L’OTTIMIZZAZIONE DELLA
GESTIONE DELLE SCORTE
Case study
INQUADRAMENTO METODOLOGICO ........................................................................................................................................... 2
INQUADRAMENTO TEORICO ...................................................................................................................................................... 2
OBIETTIVI ED AMBITO DELL’ANALISI ........................................................................................................................................... 3
RILEVAZIONE DATI .................................................................................................................................................................. 4
ANALISI DEI DATI .................................................................................................................................................................... 5
PROPOSTA D’INTERVENTO....................................................................................................................................................... 6
CONTATTI.............................................................................................................................................................................. 7
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Inquadramento metodologico
Il caso di seguito affrontato deriva dalla considerazione che i sistemi SAP, ed in generale i sistemi
Erp, dopo una fase d’implementazione tesa a garantire continuità al funzionamento delle aziende
nel passaggio da insiemi di sistemi informativi ad un sistema integrato ERP, non “producono” i
risultati che dal loro impiego le Aziende si attendevano, creando insoddisfazione diffusa come
dimostra un recente Benchmark della Deloitte.
Ciò dipende molto dal fatto che le implementazioni non hanno sfruttato a pieno le potenzialità che
Sap offre.
Obiettivo a carattere generale del caso trattato è quello di mostrare come un efficace uso di
strumenti disponibili (LIS, BW e RBE) e di informazioni presenti in Sap permetta di individuare
azioni di miglioramento o modifiche organizzative/procedurali.
Nello specifico sono state scelte le scorte in quanto determinano in larga misura l’economicità
della gestione per i costi ad esse collegati e la soddisfazione dei clienti in quanto la loro
disponibilità è un elemento chiave per garantire servizio ai clienti.
I risultati ottenuti confermano l’efficacia del metodo essendo emerse alcune criticità che
suggeriscono proposte di miglioramento. Dal punto di vista quantitativo la mancanza di Benchmark
esterni (è stato usato come riferimento il valore medio degli indici di rotazione) e la mancanza
d’alcune parametrizzazioni del customizing (che non consentono di valutare l’affidabilità dei
fornitori), ha portato a risultati che, pur soddisfacenti, possono essere sicuramente superiori
eliminando le mancanze citate.
E’ infine da sottolineare che i risultati ottenuti (e quelli che si possono ottenere) dipendono dalla
presenza in Smart-Media delle due competenze professionali che insieme consentono di realizzare
tali progetti con successo:
! quella legata alla consulenza direzionale che consente di interpretare i modelli di business e
individuare, proporre eventuali azioni di miglioramento sia degli aspetti organizzativi sia di
quelli metodologici;
! quella legata alla conoscenza degli strumenti SAP, che consente di individuare le soluzioni
applicative coerenti con le decisioni organizzative e metodologiche valorizzando l’investimento
tecnologico.
Inquadramento teorico
Nell’analisi dei dati, per determinare i costi delle scorte, si utilizza un coefficiente che è indicativo
del costo di possesso. Tale coefficiente tiene conto:
# degli oneri finanziari ( o del costo di opportunità: se non si ha bisogno del sistema creditizio per
finanziare le scorte e se si usano risorse proprie, quali opportunità di investimento si perdono?);
# dei costi di ordinazione;
# dei costi dello spazio (affitto delle spazio, dei posti pallet);
# dei costi assicurativi;
# dei costi delle obsolescenza;
# dei costi della movimentazione;
# dei costi del personale.
Il coefficiente qui utilizzato (20%) è una stima che assume i costi non finanziari pari al 100-150%
degli oneri finanziari.
La riduzione delle scorte conduce quindi non solo ad una riduzione del capitale investito e ad
un’accelerazione del ciclo cash-to-cash, ma anche ad una riduzione dei costi di possesso che
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annualmente incidono negativamente sul bilancio aziendale.
L’aver esaminato le scorte ha il suo fondamento anche nel fatto che le due performance influenzate
(economicità e servizio) sono strettamente legate fra di loro.
A titolo d’esempio va ricordato che la determinazione della scorta di sicurezza è influenzata dal
livello di servizio secondo la seguente relazione:
SS=σk√tp
Ove:
σ = deviazione standard
k = coefficiente legato al livello di servizio
tp = intervallo fra due rifornimento successivi dello stesso materiale
Obiettivi ed ambito dell’analisi
Obiettivo del case-study è valutare l’efficacia e l’efficienza della gestione delle scorte all’interno
dello stabilimento Motor Bikes situato a Milano (il nome e la sede dell’azienda sono stati modificati
per motivi di privacy). La valutazione è stata limitata alle materie prime. Il Key Perfomance
Indicator utilizzato è stato l’Indice di Rotazione delle scorte (di seguito IdR – cod.
0OPPLAN020).
L’indicatore, calcolato su base annua come rapporto tra il costo totale dei consumi ed il valore
medio della giacenza a stock, fornisce il livello di redditività degli investimenti aziendali in scorte.
La performance economica aziendale migliora se il valore dell’IdR aumenta; il suo valore ottimale
dipende anche dal margine operativo lordo: minore è quest’ultimo, maggiore deve essere il primo.
Nel grafico sono evidenziati i rapporti di dipendenza gerarchica dell’indicatore prescelto con altri,
quindi i possibili conflitti tra gli stessi: per esempio l’aumento dell’IdR può avere un impatto
negativo sul kpi “Customer Satisfaction”.
Inventory Days of Supply
Raw Material
Inventory Turnover
Inventory Days of Supply
0OPPLAN017
Raw Material Days of Supply
(Quantity)
0OPDEL024
0OPSO021
Raw Material &
WIP Inventory Turnover
Inventory Turnover
Raw Material &
WIP Inventory Days of Supply
(Quantity)
0OPPLAN020
0OPSO019
Inventory
0OPPLAN012
Finished Goods Inventory
Days of Supply
Average Inventory
0OPDEL028
0OPPLAN001
Channel
Obsolescence Costs
0OPSO018
Finished Goods Inventory
Turnover
Sales
Forecast Accuracy
0OPDEL006
0OPDEL030
0ENPR026
Delivery Performance
to Customer Request Date
0OPPLAN008
Shrinkage
0OPPLAN003
0OPPLAN034
Precentage of
suppliers getting shared
forecasts
(Supplier Collaboration)
Precentage of customers
sharing forecasts
(Consensus Forecasting)
0OPPLAN031
0OPPLAN032
Upside Production Flexibility
0OPPLAN048
Forecast Cycle
0OPPLAN009
Order Entry
0OPDEL044
Return Rate
Customer Satisfaction
0OPDEL066
0OPCF038
Incoming Material Quality
P1
0OPSO005
SAP AG 2001
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L’IdR è stato poi integrato con altri indicatori e dati utili ad approfondire l’analisi:
# il valore medio dello stock;
# i giorni di copertura media;
# il tempo di elaborazione delle Rda in Oda (pianificato e medio effettivo);
# il tempo di consegna da parte dei fornitori (pianificato e medio effettivo);
# il volume di fornitura (# posizioni ordinate e valore ordinato)
# il valore della merce resa ai fornitori;
# i dati di consumo dei materiali, tra i quali in numero di uscite e la data dell’ultimo
consumo (utili alla identificazione dei materiali slow-moving);
# i dati anagrafici di pianificazione dei materiali.
Il periodo di osservazione è stato limitato all’anno 2002.
Rilevazione dati
La rilevazione dell’IdR, effettuata con l’ausilio del LIS ha fornito i seguenti dati:
Gruppo merci
Totale
A03
Alluminio profilo
A01
Alluminio barra
D07
Acciaio inox barra
A02
Alluminio tubo
D09
Acciaio inox profilo
D08
Acciaoo inox tubo
A04
Alluminio pani
B01
Ottone barra
D01
Acciaio FE/AVP barra
A05
Alluminio torniture
D02
Acciaio FE/AVP tubo
B04
Ottone torniture
H06
Plastica estrusa/tor
G01
Magneti
C01
Bronzo barra
D04
Accia.cromato barra
B02
Ottone tubo
C02
Bronzo tubo
Rot. inv. Val. med. stock Val. cons. tot.
3,18
1.373.493,86
4.374.563,99
1,80
503.054,35
903.875,68
4,36
229.719,04
1.000.643,21
3,36
164.214,53
552.039,09
2,24
123.612,62
276.796,67
0,62
103.883,71
64.351,17
3,03
60.338,64
182.659,26
11,13
52.625,54
585.474,88
5,07
41.805,87
211.911,14
3,15
34.079,14
107.353,64
9,30
29.404,46
273.341,42
2,91
12.497,60
36.317,90
13,87
11.607,67
160.948,12
3,62
2.121,23
7.683,64
1,64
1.624,65
2.666,76
1,04
1.530,99
1.598,82
0,19
724,23
134,49
10,38
609,92
6.332,02
10,99
39,68
436,08
Cop. stk. media
115
203
84
109
163
589
121
33
72
116
39
126
26
101
222
350
1,966
35
33
L’approfondimento è stato limitato alle materie prime appartenenti al gruppo merci A03, le quali,
oltre a rappresentare oltre il 36% del valore medio immobilizzato a stock, presentano un mediocre
IdR, inferiore al valore medio.
I materiali del gruppo merci A03 sono profilati di alluminio realizzati dai fornitori sulla base di
specifiche tecniche fornite da Motor Bikes; per questi materiali il ciclo produttivo del fornitore
impone a Motor Bikes lotti economici di approvvigionamento di gran lunga superiori ai lotti medi di
consumo, quindi la necessità di mantenere a stock ingenti quantità non facilmente comprimibili.
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Per detto gruppo di materiali si è provveduto a rilevare altri indicatori rilevanti nell’area acquisti:
Fornitore
Totale
AAA01 Fornitore AAA
BBB02 Fornitore BBB
CCC03 Fornitore CCC
DDD04 Fornitore DDD
EEE05 Fornitore EEE
FFF06 Fornitore FFF
# Pos.
OdA
# Pos.
contr.
# Pos.
piani.cns.
# Cons.
182
119
20
18
17
5
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
163
113
24
14
9
2
1
Val.
Val. Tmp Tmp cons.
ORDACQ OdA reso cons.
m.pond.
1357431,46
1035505,80
146065,93
112466,84
40.605,00
15.429,41
7.358,48
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
96
96
102
124
72
0
53
94
91
104
126
75
0
0
Gli stessi indicatori sono stati poi rilevati per i materiali approvvigionati presso il fornitore
Fornitore AAA al quale sono stati emessi OdA per un valore pari al 76% del valore complessivo
ordinato. Per gli stessi materiali sono stati rilevati alcuni dati anagrafici rilevanti per la
pianificazione.
Il tempo medio di elaborazione delle RdA in OdA è stato di 3,73 giorni di calendario (ma il valore
mediano della serie è pari a 1), mentre il tempo pianificato di elaborazione delle RdA in OdA
(impostato in customizing) è di 2 giorni lavorativi, approssimabili a 2,8 giorni di calendario.
La rilevazione dei dati relativa all’affidabilità dei fornitori misurata in termini di rispetto dei tempi
di consegna e delle quantità consegnate non è stata possibile a causa dell’incompletezza del
customizing del sistema. La determinazione di tale prestazione è auspicabile poichè in presenza di
bassa affidabilità, il sistema produttivo/logistico reagisce in modo consapevole o inconsapevole
approvvigionando quantità più elevate di quelle necessarie per cautelarsi da eventuali rotture di
stock. Risulta quindi chiaro che migliorare l’affidabilità consente di eliminare o comunque ridurre
una causa d’incremento delle scorte.
Il task è stato completato con la rilevazione d’alcuni dati statistici di performance e d’utilizzo del
sistema ERP relativi al periodo novembre 2002 – gennaio 2003; in particolare sono stati rilevati:
#
#
l’elenco dei report e dei programmi custom utilizzati e di quelli non utilizzati;
i dati statistici d’utilizzo di alcune funzionalità standard convenienti per una gestione
ottimale delle operazioni di approvvigionamento rilevati per il periodo di analisi 01/11/2002
– 31/01/2003.
Analisi dei dati
L’analisi dei dati, limitata alle sole materie prime appartenenti al gruppo merci A03, ha fornito le
seguenti informazioni.
1. A fronte di un tempo medio di consegna da parte dei fornitori di 96 giorni, lo stock medio
copre fabbisogni, a consumi costanti, per 203 giorni; questo indica la presenza di una
apparentemente ingiustificata sovragiacenza a magazzino del 100% circa e quindi, che una
riduzione del 50% circa dello stock immobilizzato (pari quindi a circa €250.000) non solo
non incrementa in misura sensibile la possibilità di rotture di stock, ma potrebbe portare ad
una riduzione dei costi di possesso delle scorte stimata in €50.000 annui; questa stima
assume i costi di possesso (oneri finanziari, assicurativi, …) pari al 20% circa del valore
immobilizzato. (Fatto salvo l’eventuale maggior costo derivato da lotti d’acquisto di
dimensioni contenute).
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2. Data l’impossibilità di rilevare i dati relativi all’affidabilità dei fornitori in termini di rispetto
dei tempi di consegna, non è ipoteticamente giustificabile la sovragiacenza come rimedio
all’inaffidabilità dei fornitori; questa può comunque essere migliorata attraverso l’utilizzo
dei piani di consegna dettagliati (il cui mancato utilizzo è confermato anche dai dati statistici
d’utilizzo del sistema), i quali, garantendo ai fornitori una migliore e più ampia visibilità dei
fabbisogni aziendali permette loro una più puntuale schedulazione dei propri piani di
produzione.Va precisato che la determinazione dell’affidabilità dei fornitori è auspicabile in
quanto, in presenza di bassa affidabilità, il sistema produttivo/logistico reagisce, in modo
consapevole o inconsapevole, approvvigionando quantità più elevate di quelle necessarie,
per cautelarsi da eventuali rotture di stock. Risulta quindi chiaro che migliorare l’affidabilità
consente di eliminare o comunque ridurre una causa d’incremento delle scorte.
3. A fronte di un tempo medio di consegna da parte del fornitore AAA01 di 96 giorni , il tempo
di consegna medio pianificato, utilizzato da SAP per schedulare gli approvvigionamenti, è di
120 giorni; questo indica che, mediamente, SAP propone date di approvvigionamento
anticipate di circa 20 giorni; non essendo stato possibile rilevare i dati di affidabilità nelle
consegne del fornitore, non è facilmente evidenziabile se il fornitore consegni normalmente
in anticipo rispetto alla data schedulata, oppure, se le date proposte da SAP siano
ordinariamente modificate manualmente dagli utenti; in entrambi i casi l’azienda sostiene
costi ingiustificati (non agevolmente stimabili) ancorchè facilmente riducibili attraverso una
correzione dei dati anagrafici nel sistema.
4. La rilevazione dei tempi d’elaborazione delle RdA in OdA denota una scarsa osservanza
delle procedure operative applicabili; la variabilità dei tempi rilevati implica anche una
debole possibilità di schedulare correttamente gli approvvigionamenti.
5. I valori dello stock di sicurezza, inseriti nei record anagrafici, non sono sempre coerenti con
i valori determinati secondo la formula standard di calcolo.
6. L’attivazione, sui record anagrafici dei materiali, della procedura di creazione automatica
degli OdA non trova conferma sui record anagrafici dei fornitori, rendendo di fatto
inutilizzabile la procedura.
7. I dati statistici d’utilizzo del sistema mostrano il limitato impiego d’alcune funzionalità
standard convenienti per una gestione ottimale delle operazioni di approvvigionamento quali
la gestione delle Source List e l’utilizzo dell’Early Warning System.
Proposta d’intervento
Occorre premettere che, mentre l’analisi preliminare deve essere effettuata su dati aggregati, la
valutazione degli interventi da attuare per ridurre il valore delle scorte, preceduta dalla
classificazione ABC dei materiali sulla base del costo, del grado d’utilizzo e d’alcuni parametri di
pianificazione, deve essere eseguita, almeno per i materiali di classe A, per ogni singolo item; ciò al
fine di evitare mancanze di materiali con conseguenti possibili perdite di consegne, deprimendo per
questa via il fatturato ed il servizio ai clienti.
Deve essere altresì precisato che l’ottimizzazione della gestione delle scorte non deve essere
considerata un’attività one-time: essa è un processo di miglioramento continuo che deve essere
sostenuto dall’organizzazione aziendale quale compito senza fine.
Diverse sono gli interventi che possono essere attuati al fine di ridurre il valore medio delle scorte.
1. L’aggiornamento dei dati anagrafici, in particolare i tempi di consegna in anagrafica
materiali.
2. Il calcolo automatico delle scorte di sicurezza; questo task dovrebbe essere eseguito al meno
con scadenza trimestrale, al più con scadenza semestrale.
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3. L’attivazione dell’analisi dell’affidabilità dei fornitori; l’eventuale inaffidabilità può essere
provocata da causa interne quali l’invio di successive modifiche agli OdA, quest’ultime ad
es. causate da continue correzioni ai dati di approvvigionamento generati dal MRP; in altri
termini: l’analisi dell’affidabilità dei fornitori può segnalare procedure gestionali non
ottimali.
4. L’implementazione di un sistema di Early Warning (utilizzando il LIS oppure BW); questo
fornisce un valido supporto decisionale ricercando situazioni eccezionali ed identificando
potenziali problemi confrontando, per determinati indicatori, i valori soglia impostati con i
valori attuali o con valori futuri sulla base di analisi previsionali; questa funzionalità
permette di mantenere allineate le giacenze a magazzino con il profilo della domanda,
quindi di evitare indesiderati crolli dell’IdR o del livello di servizio in presenza di inversioni
di tendenza del mercato.
5. L’utilizzo d’alcune funzionalità del modulo MM per accelerare i tempi
d’approvvigionamento (OdA automatico e Source List).
6. Un’analisi sul campo, con conseguente ottimizzazione, delle procedure operative del ciclo di
creazione-elaborazione RdA in OdA e di trasmissione di quest’ultimo ai fornitori.
L’estensione degli interventi a tutte le materie prime, con il prudente obiettivo di innalzare l’IdR
medio di un punto percentuale nell’arco di 6-9 mesi può generare un risparmio dei costi di possesso
delle scorte cautamente stimato di circa € 75.000(*) annui per il solo stabilimento di Motor Bikes a
Milano, giustificando in tal modo i costi dell’intervento e generando così le risorse necessarie per
finanziare i seguenti possibili futuri progetti.
1. La ridefinizione dei processi d’approvvigionamento avente l’obiettivo di eliminare o
minimizzare le quantità minime d’acquisto e di comprimere e stabilizzare i tempi di
consegna dei fornitori.
2. La progettazione del modello delle scorte (di ciclo, di sicurezza, ..) con l’obiettivo di
aumentare la frequenza delle consegne, quindi la riduzione delle scorte di ciclo; questa deve
essere da un lato coerente con le quantità impiegate nella produzione dei lotti economici
degli articoli-padre e con i tempi di produzioni di detti lotti, dall’altro lato con la valutazione
economica dei costi derivanti dall’aumento dei trasporti e delle entrate merci.
3. La progettazione di un sistema per il controllo delle scorte (inventari ciclici, accuratezza dei
magazzini, controllo dei fornitori, delle rese, …).
4. La standardizzazione delle distinte base finalizzata alla riduzione del numero di materiali da
approvvigionare.
5. La progettazione della Supply Chain estesa, includendo in essa i fornitori, gli stabilimenti di
produzione, le filiali estere di distribuzione ed i clienti finali.
(*)
Tale valore deriva dall’ipotizzare che l’IdR medio possa passare a 4,3; esso, con un consumo pari a quello rilevato di
€ 4.374.564 richiederebbe scorte pari a circa € 1.000.000 invece di € 1.373.494 con un recupero di circa € 373.494 che
al costo di possesso del 20% fornisce un risparmio annuo dei costi di possesso pari a circa € 75.000.
Contatti
Luciano Scalabrini
Docente presso il MIP Politecnico di Milano
M +39 335214350
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Lucio Zonca
SCM Consultant Certified by SAP
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