Quando le aziende abbinano queste previsioni intelligenti a informazioni in tempo reale sui tempi di consegna dei fornitori per i ricambi, accade qualcosa di interessante. I livelli di servizio rimangono estremamente stabili, intorno al 98%, ma non è più necessario mantenere grandi quantità di inventario di sicurezza. Alcune imprese riportano di aver ridotto il fabbisogno di scorte di sicurezza di quasi un quarto grazie a questo approccio.
Un grossista di ricambi per impianti HVAC con sede nel Midwest ha risolto i suoi problemi ricorrenti di carenza di motori e valvole integrando un software predittivo di gestione inventario nel proprio sistema ERP esistente. Questo ha comportato la generazione automatica di ordini d'acquisto ogni volta che i livelli di scorta scendevano al di sotto di determinate soglie stabilite dal sistema. Il software non si basava soltanto sui dati semplici di inventario, ma teneva conto anche di fattori come il numero di interventi tecnici effettuati nelle diverse aree geografiche e le condizioni meteorologiche che influivano sulle operazioni. Dopo circa sei mesi di utilizzo di questo approccio, i risultati sono stati notevoli: le carenze di scorte sono diminuite di circa il 30%, il turnover delle scorte è migliorato per quasi 80 codici prodotto e l'azienda è riuscita a ridurre le spese per scorte eccedenti di circa 127.000 dollari all'anno, secondo i dati del Supply Chain Analytics Report 2024.
Notizie di rilievo2025-07-24
2025-01-22
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