I produttori automobilistici operano in un ambiente di domanda imprevedibile che il settore abbia mai sperimentato. I cambiamenti tra veicoli elettrici (EV), ibridi e modelli tradizionali a motore a combustione interna (ICE) avvengono ora più rapidamente di quanto i cicli di pianificazione possano modificare. Gli incentivi cambiano con poco preavviso. I tassi di interesse influenzano il comportamento d'acquisto in modi imprevedibili. Anche la preferenza per i canali è diventata volatile man mano che i consumatori passano dagli strumenti di configurazione online, ai lotti dei concessionari e ai modelli diretti al consumatore.
I processi tradizionali di previsione non sono stati progettati per questo livello di deviazione. Si basano sulla domanda storica e su calendari di lanci pianificati, che forniscono un quadro incompleto di ciò che il mercato odierno farà. Di conseguenza, i produttori spesso si impegnano su piani di produzione fuori sintonia con la domanda reale. Questo divario crea un effetto a catena che impatta ogni angolo della catena di approvvigionamento.
Il vero costo dei guasti nelle previsioni
Le previsioni mancate fanno più che ridurre le percentuali di accuratezza su un cruscotto. Essi creano reali conseguenze operative che influenzano ricavi, efficienza e soddisfazione del cliente.
Un esempio noto è un produttore che prevede una forte domanda per un nuovo modello ibrido basandosi sui primi indicatori di mercato. Le previsioni iniziali suggeriscono un alto volume, ma l'entusiasmo dei consumatori si sposta verso i veicoli elettrici dopo l'apparizione di nuovi incentivi. L'inventario inizia a crescere. I concessionari iniziano a fare sconti. I pianificatori di produzione si affrettano ad adattarsi. I fornitori faticano a tenere il passo con gli ordini variabili. I team logistici affrontano cambiamenti costanti nei tempi di consegna e nelle priorità di consegna.
Ogni assunzione errata amplifica la successiva. I fallimenti nelle previsioni diventano fallimenti di produzione, che poi diventano fallimenti logistici, che alla fine diventano fallimenti finanziari. I leader automobilistici conoscono bene questo ciclo. Quello che spesso manca è un sistema di pianificazione capace di romperla.
Perché i modelli di previsione continuano a cedere
La maggior parte dei modelli di previsione nelle organizzazioni automobilistiche non è abbastanza agile da gestire la velocità con cui cambiano i segnali di mercato. Anche con fonti di dati migliori, i pianificatori si affidano ancora a fogli di calcolo, processi manuali o vecchi strumenti di pianificazione che non sono mai stati pensati per operare in un ambiente ad alta volatilità.
Ci sono tre motivi principali per cui le previsioni continuano a fallire:
- 1. Il comportamento del consumatore è troppo dinamico per una previsione statica. Le preferenze cambiano rapidamente tra motorizzazioni, allestimento e dotazioni, il che costringe a aggiornamenti costanti dei piani.
- 2. I team di pianificazione sono limitati da fonti di dati isolate. I dati di mercato, le intuizioni dei concessionari, i vincoli di offerta e la fattibilità produttiva raramente sono allineati in un unico modello.
- 3. Le organizzazioni automobilistiche sono lente ad adottare processi di pianificazione veramente iterativi. I cicli mensili non possono tenere il passo con i cambiamenti settimanali o giornalieri.
Per andare avanti, le case automobilistiche hanno bisogno di un approccio pianificativo che risponda ai cambiamenti di mercato con la stessa velocità con cui si verificano.
