Risk Pooling : Di cosa si tratta? Come funziona?
Risk Pooling : What is that? How it works?
In un mondo in cui la competizione tra aziende ha raggiunto livelli estremi, focalizzare le attenzioni e gli sforzi solo sulle performance e gli obiettivi della propria organizzazione senza considerare gli altri attori (fornitori, distributori, punti vendita) può portare a non operare nel modo più efficiente, andando così incontro a problematiche a volte irreparabili.
Nel Supply Chain Management ovvero il processo di gestione della catena di distribuzione la logistica gioca un ruolo fondamentale.
Esistono per questo motivo delle tecniche e metodologie che cercano di migliorare il processo della SP, una tra queste è il Risk Pooling.
Ovviamente un obiettivo prioritario della nostra organizzazione è quello di garantire un determinato livello di servizio ( LS = level of service ) e questo avviene cercando di limitare il più possibile i casi di Out-Of-Stock, ovvero situazioni in cui non si è in grado di soddisfare alcune richieste dei clienti.
Partiamo dal presupposto che la domanda non potrà mai essere stimata precisamente nonostante l'adozioni di importanti strumenti simulativi e di predizione. Questo perché per sua natura presenta una dose di aleatorietà intrinseca ed ineliminabile misurabile attraverso la deviazione standard.
Prima di procedere con la spiegazione di come funziona il Risk Pooling è bene fare un piccolo richiamo di alcuni elementi di statistica.
Immaginiamo di avere tre differenti punti di vendita per un medesimo prodotto (A,B e C).
In cui rispettivamente la media della domanda per ciascun P.o.S (Point of Sales) è di 100, 50 e 20.
Allora la media della domanda complessiva sarà di 170 ovvero la somma delle tre medie.
La situazione invece è diversa per quanto riguarda la deviazione standard.
Ipotizzando che ogni punto vendita presenti una deviazione standard differente l'uno dall'altro, ad esempio per il p.o.s A = 3 , per B = 2 e per C = 1. La deviazione standard complessiva al contrario di quanto accade per la media non corrisponde alla somma matematica dei tre valori ma bensì per calcolarla bisogna sommare le tre deviazioni standard al quadrato e porre il risultato finale sotto radice quadrata. Questo significa che la dev.std aggregata NON sarà 6 ( 3+2+1) ma bensì 3.74 ((3x3 + 2x2 + 1x1) ^1/2)
La tecnica del Risk Pooling si basa proprio su questo, è facile vedere che accorpando più punti vendita la deviazione standard tende a diminuire e questo significa una minore esposizione alla variabilità intrinseca della domanda.
Quindi in questo modo si prediligerà un migliore livello di servizio ma allo stesso tempo, andando a ridurre la rete di distribuzione, anche una maggiore distanza dal cliente finale.
Pertanto per garantire un buon livello di servizio sarà indispensabile allocare un certo quantitativo di scorta di sicurezza (quantitativo di prodotti utilizzato per fronteggiare l'incertezza della domanda) , più sarà elevata tanto più basso sarà il rischio di incorrere in Out-of-Stock. Come precedentemente visto il livello di servizio è misurabile dalla deviazione standard. Ad esempio se decidiamo di non allocare alcun unità alla scorta di sicurezza avremo un LS del 50% (proprio perché la domanda effettiva potrà essere con la stessa probabilità al di sopra o al di sotto della media stabilita).
Se assumiamo la distribuzione della domanda come una distribuzione Normale, per avere un LS (level of service) del 68% circa dovremmo allocare un quantitativo di scorta pari alla misura della deviazione standard, per avere un LS del 95% circa dovremo utilizzare due volte la deviazione standard ed infine tre volte per LS = 99.74%.
Applichiamo ora tutto ciò al nostro caso. Supponiamo di voler garantire un ottimo livello di servizio ( 99%).
Dovremmo quindi disporre nella nostra security stock di un quantitativo pari a tre volte la deviazione standard.
Nel caso dei tre punti vendita A, B e C distinti tra loro avremo 3x3 = 9 per quanto riguarda A, 2x3= 6 per quanto riguarda B e 1x3 = 3 per C.
Quindi un quantitativo complessivo di 18 unità.
Ora riportiamo tutto al caso in cui accorpiamo i 3 punti di distribuzione. Come abbiamo visto la deviazione è pari a 3.7 e quindi la scorta sarà pari a 3.7x3 = 11.1 -> 12 unità (si arrotonda sempre all'intero superiore).
A questo punto è immediato vedere un risparmio di 6 unità. Ovviamente su questi numeri sembra un dato irrilevante ma su grandi quantitativi può fare la differenza.
Non sempre però questa tecnica è in grado di portare benefici. La condizione necessaria per cui può essere applicata efficacemente è la non correlazione tra le domande dei vari punti vendita, infatti la deviazione standard si va a ridurre in un ottica di compensazione ( in un punto vendita la domanda reale è più alta di quella prevista, nell' altro minore ).
Se questo non avviene in quanto i vari p.o.s sono strettamente correlati il risk pooling non è la soluzione corretta.
Wow...se ho capito bene dunque è meglio avere un unico grande punto di distribuzione anziché tre o quattro per evitare sprechi. Ma se la domanda non diminuisce? ...mi sa che debbo rileggere con più attenzione...
Non proprio.. diciamo che è una metodologia per ridurre i quantitativi di scorta in magazzino garantendo lo stesso livello di servizio. La domanda infatti non ha necessità di ridursi, si basa tutto sulla variabilità presupponendo che se a un centro si manifesterà una domanda superiore a quella stabilita, in un altro avverrà il contrario. Proprio per questo la metodologia non è indicata dove le varie domande si muovono nella stessa direzione.