Automotive Forecast Survey. Spunti di diffusione da 6 casi di studio

Tra i business che negli ultimi anni hanno sollevato maggior interesse e spunti di ricerca sotto il profilo della gestione e della pianificazione figura l’after-sales. La rilevanza strategica assunta, determinata in larga misura (ma non solo) dal peso del fatturato e dai margini generati, si accompagna alla necessità di un maggior livello di attenzione da parte del management alla fase di pianificazione delle attività di questo business. Considerata l’importanza della pianificazione nell’after-sales, in particolare nella gestione dei ricambi, nel novero delle attività condotte dalla Sezione Automotive è stato attivato un Tavolo di Lavoro sul Forecasting con l’obiettivo di individuare percorsi, condizioni di sviluppo e occasioni di approfondimento di questa importante area manageriale. In questo documento sono sintetizzate le considerazioni emerse dall’analisi del campione composto da 6 aziende; sono discussi importanti fattori quali, ad esempio, il livello di adozione di sistemi di previsione, il grado di soddisfazione e le barriere nell'ambito dei processi di Forecasting e Demand Management, la gestione della domanda sporadica, ecc. Accanto alle considerazioni basate sull’analisi delle risposte del campione sono riportate considerazioni di carattere più generale, in modo da offrire una panoramica più ampia sul mondo della previsione della domanda. Il documento è articolato nelle seguenti sezioni: 1. Introduzione: inquadra l’attività di ricerca e le sue finalità. 2. Ambito, approccio metodologico e campione: descrive gli elementi principali oggetto della ricerca, l’approccio adottato e il campione delle aziende intervistate. 3. Ruolo delle previsioni: illustra alcune caratteristiche del sistema previsionale in relazione allo scopo per il quale le previsioni sono elaborate. 4. Processi e sistemi di previsione: illustra le diverse tipologie di processi previsionali, l’importanza del process owner, il ruolo dei sistemi software a supporto e presenta alcuni spunti di miglioramento. 5. Metodi di previsione: illustra il problema della selezione dei metodi algoritmici di previsione e la tematica della misura degli errori. 6. Gestione dei codici a bassa movimentazione: illustra nello specifico il tema della previsione dei codici a bassa rotazione e a domanda intermittente. 7. Percezioni, barriere e spunti di miglioramento: conclude il report illustrando le principali barriere all’adozione dei sistemi di previsione, le percezioni dei partecipanti e alcuni ulteriori spunti di miglioramento a carattere generale.