Dimensione Aziendale e Agilità dei Sistemi Produttivo

Dimensione Aziendale e Agilità dei Sistemi Produttivo-Logistici.
Evidenze dal Sistema Moda Italia
VALERIA BELVEDERE* GIUSEPPE STABILINI
Abstract
Obiettivi. L’articolo intende verificare quale sia il ruolo della dimensione aziendale rispetto alla capacità di implementare
una supply chain agile. I livelli crescenti di varietà e variabilità della domanda, che contraddistinguono sempre più settori,
impongono alle imprese di riorganizzare i propri processi produttivi per migliorarne la reattività ei cogliere opportunità di mercato
spesso estemporanee. Tuttavia, questo risultato si può conseguire solo se la reattività in ambito produttivo si abbina alla capacità di
comprendere cosa il mercato richiede (la cosiddetta “market sensitivity”). L’ipotesi testata in questo articolo è che la “market
sensitività”, necessaria per conseguire supply chain agili, è raggiunta con modalità diverse a seconda della dimensione aziendale.
Metodologia. Lo studio è stato condotto attraverso l’analisi di quattro casi aziendali relativi ad imprese del Sistema Moda.
Risultati. I casi dimostrano che le aziende di grandi dimensioni ricercano la “market sensitivity” attraverso l’adozione di ICT
e di best practice, mentre le piccole e medie imprese sfruttano la superiore esperienza ed intuizione che spesso contraddistingue i
propri dipendenti.
Limiti della ricerca. I limiti di questo studio sono legati alla metodologia qualitativa impiegata e si riferiscono soprattutto
alla generalizzabilità dei risultati.
Implicazioni pratiche. Lo studio fornisce utili indicazioni in relazione ai rischi che possono compromettere la transizione
vero il paradigma dell’agilità, distinguendoli in funzione della dimensione aziendale.
Originalità del lavoro. Il paper evidenzia il ruolo cruciale della dimensione aziendale rispetto alla capacità di realizzare
modelli produttivo-logistici “agili”.
Parole chiave: supply chain management; ICT; best practice; behavioral operations; sistema moda; PMI
Objectives. This paper aims at understanding whether and how company size can drive the ability to establish an agile supply
chain. Recently, companies affected by high demand variety and variability have struggled to make their production system more
responsive, to seize market opportunities. However, this can be effective only if coupled with “market sensitivity”, i.e. the ability to
understand what product the market is willing to praise. We assume that such a market sensitivity is achieved through different
levers depending on the size of the company.
Methodology. We analyze four cases in the fashion industry, to understand whether relevant differences exist between the way
in which large companies and SMEs achieve their “market sensitivity”.
Findings. Our study shows that while large companies invest in the adoption of up-to-date technologies and best practices,
SMEs leverage their knowledge of the industry and the intuition of their employees to interpret market trends and to plan their
product offerings accordingly.
Research limits. This paper suffers from the limits peculiar to case-based studies, which mainly refer to the possibility of
generalizing our findings.
Practical implications. We highlight the different factors that constrain the ability of large companies and SMEs to achieve
and/or sustain an agile supply chain.
Originality of the study. This contribution points out the crucial role of company size as a major driver of agility, showing
that smaller companies can enjoy superior intuition and market sensitivity.
Key words: supply chain management; ICT; best practice; behavioral operations; fashion business; SME
*

Assistant Professor di Economia e Gestione delle Imprese - Università Bocconi
e-mail: [email protected]
Lecturer presso SDA Bocconi School of Management - Università Bocconi
e-mail: [email protected]
XXVI Convegno annuale di Sinergie
Manifattura: quale futuro?
13-14 novembre 2014 – Università di Cassino e del Lazio Meridionale
627
Referred Electronic Conference Proceeding
ISBN 978-88-907394-4-6
DOI 10.7433/SRECP.2014.40
TRACK N. 11 - ANALISI DELLE PERFORMANCE AZIENDALI
1.
Introduzione
I livelli crescenti di varietà e variabilità della domanda, che stanno caratterizzando molti settori
industriali, impongono alle imprese di riconfigurare il proprio processo di produzione e
distribuzione delle merci, ispirandosi al paradigma della “agilità” (Li et al., 2008; Christopher et al.,
2004; Christopher, 2000). Questo si caratterizza per la capacità di far fronte ai forti dinamismi del
mercato attraverso il ricorso a strutture produttive reticolari, capaci di riconfigurarsi rapidamente in
funzione del tipo di prodotto richiesto, e attraverso un uso intenso delle tecnologie informatiche
lungo la supply chain, finalizzato, da un lato, al coordinamento con gli operatori a monte della
filiera e, dall’altro, al monitoraggio sistematico delle vendite al cliente finale. Il primo aspetto
consente di raggiungere un’elevata reattività produttivo-logistica, cruciale per una tempestiva
riconfigurazione dell’offerta; il secondo, invece, risulta essenziale per comprendere quali articoli
portare sul mercato al fine di soddisfare la domanda e quali volumi produrre. Queste nuove
tendenze hanno reso sempre più diffuso un modello di organizzazione delle attività produttive in cui
ad un’azienda focale si affiancano numerose imprese cui sono demandate specifiche fasi del
processo di trasformazione, spesso sfruttando le opportunità offerte da soluzioni di sourcing
internazionale in Paesi a basso costo del lavoro. La complessità di coordinamento dei flussi fisici e
informativi di un simile network richiede massicci investimenti in tecnologie informatiche e delle
telecomunicazioni (ICT) e l’implementazione di prassi eccellenti di supply chain management, che
consentono di coniugare elevati standard di servizio logistico con significativi livelli di efficienza
(McAfee and Brynjolfsson, 2008). Ciò può portare a ritenere che la ricerca della “agilità” sia
perseguibile prevalentemente da aziende di grandi dimensioni, poiché l’adozione di best practice e
l’investimento in ICT richiedono cospicue risorse finanziarie e la disponibilità di risorse umane
qualificate, che possono non essere alla portata di piccole-medie imprese (PMI). Tuttavia, il
paradigma dell’agilità produttiva e logistica si fonda anche sull’assunto che l’impresa sia “marketsensitive”, ovvero che sia in grado di interpretare correttamente i segnali provenienti dal mercato
per tradurli tempestivamente in un’offerta efficace (Gligor e Holcomb, 2012). Questa abilità
costituisce un elemento cruciale per sfruttare al meglio la superiore reattività dei processi di
acquisto, produzione e distribuzione, poiché consente di portare rapidamente sul mercato articoli
con una maggiore prospettiva di successo commerciale. Tuttavia, se da un lato il ricorso a ICT e
best practice sembra essere appannaggio delle aziende di maggiori dimensioni, la “marketsensitivity” appare verosimile anche in contesti aziendali medio-piccoli, dove la presenza di
strutture organizzative più piatte ed la maggiore interazione tra soggetti con responsabilità
funzionali diverse consentono una maggiore condivisione “informale” di informazioni, ritenuta
essenziale per sviluppare quella forma di intuito nota come “euristica del riconoscimento”
(Goldstein e Gigerenzer, 2002).
Un settore in cui questi fenomeni sono particolarmente evidenti è rappresentato dal tessileabbigliamento e, più in generale, da tutte quelle realtà industriali riconducibili al cosiddetto Sistema
Moda, che notoriamente si confrontano con un’elevata imprevedibilità delle vendite (Saviolo e
Testa, 2005). Già da tempo a queste peculiarità del Sistema Moda, e alle inefficienze che esso
comporta per i suoi operatori, prima fra tutte un’eccessiva esposizione al rischio di stock-out e di
rimanenze di fine stagione per retailer, si è cercato di rispondere con l’adozione di modelli di Quick
Response, finalizzati ad incrementare la reattività dei sistemi produttivo-logistici attraverso l’uso
delle tecnologie e il maggiore coordinamento di filiera (Abernathy et al., 1999; 1995). Tuttavia,
molte di queste esperienze, maturate soprattutto presso aziende di grandi dimensioni, non hanno
portato i risultati sperati, a causa della difficoltà di interpretare correttamente i dati di vendita e
tradurli in un’offerta efficace (Cietta, 2008). Più di recente, invece, il successo di imprese mediopiccole attive nel segmento del fast fashion ha dimostrato che elemento cruciale per l’”agilità” è
soprattutto la capacità di intuire gli sviluppi futuri del mercato.
Con lo studio presentato in questo paper, dunque, intendiamo verificare se la dimensione
aziendale costituisca un fattore determinante dell’agilità dei sistemi produttivo-logistici, con
particolare riferimento al Sistema Moda. Nel seguito, si proporrà un’analisi della letteratura relativa
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DIMENSIONE AZIENDALE E AGILITÀ DEI SISTEMI PRODUTTIVO-LOGISTICI. EVIDENZE DAL SISTEMA MODA ITALIA
ai temi oggetto di indagine; quindi si illustreranno le evidenze emerse dallo studio di quattro casi
aziendali e le implicazioni manageriali che ne derivano.
2.
Il contesto teorico di riferimento
Come sostenuto da Christopher et al. (2004) e da Christopher (2000), un’organizzazione della
supply chain orientata alla agilità è appropriata soprattutto quando si fronteggiano mercati molto
volatili. Questo è il caso del tessile-abbigliamento e del Sistema Moda in generale, dove l’offerta si
articola in una gamma estremamente ampia di prodotti, che vengono rinnovati almeno due volte
all’anno con la presentazione delle nuove collezioni cosiddette main (Liz and Gaynor, 2006;
Abernathy et al., 1999). Le dirette conseguenze di questo dinamismo sono la frammentazione delle
vendite su una moltitudine di articoli e la difficoltà di utilizzare i dati storici per formulare
previsioni affidabili. Questo fenomeno è diventato ancora più accentuato con la crescita del
segmento fast fashion, noto a livello internazionale per il successo di catene come Zara e H&M, e
molto diffuso anche in Italia attraverso imprese che hanno maturato una lunga esperienza nel
“pronto moda” nazionale. In passato, il “pronto moda” era il modello adottato da una serie di
piccole e medie realtà produttive prive di marchi noti al grande pubblico e non dotate di capacità
stilistiche distintive, che però erano in grado di “copiare” le linee lanciate dalle grandi griffe in
occasione della presentazione delle loro collezioni, riproponendole velocemente al mercato in
versioni evidentemente più accessibili. Si trattava di aziende che, facendo leva sul sistema dei
distretti industriali di cui facevano parte, riuscivano a organizzare tempestivamente supply chain
adeguate per la produzione degli articoli ritenuti più promettenti, e ad arrivare sul mercato nei tempi
richiesti perché tali articoli potessero essere ancora attuali. Molte di queste aziende, più di recente,
hanno valorizzato questa abilità sviluppando marchi propri, resi noti attraverso lo sviluppo di catene
retail monomarca, che hanno riscosso un notevole successo anche all’estero per la capacità di
rinnovare la propria offerta con elevatissima frequenza, talvolta anche settimanale, proponendo capi
in linea con le ultime tendenze del mercato (Cietta, 2008). Il successo di questo modello, in Italia
così come all’estero, ha fatto sì che anche le grandi case di moda abbiano cominciato ad arricchire
la propria offerta con collezioni cosiddette flash, volte a cogliere opportunità di mercato
estemporanee, da affiancare alle due tradizionali collezioni main. Queste ultime si caratterizzano
per il fatto che la loro produzione avviene con la logica del “programmato”, ovvero sulla base di
ordini cliente acquisiti subito dopo la presentazione della collezione, quando ancora all’avvio della
stagione di vendita al consumatore finale mancano 4-5 mesi. Al contrario, la logica del pronto moda
si fonda tutta sulla velocità in produzione e sulla capacità di comprendere cosa proporre al mercato,
correndo anche il rischio di un errore di previsione che in un settore come questo può essere
particolarmente oneroso. In questo senso, la migrazione progressiva verso il fast fashion rende di
particolare attualità il paradigma dell’agilità produttivo-logistica.
Le supply chain “agili” fondano questa loro prerogativa su quattro elementi: l’orientamento alla
gestione per processi, la sensibilità rispetto al mercato (“market sensitivity”), il ricorso a strutture
produttive reticolari e la virtualità (Li et al., 2008; Christopher et al., 2004; Christopher, 2000). Nel
caso del Sistema Moda, la crescita del segmento fast fashion, determinando un riorientamento verso
la produzione su previsione, ha reso particolarmente critico il tema della sensibilità rispetto al
mercato, intesa come capacità di comprendere cosa il cliente possa essere interessato ad acquistare e
in quali quantità (Cietta, 2008). Ciò è essenziale non solo per garantire l’efficacia del processo di
sales & operations planning (S&OP), ma anche per far fronte ad esigenze di configurazione della
supply chain nel caso di lancio di prodotti che richiedono specifiche lavorazioni o tecnologie
produttive (Doyle et al., 2006; Fisher et al., 1997).
Per identificare le nuove tendenze in atto sul mercato ed incorporarle nei processi di sviluppo
della collezione e di S&OP occorre, in primo luogo, acquisire i dati di vendita al consumatore finale
(cosiddetto sell-out) e, successivamente, analizzarli criticamente per formulare delle previsioni. In
questo contesto, tre sembrano essere le leve su cui agire per migliorare l’efficacia di tali attività: da
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TRACK N. 11 - ANALISI DELLE PERFORMANCE AZIENDALI
un lato, il ricorso alle ICT e alle best practice, specie quelle relative al coordinamento con i
principali attori della filiera, che consentono di migliorare la qualità e la tempestività
nell’acquisizione dei dati; dall’altro, ciò che in questa sede chiamiamo intuito, ovvero la capacità di
leggere criticamente tali dati per giungere a decisioni efficaci (Roh et al., 2014; Gligor e Holcomb,
2013).
2.1 Il ruolo delle ICT e delle prassi collaborative di filiera
La disponibilità di dati di sell-out in tempo reale è essenziale per una supply chain agile.
Numerosi contributi dimostrano che feedback tempestivi sull’andamento delle vendite aiutano a
ridurre l’effetto Bullwhip (Forrester, 1961), ovvero l’amplificazione della variabilità degli ordini,
che si osserva risalendo la supply chain, ed il conseguente incremento dei costi di stock out e di
mantenimento delle scorte (Chen and Lee, 2009; Lee et al., 2000; 1997). Nel Sistema Moda l’uso
delle ICT per abilitare lo scambio di informazioni tra produttori e distributori è stato documentato
da Abernathy et al. (1999; 1995) già a partire dagli anni ‘90, quando negli Stati Uniti cominciarono
a diffondersi progetti di integrazione virtuale lungo la catena di fornitura finalizzati a implementare
sistemi di continuous replenishment. In generale, la letteratura sul tema ha evidenziato come l’uso
delle tecnologie sia spesso prodromico all’implementazione di prassi collaborative di filiera (Roh et
al., 2014; Disney et al., 2004; Christopher et al., 2000). Anche in realtà aziendali caratterizzate da
un elevato grado di integrazione verticale, le ICT sono essenziali per garantire il coordinamento dei
processi aziendali. Per esempio, il caso Zara è spesso utilizzato per documentare la rilevanza
dell’uso delle ICT presso i punti vendita al fine di garantire un allineamento in tempo reale tra le
tendenze di mercato e l’offerta aziendale, sebbene le tecnologie impiegate per acquisire e
trasmettere i dati di sell-out e i commenti di tipo qualitativo da parte dei consumatori siano
relativamente semplici, come i palmari (McAfee, 2004).
Ovviamente le tecnologie e i sistemi informativi sono importanti in azienda non solo per
garantire un miglior coordinamento intraziendale e interaziendale, ma anche per supportare le
attività di analisi dei dati. In particolare, i sistemi di Supply Chain Management sono dotati di
moduli specificamente dedicati al demand forecasting, che ne incrementano notevolmente
l’efficacia (Thomassey, 2010).
L’uso delle ICT è, inoltre, strettamente connesso all’implementazione delle best practice.
Come già ricordato, in contesti caratterizzati da elevata variabilità della domanda, il ricorso a prassi
collaborative di filiera (per esempio, il Vendor Managed Inventory, i Continuous Replenishment
Programmes, il Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment, per citare i principali)
richiede in particolare l’acquisizione sistematica di dati di vendita nel mercato finale (Roh et al.,
2014). Queste prassi costituiscono un modo efficacie per sfruttare la disponibilità in tempo reale dei
dati di sell-out, acquisiti attraverso i Point of Sales (POS) e scambiati grazie a sistemi di Electronic
Data Interchange (EDI) o web-based (Qrunfleh e Tarafdar, 2013; McAfee and Brynjolfsson, 2008;
Holweg, 2005).
2.2 Il ruolo dell’intuito
Comprendere le dinamiche di mercato è anche una questione di “intuito”. Qualora quest’abilità
non si riscontri, in contesti di elevata volatilità della domanda l’efficacia del processo di forecasting
può rimanere modesta, anche se l’aggiornamento sui dati di sell-out avviene in tempo reale. Questo,
per esempio, ha determinato il fallimento di vari progetti di Quick Response, nei quali a
significativi interventi finalizzati ad acquisire dati sulle vendite in real time non sono corrisposti
pari sforzi mirati ad incrementare la capacità di analisi e interpretazione dei dati (Cietta, 2008). Al
contrario, è ampiamente documentato il fatto che i cosiddetti “aggiustamenti soggettivi” operati dai
decision maker sulle previsioni statistiche possano migliorare in maniera apprezzabile l’efficacia
del processo S&OP (Fildes et al., 2009).
630
DIMENSIONE AZIENDALE E AGILITÀ DEI SISTEMI PRODUTTIVO-LOGISTICI. EVIDENZE DAL SISTEMA MODA ITALIA
Secondo studi che si collocano nel filone comportamentale, gli individui sono capaci di
sviluppare delle euristiche basate sulla propria esperienza, che consentono di migliorare sia
l’efficacia sia l’efficienza dei processi decisionali (Gigerenzer, 2000). Per esempio, è stato
dimostrato che singoli individui che applicano il cosiddetto one-reason decision making process,
ovvero che scelgono sulla base di un solo criterio, riescono a prendere decisioni migliori di quelle
generate da complessi algoritmi quantitativi (Katsikopoulos and Gigerenzer, 2008; Gigerenzer and
Goldstein, 1996). Ciò è stato riscontrato nel processo di previsione (Goldstein and Gigerenzer,
2009) e, in particolare, nel Sistema Moda. A questo proposito, infatti, è paradigmatico il caso di
Zara, in cui il processo di pianificazione dell’offerta si basa sull’analisi dei dati di sell-out, ma
anche sulle osservazioni qualitative inviate dai responsabili di negozio all’Ufficio Stile (Sull, 2010;
Sull e Turconi, 2008). Pertanto si può assumere che la capacità di un’organizzazione di stimolare e
valorizzare l’intuito dei propri dipendenti sia una leva essenziale per incrementare la market
sensitivity e, quindi, per conseguire una supply chain agile.
2.3 ICT, best practice e intuito: il ruolo della dimensione aziendale
Il ruolo della dimensione aziendale non appare irrilevante nella scelta delle leve su cui
intervenire per raggiungere una maggiore “market sensitività”, che a sua volta abilita l’agilità
produttiva e logistica. Infatti, i progetti di implementazione di ICT e di best practice possono
produrre significativi vantaggi economici nel medio-lungo termine, ma nel breve richiedono
notevoli risorse finanziarie e umane che spesso non sono alla portata delle PMI (Mole et al., 2004;
Cagliano et al., 2001; Voss et al., 1998).
La dimensione aziendale può avere un ruolo significativo anche in relazione alla capacità di
identificare i trend di mercato e di tradurli in un’offerta efficace, ovvero ciò che in questa sede
chiamiamo “intuito”. Questa capacità risulta particolarmente accentuata nei gruppi interfunzionali,
nei quali è presente una pluralità di esperienze professionali (Sull, 2010; Sull e Turconi, 2008).
Infatti, la forma di intuito descritta in questo studio si alimenta con informazioni sia qualitative sia
quantitative offerte da una varietà di fonti (il sistema informativo aziendale, ma anche clienti,
fornitori, terzisti etc.), la cui disponibilità è essenziale per conseguire processi decisionali rapidi ed
efficaci (Cietta, 2008). Si può ritenere che in presenza di strutture organizzative piatte, tipiche delle
PMI, la frequenza delle interazioni formali e informali sia maggiore. Inoltre, la difficoltà delle PMI
ad investire massicciamente in ICT, tanto quanto le grandi aziende, evita alcuni limiti tipici di tali
investimenti, riscontrabili nella tendenza ad utilizzare la tecnologia non come un supporto ai
processi decisionali governati da individui, ma in sostituzione di questi ultimi (McAfee, 2004).
3.
Obiettivi dello studio e metodologia
Obiettivo del presente studio è comprendere quale ruolo abbia la dimensione aziendale rispetto
al modo con cui le aziende del Sistema Moda cercano di sviluppare la propria “market sensitivity”.
L’analisi di letteratura sopra esposta evidenzia come tale sensibilità dipenda dalla capacità, da un
lato, di acquisire informazioni dal mercato in maniera sistematica e dettagliata e, dall’altro, di
interpretare questi input in modo funzionale ad un efficace processo di S&OP. In questo senso,
l’analisi di letteratura si è focalizzata su tre fattori in particolare, che possono svolgere un ruolo
rilevante nello sviluppo delle suddette capacità: ICT, best practice e “intuito”. Si è, inoltre,
evidenziato come, secondo precedenti contributi, la dimensione aziendale possa svolgere un ruolo
significativo nel consentire alle imprese di adottare tecnologie innovative, implementare prassi
eccellenti e di creare le condizioni utili a sviluppare quella forma di intuito che consente di
interpretare più correttamente i dati di vendita.
In considerazione della natura della domanda di ricerca, si è deciso di condurre uno studio
basato su casi descrittivi, da analizzare attraverso la logica della replicazione teorica (Yin, 2009,
2003). L’assunto di questo studio, infatti, è che esista un fattore, ovvero la dimensione aziendale,
631
TRACK N. 11 - ANALISI DELLE PERFORMANCE AZIENDALI
capace di influenzare il modo con cui le imprese conseguono la “market sensitivity”, agendo sulla
loro capacità di adottare prassi eccellenti e tecnologie o di sviluppare un intuito relativo ai trend di
mercato. Coerentemente con questa impostazione, i casi da analizzare sono stati divisi in due sottogruppi (grandi aziende vs PMI), al fine di analizzare aziende con caratteristiche dimensionali
diverse. In ciascun sotto-gruppo sono stati studiati due casi. Le quattro aziende oggetto di analisi
appartengono tutte al Sistema Moda. Per la selezione dei casi relativi alle PMI, si è deciso di
focalizzarsi sul segmento del fast fashion, in cui la capacità di rispondere prontamente alle
dinamiche del mercato è un fattore critico di successo. Per questioni di riservatezza, le ragioni
sociali delle imprese analizzate sono stati omessi. Si utilizzeranno convenzionalmente i nomi
Eyewear e Wool, per le grandi aziende, e Shirts e Garnments per le PMI.
Lo studio dei casi è stato condotto attraverso interviste ai direttori di funzione maggiormente
coinvolti nel processo S&OP, ovvero Marketing & Vendite, Acquisti, Produzione e Logistica. In
particolare, sono state condotte complessivamente 9 interviste presso Eyewear, 8 presso Wool e 4 in
Shirts e Garnments. Le interviste si sono basate su un protocollo di ricerca che prevedeva domande
aperte sui seguenti temi: descrizione del business model, dell’offerta di prodotti e della logica di
programmazione della produzione; descrizione della supply chain, in termini di integrazione
verticale, numero e tipologia di partner di filiera a monte e a valle. Inoltre, in considerazione dello
scopo della ricerca, si è chiesto agli intervistati di fornire una descrizione dei principali e più recenti
progetti di implementazione di ICT e best practice, soprattutto quelle finalizzate a promuovere la
collaborazione lungo la filiera. Da ultimo, per verificare quale sia il grado di autonomia lasciata agli
individui in relazione a scelte di S&OP (in particolare, nell’identificazione degli articoli da lanciare
e delle quantità da produrre) si è cercato di comprende quali informazioni alimentino i processi
decisionali, distinguendo tra input di tipo quantitativo e qualitativo.
In ciascuna azienda, inoltre, sono stati acquisiti documenti e presentazioni ufficiali relativi ai
contenuti dell’intervista. In tutte le aziende è stata condotta un’intervista per ciascuno dei
responsabili di funzione sopra indicati.
Per analizzare e confrontare i casi, tutti i dati e le informazioni raccolte sono stati riorganizzati
nelle seguenti due fasi del processo decisionale:
 acquisizione dei dati;
 analisi e interpretazione.
Per la prima fase abbiamo individuato la natura del dato/informazione (qualitativo vs
quantitativo) e la sua fonte (interna vs esterna). Per la seconda, abbiamo osservato il modo in cui i
dati sono utilizzati e interpretati (uso di algoritmi vs uso di conoscenza tacita) e i soggetti coinvolti
(solo azienda vs partner di filiera).
4.
I casi aziendali
4.1 Eyewear
Eyewear è un’azienda nota a livello internazionale per la produzione di occhiali da vista e da
sole di elevata qualità e contenuto stilistico. Sebbene merceologicamente l’azienda non si collochi
nella produzione di capi di abbigliamento, può essere considerata come operante nel Sistema Moda,
data la rilevanza dei contenuti stilistici del prodotto, la tempistica del settore- che di fatto replica
quella del tessile-abbigliamento e si basa sulla logica delle collezioni, e l’importanza di valori
intangibili che contraddistinguono il prodotto moda (Corbellini e Saviolo, 2009).
L’azienda ha avviato la sua attività come fornitore di parti stampate e componenti per occhiali e
nel corso degli anni ‘80 ha cominciato ad acquisire vari marchi in licenza da parte di noti brand del
lusso. Grazie ad una strategia di crescita per acquisizioni e di integrazione a valle nel modo della
distribuzione, Eyewear è diventata uno degli operatori principali del settore a livello internazionale,
con un fatturo di circa 5 miliardi di euro, 50.000 dipendenti nel 2012 e oltre 20000 stock keeping
unit (SKU) attive. I siti produttivi si trovano in Europa, USA, Cina e India. La distribuzione è curata
632
DIMENSIONE AZIENDALE E AGILITÀ DEI SISTEMI PRODUTTIVO-LOGISTICI. EVIDENZE DAL SISTEMA MODA ITALIA
direttamente attraverso un sistema di hub, che garantiscono la diffusione dei prodotti in tutto il
mondo.
La supply chain è gestita da due funzioni, Acquisti e Supply Chain, che riferiscono al Direttore
di Produzione. La direzione Supply Chain ha la responsabilità della pianificazione della produzione
e delle consegne su base annuale con dettaglio mensile, attività svolta acquisendo come principali
dati di input la previsione della domanda relativa ai canali wholesale e directly operated stores
(DOS), l’entità delle scorte e la capacità produttiva disponibile. Questa pianificazione costituisce a
suo volta il dato di partenza per la direzione Acquisti, che provvede a tempificare gli ordini ai
fornitori in funzione dei piani di produzione dell’azienda. La direzione Supply Chain, inoltre, è
responsabile anche della gestione delle scorte di prodotto finito e, attraverso un servizio di customer
service, provvede ad evadere gli ordini di riassortimento provenienti dai canali wholesale a DOS.
Nel corso degli ultimi anni Eyewear ha investito molto nell’implementazione di nuove
tecnologie e best practice, avviando i seguenti progetti:
 Automatic replenishment per i negozi serviti attraverso il canale wholesale: questo progetto
riguarda oltre 100 punti vendita a livello internazionale ed è finalizzato a garantire la piena
disponibilità degli articoli, nell’interesse dell’azienda e del consumatore finale. La modalità
operativa con cui ciò avviene consiste nel creare un corner all’interno del punto vendita, le cui
scorte sono gestite direttamente da Eyewear. L’azienda monitora il sell-out e le giacenze di
prodotto a livello di SKU, quindi elabora le previsioni di vendita così da stabilire la tempistica
e la quantità dei replenishment da inviare, in modo trasparente rispetto al punto vendita. In
alcuni casi, Eyewear si impegna a ritirare lo stock invenduto. In altri casi, si concordano termini
di pagamento con scadenze lunghe o procedure di gestione dei resi semplificate, in modo da
ridurre il rischio in capo al negozio, così come l’onerosità del suo capitale circolante. Da un
punto di vista informatico, questo processo viene reso possibile dall’integrazione tra i point of
sales (POS) e l’Enterprise Resource Planning (ERP) aziendale, che in tempo reale riceve i dati
di vendita al consumatore. Ciò consente di evade celermente gli ordini di replenishment, con un
lead time che va da minimo di 2 a un massimo di 5 giorni. Questo tipo di visibilità permette
inoltre all’azienda di valutare con cadenza trimestrale la possibilità di eliminare dall’offerta
alcune SKU meno performanti e di introdurne di nuove. Un ulteriore vantaggio di questo
progetto consiste nella possibilità di allineare le prassi di gestione dei negozi serviti attraverso il
canale wholesale con quelle dei DOS.
 Key client (wholesale): scopo di questo progetto è ridurre l’effetto Bullwhip che si registra
quando si interfacciano clienti di più grandi dimensioni, che tendono ad emettere ordini
consistenti, spesso concentrati su pochi articoli. Ciò in passato aveva inciso negativamente sul
livello di servizio al cliente, poiché non sempre Eyewear era nella possibilità di garantire
consegne complete. Questo progetto, invece, si fonda sulla logica di un maggiore
coordinamento con i buyer di questi clienti, ai quali viene richiesto di indicare, in occasione
della presentazione delle nuove collezioni, gli articoli che a loro giudizio avranno una maggiore
probabilità di successo commerciale, emettendo già in quella sede degli ordini quadro. Inoltre,
anche a questa tipologia di cliente si richiede di potere ricevere con cadenza mensile i dati
relativi al sell-out, alle scorte disponibili e alle previsioni di vendita per ciascun SKU, dati che
sono forniti su specifici template grazie ai quali Eyewear può automatizzare il processo di
acquisizione dei dati sul suo ERP. Sempre con cadenza mensile, le evidenze emerse dall’analisi
di questi dati sono discusse in un key client meeting, finalizzato all’identificazione di
opportunità di miglioramento in relazione all’offerta e all’entità dei parametri da utilizzare per
la gestione delle scorte. Tutto ciò ha consentito di ridurre la giacenza media presso i negozi del
50% circa e di incrementare il livello di servizio sino a oltre il 90%.
 Collaborative Planning con i fornitori principali. In passato la possibilità di implementare i
piani di produzione di Eyewear era messa a rischio da pochi fornitori critici (caratterizzati da
lead time più lunghi rispetto alla media), i cui ritardi di consegna compromettevano il planning
complessivo dell’azienda. A questo in passato si era fatto fronte incrementando i livelli di
scorta di sicurezza ed emettendo ordini con largo anticipo. Le inefficienze che, comunque,
633
TRACK N. 11 - ANALISI DELLE PERFORMANCE AZIENDALI
questa gestione comportava hanno indotto ad implementare una prassi di pianificazione
collaborativa con i fornitori di materiali il cui lead time è particolarmente lungo, collocandosi
in un range tra 4 e 12 settimane. La nuova logica di gestione del processo di
approvvigionamento prevede che l’azienda comunichi ai fornitori critici i propri fabbisogni di
capacità produttiva (non dettagliati a livello di componente) su base trimestrale. Questi ordini
costituiscono un impegno a produrre per il fornitore, il quale successivamente riceve da
Eyewear l’indicazione del componente da realizzare, con un lead time di emissione dell’ordine
pari al lead time di produzione dichiarato dal fornitore. Il vantaggio per Eyewear consiste nel
posticipare la decisione relativa allo specifico componente da acquistare e di formulare
previsioni di consumo a livello aggregato, chiaramente più affidabili. Il vantaggio per il
fornitore, invece, consiste nel disporre di informazioni utili, quali sono i fabbisogni di capacità
su base trimestrale, al fine di pianificare le proprie attività produttive con maggiore visibilità
sulla domanda futura. Questo ha consentito una riduzione del lead time di approvvigionamento
(per questi materiali) del 50% circa ed un miglioramento del livello di servizio, che ora sfiora il
100%.
Questo caso evidenzia come Eyewear alimenti il proprio processo di S&OP con dati
quantitativi riguardanti i sell-in e le giacenze (“dati interni”), ma anche sell-out e previsioni forniti
da wholesaler e retailer (“dati esterni”). L’analisi di tali dati si svolge prevalentemente con un
approccio algoritmico, in cui i quantitativi da produrre e i modelli su cui puntare sono determinati
attraverso l’uso di apposite funzioni dell’ERP.
4.2 Wool
Wool è un’azienda operante nella produzione di tessuti e capi d’abbigliamento di alta gamma,
caratterizzati da elevati standard qualitativi. Si tratta di uno storico produttore di tessuti, che ha
progressivamente ampliato la propria offerta e che ora opera a livello internazionale, con un
fatturato di 500 milioni di euro e 2000 dipendenti nel 2012. Wool è organizzata in due divisioni:
Tessuti e Luxury Goods. Questo caso si focalizza sulla prima, che offre 7.000 SKU, con una netta
prevalenza di articoli stagionali (70% circa).
Il settore della produzione di tessuti, nel corso degli ultimi anni, ha subito una profonda crisi,
dovuta all’affermarsi di nuovi competitor che provengono da Paesi a basso costo del lavoro e che
stanno imponendo a tutti gli operatori del settore una profonda revisione dei processi. Wool ha
risposto sino ad ora a questa sfida puntando sul potenziamento degli standard qualitativi del
prodotto, sull’investimento in tecnologie e sulla focalizzazione sul segmento del lusso. Al
contempo, si è cercato di ridurre la rigidità produttiva tipica del settore ricorrendo a forme di
flessibilizzazione della forza lavoro e degli impianti, che consentono di far fronte alla volatilità
della domanda senza incidere eccessivamente sull’efficienza. Il tempo di evasione di un ordine,
infatti, è in media 80 giorni e l’aspettativa dei clienti rispetto alla puntualità della consegna è
piuttosto elevata, posto che uno scarso livello di servizio da parte dei tessutai si traduce in uno
slittamento dei piani di produzione dei confezionisti. Nel corso degli ultimi anni Wool ha deciso di
intervenire su queste criticità attraverso vari progetti di miglioramento, fra cui i più significativi
sono i seguenti:
 Logistic Integration: per migliorare la propria pianificazione gestita attraverso un sistema ERP,
Wool ha avviato un processo di collaborazione con i principali clienti mirato allo scambio di
informazioni relative ai forecast di vendita al consumatore e ai sell-out, attraverso
un’integrazione web-based degli ERP.
 Customizzazione del prodotto: Wool offre questo servizio per circa il 40% delle SKU. Ciò
implica un’attività di co-design con i clienti, che da un lato consente di offre un servizio a
valore aggiunto molto apprezzato, dall’altro permette un interscambio di informazioni relative
alle future collezioni dei clienti, con evidenti benefici in sede di S&OP.
 On-demand service: si tratta di un servizio offerto ai sarti, ai quali si garantisce la consegna di
quantitativi di tessuti anche modesti in non oltre 24 ore. I sarti accedono ad un portale web634
DIMENSIONE AZIENDALE E AGILITÀ DEI SISTEMI PRODUTTIVO-LOGISTICI. EVIDENZE DAL SISTEMA MODA ITALIA
based, attraverso il quale vedono le disponibilità di tessuto in tempo reale e piazzano gli ordini.
Questo elevato livello di servizio, che porta a registrare un tasso di stock-out inferiore al 2%
all’anno (in volumi), è ottenuto attraverso la gestione in logica MTS di un numero
considerevole di SKU.
Anche il caso Wool evidenzia come la via scelta dall’azienda per garantire un maggior livello
di servizio sia costituita in primo luogo dall’integrazione con i principali partner di filiera attraverso
l’adozione di prassi collaborative ed il ricorso alle ICT, che abilitano uno scambio di informazioni
prevalentemente quantitative.
4.3 Shirts
Shirts è una media azienda fondata negli anni ‘80 in un distretto industriale del Sud Italia
specializzato nella produzione di capi di abbigliamento, che attualmente fattura circa 50 milioni di
euro ed impiega 200 dipendenti (dati 2012). Sin dagli esordi, Shirts ha puntato sul segmento delle
giovani generazioni, interessate ad acquistare articoli freschi, in linea con le ultime tendenze, ma
anche con un prezzo contenuto. Per coniugare l’esigenza di un costante rinnovamento della gamma
con quella di un costo competitivo, l’azienda ha fatto leva sul sistema distrettuale e sulla
collaborazione di numerosi sub-fornitori operanti nel bacino del Mediterraneo (soprattutto Tunisia e
Turchia), in Cina e in India.
Dopo due decenni di incessante crescita, Shirts ha cominciato ha risentire della crisi del settore,
alla quale ha risposto puntando ancora più che in passato sul suo modello di business ispirato al fast
fashion. Si è pertanto deciso di incrementare il numero collezioni flash, gestite in logica MTS, volte
a soddisfare specifiche esigenze del mercato, come San Valentino o il Capodanno. La gestione di
queste collezioni presenta notevoli criticità, legate soprattutto all’estemporaneità della decisione di
lancio. Infatti, in prima battuta è necessario accertarsi che esista realmente una domanda specifica
da soddisfare. Poi occorre verificare che i terzisti dispongano della capacità produttiva necessaria
per produrre i capi nei tempi richiesti. L’estrema velocità con cui tutto ciò si verifica richiede
processi decisionali tempestivi, in cui l’azienda, sulla base di una previsione di vendita, deve
stabilire quali articoli produrre e in quali quantitativi. La decisione di investire maggiormente in
collezioni flash è stata accompagnata dalla volontà di “tornare alle origini”, e di ricominciare a
gestire i flussi informativi in maniera più informale.
Come molte aziende del fast fashion, Shirts distribuisce i propri capi attraverso il canale diretto
e indiretto. Il primo include 16 DOS in Italia e svariati altri in Europa. L’integrazione a valle, nel
mondo della distribuzione, è stata in passato una scelta strategica per l’azienda, in quanto consente
di monitorare direttamente il mercato e di comprendere in tempo reale come esso sta evolvendo,
attraverso uno scambio automatizzato di dati relativi alle giacenze di prodotto e ai sell-out. Per poter
trarre il massimo vantaggio dalla disponibilità di dati acquisiti in tempo reale, Shirts ha investito in
un ERP che ha supportato la raccolta e l’analisi di tali dati. Tuttavia, nel corso degli anni l’azienda
ha compreso che proprio il ricorso all’ERP aveva imbrigliato eccessivamente i processi decisionali
strategici per l’azienda, per esempio consentendo solo modifiche marginali alle previsioni di
vendita generate algoritmicamente dal sistema. Questo non consentiva quindi di trarre beneficio da
quella forma di intuito che in precedenza aveva permesso ai decision maker di guidare l’azienda
verso scelte commerciali apparentemente ardite, ma risultate poi vincenti. Il management di Shirts
sostiene a questo proposito che il ricorso eccessivo alle ICT possa essere pericoloso per chi opera
nel fast fashion, non solo perché esse non lasciano spazio all’estro, ma anche perché imbrigliano i
processi, imponendo il ricorso a procedure che ne possono rallentare drammaticamente i tempi. Per
esempio, quando si lavora su una collezione flash, l’Ufficio Stile prima verifica con i fornitori quali
tessuti siano immediatamente disponibili, poi cerca di capire quali articoli possano essere realizzati
con ciò che è in magazzino e, a questo punto, si contattano in terzisti per un check sulla capacità
produttiva. Tuttavia, a seguito dell’implementazione di un sistema di Product Data Management
(PDM), le schede prodotto ed eventuali successive rettifiche da parte dell’Ufficio Stile vanno
635
TRACK N. 11 - ANALISI DELLE PERFORMANCE AZIENDALI
formalizzate in appositi file da inviare ai terzisti. Questo, ovviamente, rallenta molto un processo
che essere più rapido se tali informazioni fossero riportate verbalmente, come in passato.
L’azienda, di conseguenza, ha deciso di abbandonare almeno in parte l’ERP per la gestione
delle collezioni flash e di ritornare, in questo senso, al passato. Ciò ha determinato un
miglioramento delle performance del processo di sviluppo di queste collezione e, soprattutto, una
significativa riduzione del time to market.
4.4 Garnments
Garnments è un’azienda di recente costituzione, anch’essa appartenente ad un noto distretto
industriale, che ha già raggiunto un fatturato di circa 100 milioni di euro e 200 dipendenti (anno
2012), offrendo un’ampia gamma di articoli per uomo, donna e bambino.
Il modello di business di Garnments è in parte differente da quello di molte aziende del fast
fashion, poiché si caratterizza per standard qualitativi più elevati e per la volontà di competere con i
più grandi marchi della moda, offrendo articoli dal contenuto stilistico molto marcato.
Coerentemente con questo obiettivo, Garnments produce la maggior parte degli articoli con la
logica del “programmato”, presentando due collezioni stagionali e due preview.
Garnments ha conseguito un’elevata fama anche grazie a campagne pubblicitarie molto
provocatorie e di forte impatto. Inoltre, l’azienda è stata pioniere nell’uso dei temporary store e dei
corner in location che hanno permesso di far conoscere il marchio ad un vasto pubblico. Tuttavia,
ciò che distingue Garnments è soprattutto il modo in cui gestisce la distribuzione e le vendite.
L’azienda, infatti, mira a proporre linee innovative e trendy, pensate per i clienti più giovani cui in
genere si rivolgono le aziende del fast fashion. Per fare questo, segue costantemente il mercato
attraverso 13 DOS e una rete di oltre 100 negozi in franchising, che si affiancano ai 40 grossisti e ad
un migliaio di negozi multibrand. Di recente, inoltre, è stato lanciato un sistema di e-commerce, sul
quale l’azienda punta molto.
Secondo il management, Garnments ha raggiunto rapidamente il successo grazie alla sua
capacità di comprendere il mercato e di trasformare un’idea in un prodotto molto rapidamente,
anche grazie ad un’ampia rete di terzisti. Il processo di sviluppo della collezione si fonda su
un’intensa attività degli stilisti che, oltre ad informarsi circa l’andamento delle vendite, compiono
numerose visite ai punti vendita per avere un contatto diretto con il consumatore e per confrontarsi
con gli addetti alle vendite. Questi ultimi sono formati dalla società perché sappiano “ascoltare” il
cliente e cogliere spunti di miglioramento (o apprezzamenti) da trasferire in maniera sistematica
all’Ufficio Stile. Inoltre, al momento della presentazione della collezione ai grossisti e ai country
manager, durante incontri che possono durare giorni, i feedback ricevuti possono dar luogo persino
alla decisione di eliminare dall’offerta alcuni capi il cui potenziale è ritenuto dubbio.
Un’altra fonte importante di informazioni per il processo creativo è Internet, con le sue
comunità virtuali ed il sito di e-commerce recentemente lanciato dalla società, che consentono di
raccogliere numerosi feedback dai clienti.
La capacità di comprendere il mercato in Garnments dipende molto dall’abilità dei suoi
dipendenti e dall’esperienza che questi hanno maturato nell’azienda e, più in generale, nel settore.
Garnments, infatti, gode di un turnover del personale molto basso e questo aiuta a creare nei
dipendenti una profonda comprensione dei contenuti del marchio, del suo stile e del suo mercato. Il
management dell’azienda nel tempo ha dimostrato di credere nei benefici indotti dall’uso delle ICT,
investendo nell’implementazione di un ERP e in seguito puntando sui sistemi web-based. Tuttavia,
è convinzione diffusa in azienda che la tecnologia sia solo un punto di partenza, che consente
un’efficiente acquisizione e condivisione dei dati, i quali però hanno valore solo se passati al vaglio
di soggetti profondamente consapevoli delle decisioni da prendere e del contesto in cui esse si
calano.
Garnements acquisisce dati quantitativi da una molteplicità di soggetti, ma pone grande
attenzione sui feedback qualitativi, ottenuti attraverso interazioni informali con retailer e
636
DIMENSIONE AZIENDALE E AGILITÀ DEI SISTEMI PRODUTTIVO-LOGISTICI. EVIDENZE DAL SISTEMA MODA ITALIA
consumatori finali. Sono questi ultimi ad orientare in maniera decisiva le decisioni chiave del
processo S&OP, in relazione agli articoli su cui puntare e ai quantitativi da realizzare.
5.
Conclusioni
La Tabella 1 riassume le principali evidenze emerse nei quattro casi in relazione alle due
principali fasi dei processi decisionali oggetto di indagine, ovvero la raccolta dei dati e la loro
analisi ed interpretazione.
Tab. 1: Cross-case analysis
Eyewear
Wool
Shirts
Garnments
Sell-in, sell-out, scorte,
disponibilità di capacità
Feedback da grossisti
Sell-in, sell-out, scorte,
disponibilità di capacità
Feedback da clienti
principali
Sell-in, sell-out, scorte,
disponibilità di capacità
Feedback da punti vendita
Sell-in, sell-out, scorte,
disponibilità di capacità
Feedback da consumatori
attraverso punti vendita, ecommerce e comunità
virtuali
 Automatic
replenishment con oltre
100 punti vendita
 Collaborazione nel
processo SNP con
grossisti attraverso
progetto Key Client
 Progetto Collaborative
Planning con fornitori
 Scambio info su
forecast con key client
attraverso applicazione
web- based (progetto
Logistic Integration)
 Codesign con clienti
 Progetto On-demand
Service per sarti, con
applicazione web-based
per gestione ordini
 Scambio automatizzato
di dati su sell-out sellout e scorte con DOS
 Scambio automatizzato
di dati su disponibilità
merce con principali
terzisti
 Scambio automatizzato
di dati su sell-out e
scorte con DOS
 Scambio automatizzato
di dati su disponibilità
merce con principali
terzisti
 Confronto con punti
vendita
 Confronto con
principali grossisti
 Acquisizione dati da
consumatori finali (via
web)
- Algoritmico
 Funzionalità ERP per
quantificazione volumi
di produrre
 Funzionalità ERP per
quantificazione volumi
di produrre
 Funzionalità ERP per
quantificazione volumi
da produrre
- Conoscenza Tacita
 Opinioni dai grossisti su
nuovi modelli (progetto
Key client)
 Opinioni da clienti
principali su nuovi
modelli (progetto
Codesign)
 Funzionalità ERP per
quantificazione volumi
da produrre solo per
collezioni main
 Delega al personale
interno per decisioni
inerenti a collezioni
flash
L’azienda, con il
coinvolgimento di alcuni
grossisti
L’azienda, con il
coinvolgimento di alcuni
key client
L’azienda, con forte
coinvolgimento di punti
vendita
L’azienda, con forte
coinvolgimento di punti
vendita, grossisti e
consumatori finali (via
web)
Raccolta Dati:
Tipologia di dato
- Solo quantitativi
- Anche qualitativi
Raccolta Dati:
Tipologia di fonte
- Solo fonti interne
- Anche fonti esterne
Analisi e
interpretazione:
Approccio
 Opinioni da grossisti,
punti vendita e
consumatori finali (via
web)
Analisi e
interpretazione:
Soggetti coinvolti
- Solo azienda
- Azienda e partner filiera
Fonte: ns. elaborazione
Per quanto riguarda la Raccolta Dati, si rileva che tutte le aziende pongono molta attenzione
all’acquisizione di informazioni relative all’intera filiera (sell-in, sell-out, scorte, disponibilità di
capacità) al fine di operare una pianificazione più efficace delle proprie attività. Sicuramente questo
si osserva in Wool e in Eyewear, dove ciò è stato ottenuto attraverso l’integrazione della supply
637
TRACK N. 11 - ANALISI DELLE PERFORMANCE AZIENDALI
chain conseguita con l’uso delle tecnologie ICT e l’implementazione di prassi collaborative. Shirts
e soprattutto Garnments, invece, sembrano invece più interessate ai dati qualitativi relativi al grado
di apprezzamento dei consumatori nei confronti degli articoli proposti. Tuttavia, mentre in Shirts la
raccolta di queste informazioni è intermediata dai punti vendita, in Garnments essa è supportata
anche dal sistema di e-commerce e dalle comunità virtuali. A questo proposito è interessante notare
come nelle due PMI il ricorso alle tecnologie lungo la supply chain si osserva solo con gli operatori
a valle e sempre con l’obiettivo di conseguire un canale di comunicazione con i consumatori finali.
Nelle due aziende di grandi dimensioni, invece, le ICT sono impiegate a supporto dell’interazione
con partner di filiera tanto a monte quanto a valle, e sempre nell’ambito di progetti di
implementazione di prassi collaborative.
Per quanto riguarda l’Analisi e Interpretazione dei dati, Eyewear e Wool risultano utilizzare un
approccio algoritmico per le decisioni inerenti ai volumi di produzione, attraverso il ricorso a
specifiche funzionalità del sistema ERP che elaborano le previsioni di vendita in base ai dati
disponibili. Per quanto concerne le decisioni relative ai nuovi articoli da proporre al mercato,
invece, assumono un ruolo di indirizzo le opinioni dei principali clienti, che il personale interno
utilizza per valutare il potenziale di mercato dei prodotti. Shirts e Garnments, invece, valorizzano
maggiormente il giudizio umano, spingendo i dipendenti a decidere non solo quali prodotti lanciare,
ma anche quali quantitativi mettere in produzione sulla base delle informazioni provenienti dai
punti vendita e dai consumatori finali in relazione all’offerta aziendale. A questo proposito, appare
significativo il percorso di Shirts che, dopo avere implementato un sistema ERP, ha visto un
peggioramento delle performance del processo di sviluppo delle collezioni attribuito alle rigidità di
tale sistema e ha deciso di tornare a gestire le collezioni flash in maniera destrutturata, lasciando
ampi margini di manovra ai dipendenti coinvolti.
L’analisi dei quattro casi sembra dare evidenza del fatto la dimensione aziendale influisca sui
comportamenti delle imprese in relazione al modo di conseguire la “market sensitività”. Le aziende
di maggiori dimensioni tendono ad accrescere la propria capacità di comprendere il mercato
attraverso il ricorso alle ICT e alle best practice. Ciò sembra accadere non solo per la maggiore
disponibilità di risorse, ma anche perché queste imprese possono influenzare l’intera filiera in
ragione della loro forza contrattuale ed imporre l’adozione di prassi funzionali alle proprie esigenze.
Questo avviene sia a valle, dove l’integrazione dei processi gestionali è finalizzata a monitorare il
sell-out, sia a monte, con fornitori e terzisti, per poter beneficiare di un sistema produttivo reattivo.
Anche Shirts e Garnments sono dotate di un sistema ERP, ma non sono sufficientemente grandi per
poter imporre prassi e logiche di gestione ai partner di filiera. Infatti, l’unica forma di integrazione
informatica è con i DOS. Queste due aziende, tuttavia, sottolineano come l’uso delle tecnologia
possa addirittura costituire una minaccia, nella misura in cui essa imbriglia i processi decisionali e
finisce con lo spersonalizzare quello scambio di informazioni che, se gestito in maniera informale,
può risultare addirittura più proficuo.
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