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Forecasting ricambi – uno studio di settore - 6 settembre 2010
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 Proliferazione di codici, fluttuazione della domanda, incremento del valore dei ricambi: alcuni esempi delle variabili e dei vincoli che affliggono il business dei ricambi auto, settore oggi strategico per il mercato Automotive.
Il Tavolo di Lavoro sul Forecasting è un’iniziativa promossa dall'Asap Service Management Forum e portato avanti dal Dipartimento Ingegneria Industriale dell'Università di Bergamo per sviluppare e approfondire il tema dei Processi di Previsione nell'Aftermarket. L'indagine è stata condotta su 6 aziende del settore Ricambi auto, di media e grande dimensione.
Dalle aziende, il processo di previsione viene considerato un supporto all'elaborazione dei budget previsionali; in altri casi, costituisce un supporto alla gestione dei contratti con i fornitori o, infine, offre una base per l'organizzazione di attività promozionali.
Esistono varie tipologie principali di processo, tra cui:
- indipendente: ogni funzione elabora, con processi paralleli, la proprie previsioni, senza uniformità di obiettivi o di modalità a livello aziendale;
- concentrato: vi è un ente o funzione responsabile delle previsione (process owner);
- consensuale: le previsioni sono gestite da un team interfunzionale.
Riguardo la condivisione delle previsioni lungo la filiera, solo una metà delle aziende coinvolte nello studio preferisce condividere con i fornitori i risultati del forecasting.
Tra le principali barriere all'adozione di un sistema di previsione troviamo la mancanza di dati affidabili sui quali basare le previsioni, la mancanza di risorse economiche, la mancanza di tempo da dedicarvi, la scarsa fiducia nelle previsioni, la mancanza di persone con le giuste competenze.
A valle delle valutazioni, alcuni spunti di miglioramento:
- il processo di previsione deve essere gestito da un process owner, che imprima un ruolo chiaro e definito al processo di previsione delle domanda;
- è necessario aggiornare periodicamente i metodi di previsione per ottenere maggiore accuratezza dei risultati;
- il sistema di previsione deve essere flessibile e adattabile, non viceversa; questo non toglie il fatto che l'output non sia una decisione definita bensì una base informativa su cui fare valutazioni e prendere decisioni.
Fonte: Parts - Reed Business.
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