Come misurare l’efficienza di processo dei fornitori
In presenza di alta variabilità dei prezzi, le valutazioni cambiano radicalmente sulla base della disponibilità o meno di informazioni sui prezzi di mercato
Pubblicato da Luigi Bidoia. .
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In una fase in cui i prezzi di acquisto premono drammaticamente sui costi delle imprese, disporre di un metodo che consenta di misurare l’efficienza nei processi dei fornitori e, quindi, la loro capacità di assorbire, almeno in parte, gli aumenti dei prezzi di acquisto a loro volta subiti, può essere fondamentale nell’ambito di un sistema di valutazione dei fornitori.
L’efficienza di processo di un fornitore è naturalmente solo uno dei parametri che aiuta a valutare un fornitore e non sostituisce altri criteri di valutazione, ma concorre al loro completamento. Questa efficienza non è facile da misurare. Spesso neppure lo stesso fornitore è in grado di valutarla oggettivamente.
L’obiettivo di questo articolo non è tanto quello di definire un modello completo di misurazione dell’efficienza di un fornitore[1], quanto quello di evidenziare come l’utilizzo di prezzi di riferimento di mercato possa migliorarla significativamente.
L’idea di base della simulazione di seguito descritta è che la possibilità di misurare l’efficienza dei fornitori dipenda in modo cruciale dalla variabilità dei prezzi di mercato. In presenza di una elevata variabilità, l’utilizzo ottimale dei soli dati aziendali non consente di ottenere una misura attendibile, che può invece essere ottenuta integrando i dati aziendali con i dati relativi ai prezzi di mercato, in modo da poter parametrizzare il prezzo d’acquisto a quelle che erano le condizioni di mercato in cui si è svolta la trattativa.
Se un’impresa ha acquistato fili di rame da un fornitore ad aprile 2022 al prezzo di 12 euro/kg e da un altro fornitore a luglio al prezzo di 11 euro/kg, quale fornitore ha contribuito maggiormente a contenere i costi dell’impresa? Il secondo, se si considera il livello assoluto del prezzo. Il primo se si considera, invece, il cambiamento del prezzo di mercato dei fili in rame avvenuto tra aprile e luglio 2022.
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Abbiamo alle spalle 4 anni caratterizzati da una forte volatilità dei prezzi delle materie prime e dei beni di base. Nella tabelle che segue è riportato il prezzo minimo e massimo, di un campione di prezzi considerato, in due diversi periodi storici: gennaio 2014-dicembre 2018; gennaio 2019-ottobre 2022. È evidente la maggior volatilità registrata nel secondo periodo.
Variabilità di un campione di prezzi di materie prime (euro/tonnellate)
nei periodi: gen2014-dic2018; gen2019-ott2022
Prodotti | Gennaio 2014 - Dicembre 2018 | Gennaio 2019 - Ottobre 2022 | ||
Minimo | Massimo | Minimo | Massimo | |
Tondini in acciaio | 339 | 525 | 411 | 1163 |
Profilati ad H | 456 | 653 | 501 | 1422 |
Vergella | 407 | 612 | 494 | 894 |
Lamiere di acciaio al boro | 900 | 1244 | 935 | 1778 |
Coils laminati a caldo | 302 | 563 | 385 | 1114 |
Coils laminati a freddo (spessore 0,5 - 1 mm) | 436 | 638 | 526 | 1165 |
Coils zincati | 586 | 816 | 678 | 1374 |
Barre inox | 2135 | 2851 | 2430 | 4282 |
Piatti larghi inox laminati a caldo | 2088 | 3006 | 2347 | 5272 |
Lamiere elettrozincate | 645 | 823 | 703 | 1352 |
Lamiere zincate non ondulate | 504 | 721 | 611 | 1275 |
Lamiere di alluminio (spessore 3 - 6 mm) | 2306 | 2917 | 2441 | 4603 |
Lamiere di alluminio non legato | 2470 | 3053 | 2404 | 4747 |
Bronzo greggio | 4756 | 6163 | 5224 | 10821 |
Barre di ottone | 3724 | 4907 | 4046 | 7386 |
Tubi di ottone | 4779 | 5896 | 5031 | 8470 |
Fili elettrici di rame | 6548 | 9833 | 6866 | 10800 |
Fili di rame (sezione > 6 mm) | 4306 | 6201 | 4743 | 9691 |
Gomma BR | 1171 | 2370 | 1081 | 2505 |
Gomma SBS | 1305 | 2683 | 1286 | 2849 |
Resina acetalica (POM) | 1812 | 2434 | 1755 | 3157 |
Poliammide (PA) | 2050 | 2856 | 2279 | 4062 |
Policarbonati (PC) | 2186 | 2557 | 1970 | 3526 |
Polietilene (HDPE) | 966 | 1472 | 783 | 1956 |
Polietilene (LDPE) | 972 | 1613 | 859 | 2268 |
Polipropilene (PP) | 995 | 1386 | 867 | 1994 |
Polistirene | 1112 | 1923 | 884 | 2915 |
Policloruro di vinile (PVC) | 724 | 975 | 630 | 1898 |
Copolimeri di SAN | 1330 | 1809 | 1177 | 2460 |
Al fine di valutare diversi criteri di misurazione dell'efficienza dei fornitori,
abbiamo costruito un modello di simulazione dei risultati di approvvigionamento di un'impresa,
ipotizzando che essa acquisti da 10 fornitori oltre 30 commodity e beni di base.
Utilizzando questo modello abbiamo generato i probabili acquisti dal 1 gennaio 2019 al 31 ottobre 2022.
Questo ci ha consentito di verificare l'intelligence che è possibile estrarne, utilizzando due diverse metodologie:
- metodologia BASE: considera solo i dati aziendali relativi agli acquisti effettuati;
- metodologia PRO: considera oltre ai dati aziendali anche i dati sui prezzi di mercato di fonte PricePedia.
L'obiettivo di questa analisi è quello di verificare se la metodologia PRO consenta un miglioramento delle valutazioni dei fornitori.
Il modello di simulazione
Per poter effettuare la simulazione degli acquisti, abbiamo costruito un modello introducendo delle ipotesi ben specifiche sul processo di acquisto dell'impresa e sulle caratteristiche dei fornitori. Le ipotesi introdotte sono le seguenti:
- i 10 fornitori considerati sono così suddivisi:
- 4 sono specializzati in metalli e prodotti in metalli (FMET1-FMET4);
- 4 sono specializzati in materie plastiche ed elastomeri (FPLA1-FPLA4);
- 2 sono distributori generalisti, in grado di fornire qualsiasi commodity (FALL1, FALL2)
- i fornitori specializzati sono più efficienti dei distributori generalisti. All'interno di ciascun gruppo, il fornitore con codice più basso è più efficiente rispetto ai fornitori con codice più elevato;
- mediamente l'impresa effettua ogni anno due ordini per ciascun prodotto acquistato ;
- la scelta del relativo fornitore è casuale;
L’esito di una negoziazione relativa ad una certa quantità di prodotto, è espressa in termini di prezzo d’acquisto. Questo risulta determinato dal prezzo di mercato più un delta che rappresenta efficienza dei diversi fornitori.
Nel caso di un fornitore molto efficiente questo delta tende ad essere negativo, mentre tende a essere positivo, e via via sempre più alto, man mano che cresce l’inefficienza del fornitore.
Per rendere più realistica la simulazione, il risultato di una negoziazione è espresso da una funzione stocastica, che ha come determinanti il prezzo di mercato e le caratteristiche dei diversi fornitori. In altre parole, l’impresa non è certa di ottenere dal fornitore FMET1 sempre il prezzo più basso rispetto a FMET2. FMET1 è però un fornitore più efficiente di FMET2 e questo condiziona i risultati: a parità di altre condizioni (buyer incaricato, prezzi di mercato, ecc) è probabile che la negoziazione con FMET1 si chiuda da un prezzo minore rispetto ad una alternativa negoziazione con FMET2.
I risultati della simulazione
Di seguito sono riportati i risulti della simulazione. Essi riguardano gli acquisti delle due famiglie
di prodotti considerati: materie plastiche e metalli.
Nelle diverse tabelle sono riportati i risultati calcolati sia con il metodo BASE che con il metodo PRO.
I prezzi sono espressi come differenza rispetto al valore degli acquisti, calcolati con un prezzo di riferimento. Nel caso del metodo BASE il prezzo di riferimento è dato dal prezzo medio annuo d'acquisto dell’impresa per il prodotto considerato.
Nel metodo PRO il prezzo di riferimento è dato dal prezzo mensile di mercato del prodotto nel mese di acquisto.
Un valore negativo dei dati riportati in tabella significa che il valore totale degli acquisti effettuati da quel fornitore è inferiori al valore che si sarebbe ottenuto valorizzando le medesime quantità al prezzo riferimento. Rappresenta quindi il trasferimento di valore dal fornitore all'impresa acquirente, reso possibile dalla maggior efficienza dei processi del fornitore.
Viceversa un valore positivo, che rappresenta il costo per l'impresa per gli acquisti effettuati presso fornitori meno efficienti.
Nelle diverse tabelle sono evidenziati i casi non coerenti con l’effettiva efficienza dei fornitori.
Acquisti di materie plastiche e elastomeri
Valutazione dei Fornitori con il metodo BASE
PROD | FPLA1 | FPLA2 | FPLA3 | FPLA4 | FALL1 | FALL2 |
Copolimeri di SAN | 569 | -598 | -962 | 584 | 59 | 349 |
Gomma BR | -857 | 403 | 465 | |||
Gomma SBS | -225 | -1177 | 59 | 62 | -293 | 1547 |
Poliammide (PA) | -256 | 881 | -1120 | 480 | ||
Policarbonati (PC) | -409 | -640 | -553 | 644 | 156 | 832 |
Policloruro di vinile (PVC) | 28 | -539 | 415 | 79 | ||
Polietilene (HDPE) | -6 | -178 | 92 | 88 | ||
Polietilene (LDPE) | 113 | -111 | -74 | -131 | 203 | |
Polipropilene (PP) | -29 | -168 | 160 | -430 | -13 | 481 |
Polistirene | -460 | -313 | 151 | 594 | ||
Resina acetalica (POM) | -1105 | 291 | 441 | -430 | 405 | 418 |
Dall'analisi dei dati di questa tabella, risulta chiaro come in molti casi i fornitori più efficienti presentano valori più elevati rispetto ai fornitori meno efficienti, rendendo impossibile una valutazione corretta della loro efficienza relativa.
Valutazione dei Fornitori con il metodo PRO
PROD | FPLA1 | FPLA2 | FPLA3 | FPLA4 | FALL1 | FALL2 |
Copolimeri di SAN | -425 | -179 | -28 | 577 | 603 | 300 |
Gomma BR | -157 | 311 | 414 | |||
Gomma SBS | -384 | -213 | -64 | 349 | 160 | 1171 |
Poliammide (PA) | -1258 | -353 | -178 | 413 | ||
Policarbonati (PC) | -470 | -73 | -12 | 311 | 205 | 735 |
Policloruro di vinile (PVC) | 2 | 58 | 372 | 144 | ||
Polietilene (HDPE) | -185 | 16 | 179 | 301 | ||
Polietilene (LDPE) | -98 | -118 | 3 | 195 | 155 | |
Polipropilene (PP) | -314 | -30 | 18 | 142 | 154 | 224 |
Polistirene | -321 | -55 | 195 | 570 | ||
Resina acetalica (POM) | -867 | -120 | 108 | 540 | 502 | 214 |
Utilizzando il metodo PRO, invece, quasi sempre il fornitore FPLA1 presenta valori inferiori a tutti gli altri fornitori.
Il fornitore FPLA2 presente quasi sempre valori inferiori a tutti gli altri, ed esclusione del fornitore FPLA1, oppure prossimi al fornitore FPLA3, solo di poco meno efficiente. Lo stesso vale per gli altri fornitori, fino al fornitore FALL2 che quasi sempre presenta valori superiori a quelli di tutti gli altri fornitori, oppure prossimi ai fornitori comunque meno efficienti.
Utilizzando questa tabella è quindi possibile costruire una gerarchia nell'efficienza dei diversi fornitori che coincide con quella, nota, introdotta nel modello di simulazione.
Acquisti di Metalli
Valutazione dei Fornitori con il metodo BASE
PROD | FMET1 | FMET2 | FMET3 | FMET4 | FALL1 | FALL2 |
Barre di ottone | -57 | 16 | -20 | 58 | ||
Barre inox, sezione circolare 25 - 80 mm (Ni < 2,5%) | -456 | 166 | 280 | |||
Bronzo greggio | 743 | -950 | 223 | |||
Coils laminati a caldo (spessore < 3 mm) | 13 | -7 | -68 | 71 | ||
Coils laminati a freddo (spessore 0,5 - 1 mm) | -76 | -110 | 194 | -4 | ||
Coils zincati (larghezza < 600 mm) | -173 | 78 | 106 | -28 | ||
Fili di rame (sezione > 6 mm) | -779 | -129 | 816 | 1148 | -1041 | |
Fili elettrici di rame | -427 | -175 | 426 | 184 | ||
Lamiere di acciaio al boro | -50 | -70 | -59 | 109 | -168 | 219 |
Lamiere di alluminio (spessore 3 - 6 mm) | -43 | -4 | -59 | 88 | ||
Lamiere di alluminio non legato | -664 | -45 | 454 | -532 | 807 | |
Lamiere elettrozincate | 2 | 9 | -9 | |||
Lamiere zincate non ondulate | -13 | -44 | 90 | |||
Piatti larghi inox laminati a caldo | -6 | -1301 | 52 | 146 | 1122 | |
Profilati ad H | -32 | 54 | -9 | -10 | ||
Tondini in acciaio | -17 | -53 | 19 | 56 | ||
Tubi di ottone | -211 | -76 | -986 | 83 | 1202 | |
Vergella | -8 | 47 | -39 | 12 | 2 |
Anche nel caso degli acquisti di metalli, i risultati ottenuti con il metodo BASE non consentono di costruire una gerarchia dei fornitori corrispondente alla loro diversa efficienza.
Valutazione dei Fornitori con il metodo BASE
PROD | FMET1 | FMET2 | FMET3 | FMET4 | FALL1 | FALL2 |
Barre di ottone | -94 | -470 | 126 | 1383 | ||
Barre inox, sezione circolare 25 - 80 mm (Ni < 2,5%) | -1064 | 197 | 77 | |||
Bronzo greggio | -1263 | -137 | 450 | 797 | ||
Coils laminati a caldo (spessore < 3 mm) | -138 | -14 | 14 | 44 | ||
Coils laminati a freddo (spessore 0,5 - 1 mm) | -81 | -64 | 63 | 67 | ||
Coils zincati (larghezza < 600 mm) | -130 | 82 | 108 | 31 | ||
Fili di rame (sezione > 6 mm) | -411 | -332 | 252 | 1012 | 1401 | |
Fili elettrici di rame | -2648 | -447 | 370 | 516 | 923 | |
Lamiere di acciaio al boro | -126 | -116 | 16 | 118 | 170 | 215 |
Lamiere di alluminio (spessore 3 - 6 mm) | -155 | 154 | 397 | 504 | ||
Lamiere di alluminio non legato | -989 | -102 | 226 | 561 | 636 | |
Lamiere elettrozincate | -16 | 69 | 368 | |||
Lamiere zincate non ondulate | -110 | 121 | 167 | |||
Piatti larghi inox laminati a caldo | -333 | -249 | 2 | 56 | 815 | |
Profilati ad H | -25 | -18 | -1 | 116 | ||
Tondini in acciaio | -666 | -43 | 121 | 170 | ||
Tubi di ottone | -420 | -13 | -12 | 477 | 1823 | |
Vergella | -16 | -51 | 55 | 233 | 246 |
Valgono anche per gli acquisti di metalli gli stessi risultati ottenuti per gli acquisti di materie plastiche ed elastomeri. La gerarchia ottenibile per l'efficienza dei diversi fornitori coincide con quella inserita nel modello di simulazione.
Conclusioni
Ripetendo più volte le simulazioni, si ottengono sempre risultati simili a quelli presentati.
L'uso del metodo BASE produce valutazioni molto spesso errate nell'ordinare i fornitori per efficienza di processo. Il metodo PRO produce valutazioni molto precise nell'ordinamento, se la casualità introdotta nel modello è limitata.
Man mano che aumenta la casualità introdotta nel modello, anche nel metodo PRO emerge qualche caso di valutazione errata. Questi casi sono però limitati e molto meno numerosi rispetto
alle valutazioni errate indotta dal metodo BASE.
La segnalazione che anche il metodo PRO possa produrre valutazioni errate ci sembra doverosa.
Questo ci rammenta che l'erraticità delle situazioni e degli eventi rendono impossibile lo sviluppo di modelli di valutazione infallibili.
Il metodo PRO non è migliore del metodo BASE perché infallibile, ma perché consente di segnalare con molta maggiore precisione i casi che dovrebbero essere oggetto di successivi approfondimenti nell'ambito del sistema di valutazione utilizzato da un'impresa.
[1] Il modello qui presentato è molto semplificato e non prende in esame molte informazioni che concorrono a definire la convenienza o meno di un prezzo d’acquisto, quali i volumi acquistati, i termini di pagamento, l’esistenza o meno di un contratto quadro, ecc. Tutti questi ulteriori elementi possono essere, tuttavia, inseriti nel modello, senza perdita di validità delle considerazioni ricavate dal modello semplificato.