Applicazione del modello SCOR per la valutazione di progetti SCM Vittorio Cesarotti, Università di Roma Tor Vergata Paolo Paganelli Gruppo Formula Sommario L articolo affronta il tema della misurazione attraverso lo standard SCOR (Supply Chain Operations Reference Model), finalizzata a valutare, condurre e promuovere iniziative per migliorare le prestazioni della supply chain. Il metodo da noi proposto si articola su sei fasi che vanno dalla definizione degli obiettivi strategici (SCOR livello 1), alla costruzione del modello dei processi della supply chain (SCOR livello 2 e 3), fino alla valutazione degli interventi di miglioramento (leve) e dei loro impatti diretti e indiretti sugli indicatori di prestazioni a livello operativo e strategico. Il metodo e lo strumento software di supporto sono già stati applicati presso Avio Interiors, azienda di produzione a commessa con sede a Latina, nell ambito di un progetto semestrale condotto nella seconda metà del 2003 per valutare l impatto di un nuovo sistema di pianificazione. L articolo sintetizza i risultati più significativi di questa esperienza, evidenziando gli elementi innovativi e le aspettative di evoluzione della metodologia proposta. Introduzione Il termine trough of disillusionment 1 [1] descrive efficacemente l orientamento attuale di utenti e fornitori di soluzioni di Supply Chain Management, dopo l entusiasmo e le aspettative che hanno caratterizzato il periodo tra la metà degli anni 90 e la crisi della new economy. Le soluzioni più innovative segnano il passo, sia per presenza sul mercato sia per capacità di soddisfare attese gonfiate da un attenzione eccessiva. Tra le software house e i consulenti si fa strada la tendenza a fare dell SCM un simbolico e generico contenitore di applicazioni del tutto tradizionali, come la gestione del magazzino e della produzione [2]. Il tentativo di ridimensionare la visione integrata della supply chain trova sostegno, oltre che nel clima economico che non favorisce la propensione al rischio, anche in alcuni dati oggettivi: Ambiziosi progetti di SCM lanciati da imprese leader sono falliti, alcuni in modo clamoroso per il nome e la rilevanza sul mercato delle aziende coinvolte [3]. Dai progetti completati non sono emerse valutazioni convincenti dei benefici rispetto ai costi, tali da motivare pienamente le scelte strategiche effettuate. Ricaviamo questo dato da un interessante studio di CCMI, società di consulenza americana che ha analizzato un campione molto vasto di aziende utilizzatrici di soluzioni SCM [4], con risultati sorprendenti: Meno del 20% delle aziende che hanno investito in SCM dichiara di aver conseguito un apprezzabile e soddisfacente ritorno dell investimento (ROI). Ciò è avvenuto nonostante più del 90% delle aziende intervistate avesse incluso l analisi del ROI nel processo di acquisizione di soluzioni SCM. 1 Letteralmente, risacca della disillusione.
In più dell 80% dei casi il coinvolgimento del management aziendale è considerato scarso o di facciata, dato sorprendente se si considera il costo elevato dei progetti SCM. L impressione, condivisa da esperti del settore [5], è che l approccio alla supply chain sia stato troppo guidato dalla tecnologia e che sia rischioso affrontare il tema SCM riducendolo alla selezione e implementazione di pacchetti software. L esperienza riassunta in questo articolo, nata dalla collaborazione tra un impresa manifatturiera, Avio Interiors, Gruppo Formula e la facoltà di Ingegneria dell Università di Tor Vergata, rappresenta un esempio di come un progetto SCM possa essere impostato e valutato tramite uno standard per analizzare la supply chain: il modello SCOR. Requisiti Secondo una delle definizioni più note ed efficaci, SCM è La gestione delle relazioni a monte e a valle tra fornitori e clienti per produrre maggiore valore [6]. Da questa semplice frase si colgono due aspetti fondamentali che fanno la differenza in termini di requisiti per la gestione dei progetti SCM: La trasversalità dei processi della supply chain, per loro natura inter-funzionali ed inter-aziendali. La produzione di valore come obiettivo finale, da misurarsi sia in termini di rispondenza agli obiettivi interni (efficienza) che di soddisfazione del cliente (efficacia). Applicare questa visione alla propria realtà significa affrontare problemi nuovi in tutte le fasi del ciclo di vita del progetto: 1. Valutare le opportunità. L offerta di soluzioni, i modelli e le aree di intervento sono talmente vasti da rendere assai complessa la valutazione di interventi sulla supply chain. Errate valutazioni si traducono in investimenti sbagliati (caso Nike), in cambiamenti a macchia di leopardo per un errata valutazione delle priorità, oppure in opportunità non sfruttate con conseguente perdita di competitività. 2. Gestire la complessità. Per condurre il progetto è necessario mantenere una visione complessiva degli obiettivi di miglioramento della supply chain, e di come questi si realizzino attraverso il cambiamento delle diverse organizzazioni, funzioni aziendali e attività coinvolte. 3. Motivare scelte strategiche. Il contenuto innovativo e la complessità organizzativa richiedono una costante azione di verifica e promozione dei risultati del progetto, sia verso il management sia verso enti esterni (clienti e fornitori) coinvolti in quanto parti attive della supply chain. L obiettivo che ci siamo posti è aiutare gli utenti a valutare, condurre e promuovere iniziative per migliorare le prestazioni della supply chain, attraverso un approccio indipendente dalla tipologia produttiva e neutrale rispetto a soluzioni informatiche e modelli organizzativi. L approccio da noi proposto è incentrato sullo standard SCOR (Supply Chain Operations Reference Model). SCOR è un modello per descrivere i processi della supply chain secondo uno standard definito e aggiornato dal Supply Chain Council [7], organizzazione riconosciuta a livello mondiale che raggruppa tutti i principali utilizzatori, fornitori ed istituti di ricerca in ambito SCM. SCOR definisce lo schema dei processi e un insieme di oltre 200 metriche per l analisi e per il
monitoraggio continuo della supply chain. SCOR è alla base della metodologia e dello strumento software da noi sviluppati con i seguenti obiettivi: Consentire un analisi as-is, cioè la rilevazione dello stato presente dell organizzazione, ed un analisi su base revisionale dello stato futuro (What-If). L analisi What-If consiste nel valutare le conseguenze di un cambiamento sull organizzazione o sulle modalità operative della supply chain. Questo cambiamento può essere, ad esempio, l introduzione di una nuova tecnologia, nuove procedure operative, l esternalizzazione di un sevizio. In seguito a questi cambiamenti le prestazioni dell impresa e, più in generale, della supply chain varieranno; il modello dovrà fornire strumenti adeguati per valutare e misurare nel tempo le scelte effettuate. Adattarsi a diverse configurazioni della supply chain in diversi settori industriali, sempre però avendo come base la visione integrata fornita da SCOR. Il modello teorico (SCOR) deve essere ricondotto alla realtà specifica della supply chain in esame, consentendo l integrazione di dettagli non necessariamente previsti nei processi SCOR e la misurazione delle metriche al livello di dettaglio ritenuto opportuno dagli utenti. Gli strumenti utilizzati devono permettere una configurazione rapida della supply chain, allo stesso tempo consentendo agli utenti di riconoscersi nei processi e nelle misurazioni effettuate. Valutare interventi sulla supply chain a due livelli: operativo e strategico. A livello operativo devono essere presentati al management intermedio indicatori riferiti ai processi di dettaglio, mentre a livello strategico occorre fornire al top management pochi indicatori di sintesi. Il supporto ai processi decisionali lungo l intero ciclo di vita del progetto SCM si basa sulle misurazioni di prestazioni, che costituiscono il fulcro del modello. Lo stato dell arte La valutazione di iniziative SCM è un esigenza recente, rispetto alla quale gli utenti mostrano sensibilità diverse, anche in funzione dell influenza esterna di software house e consulenti. Spesso quindi si tenta di risolvere il problema applicando tecniche e metodologie nate con finalità diverse: Check-list per la valutazione e il confronto di pacchetti software, basate su elenchi di caratteristiche tecniche e funzionali [8]. In questo caso si ritiene che l SCM sia riconducibile a processi standard che non occorre analizzare caso per caso; dandone per scontati i benefici, ci si concentra sull individuare il migliore prodotto disponibile sul mercato. Modelli per il calcolo del ROI, proposti da software vendor [9] o sviluppati ad hoc riferendosi a modelli generali come EVA (Economic Value Added) [10]. In questo caso si riconosce la necessità della valutazione di costi e benefici, ma ci si concentra sui risultati economico-finanziari senza affrontare il tema dell analisi dei processi. Business Process Modelling (BPM), ovvero strumenti e metodologie general-purpose per descrivere qualsiasi tipo di processo produttivo e gestionale [11]. Simulazione, basata su motori di calcolo per valutare l evoluzione nel tempo di sistemi dei quali si sono modellati il funzionamento e le interazioni con l esterno [12]. In questo caso e nel precedente, l analisi dei processi è condotta con un estensione e un livello di dettaglio giustificabili solo per complessi progetti di Business Process Re-engineering, con l obiettivo di ridisegnare l intera organizzazione e le strategie aziendali.
La Tabella 1 sintetizza il posizionamento dei diversi strumenti rispetto ai requisiti da noi individuati nel paragrafo precedente. Requisiti Indipendente dalla soluzione Indipendente dal modello organizzativo Visione integrata della supply chain Metriche per la misurazione delle prestazioni Tabella 1 Confronto tra strumenti per la valutazione di progetti SCM Check-list per selezione software No, se proposta da software house o system integrator. Sì, se elaborata in proprio o da terze parti. Modelli ROI per selezione software No, se proposto da software house o system integrator. Sì, se elaborato in proprio o da terze parti. Sì BPM No No Sì Sì No No No No, solo valutazioni economiche No, da costruire con primitive general purpose. No Sì Simulazione No, da costruire. Sì, se ottenibili dall elaborazione di variabili tracciate dalla simulazione. Per essere credibile, la valutazione deve partire dall analisi della supply chain del cliente nella sua specificità, considerando tutti i processi direttamente o indirettamente coinvolti nel cambiamento. Ciò non è possibile con modelli predefiniti per il calcolo del ritorno dell investimento (ROI), vere e proprie scatole nere che producono risultati sulla base di medie di settore e di poche informazioni fornite dal cliente. Lo stesso vale per le check-list tecnicofunzionali, comunemente utilizzate dai consulenti aziendali, perché concepite per confrontare in modo asettico soluzioni tecnologiche. Gli strumenti general purpose, BPM e simulazione, offrono grande flessibilità ma richiedono un lungo e costoso lavoro a monte per costruire la visione integrata della supply chain. Questi strumenti sono stati concepiti per valutare l evoluzione futura di sistemi di cui sia possibile modellare nel dettaglio il funzionamento, e le cui relazioni con l ambiente esterno siano riconducibili a variabili d ingresso rappresentabili con serie statistiche. Nello scenario da noi affrontato il sistema, la supply chain, è troppo complesso per essere ricostruito meccanicamente, e l utente non è interessato a studiarne l evoluzione complessiva al variare delle condizioni esterne, ammesso che questo sia possibile. L obiettivo è invece valutare l impatto di scelte ben definite, rappresentate da interventi on/off con risultati diretti e indiretti sulle prestazioni dei diversi processi della supply chain. Valutare e confrontare questi interventi è l obiettivo principale dell analisi, se si vuole più modesto rispetto all ottimizzazione di un sistema attraverso la sua simulazione. Riteniamo però che il punto di partenza per questo genere di valutazioni sia rappresentato non da un teorico insieme di variabili da ottimizzare ma dai processi, dalle prestazioni misurabili e dai cambiamenti realisticamente ipotizzabili su questi processi. Il metodo per l analisi basata su SCOR Le sei fasi principali della nostra metodologia per l analisi d impatto di interventi sulla supply chain sono evidenziate in Figura 1.
Obiettivi strategici 6 Valutazione impatto leve Confronto tra leve 1 Analisi indicatori di 1 livello Modello SCOR 1 livello Modellazione Supply Chain 2 Definizione Leve Impatto su metriche 1 livello SCOR Modello SCOR 2 e 3 livello 5 Analisi variazioni 1 livello Relazioni tra metriche Analisi variazioni indirette 4 Analisi variazioni dirette Impatto leve su metriche 2 livello 3 Figura 1 Fasi nell analisi d impatto La metodologia fa riferimento al modello rappresentato in Figura 2 che, attraverso il supporto di un apposito software, consente di descrivere la supply chain in base ai processi e alle metriche SCOR, di raccogliere i valori degli indicatori selezionati e di applicare le dipendenze tra metriche per valutare gli impatti sulle prestazioni complessive.
LIVELLO 1 I 1 Ι 1x Ι 1y Ι 1k Ι 1z W I1 I 2 Ι 2x Ι 2y Ι 2k Ι 2z W I2 I 3 Ι 3x Ι 3y Ι 3k Ι 3z W I3 Indice Efficacia Indice Efficienza I 13 Ι 13x Ι 13y Ι 13k Ι 13z W I13 Indicatori di 1 livello Pesi i zk i zx Dipendenze tra indicatori Leve L 1 L 2 i x2 i x1 i y2 i k1 Variazioni dirette su indicatori Indicatori di 2 livello i 1 i 2 i 3 i x i y i k i z i max Fornitore del fornitore Fornitore Azienda Cliente LIVELLO 2 Cliente del cliente Figura 2: Schema di funzionamento del modello Di seguito descriviamo le caratteristiche principali delle diverse fasi, e come queste sono supportate dallo strumento software: 1. Analisi indicatori di 1 livello Il primo passo della metodologia consiste nell individuare e misurare un insieme d indicatori condivisi con il top management per la valutazione sul piano strategico delle iniziative SCM. Questi indicatori sono scelti tra le metriche SCOR di primo livello, che comprendono 13 indicatori suddivisi in due categorie: customer-facing (di efficacia) e internal-facing (di efficienza). Rientra in questa fase anche la definizione dei pesi, coefficienti applicati agli indicatori di primo livello selezionati, per indicare l importanza relativa della metrica all interno della categoria di appartenenza. La somma pesata degli indicatori di primo livello si traduce in due indicatori di sintesi: l Indice di Efficacia e l Indice di Efficienza, che insieme determinano il posizionamento strategico della supply chain. Le misurazioni delle metriche di primo e di secondo livello sono normalizzate rispetto all intervallo di variazione definito dai limiti minimo e massimo ammessi per ciascuna metrica. L obiettivo è ottenere valori comparabili, tra zero e uno, per tutte le metriche incluse nel modello, tenendo conto che queste sono rappresentate da attributi negativi, come le metriche di tempo e costo, e positivi come le metriche di guadagno e prestazione. Per quanto riguarda quelli negativi si ha una performance minima dello 0% quando si registra un valore pari al valore massimo, mentre una performance massima del 100% in corrispondenza del valore minimo. A titolo di esempio si riporta la formalizzazione matematica per la valutazione delle metriche caratterizzate da un attributo di performance negativo:
Valutazione = 1 ValoreAttuale ValoreMIN ValoreMAX ValoreMIN Il vantaggio principale della normalizzazione consiste nel fatto che le variazioni delle metriche, e quindi l impatto dei cambiamenti sulla supply chain, non sono valutate in termini astratti ma in relazione al margine di miglioramento effettivamente raggiungibile secondo il giudizio degli utenti. 2. Definizione delle leve e modellazione della supply chain Le leve rappresentano cambiamenti coordinati finalizzati a modificare le prestazioni di uno o più processi lungo la supply chain. Ciascuna leva è rappresentata come una serie di variazioni indipendenti su un sottoinsieme di indicatori selezionati tra le metriche SCOR di dettaglio (metriche di secondo livello). Le metriche sono riferite al modello della supply chain, che secondo lo standard SCOR comprende lo schema generale (livello 1) e dettagliato dei processi, e individua le metriche di secondo livello collegate a ciascun processo. A titolo di esempio consideriamo la Figura 3, che mostra una porzione del modello SCOR di Avio Interiors, così come appare nello strumento software da noi sviluppato. Al livello 1 (diagramma in alto a destra), si identificano i macro-processi coinvolti nell analisi utilizzando le categorie SCOR; ad esempio, M3 Make engineer-to-order product è il processo scelto per rappresentare la produzione interna a commessa presso Avio Interiors. In questa fase vengono selezionati solo i processi su cui è ipotizzabile un impatto diretto o indiretto delle leve oggetto dell analisi. Questi processi sono evidenziati in blu dallo strumento software. Ciascun macro-processo sarà successivamente decomposto in processi elementari (M3.1, M3.2, eccetera), per ciascuno dei quali sarà possibile selezionare un insieme di metriche per la misurazione delle prestazioni, dette metriche di secondo livello. LIVELLO 2 MAKE DEL SEGMENTO COMPANY DELLA SUPPLY CHAIN 1 2 3 4 5 Plan P1 M3 - Produzione Engineer-to-Order (POLTRONE e INTERIORS) P2 P3 P4 SCOR Livello 1 DESCRIZIONE PROCESSO: Processo di produzione di diverse parti, che prendono forma da processi di trasformazione e sono completate dopo la ricezione dell'ordine del cliente. Mentre il Make To Order include solo i prodotti standard o configurati costruiti in seguito ad un ordine del cliente, ETO include prodotti "su misura" che sono progettati, sviluppati e fabbricati a seguito di una specifica richiesta del cliente (poltrone ed interiors). Supplier Source Make Deliver S1 M1dis D1dis S2 M2 D2 S3 M3 D3 Customer M3.1 M3.2 M3.3 M3.4 M3.5 Progettazione della Produzione Schedulazione delle Attività Produttive Arrivo dei Materiali per la Produzione Produzione e Test Montaggio M3.8 M3.7 M3.6 Controllo Magazzino Locazione dei Prodotti Finiti Controllo Qualità Figura 3 Modello SCOR livello 2, esempio 3. Analisi delle variazioni dirette
L obiettivo di questa fase è quantificare l impatto delle diverse leve su ciascuna metrica di secondo livello, specificando le variazioni attese rispetto al valore attuale assoluto della metrica. Si tratta di un attività il cui risultato dipende fortemente dalla conoscenza dei dettagli operativi dei singoli processi e da valutazioni soggettive circa l impatto dei previsti interventi sulla supply chain. E lecito attendersi che valutazioni basate sulle dichiarazioni del fornitore di una soluzione intesa come leva siano ottimistiche, mentre gli utenti saranno portati a valutazioni più conservative. Il nostro modello è in grado di recepire le variazioni da strumenti esterni che si pongano come obiettivo una valutazione oggettiva, come ad esempio la simulazione. In questa fase è importante avere come riferimento il campo di variazione delle metriche normalizzate, che consente di valutare l entità dell impatto a prescindere dal valore assoluto. 4. Analisi delle variazioni indirette Le variazioni causate dall impatto reciproco tra metriche non possono essere definite a priori, ma devono essere valutate caso per caso. Questa fase coinvolge manager e consulenti con l obiettivo di determinare le relazioni tra performance di processi collegati. La relazione è espressa attraverso un coefficiente o da una formula, con valori compresi tra zero e uno, indicante l impatto che un cambiamento nella metrica influenzante avrà sulla metrica influenzata. 5. Analisi delle variazioni di primo livello Le variazioni delle metriche di primo livello, il livello più aggregato, sono il risultato della combinazione delle variazioni sulle metriche di livello inferiore. L analisi d impatto a livello strategico si basa quindi sulle dipendenze tra metriche di secondo e primo livello. Anche in questo caso viene utilizzata una matrice di dipendenze per porre in relazione metriche influenzate (di primo livello) con metriche influenzanti (di secondo livello). Le precedenti considerazioni relative alla soggettività nell esprimere le dipendenze valgono anche in questo caso, anche se con grandi differenze in funzione della metrica considerata. Ad esempio, la dipendenza del lead time di evasione ordine (metrica di 1 livello) dal tempo di approvvigionamento (metrica di 2 livello) è evidente e facilmente quantificabile, mentre altre relazioni saranno più difficili da individuare e sostanziare. In Figura 4 mostriamo in forma semplificata i risultati delle varie fasi nel processo sopra descritto, che parte dalla definizione della leva (sistema APS, nel nostro esempio) e dei sui impatti diretti, rappresentati da variazioni ( L1 ) su metriche collegate ai processi che la leva andrà a modificare (P1). Attraverso l analisi delle dipendenze tra metriche viene stimato l impatto indiretto della leva, su tutti i processi non direttamente coinvolti ma comunque influenzati dal cambiamento. In Figura 4 viene evidenziato un impatto sul processo di approvvigionamento, espresso dalla dipendenza tra la metrica numero 26 (% Schedulazioni cambiate entro il Lead Time del fornitore) legata all elemento di processo S2.1 (Schedule Product Deliveries) e la 68 (Accuratezza delle previsione) relativa al processo P2.1 (Identify, Prioritize and Aggregate Product Requirements), relazione plausibile in quanto una migliore previsione della domanda permette una migliore schedulazione delle consegne. Le variazioni complessive vengono poi riportate sugli indicatori strategici, attraverso le relazioni con metriche di primo livello.
Relazioni tra metriche Metrica 1 Metrica 26 Metrica 68 Metrica di primo livello Variazione Metrica 1 Metrica 26 K 26->1 Calcolo Variazioni Totali 1 Delivery performance ( L1 * K 68->26 ) * K 26->1 Metrica 68 Metrica di secondo livello 26 % Schedulazioni cambiate entro il Lead Time del fornitore 68 Accuratezza delle previsione Variazioni dirette L1 K 68->26 Calcolo Variazioni Indirette Variazioni indirette L1 * K 68->26 Impatto diretto della leva S2 Approvvigionamento make-to-order P1 Pianificazione della supply chain Impatto indiretto su processi collegati M3 Produzione Engineer-to-order Leva L1: Introduzione di un sistema APS D3 Consegna Engineer-to-order Figura 4: Analisi degli impatti diretti e indiretti 6. Confronto tra Leve La fase conclusiva del processo consiste nel confronto tra le diverse leve di cui si è ipotizzata l applicazione, rappresentate da altrettante configurazioni di impatto sulle metriche di primo e di secondo livello. I risultati vengono presentati in forma grafica e tabellare partendo dagli indici di efficacia ed efficienza, che consentono di valutare l impatto sul posizionamento strategico della supply chain. Valutazioni più dettagliate possono essere effettuate confrontando le variazioni dirette e indirette operate da ciascuna leva sulle metriche di secondo livello. Il caso Avio Interiors Avio Interiors S.p.A, con sede a Latina, è una delle principali aziende specializzate nella produzione di interni per aeromobili, forniti su commessa a compagnie aree in tutto il mondo. La complessità del prodotto, tipicamente one-of-a-kind, si riflette sulla supply chain, che vede le risorse interne ed i fornitori impegnati simultaneamente su più commesse, soggette a forti perturbazioni per rischedulazioni e modifiche tecniche. La direzione ha individuato come obiettivo strategico per l SCM quello di ridurre il tempo di evasione ordine, obiettivo perfettamente coerente con le esigenze del mercato in cui l azienda opera. Partendo dall obiettivo strategico e dall esame dettagliato dell attuale situazione dei tempi, abbiamo individuato due indicatori di prestazioni SCOR di 1 livello, descritti in Tabella 2. Il tempo di reazione della Supply Chain è il tempo che Avio Interiors impiega per formalizzare l ordine del cliente e completare il processo di approvvigionamento dei materiali; le fasi comprese in questo intervallo temporale sono la procedura di emissione del Sales Order (5 giorni) e l approvvigionamento che dura un tempo variabile tra i 90 ed i 150 giorni. Il Lead Time evasione dell ordine misura il tempo che intercorre dalla formalizzazione dell ordine, incluso l approvvigionamento, alla consegna al cliente. Questo tempo comprende le attività svolte internamente da Avio Interiors, rappresentate da un lead time di officina medio di 70 giorni.
Tra gli indicatori Customer facing, oltre ai due indicatori di tempo, la nostra analisi ha preso in esame la metrica Performance di consegna, relativa al soddisfacimento degli ordini nei tempi previsti. L unico indicatore Internal facing considerato è invece il costo di gestione della supply chain. Tabella 2 Indicatori di tempo, 1 livello, customer-facing (Avio Interiors) Categorie Performance Peso Min Max Valore Attuale Valore Attuale Normalizzato Valore Medio Normalizzato Pesato Valore Attuale Normalizzato Pesato Responsiveness Flexibility Lead Time evasione dell'ordine Tempo di reazione Supply Chain 0,30 185 245 191 90% 15% 0,27 0,50 95 155 100 92% 25% 0,46 La modellazione SCOR su Avio Interiors ha portato ad individuare 33 metriche di 2 livello significative per la valutazione a livello strategico di iniziative sulla supply chain. I valori attuali di ciascuna metrica sono stati calcolati in base alle misurazioni raccolte nelle valutazioni condotte mensilmente dall azienda nell anno 2002. Per ciascuna metrica è stata condotta insieme agli utenti un analisi dell intervallo di variazione, al fine di ottenere indicazioni d impatto significative in termini di miglioramenti effettivi ottenibili. Questa analisi, supportata da tecniche di estrapolazione supportate dagli strumenti di Business Intelligence presenti in azienda, ha permesso ad esempio di concludere che la metrica Ritardo del fornitore sulla data di consegna, di valore medio 10,97 giorni, può variare fino a un massimo di 43 giorni, evidenziando quindi un significativo margine di miglioramento. Passando alla fase 2 del processo descritto in Figura 3, il management aziendale ha individuato come principale intervento sulla supply chain l introduzione di un sistema di Advanced Planning & Scheduling (APS), per il quale sono state ipotizzate quattro diverse modalità di utilizzo, che corrispondono a quattro diverse leve nel nostro modello: 1) APS per simulare la data di consegna, mantenendo l attuale processo di pianificazione della produzione e degli acquisti. 2) APS per simulare e per schedulare la produzione. 3) APS per simulare e per pianificare la produzione e gli acquisti. 4) APS per simulare e pianificare. Collegamento in tempo reale con i fornitori con un sistema di pianificazione collaborativa via web. Le quattro implementazioni hanno effetti differenti per impatto e metriche che modificano; individuare quali siano gli indicatori modificati consente di quantificare nel modello l introduzione di una leva, ed è pertanto fondamentale per uscire dall astrazione che a volte accompagna le scelte di tipo strategico. Questa attività richiede un meccanismo iterativo che parte dalle dichiarazioni, solitamente ottimistiche, del vendor della soluzione, e coinvolge il management operativo e i consulenti per ottenere una valutazione condivisa della variazione ottenibile, in positivo o in negativo, su una certa metrica. Alcuni esempi per il caso Avio Interiors sono riportati nella tabella seguente, dove gli impatti si riferiscono al valore normalizzato rispetto all intervallo di variazione di ciascuna metrica.
Tabella 3 Impatto diretto delle leve, esempio (Avio Interiors) Processo P1 P2.4 P4 Metrica Costi di pianificazione domanda / fornitura Performance del subfornitore relativo alle Consegne in Tempo Accuratezza previsioni capacità produttiva APS per data di consegna consegna + produzione APS produzioneacquisti 0,098 0,150 0,200 0,250 APS + Supply Collaboration 0,05 0,150 0,150 0,150 0,150 Il passo successivo ha comportato la definizione delle variazioni indirette, dovute alle dipendenze, sulle metriche di primo e di secondo livello. Un esempio significativo dei risultati ottenuti in questa fase è la dipendenza stabilita tra le metriche % Schedulazioni cambiate entro il Lead Time del fornitore e % righe ordine ricevute entro il fine carrello 2. Quest ultima metrica misura la percentuale di commesse per cui si è riusciti a chiudere il carrello entro la data prevista. Da un analisi sui motivi che inducono ritardi è emerso come circa la metà di essi siano dovuti a cause collegabili ai subfornitori (28 / 53) e come la loro performance migliori se si riducono i cambiamenti sulla pianificazione. Pertanto una diminuzione delle rischedulazioni si riflette su una maggiore puntualità dell officina nel 50% circa dei casi. Attraverso queste dipendenze, gli effetti determinati a livello locale si trasmettono e si moltiplicano in vari punti del modello della supply chain, per essere infine aggregati in macroindicatori di primo livello che consentono una valutazione strategica degli interventi. Nel caso di Avio Interiors il risultato finale è rappresentato dalle variazioni dei quattro indicatori di primo livello, illustrate nelle tabelle e nei grafici seguenti. CUSTOMER FACING consegna consegna + Produzione APS Produzione- Acquisti APS + Web Planning Lead Time dell'evasione dell'ordine (Poltrone) 0,0000-2,1000-2,1000-6,1000 Tempo di reazione della Supply-Chain 0,0000 0,0000 0,0000-4,0000 Performance di Consegna 0,0750 0,2750 0,3200 0,3465 1,0000 0,0000-1,0000-2,0000-3,0000-4,0000 Lead Time dell'evasione dell'ordine (Poltrone) Tempo di reazione della Supply-Chain -5,0000-6,0000-7,0000 consegna consegna + Produzione APS Produzione- Acquisti APS + Web Planning Performance di Consegna Figura 5: Andamento variazioni di 1 livello metriche customer facing (valori assoluti) 2 Fine carrello indica la data di prevista chiusura della commessa nella terminologia dell azienda in esame.
INTERNAL FACING Costi gestione della Supply Chain consegna consegna + Produzione APS Produzione- Acquisti APS + Web Planning 0,0980 0,1330 0,2000 0,1416 0,3000 0,2500 0,2000 Costi gestione della Supply Chain 0,1500 0,1000 0,0500 0,0000 APS per data di consegna APS per data di consegna + Produzione APS Produzione- Acquisti APS + Web Planning Figura 6: Andamento variazioni di 1 livello metriche internal facing Conclusioni La metodologia basata su SCOR ha consentito di valutare l impatto di diverse modalità di utilizzo di un sistema APS riferendosi alle caratteristiche specifiche della supply chain del cliente. Le variazioni sugli indicatori di prestazioni di primo livello offrono un quadro sintetico dei benefici e dei costi delle diverse implementazioni, consentendo valutazioni strategiche che nel caso specifico evidenziano l importanza di affiancare all APS un sistema di collaborazione con i fornitori, dal momento che questa soluzione produce non solo maggiore efficacia ma anche un recupero significativo dei costi del progetto. Questa conclusione può apparire ovvia se si considera il peso dell approvvigionamento nel processo di evasione di una commessa in Avio Interiors. L analisi d impatto consente però di sostanziare questa valutazione con dati quantitativi, risultato di un analisi dettagliata dei processi della supply chain e delle relative prestazioni. L esperienza condotta ha portato risultati incoraggianti sul fronte dell applicazione pratica di SCOR, che malgrado l interesse mondiale risulta essere ancora scarsamente utilizzato nelle aziende. Come base del nostro metodo di analisi SCOR si è mostrato assai utile, fornendo il linguaggio comune tra i diversi enti coinvolti nel progetto e una solida base per la definizione degli indicatori di prestazioni. Tra gli sviluppi futuri prevediamo l integrazione con strumenti di simulazione e di supporto alle decisioni, da cui ricavare stime sulle variazioni di singole metriche. Tale supporto non potrà comunque sostituire le valutazioni motivate dall esperienza di esperti e utenti. Il nostro obiettivo è fornire uno strumento per armonizzare queste informazioni e trarne conclusioni basate su uno schema il più fedele possibile del funzionamento della supply chain. Il software e la metodologia, ancora in fase sperimentale, saranno nel 2004 disponibili come strumenti progettuali a corredo dell offerta SCM di Gruppo Formula, basata sul prodotto DNE. Riferimenti [1] Gartner research, Hype cycle for supply chain management, 2003.
[2] The Global Enabled Supply and Demand Chain Series: Fulfillment and Logistics, Julie Murphree, isource Business Magazine, June/July 2003. [3] Nike blames financial snag on supply-chain project, Marc L. Songini, ComputerWorld, 27/02/2001. [4] CCMI Survey Reveals Wide Gap Between Supply Chain Technology Investments and Results Achieved, Press Release, June 25, 2003, Capital Consulting & Management Inc. [5] SCM Processes Replace Apps: 2003 To 2008, Report, Dicembre 2002, Forrester Research. [6] Logistcs and Supply Chain Management: Strategies for Reducing Cost and Improving Services. Second Edition, Martin Cristopher, Financial Times, Pitman Publishing 1998. [7] Supply Chain Operations Reference-model (SCOR) 5.0, Supply-Chain Council Inc. (www.supply-chain.org). [8] Choosing the Best SCM Package, ITToolbox FAQ team, ITToolbox Supply Chain, giugno 2001. [9] SCM Value Calculator, SAP AG, http://www.sap.com/solutions/scm/ [10] How to apply EVA to I.T., John Berry, CIO Magazine, 15 gennaio 2003. [11] Wide Range of Solutions for Business Process Management, White Paper, IDS Scheer AG, giugno 2003. [12] Dynamic Simulation and Supply-Chain Management, Rick Kossik - GoldSim Technology Group, ITToolbox Supply Chain, agosto 2002.