Qual è la differenza tra l'approccio Flowlity e la metodologia DDMRP?

Flowlity e DDMRP (Demand Driven MRP) condividono un obiettivo comune:

Posizionare meglio le scorte tampone per assorbire le incertezze ed evitare l'effetto bullwhip nella catena di approvvigionamento.

Tuttavia, i loro approcci metodologici differiscono in modo significativo.

Il DDMRP è un metodo deterministico che definisce i buffer di scorta in punti di disaccoppiamento fissi e li regola principalmente in base a regole predefinite (colori verde-giallo-rosso in base al consumo, ad esempio). Questo funziona bene per i prodotti con una domanda relativamente stabile, ma può mostrare i suoi limiti sui prodotti con elevata volatilità dei volumi.

Flowlity, invece, adotta un approccio dinamico e probabilistico: la soluzione calcola continuamente scorte di sicurezza ottimizzate sulla base di previsioni di consumo aggiornate e valutazione dell'incertezza tramite intelligenza artificiale.

In pratica, Flowlity aggiusterà dinamicamente le scorte tampone in base ai rischi rilevati (aumento improvviso della domanda, ritardi dei fornitori) anziché attenersi a una dimensione del buffer fissa fino alla revisione successiva.

Si tratta di un approccio «basato sul flusso» in cui i buffer vengono ricalcolati frequentemente grazie alle previsioni e alla diagnosi precoce delle variazioni, mentre il DDMRP classico prevede spesso una revisione periodica più distanziata. Si noti che Flowlity identifica anche i punti critici di disaccoppiamento della catena (come raccomandato dal DDMRP) per disaccoppiare domanda e offerta nei punti giusti, ma:

La differenza è che questi punti vengono gestiti in modo più intelligente e adattabile grazie all'apprendimento automatico.

In breve, Flowlity adotta lo spirito della domanda e aggiunge la potenza dell'intelligenza artificiale per migliorare la reattività.

Le aziende che trovano il DDMRP troppo rigido o manuale apprezzeranno quello di Flowlity capacità di automatizzare il ricalcolo dei parametri (tamponi, rifornimenti) su base continuativa.

Inoltre, secondo Flowlity, il DDMRP puro «trova i suoi limiti» sui prodotti altamente volatili: è proprio qui che l'approccio AI di Flowlity fa la differenza assorbendo meglio l'incertezza.