Revisione del processo di pianificazione nel settore dell'arredamento di lusso : il caso poltrona Frau Group

Ogni decisione, sia che essa riguardi i singoli individui, sia organizzazioni complesse, è fortemente dipendente dagli eventi che si verificheranno in futuro. La capacità di prevedere l’ambiente esterno è divenuta nel tempo un fattore critico di successo sempre più di maggior rilievo: è grazie alla previsione, infatti, che un’impresa riesce ad anticipare i problemi che si potranno verificare in futuro ed ha la possibilità di sviluppare una pianificazione adeguata per rispondervi nella maniera migliore. Il processo di previsione, e più in generale quello di pianificazione, tende quindi a diventare sempre più critico e complesso e di conseguenza molte imprese si stanno progressivamente convincendo che si debba prestare una maggiore attenzione all’incertezza della domanda. Prevedere infatti in modo corretto l’andamento degli eventi futuri influisce positivamente a cascata su tutte le fasi successive del processo di pianificazione aziendale. L’obiettivo del presente lavoro di tesi, basato su uno stage formativo della durata di sei mesi, è quello di formulare un’ipotesi di revisione dell’attuale processo di Sales & Operation Planning di Cassina in risposta all’introduzione di un nuovo modello statistico-matematico di previsione della domanda commerciale creato ad hoc su piattaforma MS Excel. In particolare l’analisi si è soffermata sugli aspetti legati alla pianificazione strategico-tattica di medio-lungo periodo, vista l’esigenza del management di avere uno strumento a supporto che permettesse di avere dati più accurati sui quali basare le proprie decisioni. Nel primo e nel secondo capitolo si vedrà come l’appartenenza del gruppo Poltrona Frau, di cui Cassina è una delle tre aziende cardine, ad una particolare tipologia di settore, il lusso, influisca pesantemente sull’organizzazione e gestione della produzione e dei magazzini. L’esigenza, infatti, è quella di assicurare il miglior servizio al cliente dal punto di vista della garanzia di prodotti di qualità e di innovazione con grande attenzione alla cura dei dettagli e alla necessità di dover diversificare i propri prodotti per cliente e per area geografica. Tutto ciò genera instabilità della domanda, che richiede quindi una gestione della produzione su commessa di tipo Make to Order, prevedendo il solo stoccaggio di materie prime e di semilavorati standard presso i propri magazzini in modo da accelerare la produzione e diminuire il lead time di evasione di un ordine cliente. Inoltre, il periodo di recessione economica, che ha colpito su scala globale l’intera economia mondiale, ha reso ancora più instabile la domanda commerciale. L’analisi si sposterà poi, nel terzo capitolo, sulla creazione ed introduzione di un modello quantitativo che supporti il personale addetto alle previsioni nella creazione del Sales Forecast. In letteratura esistono molte tecniche di previsione basate principalmente su approcci statistici, che, se affiancate dall’esperienza delle persone preposte all’attività di forecasting, riescono ad aumentare l’accuratezza previsionale. Tuttavia, prevedere con certezza la domanda commerciale è un’operazione impossibile, però averne una stima soddisfacente permette di fornire un supporto maggiore alle diverse fasi, di cui il processo di pianificazione aziendale è composto. Nel quarto capitolo verrà presentata la proposta di revisione del processo di pianificazione incentrata sull’introduzione del nuovo modello previsionale; verrà inoltre proposto un utilizzo delle stime previsionali ottenute, attraverso l’utilizzo di un supporto informatico a disposizione del management che permette di valutare gli impatti che il piano di budget delle vendite (Sales Budget) potrà avere sui processi interni dell’azienda, ma anche sui rapporti di Cassina con i propri partner di filiera. Come si vedrà nel quarto capitolo, il budget delle vendite si ottiene dalle stime previsionali per ciascuna famiglia di prodotto integrate con i piani di marketing previsti nell’orizzonte d’analisi nel rispetto degli obiettivi strategici aziendali. Conoscendo il quantitativo previsto e programmato per l’anno successivo per ciascuna variante di prodotto, dettagliato con granularità mensile, è possibile risalire al fabbisogno complessivo per tutta la gamma produttiva di materie prime, di semilavorati e di capacità interna/esterna, quest’ultima espressa in termini di monte ore richiesto e dei relativi costi. Si ha così la formazione del Capacity Plan. Infine, nell’ultimo capitolo verrà presentata una valutazione dei benefici ottenibili dall’implementazione del processo presentato, in particolare enfatizzando l’incremento del grado di accuratezza passando da un modello previsionale qualitativo, basato principalmente sull’esperienza degli addetti, ad uno quantitativo che sfrutti algoritmi matematico-statistici. Si vedrà come tale modello, che si basa sull’analisi delle serie storiche, risulti essere molto accurato nel caso di famiglie con domanda che presenti rilevanti attributi di ripetitività quali stagionalità e tendenza, caratteristiche individuate nei prodotti più significativi per l’azienda.