La scorta di sicurezza viene spesso spiegata in modo molto semplice: si calcola una quantità aggiuntiva di merce da tenere a magazzino per evitare di rimanere senza prodotto.
Il principio è corretto. Il problema nasce quando quella quantità viene determinata applicando una formula senza chiedersi quale incertezza debba realmente coprire.
La domanda potrebbe essere superiore alle previsioni. Il fornitore potrebbe consegnare più tardi del previsto. Potrebbero verificarsi entrambe le situazioni contemporaneamente.
E soprattutto: non tutte le aziende vogliono garantire lo stesso livello di servizio e non tutti gli articoli richiedono necessariamente la stessa politica di scorta.
La scorta di sicurezza non dovrebbe quindi essere una quantità aggiunta “per prudenza”.
Dovrebbe essere una risposta quantitativa all’incertezza che l’azienda decide di coprire.
A cosa serve realmente la scorta di sicurezza?
In condizioni perfettamente prevedibili sarebbe relativamente semplice pianificare le scorte.
Se vendessimo sempre 100 pezzi alla settimana e il nostro fornitore consegnasse sempre esattamente dopo due settimane, potremmo programmare il riapprovvigionamento sulla base di questi valori.
Nella realtà, però, domanda e approvvigionamento possono variare.
La scorta di sicurezza crea una protezione aggiuntiva (buffer) destinato ad assorbire almeno una parte di questa variabilità e a ridurre il rischio di stockout cioè di indisponibilità del prodotto a magazzino.
La variabilità della domanda e quella del lead time – cioè il tempo che intercorre tra l’emissione dell’ordine di approvvigionamento e la disponibilità della merce secondo il perimetro considerato – sono infatti due elementi fondamentali da considerare nel dimensionamento della scorta di sicurezza.
Questo introduce però un concetto importante:
la scorta di sicurezza non elimina l’incertezza. Ne riduce le conseguenze entro il livello di protezione che abbiamo deciso di ottenere.
Più scorta significa più servizio?
In generale, aumentando la scorta di sicurezza possiamo ridurre il rischio di stockout.
Ma questo non significa che aumentarla continuamente sia una buona decisione.
La merce a magazzino assorbe capitale, occupa spazio e genera costi di mantenimento. A seconda del prodotto può inoltre essere esposta a obsolescenza, deterioramento o perdita di valore.
Il problema diventa quindi trovare un equilibrio tra due esigenze contrapposte:
proteggere il servizio e non immobilizzare più scorta di quanto sia giustificato dal rischio che vogliamo coprire.
È per questo che il livello di servizio entra nel dimensionamento della scorta di sicurezza.
La domanda non dovrebbe quindi essere:
“Quanta scorta possiamo tenere?”
ma:
“Quale livello di servizio vogliamo garantire e quanta scorta richiede quell’obiettivo?”
Non esiste una sola formula valida per ogni situazione
Una formulazione frequentemente utilizzata, quando si assume un lead time costante e un determinato comportamento statistico della domanda, è:
Scorta di sicurezza = z × σLT
dove:
- z è il fattore di sicurezza associato al Cycle Service Level (CSL) scelto, cioè alla probabilità di completare un ciclo di riordino senza stockout, quando si assume una distribuzione normale della domanda durante il periodo considerato. Non va quindi ricavato direttamente da un obiettivo di fill rate: Cycle Service Level e fill rate sono due misure di servizio differenti e richiedono modalità di calcolo diverse.
- σLT rappresenta la deviazione standard della domanda durante il lead time.
In condizioni più restrittive, ad esempio con domanda indipendente tra i periodi e lead time costante, σLT può essere ricondotta alla deviazione standard della domanda per periodo moltiplicata per la radice quadrata del lead time.
Se invece varia anche il lead time, oppure cambiano le ipotesi sulla domanda, il modello deve tenerne conto.
Anche la politica di riordino conta. In un sistema a revisione continua, nel quale la posizione di inventario viene monitorata costantemente e l’ordine viene generato al raggiungimento del punto di riordino, l’incertezza da coprire riguarda normalmente il lead time. Se invece le scorte vengono controllate e riordinate a intervalli prestabiliti — ad esempio una volta alla settimana — nei modelli periodici il periodo di protezione deve considerare anche il tempo che intercorre tra due revisioni, oltre al lead time. Utilizzare automaticamente il solo lead time anche in questo caso può quindi portare a sottostimare la protezione necessaria.
E le cose possono diventare ancora più complesse.
La domanda può essere intermittente, stagionale o correlata nel tempo. I lead time possono essere variabili. Le previsioni possono contenere errori e questi errori possono avere caratteristiche che le formule più semplici non rappresentano adeguatamente.
Uno studio di Prak, Teunter e Syntetos pubblicato sull’European Journal of Operational Research ha mostrato, ad esempio, che alcune procedure tradizionali per stimare la variabilità della domanda durante il lead time possono sottostimare la scorta di sicurezza quando non viene considerata correttamente l’incertezza legata alla previsione della domanda.
La formula, quindi, viene dopo.
Prima dobbiamo capire il problema che stiamo cercando di rappresentare.
Domanda media e variabilità della domanda non sono la stessa cosa
Immaginiamo due articoli che vendono mediamente 100 pezzi alla settimana.
Potrebbero sembrare equivalenti.
Ma il primo vende ogni settimana quantità comprese, ad esempio, tra 95 e 105 pezzi.
Il secondo alterna settimane da 40 pezzi a settimane da 160.
La media può essere la stessa.
L’incertezza no.
Per questo utilizzare soltanto il consumo medio per dimensionare una scorta di sicurezza può essere fuorviante.
La scorta di sicurezza esiste proprio perché ciò che accadrà durante il periodo necessario al riapprovvigionamento non coincide necessariamente con il valore medio.
Più la domanda è variabile, maggiore può essere la protezione necessaria, a parità delle altre condizioni e dell’obiettivo di servizio.
Anche il lead time va misurato, non soltanto dichiarato
“Il fornitore consegna in dieci giorni.”
Ma significa che consegna sempre in dieci giorni?
Se osserviamo lo storico potremmo scoprire che alcune consegne arrivano in otto giorni, altre in dieci e altre ancora in quindici.
Il lead time medio, da solo, non racconta quindi necessariamente tutto.
Due fornitori potrebbero avere entrambi un lead time medio di dieci giorni, ma una regolarità completamente diversa.
La variabilità del lead time può incidere sul rischio di stockout e quindi sul livello di protezione necessario.
Questo porta a una conseguenza gestionale interessante:
ridurre la variabilità del lead time del fornitore può contribuire a ridurre la necessità di protezione attraverso la scorta.
Prima di aggiungere merce a magazzino, quindi, può valere la pena capire perché il lead time varia e se quella variabilità può essere ridotta.
Il livello di servizio è una scelta
Volere il 100% di disponibilità sembra un obiettivo naturale.
Ma ottenere livelli di servizio sempre più elevati può richiedere quantità crescenti di scorta.
Per questo il livello di servizio dovrebbe essere una decisione aziendale, non un numero inserito automaticamente nel gestionale.
Inoltre è necessario chiarire quale misura di servizio si sta utilizzando.
Ad esempio, la probabilità di non avere uno stockout durante un ciclo di riordino (cycle service level) non è la stessa cosa della quota di domanda soddisfatta direttamente dalla scorta disponibile (fill rate).
Sono misure differenti e possono condurre a politiche di inventario differenti.
Dire semplicemente “vogliamo un livello di servizio del 95%” senza specificare che cosa rappresenti quel 95% può quindi generare ambiguità.
Tutti gli articoli devono avere lo stesso livello di servizio?
Non necessariamente.
Un articolo critico per il cliente, difficile da sostituire e con conseguenze rilevanti in caso di indisponibilità potrebbe richiedere una politica differente rispetto a un articolo facilmente sostituibile o poco strategico.
Ma attenzione: anche qui una semplice classificazione ABC basata sul valore economico non risolve automaticamente il problema.
Il valore dell’articolo è soltanto una delle possibili variabili.
Possono essere rilevanti anche:
- criticità per il cliente;
- conseguenze dello stockout;
- possibilità di sostituzione;
- affidabilità del fornitore;
- lead time;
- variabilità della domanda;
- marginalità;
- rischio di obsolescenza;
- caratteristiche del mercato e del servizio promesso.
Segmentare gli articoli può quindi essere utile non soltanto per sapere quanto valgono, ma per decidere quale politica di servizio e di scorta sia coerente con ciascun gruppo.
Attenzione ai dati storici
Una formula può essere matematicamente corretta e produrre comunque un risultato poco utile se i dati utilizzati non rappresentano più la realtà.
Pensiamo a un articolo fortemente stagionale.
Calcolare la variabilità utilizzando indistintamente dodici mesi potrebbe mescolare periodi caratterizzati da comportamenti molto diversi.
Oppure consideriamo un prodotto appena introdotto, per il quale lo storico è insufficiente.
O ancora un articolo la cui domanda è cambiata strutturalmente dopo l’acquisizione o la perdita di un importante cliente.
In questi casi il problema non è la formula.
È il dato che stiamo chiedendo alla formula di interpretare.
Anche il forecast ossia la previsione della domanda entra quindi nel problema. Gli errori previsionali durante il lead time e il modo in cui ne viene stimata la variabilità possono incidere direttamente sul dimensionamento della scorta di sicurezza.
Una scorta di sicurezza elevata può nascondere altri problemi
C’è infine una domanda che vale la pena porsi prima di aumentare la scorta:
perché abbiamo bisogno di quella protezione?
Se la causa è una domanda fisiologicamente variabile, la scorta può essere una risposta appropriata.
Ma se una parte importante della variabilità deriva da fornitori poco affidabili, lead time instabili, previsioni scarsamente accurate, parametri gestionali non aggiornati o processi interni poco controllati, aumentare la scorta può proteggere il servizio senza risolvere la causa.
Questo non significa che la scorta di sicurezza sia sbagliata.
Significa distinguere tra proteggersi dall’incertezza e accettare come inevitabile un’incertezza che potrebbe essere ridotta.
Da dove partire?
Prima ancora di scegliere una formula, per ogni articolo o famiglia significativa prova a rispondere ad alcune domande:
Quanto varia realmente la domanda?
Quanto è affidabile la previsione?
Qual è il lead time effettivo e quanto varia?
Quale livello di servizio vogliamo ottenere?
Come stiamo misurando quel livello di servizio?
Quanto costa mantenere la scorta?
Quali conseguenze produce uno stockout?
I dati utilizzati rappresentano ancora il comportamento attuale dell’articolo?
Solo dopo aver risposto a queste domande ha senso scegliere il modello di calcolo più coerente.
La scorta di sicurezza non è un numero da impostare e dimenticare
Domanda, fornitori, lead time, previsioni e obiettivi di servizio cambiano.
Di conseguenza può cambiare anche la scorta necessaria.
Un valore calcolato correttamente due anni fa non è necessariamente corretto oggi.
Per questo la scorta di sicurezza dovrebbe essere riesaminata periodicamente, con una frequenza coerente con la variabilità del business e con l’importanza dell’articolo.
Non significa modificare continuamente i parametri.
Significa verificare che le ipotesi sulle quali quei parametri sono stati costruiti siano ancora valide.
Non chiederti soltanto quanta scorta tenere
La scorta di sicurezza non dovrebbe essere utilizzata per tranquillizzarci davanti all’incertezza.
Dovrebbe aiutarci a governarla consapevolmente.
Per questo, prima di cercare la formula migliore, può essere più utile chiedersi:
“Da quale incertezza ci stiamo proteggendo?”
e subito dopo:
“Quanta di questa incertezza dobbiamo coprire con la scorta e quanta possiamo invece ridurre intervenendo sul processo?”
È da queste domande, più che da una formula universale, che dovrebbe partire una corretta gestione della scorta di sicurezza.
26 marzo 2026
