Un tempo di consegna promesso nasceva da un processo di pianificazione: raccogliere ordini, valutare la capacità, risolvere manualmente le eccezioni e comunicare una data che risultasse corretta con un certo margine. Chi metteva più persone sulla pianificazione poteva promettere con maggiore precisione. Chi aveva poco margine su questo, calcolava con un margine di sicurezza e a volte perdeva un affare su un tempo di consegna che in realtà era del tutto realizzabile, ma che non era stato calcolato in tempo.
Questo è il motivo per cui il tempo di consegna è stato a lungo una questione di dimensione. Reparti di pianificazione più grandi, più esperienza nel team, più tempo per ricalcolare per ogni ordine. Chi poteva permetterselo, vinceva su questo punto del confronto. Chi non poteva, compensava con un margine sulla promessa o con un prezzo più basso.
Se gran parte del ricalcolo della capacità, delle scorte e del percorso viene svolta dall'AI, non cambia il tempo di consegna in sé, ma la velocità e la precisione con cui viene promesso. Un'offerta che un giorno fa veniva ancora comunicata con un margine ampio, può essere calcolata con maggiore precisione grazie a dati attuali su scorte, stato della produzione e pianificazione logistica, e ciò avviene per ogni richiesta, non solo per i grandi ordini per i quali un pianificatore libera del tempo.
Questo sposta il confronto. Non vince più sul tempo di consegna la parte con più persone nella pianificazione, ma la parte che ha i propri sistemi in ordine: dati sulle scorte puliti, pianificazione della produzione collegata, una catena logistica che comunica lo stato attuale. La capacità era il collo di bottiglia; la qualità dei dati e l'assetto dei sistemi lo stanno diventando.
Tre tipi di lavoro attraversano una promessa di tempo di consegna, e non si spostano tutti nella stessa misura.
Il ricalcolo di un tempo di consegna sulla base di dati attuali su scorte e capacità è la parte che l'AI può assumere in modo più completo, soprattutto laddove i sistemi sottostanti forniscono già dati strutturati.
La valutazione di un'eccezione — un grande ordine che disturba la pianificazione, un cliente che vuole passare avanti nella fila, un fornitore in ritardo — resta in parte lavoro umano, con l'AI che formula una proposta e un pianificatore che approva o rifiuta con motivazione.
L'accordo con un cliente su cosa significhi un tempo di consegna non rispettato, il margine di negoziazione in un contratto, la valutazione se un'eccezione valga la relazione: questo resta lavoro umano, e ciò non cambia per il fatto che il calcolo sottostante si sposti.
La differenza non sta nel settore ma nella base. Un'azienda in cui scorte, pianificazione della produzione e logistica sono già in sistemi collegati, può già oggi affidare il ricalcolo di un tempo di consegna all'AI e promettere un'offerta con precisione in pochi minuti. Un'azienda in cui questi dati si trovano ancora in fogli di calcolo separati o in sistemi diversi senza collegamento, ha la stessa AI a disposizione ma nessun dato utilizzabile con cui calcolare, e resta quindi alla vecchia velocità.
Questo spiega perché due concorrenti di dimensioni comparabili possano divergere su questo punto. Non perché uno abbia investito più nell'AI, ma perché uno aveva già i sistemi sottostanti in ordine prima che l'AI potesse fare qualcosa con essi.
Un cliente non nota questo da una pubblicità sull'AI, ma dal momento dell'offerta. Un tempo di consegna comunicato in modo immediato e preciso, invece che dopo un giorno di attesa per una consultazione interna, è la conseguenza visibile di ciò che è cambiato dietro le quinte. Da un secondo fornitore che riceve la stessa richiesta, quel processo può essere ancora completamente manuale, con un tempo di elaborazione più lungo e un margine più ampio come risultato.
Per sapere se questa differenza decide anche l'affare nel vostro mercato, è necessario sapere come si posiziona la vostra promessa sul tempo di consegna nel confronto, cosa mostra come confronto la mia azienda con i concorrenti, e se un'affermazione sulla velocità resiste anche quando viene verificata, come descritto in come valutare un concorrente senza fare supposizioni.
Il tempo di consegna viene raramente valutato da solo in un affare. Un tempo di consegna preciso accanto a un'affermazione di qualità poco chiara convince meno di un tempo di consegna preciso accanto a una risposta motivata alla domanda su cosa succede se qualcosa va storto, come si può leggere in quale vantaggio offre l'AI nel servizio post-vendita. Anche la domanda se la velocità vada di pari passo con un prodotto costante gioca un ruolo, trattata in quale vantaggio offre l'AI sulla qualità.
La domanda sottostante su quale lavoro in questa azienda possa effettivamente essere assunto dall'AI non riguarda quindi solo il tempo di consegna, ed è a questa domanda che risponde, per ogni compito, la scansione del lavoro di FTE TO AI.
Se lo spostamento del lavoro di pianificazione ha conseguenze per l'impiego del personale, si applicano a tal fine i propri requisiti legali. Questo non fa parte di un confronto competitivo e non viene trattato come tale in questa sede.
Se la vostra promessa sul tempo di consegna rappresenti attualmente un vantaggio o uno svantaggio, dipende da ciò che si trova dietro la vostra pianificazione e da ciò che i concorrenti hanno già cambiato in questo ambito. Con la verifica gratuita della dimensione, individuate su cosa pensate di vincere, sul tempo di consegna o su un'altra dimensione, e vedete quale di queste affermazioni è difendibile con prove. Il benchmark completo è in fase di realizzazione.