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Uno strumento innovativo per l'ottimizzazione delle performance d'azienda

Ad oggi si è aggiunto l'agroalimentare all'insieme delle applicazioni utili in campo pratico della Scienza delle reti, la metodica di analisi dei sistemi complessi. A cura di Flavia Clemente, dottore di ricerca in Scienze agrarie, ambientali ed alimentari

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La progettazione di un modello a rete complessa per l'ambito agri-food, chiamato Eva.CAN model ha dimostrato che l'analisi delle reti può essere usata per analizzare anche le filiere agroalimentari
Fonte foto: © Mike Mareen - Fotolia

All'appello delle applicazioni utili in campo pratico della Scienza delle reti mancava l'agroalimentare. Recentemente però è stato progettato il primo prototipo di modello a rete complessa per l'analisi filiere utile all'ottimizzazione delle performance.

Ma cos'è la Scienza delle reti? Una metodica di analisi dei sistemi complessi che nell'ultimo decennio ha raggiunto una buona maturità e notorietà anche al di fuori dei circoli accademici grazie alla disponibilità di una grande quantità di dati che ha permesso applicazioni di successo in moltissimi ambiti.

E' stato possibile ottenere risultati non raggiungibili con altri modelli, descrivere strutture e spiegare dinamiche di sistemi e fenomeni molto differenti: dai sistemi ecologici a quelli di trasporto, dalla neurobiologia ai sistemi sociali ed economici, dai sistemi di comunicazione e meccanismi di diffusione delle notizie o di efficacia delle campagne di marketing, a quelli di propagazione delle malattie.
Tutti questi, come gran parte dei sistemi esistenti nel mondo reale ed anche artificiale, hanno in comune il fatto di avere organizzazione reticolare, una struttura a rete costituita da molte componenti interconnesse le une alle altre da relazioni.

Vengono definiti sistemi complessi non a causa dei molti attori coinvolti e del numero di relazioni, ma perché sono sistemi dinamici, possono ampliarsi, hanno intensi scambi con l'ambiente esterno, evolvono, in base a stimoli esterni si modificano adattandosi e possono modificare anche l'ambiente in cui si trovano.
Queste caratteristiche fanno sì che sia praticamente impossibile comprendere il comportamento di un sistema di questo tipo semplicemente scomponendolo in più parti, e che esso vada descritto e studiato come un insieme unitario.

La progettazione di un modello a rete complessa per l'ambito agri-food, chiamato Eva.CAN model, acronimo di Evaluation of Complex Agri-food Network model, ha dimostrato che l'analisi delle reti può essere usata per analizzare anche le filiere agroalimentari. Infatti, per la loro natura di sistema interconnesso, cioè composto da molti attori che interagiscono gli uni con gli altri attraverso relazioni di vario genere le quali costituiscono le maglie della rete, le filiere delle aziende agroalimentari si prestano ad essere analizzate con metodologie di rete.

Una filiera è costituita da quattro grandi blocchi generali: produzione di materie prime, trasformazione, commercio e consumo (Figura 1).
 
Figura 1

Oltre alle relazioni tra un segmento e l'altro però, ci sono relazioni tra le attività interne ad ogni segmento, e già questo basta a farne una rete complessa. In più bisogna considerare come parte del sistema anche i fattori tecnici utilizzati, che provengono da filiere di altre aziende.
Il quadro completo che ne deriva e che rappresenta appieno il sistema complesso in cui una azienda opera è una rete in cui si intrecciano molte supply chain di aziende differenti (Figure 2 e 3).
Una struttura di questo tipo è un campo di applicazione naturale per le metodologie di analisi di rete.

Figura 2
 
Figura 3

La struttura di questi sistemi ha caratteristiche ben definite. La configurazione dei legami tra i nodi delle rete è talmente condizionante le funzionalità e le dinamiche da aver generato la convinzione ormai assestata che la topologia di un sistema complesso non è più da considerare curiosità accademica, ma è una proprietà caratteristica e misurabile.

Con questo metodo si possono eseguire su una azienda analisi qualitative ed analisi quantitative, in cui, rispetto alle qualitative, si aggiungono i "pesi" delle relazioni, cioè i dati numerici (flussi di denaro, quantità prodotte o vendute, risorse fornite, flussi di informazioni).
Un ulteriore vantaggio è costituito dal fatto che entrambe le valutazioni, anche quella qualitativa, vengono ottenute con misurazioni oggettive, matematiche, basate su algoritmi e non su altri metodi tradizionalmente utilizzati sinora per cercare di comprendere le dinamiche di alcuni fenomeni complessi, come interviste, questionari, raccolta di opinioni, che possono essere soggetti ad errori di espressione o di interpretazione.

Le misurazioni che si possono rilevare sono di due tipi: sulla struttura (misure globali) o sui singoli nodi (misure locali).
Le misure locali sono essenzialmente misure di centralità e rivelano quali siano i nodi del sistema che occupano posizioni da considerare strategiche per un motivo o per un altro. Si tratta di reti in cui un numero relativamente basso sul totale dei nodi controlla di fatto meccanismi di sviluppo e governance del sistema perché ha il maggior numero di relazioni dirette con gli altri e forma gruppi coesi, che sono necessari per la creazione di valore per il sistema.
Altri invece possono sembrare poco importanti, ma scopriamo che sono essenziali per la sopravvivenza del sistema garantendone la stabilità complessiva.
ltri ancora occupano posizioni strategiche perché costituiscono i colli di bottiglia del sistema e sono in grado di alterarne alcune funzioni essenziali, ad esempio lo scambio informativo, o di condizionare i rapporti tra altri nodi.

Le misure globali invece riguardano la struttura nel suo complesso e forniscono informazioni sulla robustezza, sulla resistenza a guasti, che nel caso di una filiera potrebbero essere rappresentati da emergenze sanitarie o climatiche o dalla sopraggiunta impraticabilità di rapporto con un altro attore della rete, perché divenuto troppo costoso o magari non più disponibile. Otteniamo anche informazioni sulla resistenza ad attacchi mirati, ad esempio sabotaggi.
Si può valutare la capacità del sistema di riorganizzarsi dopo un evento esterno fortemente condizionante. Possiamo individuare la presenza di sottostrutture gerarchiche (Figura 4).

 
Figura 4

Possiamo sapere se il sistema è efficiente e misurarne il valore per poterci porre obiettivi di miglioramento ragionevolmente raggiungibili per entità e nei tempi fissati; possiamo verificare il livello di cooperazione lungo tutta la rete; possiamo valutare la riduzione dei costi di gestione in base alle scelte di trade-off operate, considerare l'opportunità di filiera corta o vendita diretta, l'efficacia ed efficienza dei canali distributivi tradizionali, valutare la convenienza dell'outsourcing di alcune attività, verificare se ci siano sprechi lungo la filiera, etc.

Un'altra caratteristica dei sistemi complessi è la capacità di auto-organizzazione, la tendenza a formare raggruppamenti detti "cluster", tendenza che supera i tentativi dirigistici esterni, tanto che a volte questi gruppi collaborativi di attori legati da affinità particolari, logiche magari non evidenti come ad esempio interessi comuni non manifesti, spesso sono assortiti in maniera diversa da quanto ci si aspetterebbe sulla base di ragionamenti di raggruppamento per tipologia di attore.
La conseguenza immediata è che di queste configurazioni bisogna tener conto nella definizione delle strategie, pena la scarsa efficacia delle misure adottate.

Con questo tipo di modelli inoltre è possibile operare simulazioni di scenari di vario tipo per condurre esperimenti in tutti i casi in cui non è possibile farne per motivi pratici. Si possono quindi sperimentare situazioni e configurazioni diverse da quelle esistenti e capire in che modo queste possano influire sulle dinamiche del sistema o sui processi che in esso si svolgono.

L'ottimizzazione delle performance aziendali non è la sola potenziale applicazione di questo metodo innovativo di analisi delle filiere. Difatti, basandosi sulla precisa enumerazione degli attori e rappresentazione di un sistema sotto forma di rete di relazioni, questo strumento si presta a fungere da supporto a sistemi per tracciabilità e rintracciabilità, con il vantaggio visivo immediato, ma anche calcolabile matematicamente, di saper mettere in evidenza i colli di bottiglia del sistema ed i punti da considerare strategici, e che andrebbero con più frequenza e costanza monitorati lungo la rete.

Concludendo: modelli e teorie hanno valore pratico se è possibile attribuire significato concreto ai risultati delle analisi e delle simulazioni. Metodi e tecniche di analisi di rete possono essere applicati utilmente all'analisi di una azienda agraria perché procedure, parametri e misurazioni trovano significato tangibile nell'ambito agricolo.
Non solo: procedure e parametri dell'analisi di rete corrispondono a quanto suggerito in merito al modus operandi dal Supply chain management. Inoltre forniscono informazioni obiettive e nuove in merito all'oggetto dell'analisi, portando ad una conoscenza profonda del sistema e dell'ambiente in cui l'azienda opera, che è certamente di aiuto per una definizione di policy e management proficui.

Per approfondimenti clicca su questi tre link:
Flavia Clemente, dottore di ricerca in Scienze agrarie, ambientali ed alimentari

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