AI per la gestione delle scorte in conto deposito presso le sedi del cliente

Gli accordi di scorte in conto deposito sono comuni nelle supply chain manifatturiere. Il produttore colloca la merce presso la sede del cliente e il cliente paga solo quando consuma o vende il materiale. È un vantaggio competitivo che rende fluido l'ordinazione per il cliente, ma crea una sfida di capitale circolante per il produttore.

Il rischio è che troppe scorte giacciano presso le sedi del cliente, immobilizzando capitale senza generare ricavi. Troppo poche scorte significano rotture di stock che vanificano lo scopo dell'accordo di conto deposito. L'AI aiuta monitorando i pattern di consumo e ottimizzando il rifornimento per mantenere le scorte al livello giusto.

La sfida del conto deposito

Senza visibilità sul consumo effettivo presso le sedi del cliente, i produttori tendono a sovrastoccare le scorte in conto deposito come misura di sicurezza. Il cliente non ha incentivo a gestire le scorte in modo efficiente perché non paga finché non le utilizza. Il risultato è spesso diversi mesi di approvvigionamento che giacciono presso le sedi del cliente, rappresentando un investimento significativo che potrebbe essere impiegato in modo più produttivo.

D'altro canto, sottostoccare le scorte in conto deposito irrita i clienti e può portare a vendite perse o penali contrattuali. Il produttore deve bilanciare il costo del capitale circolante delle scorte rispetto all'impegno sul livello di servizio.

Come l'AI gestisce il conto deposito

La gestione del conto deposito basata sull'AI parte dalla visibilità sul consumo. Sensori IoT, scansione di codici a barre o integrazione con il sistema ERP del cliente forniscono dati in tempo reale su quando e quanto materiale viene consumato presso ciascuna sede. L'AI costruisce un modello di consumo per ciascun cliente e ciascun prodotto, tenendo conto dei pattern stagionali, delle variazioni del programma produttivo e dei trend di domanda.

In base a questo modello, l'AI imposta trigger di rifornimento che mantengono le scorte al livello minimo necessario per mantenere il livello di servizio target. Quando il consumo accelera, la frequenza di rifornimento aumenta automaticamente. Quando il consumo rallenta, il rifornimento viene ridotto o sospeso per prevenire accumuli eccessivi.

Ottimizzazione finanziaria

L'AI ottimizza anche gli aspetti finanziari del conto deposito. Calcola il costo reale delle scorte presso ciascuna sede del cliente, compresi costo del capitale, rischio di obsolescenza, assicurazione e gestione. Confronta questo costo rispetto ai ricavi e al margine generati dall'accordo di conto deposito, fornendo una visione chiara di quali account in conto deposito sono profittevoli e quali no.

Per gli account dove il costo del conto deposito eccede il beneficio competitivo, l'AI fornisce i dati per rinegoziare i termini, ad esempio trigger di pagamento più brevi, livelli massimi di scorte o condivisione dei costi di mantenimento.

Valore del segnale di domanda

I dati di consumo dalle sedi in conto deposito hanno valore strategico aggiuntivo. Forniscono un segnale di domanda in tempo reale più vicino all'utilizzo finale rispetto agli ordini di acquisto. L'AI utilizza questo segnale per migliorare la pianificazione della produzione e il posizionamento delle scorte attraverso l'intera supply chain. Quando il consumo presso più sedi del cliente cambia simultaneamente, indica un cambio di domanda più ampio che dovrebbe riflettersi nei programmi produttivi.

Per ulteriori informazioni sulla gestione delle scorte basata sull'AI nel manifatturiero, visiti la pagina FirmAdapt dedicata all'analisi del manifatturiero.