Pianificazione CAPEX vs. ottimizzazione: confronto tra classificazione dei progetti, pianificazione degli scenari, Excel, IA e ottimizzazione del portafoglio
La pianificazione CAPEX, la definizione delle priorità dei progetti, la pianificazione degli scenari, il software PPM, Excel, l’IA e l’ottimizzazione matematica del portafoglio risolvono diversi aspetti dello stesso problema gestionale.
La pianificazione CAPEX struttura gli investimenti futuri.
La classificazione e la definizione delle priorità dei progetti valutano i singoli progetti.
La pianificazione degli scenari esamina diverse ipotesi.
Il software PPM garantisce trasparenza su progetti e portafogli.
Excel consente analisi flessibili e modelli personalizzati.
L'intelligenza artificiale (AI) è in grado di analizzare i dati, riconoscere modelli e supportare i processi decisionali.
L’ottimizzazione matematica del portafoglio risponde invece a un’altra domanda:
Quale combinazione dei progetti disponibili soddisfa al meglio i nostri obiettivi definiti, tenendo conto dei vincoli di budget, risorse, strategia e dipendenze?
La domanda cruciale non è quindi:
«Quale metodo è generalmente migliore?»
Ma:
«Quale metodo risponde a quale domanda gestionale?»
Questo confronto evidenzia le differenze tra pianificazione, definizione delle priorità, simulazione e ottimizzazione – e spiega quando le aziende dovrebbero passare da un metodo a un altro livello decisionale.
Indice
- Panoramica su pianificazione, classificazione, simulazione e ottimizzazione
- Pianificazione CAPEX vs. Ottimizzazione CAPEX
- Priorità dei progetti vs. ottimizzazione del portafoglio
- Classificazione dei progetti vs. selezione del portafoglio
- Classificazione dei progetti vs. ottimizzazione
- Pianificazione degli scenari vs. Ottimizzazione del portafoglio
- Pianificazione degli scenari vs. Ottimizzazione
- Software PPM vs. ottimizzazione del portafoglio
- PPM vs. intelligence decisionale
- Excel vs. ottimizzazione matematica del portafoglio
- Solver di Excel vs. software di ottimizzazione del portafoglio
- Ottimizzazione CAPEX vs. Priorità CAPEX
- Ottimizzazione del portafoglio vs. Classificazione dei progetti
- Ottimizzazione vs. Pianificazione degli scenari
- IA vs. ricerca operativa per l'allocazione del capitale
- Programmazione lineare vs. Ottimizzazione combinatoria
- Simulazione Monte Carlo vs. ottimizzazione
- Alternativa a Excel per la pianificazione CAPEX
- Alternativa alla classificazione dei progetti
- Alternativa ai modelli di punteggio ponderato
- Alternativa alla definizione manuale delle priorità di CAPEX
- I quattro livelli delle moderne decisioni di investimento
- Esempio: 100 progetti e 500 milioni di euro di CAPEX
- Perché le combinazioni sono fondamentali
- Quando diventa rilevante l’ottimizzazione matematica?
- Perché i metodi possono essere combinati
- Dal reporting alla decisione in tempo reale in sala consiglio
- StratePlan come livello decisionale matematico
- Domande frequenti
Panoramica su pianificazione, classificazione, simulazione e ottimizzazione
| Metodo | Domanda centrale | Risultato tipico |
|---|---|---|
| Pianificazione CAPEX | Cosa vogliamo e possiamo investire? | Piano di investimento |
| Classifica dei progetti | Quale progetto ottiene una valutazione più alta? | Classifica |
| Punteggio ponderato | Come vengono valutati i progetti in base a diversi criteri? | Punteggio |
| Pianificazione degli scenari | Cosa succede in base a ipotesi diverse? | Scenari |
| PPM | Quali progetti abbiamo e come si stanno sviluppando? | Trasparenza del portafoglio |
| Simulazione Monte Carlo | Come potrebbero distribuirsi le variabili incerte? | Distribuzioni di probabilità |
| IA | Quali modelli, previsioni o intuizioni si possono ricavare dai dati? | Analisi, previsioni, raccomandazioni |
| Ottimizzazione matematica | Quale decisione ammissibile massimizza o minimizza il nostro obiettivo definito? | Soluzione ottimizzata |
Questi metodi non sono necessariamente in concorrenza tra loro.
Rispondono a domande diverse all’interno dello stesso processo decisionale.
La pianificazione descrive lo spazio decisionale. La classificazione valuta le opzioni. La simulazione analizza l’incertezza. L’ottimizzazione calcola le decisioni nel rispetto di regole definite.
Pianificazione CAPEX vs. Ottimizzazione CAPEX
La pianificazione CAPEX organizza gli investimenti futuri.
Gli elementi tipici sono:
- Richieste di investimento
- Bilanci
- Unità aziendali
- Sedi
- Durata dei progetti
- Previsioni
- Stato di approvazione
CAPEX Planning risponde, ad esempio, a domande quali:
«Quali investimenti sono previsti per i prossimi tre anni?»
L’ottimizzazione CAPEX fa un passo in più.
Chiede:
«Quale combinazione di questi investimenti dovremmo effettivamente scegliere, tenendo conto dei nostri limiti finanziari e operativi?»
| Pianificazione CAPEX | Ottimizzazione del CAPEX |
|---|---|
| Pianifica gli investimenti | Ottimizza la selezione |
| Crea i bilanci | Ottimizza nel rispetto del budget |
| Visualizza i progetti pianificati | Calcola le combinazioni di progetti |
| Previsione | Ottimizzazione delle decisioni |
| Cosa pianifichiamo? | Quale combinazione dovremmo scegliere? |
La pianificazione CAPEX crea la base di pianificazione. L’ottimizzazione CAPEX integra il livello decisionale matematico.
Priorità dei progetti vs. Ottimizzazione del portafoglio
La priorizzazione dei progetti valuta i progetti e assegna loro delle priorità.
Ad esempio:
Alta priorità
Priorità media
Priorità bassa
oppure:
Rank 1, Rank 2, Rank 3...
L'ottimizzazione del portafoglio, invece, considera la combinazione dei progetti.
Si tratta di una differenza fondamentale.
Un progetto ad alta priorità può assorbire una quota di budget tale da impedire la realizzazione di diversi altri progetti con un valore complessivo superiore.
La definizione delle priorità chiede: «Quanto è importante questo progetto?»
L’ottimizzazione del portafoglio si chiede: «Quale combinazione genera il massimo valore complessivo definito entro i nostri vincoli?»
Classificazione dei progetti vs. selezione del portafoglio
La classificazione dei progetti genera una sequenza.
La selezione del portafoglio produce una selezione.
Sembrano concetti simili, ma dal punto di vista matematico sono diversi.
Supponiamo che una classifica sia la seguente:
- Progetto A
- Progetto B
- Progetto C
- Progetto D
Un metodo semplice potrebbe consistere nel selezionare i progetti dall'alto verso il basso fino all'esaurimento del budget.
Tuttavia, in questo modo non si verifica automaticamente se un’altra combinazione tra B, C e D genererebbe complessivamente più valore.
Una classifica, quindi, non equivale ancora a una decisione di portafoglio.
Classifica dei progetti vs. ottimizzazione
| Classifica dei progetti | Ottimizzazione |
|---|---|
| Valuta i singoli progetti | Valuta le combinazioni |
| Genera una classifica | Crea una selezione |
| Priorità relativa | Valore del portafoglio |
| Budget spesso secondario | Budget direttamente nel modello |
| Le dipendenze sono più difficili da rappresentare | Dipendenze come vincoli |
| Risorse spesso separate | Possibilità di modellare più risorse contemporaneamente |
La classificazione può rimanere parte integrante di un processo decisionale.
Tuttavia, non va confusa con l’ottimizzazione matematica del portafoglio.
Pianificazione degli scenari vs. ottimizzazione del portafoglio
La pianificazione degli scenari esamina ipotesi alternative.
Ad esempio:
- Scenario di base
- Scenario di crescita
- Scenario negativo
- Riduzione degli investimenti (CAPEX)
- Costi energetici più elevati
- Carenza di risorse
La pianificazione degli scenari risponde alla domanda:
«Cosa potrebbe accadere in queste condizioni?»
L’ottimizzazione del portafoglio risponde:
«Quale combinazione di progetti dovremmo scegliere in queste condizioni?»
I due metodi si integrano quindi particolarmente bene.
Per ogni scenario è possibile ottimizzare un nuovo portafoglio.
La pianificazione degli scenari cambia il mondo. L’ottimizzazione del portafoglio calcola la decisione all’interno di questo mondo.
Pianificazione degli scenari vs. Ottimizzazione
La pianificazione degli scenari e l’ottimizzazione hanno funzioni diverse.
| Pianificazione degli scenari | Ottimizzazione |
|---|---|
| Modifica le ipotesi | Calcola una soluzione |
| Esamina le possibili situazioni | Individua la migliore decisione ammissibile all'interno di una situazione |
| E se...? | Cosa dovremmo fare? |
| Genera scenari | Genera decisioni ottimizzate |
Un'azienda può quindi combinare entrambi i metodi:
Scenario 1 → Ottimizzazione 1
Scenario 2 → Ottimizzazione 2
Scenario 3 → Ottimizzazione 3
In questo modo non solo si confrontano gli scenari tra loro, ma anche le migliori decisioni di portafoglio all’interno di ciascuno di essi.
Software PPM vs. Ottimizzazione del portafoglio
Il software di gestione del portafoglio progetti (PPM) supporta le aziende nella gestione e nel controllo di progetti e portafogli.
Le funzioni tipiche del PPM sono:
- Panoramica dei progetti
- Monitoraggio dello stato
- Pianificazione delle risorse
- Bilanci
- Roadmap
- Flussi di lavoro
- Reportistica
- Dashboard del portafoglio
L'ottimizzazione del portafoglio ha un approccio diverso.
Analizza matematicamente quali progetti dovrebbero essere selezionati entro i limiti definiti.
Il PPM garantisce la trasparenza del portafoglio. L’ottimizzazione del portafoglio determina la decisione relativa al portafoglio.
Entrambi gli approcci possono essere integrati tra loro.
Il PPM fornisce dati relativi ai progetti e al portafoglio.
Un livello di ottimizzazione può utilizzare questi dati per modelli decisionali matematici.
PPM vs. Decision Intelligence
Il PPM si concentra sulla gestione, la pianificazione e il controllo dei portafogli di progetti.
La Decision Intelligence si concentra sulla qualità e sulla struttura delle decisioni.
Tra questi possono figurare:
- Dati
- Regole aziendali
- Criteri strategici
- Vincoli
- Scenari
- Modelli matematici
- Ottimizzazione
- Governance decisionale
I sistemi rispondono quindi a domande diverse.
PPM: «Cosa c’è nel nostro portafoglio e come si evolve?»
Decision Intelligence: «Quale decisione dovremmo prendere alla luce degli obiettivi e delle condizioni che abbiamo definito?»
La Decision Intelligence non deve quindi sostituire il PPM.
Può essere impiegata come livello decisionale aggiuntivo al di sopra o accanto ai sistemi di pianificazione e di gestione del portafoglio esistenti.
Excel vs. Ottimizzazione matematica del portafoglio
Excel è uno degli strumenti più flessibili e diffusi per la pianificazione CAPEX.
È ideale per:
- raccolta dei dati
- Analisi di fattibilità
- Calcoli
- modelli finanziari
- Reportistica
- Analisi ad hoc
La sfida sorge quando il problema decisionale assume carattere combinatorio.
Con 100 progetti indipendenti di tipo sì/no, esistono teoricamente fino a:
2^100 ≈ 1,27 × 10^30 combinazioni possibili.
Un modello Excel manuale non è in grado di confrontare facilmente questi portafogli riga per riga.
L’ottimizzazione matematica del portafoglio utilizza quindi metodi matematici specializzati per effettuare ricerche nello spazio decisionale.
| Excel | Ottimizzazione matematica del portafoglio |
|---|---|
| Fogli di calcolo flessibili | Modello decisionale matematico |
| Casi aziendali | Selezione del portafoglio |
| Scenari manuali | Ricalcolo algoritmico |
| Formule | Funzioni obiettivo e vincoli |
| Molto flessibile | Specializzato in problemi di ottimizzazione complessi |
Excel non è quindi, in linea di principio, un ostacolo all’ottimizzazione matematica. Excel può addirittura fungere da fonte di dati, mentre un motore di ottimizzazione specializzato calcola le decisioni relative al portafoglio.
Excel Solver vs. software di ottimizzazione del portafoglio
Excel Solver consente l’ottimizzazione matematica direttamente all’interno di Excel.
Ciò può rivelarsi molto utile per modelli di ottimizzazione di piccole dimensioni o gestibili.
Con l’aumentare della complessità del portafoglio e del modello, tuttavia, possono sorgere ulteriori esigenze:
- Molti progetti
- Molti vincoli
- Dipendenze
- Progetti obbligatori
- Pianificazione pluriennale
- Risorse multiple
- Scenari ricorrenti
- Governance
- Riproducibilità
- Interfacce di gestione
Il software specializzato per l’ottimizzazione del portafoglio è orientato proprio a tali processi decisionali ricorrenti.
Il confronto pertinente non è quindi:
«Excel Solver è in grado di ottimizzare?»
Sì, è in grado di farlo per modelli matematici adeguati.
La domanda rilevante è:
«Di quale ambiente tecnico e organizzativo abbiamo bisogno per il nostro specifico problema decisionale relativo al portafoglio?»
Ottimizzazione del CAPEX vs. Priorità del CAPEX
La definizione delle priorità CAPEX valuta quali investimenti appaiono più importanti.
L’ottimizzazione del CAPEX calcola quale combinazione di investimenti dovrebbe essere selezionata nelle condizioni definite.
Ad esempio, dieci progetti possono avere priorità molto elevate.
Tuttavia, il budget potrebbe essere sufficiente solo per cinque o sei di essi.
In tal caso, l’indicazione «alta priorità» non è più sufficiente.
Occorre decidere quale combinazione:
- rientri nel budget,
- rispetti i vincoli di risorse,
- tenga conto delle dipendenze,
- comprenda i progetti obbligatori,
- generi il valore complessivo più elevato definito.
La prioritizzazione valuta. L’ottimizzazione decide matematicamente tra le combinazioni.
Ottimizzazione del portafoglio vs. Classificazione dei progetti
La Classificazione dei progetti considera i progetti principalmente singolarmente.
L’ottimizzazione del portafoglio ne considera l’effetto complessivo.
Un semplice esempio:
| Progetto | Investimento | Valore |
|---|---|---|
| A | 100 milioni di € | 150 milioni di € |
| B | 60 milioni di € | 100 milioni di € |
| C | 40 milioni di € | 80 milioni di € |
Bilancio:
100 milioni di €
Il progetto A ha il valore singolo più elevato.
Portafoglio A:
Investimento = 100 milioni di €
Valore = 150 milioni di €
Portafoglio B + C:
Investimento = 100 milioni di €
Valore = 180 milioni di €
Pertanto, a parità di budget, B + C generano un valore atteso superiore di 30 milioni di euro.
L’opzione singola migliore non è automaticamente la migliore combinazione di portafoglio.
Ottimizzazione vs. pianificazione degli scenari
L’ottimizzazione e la pianificazione degli scenari non dovrebbero essere considerate alternative.
La loro combinazione è particolarmente efficace.
La pianificazione degli scenari può, ad esempio, definire tre budget:
400 milioni di €
500 milioni di €
600 milioni di €
L’ottimizzazione calcola quindi una configurazione del portafoglio per ciascun budget.
| Scenario | Budget | Domanda di ottimizzazione |
|---|---|---|
| Rischio di ribasso | 400 milioni di € | Quale combinazione genera il valore definito più elevato al di sotto dei 400 milioni di €? |
| Base | 500 milioni di € | Quale combinazione produce il valore definito più alto tra quelle inferiori a 500 milioni di €? |
| Crescita | 600 milioni di € | Quali investimenti aggiuntivi generano il massimo valore aggiunto? |
In questo modo, la pianificazione degli scenari si trasforma in un confronto orientato alle decisioni.
IA vs. Ricerca operativa per l’allocazione del capitale
L’intelligenza artificiale e la ricerca operativa presentano punti di forza diversi.
L’IA può essere impiegata, ad esempio, per:
- Previsioni
- Riconoscimento dei modelli
- Elaborazione del linguaggio naturale
- Classificazione
- Rilevamento delle anomalie
- Analisi predittiva
La ricerca operativa, invece, è specificamente orientata ai problemi decisionali di natura matematica.
Tra questi figurano:
- Ottimizzazione
- Allocazione delle risorse
- Pianificazione
- Selezione del portafoglio
- Ottimizzazione della rete
- Soddisfazione dei vincoli
Per l'allocazione del capitale, entrambe le discipline possono integrarsi a vicenda.
L'intelligenza artificiale (AI), ad esempio, può generare informazioni o previsioni.
La ricerca operativa può poi utilizzare queste informazioni all’interno di un modello decisionale matematico.
L'IA può aiutare a prevedere cosa potrebbe accadere. La ricerca operativa può calcolare quale decisione dovrebbe essere presa in base a ipotesi definite.
Gli approcci ibridi possono collegare tra loro entrambi i livelli.
Programmazione lineare vs. Ottimizzazione combinatoria
La programmazione lineare ottimizza una funzione obiettivo lineare soggetta a vincoli lineari con variabili decisionali continue.
L’ottimizzazione combinatoria si occupa di decisioni e combinazioni discrete.
Nel caso dei portafogli di progetti, la decisione è spesso:
Selezionare il progetto: sì o no.
Ciò dà origine a una struttura decisionale discreta.
La programmazione intera e la programmazione mista intera sono quindi importanti metodi matematici per risolvere tali problemi.
| Programmazione lineare | Ottimizzazione combinatoria |
|---|---|
| Variabili spesso continue | Combinazioni discrete |
| ad es. quantità di produzione | ad es. selezione dei progetti |
| Modelli lineari | Classe più ampia di problemi di ottimizzazione discreti |
| x può essere, ad esempio, 4,7 | x può essere, ad esempio, 0 o 1 |
Nei modelli aziendali reali, entrambi i tipi di variabili possono coesistere.
Simulazione Monte Carlo vs. Ottimizzazione
La simulazione Monte Carlo e l’ottimizzazione matematica rispondono a domande diverse.
La simulazione Monte Carlo utilizza estrazioni casuali ripetute per esaminare gli effetti delle variabili di input incerte.
Ad esempio, può mostrare:
- la distribuzione dei possibili NPV
- Probabilità di determinati risultati
- Rischio di scenari estremi
- Sensibilità all’incertezza
L’ottimizzazione, invece, cerca una decisione che ottimizzi una funzione obiettivo definita in determinate condizioni.
| Simulazione Monte Carlo | Ottimizzazione |
|---|---|
| Analizza l’incertezza | Analizza le decisioni |
| Cosa potrebbe accadere? | Cosa dovremmo fare in base al modello? |
| Distribuzioni di probabilità | Decisione ottimizzata |
| Simulazione | Ottimizzazione |
Anche questi metodi possono essere combinati.
La simulazione può quantificare l’incertezza.
L'ottimizzazione può supportare le decisioni sulla base di tali ipotesi.
Alternativa a Excel per la pianificazione CAPEX
Le aziende cercano spesso un'alternativa a Excel per la pianificazione CAPEX quando i loro modelli di investimento diventano più grandi e complessi.
I motivi tipici sono:
- Numero elevato di progetti
- Numerose unità aziendali
- Pianificazione pluriennale
- Dipendenze complesse
- Limiti di risorse
- Gestione delle versioni
- Governance
- Scenari ricorrenti
- Ottimizzazione del portafoglio
Tuttavia, l'alternativa non deve necessariamente sostituire completamente Excel.
Un'architettura possibile è la seguente:
Excel → Inserimento dati
Motore di ottimizzazione → Livello decisionale matematico
Interfaccia di gestione → Livello di scenari e decisioni
In questo modo è possibile continuare a utilizzare i processi Excel esistenti, mentre le decisioni complesse relative al portafoglio vengono calcolate al di fuori della logica dei fogli di calcolo.
Alternativa alla classificazione dei progetti
Un'alternativa alla classificazione dei progetti è la selezione matematica del portafoglio.
Anziché limitarsi a ordinare i progetti, viene calcolata direttamente la combinazione che dovrebbe essere selezionata in base alle condizioni definite.
Ciò è particolarmente rilevante in caso di:
- budget limitato,
- progetti di dimensioni diverse,
- risorse multiple,
- dipendenze,
- progetti obbligatori,
- vincoli strategici.
La classificazione genera un ordine. L’ottimizzazione del portafoglio genera una combinazione.
Alternativa ai modelli di punteggio ponderato
I modelli di punteggio ponderato valutano i progetti sulla base di diversi criteri.
Ad esempio:
| Criterio | Ponderazione |
|---|---|
| Rendimento finanziario | 40 % |
| Adeguamento strategico | 30 % |
| Riduzione del rischio | 20 % |
| Innovazione | 10 % |
Dai criteri ponderati si ottiene un punteggio di progetto.
Questo può essere molto utile per strutturare i criteri qualitativi e quantitativi.
Tuttavia, il punteggio non risolve automaticamente il problema della selezione del portafoglio.
L'ottimizzazione matematica del portafoglio può quindi utilizzare i punteggi ponderati come input.
Ad esempio:
Massimizzare il valore strategico ponderato complessivo del portafoglio con un budget di 500 milioni di euro.
In questo modo, il punteggio e l’ottimizzazione vengono collegati tra loro.
Il punteggio ponderato valuta i progetti. L’ottimizzazione decide quale combinazione dei progetti valutati debba essere selezionata.
Alternativa alla definizione manuale delle priorità di CAPEX
La definizione manuale delle priorità di CAPEX si basa spesso su workshop, discussioni del management, tabelle e valutazioni individuali.
Questi processi possono fornire importanti informazioni qualitative.
Tuttavia, con l’aumentare delle dimensioni del portafoglio, cresce anche la complessità combinatoria.
Con 20 decisioni binarie relative ai progetti, esistono già, in teoria:
1.048.576 combinazioni.
Con 100 progetti:
≈ 1,27 × 10^30 combinazioni.
Un «Decision Layer» matematico può quindi integrare la discussione gestionale.
Il management definisce:
- Obiettivi
- Criteri
- Bilanci
- Vincoli
- Progetti obbligatori
- Priorità strategiche
L'ottimizzazione ne calcola le conseguenze.
La direzione decide.
L'alternativa alla definizione manuale delle priorità non è l'eliminazione delle decisioni umane. È il calcolo dello spazio decisionale.
I quattro livelli delle moderne decisioni di investimento
Molti dei metodi messi a confronto possono essere classificati in quattro livelli decisionali.
1. Dati e pianificazione
Quali sono i progetti, i costi, i rendimenti e le risorse disponibili?
Strumenti tipici:
- ERP
- PPM
- Excel
- Software di pianificazione
2. Valutazione
Quanto sono interessanti i singoli progetti?
Metodi tipici:
- NPV
- ROI
- Punteggio
- Classifica
3. Analisi degli scenari e dei rischi
Come cambiano i risultati in base a ipotesi diverse?
Metodi tipici:
- Pianificazione degli scenari
- Analisi di sensibilità
- Simulazione Monte Carlo
- Previsione
4. Ottimizzazione delle decisioni
Quale decisione dovrebbe essere presa alla luce di queste ipotesi e restrizioni?
Metodi tipici:
- Ricerca operativa
- Ottimizzazione matematica
- Ottimizzazione combinatoria
- Programmazione mista intera
Questi quattro livelli non si sostituiscono a vicenda, ma si integrano l’uno con l’altro.
Esempio: 100 progetti e 500 milioni di euro di CAPEX
Un’azienda ha 100 potenziali progetti di investimento.
CAPEX richiesto:
800 milioni di €
CAPEX disponibile:
500 milioni di €
Il processo attuale potrebbe essere il seguente:
Excel raccoglie le informazioni relative al progetto.
Il sistema di punteggio ponderato valuta l’adeguamento strategico.
La "Classificazione dei progetti " ordina i progetti.
La pianificazione degli scenari (Scenario Planning ) esamina diversi budget.
Il PPM visualizza il portafoglio.
Tutte queste fasi forniscono informazioni preziose.
Rimane tuttavia una domanda:
quale combinazione concreta dei 100 progetti dovremmo selezionare nell’ambito dei 500 milioni di euro?
L'ottimizzazione matematica del portafoglio affronta proprio questo livello decisionale.
Perché le combinazioni sono fondamentali
Con 100 progetti indipendenti di tipo sì/no, esistono teoricamente:
2^100 ≈ 1,27 × 10^30 combinazioni.
I vincoli di budget, risorse e governance riducono lo spazio delle soluzioni ammissibili.
Ciononostante, il numero di portafogli possibili può rimanere molto elevato.
Questo spiega perché i metodi di selezione manuali e le semplici classifiche possono raggiungere i propri limiti in presenza di portafogli di grandi dimensioni.
Il problema del portafoglio non è un problema di ordinamento. È un problema di combinazione.
Quando diventa rilevante l’ottimizzazione matematica?
L’ottimizzazione matematica diventa particolarmente rilevante quando si verificano contemporaneamente diverse delle seguenti condizioni:
- Un numero di progetti superiore al budget disponibile
- Progetti di dimensioni diverse
- Risorse limitate e multiple
- Dipendenze tra i progetti
- Progetti obbligatori
- Regole delle unità aziendali
- Bilanci pluriennali
- Criteri strategici
- Numerose combinazioni possibili di progetti
- Frequenti domande di tipo "what-if"
Più questi fattori interagiscono tra loro, meno è sufficiente una semplice classifica.
Perché è possibile combinare i metodi
Un moderno processo decisionale di investimento non deve necessariamente sostituire i sistemi esistenti.
Un’architettura possibile è la seguente:
ERP → Dati finanziari e dati effettivi
PPM → dati di progetto e di portafoglio
Excel → analisi personalizzate e preparazione dei dati
IA → Previsioni, analisi dei dati e supporto intelligente
Ottimizzazione → decisioni matematiche relative al portafoglio
Sala del consiglio → decisione finale del management
In questo modo si crea una chiara ripartizione dei ruoli.
I sistemi di registrazione forniscono i dati.
L'analisi fornisce approfondimenti.
L'ottimizzazione calcola le opzioni.
La direzione decide.
Dal reporting alla decisione in tempo reale in sala consiglio
La differenza tra reporting e Decision Intelligence diventa particolarmente evidente nella sala del consiglio.
Un dashboard può mostrare:
«Il nostro CAPEX ammonta a 500 milioni di euro.»
Uno strumento di pianificazione degli scenari può mostrare:
«A 450 milioni di euro, il nostro piano finanziario cambia.»
Un’ottimizzazione del portafoglio può inoltre rispondere alla domanda:
«Quale combinazione di progetti dovremmo scegliere con 450 milioni di euro?»
In questo modo si crea un processo decisionale interattivo.
Il CFO chiede:
«Ridurre il CAPEX di 50 milioni di euro.»
Il portafoglio viene ricalcolato.
Il CEO chiede:
«Aumentare il peso strategico della crescita.»
Il portafoglio viene ricalcolato.
Il comitato per gli investimenti chiede:
«Rendere obbligatorio il Progetto 27.»
Le conseguenze sono immediatamente visibili a livello di portafoglio.
Domanda. Calcolo. Confronto. Decisione.
StratePlan come livello decisionale matematico
StratePlan è concepito come livello decisionale matematico per decisioni complesse relative a CAPEX, investimenti e portafogli di progetti.
L’approccio non consiste nel sostituire in modo generalizzato ERP, PPM, Excel o i processi di gestione.
Al contrario, integra il livello decisionale matematico.
I dati possono includere, ad esempio:
- ID progetto
- Investimento
- Ricavi previsti o VAN
- Criteri strategici
- Risorse
- Dipendenze
- Progetti obbligatori
- Bilanci pluriennali
Sulla base di ciò è possibile calcolare le metriche del portafoglio:
- Quale combinazione di progetti massimizza il valore definito del portafoglio?
- Quali progetti dovrebbero essere selezionati in caso di CAPEX ridotto?
- Quali progetti aggiuntivi diventano possibili con un budget più elevato?
- Come cambia la selezione in presenza di nuovi vincoli di risorse?
- Quali effetti hanno i progetti obbligatori?
- In che modo le dipendenze tra i progetti modificano la selezione?
- In che modo una diversa ponderazione strategica modifica il portafoglio?
- Quale combinazione massimizza il VAN?
- Come cambia la combinazione ottimale nel corso di diversi anni?
In questo modo si crea un collegamento tra i dati esistenti, l’ottimizzazione matematica e le decisioni manageriali.
Excel è in grado di effettuare i calcoli.
PPM è in grado di gestire.
La pianificazione degli scenari può esplorare.
L'IA può analizzare.
L'ottimizzazione è in grado di calcolare il miglior portafoglio possibile per l’obiettivo definito.
La direzione decide.
Non limitatevi a classificare i progetti. Calcolate il portafoglio.
Domande frequenti
Qual è la differenza tra CAPEX Planning e CAPEX Optimization?
La pianificazione CAPEX organizza e pianifica gli investimenti futuri e i budget. L’ottimizzazione CAPEX calcola quale combinazione degli investimenti disponibili soddisfi al meglio un obiettivo prestabilito, tenendo conto di vincoli definiti relativi a budget, risorse e altri fattori.
Qual è la differenza tra la definizione delle priorità dei progetti e l’ottimizzazione del portafoglio?
La «Project Prioritization» valuta l’importanza relativa dei singoli progetti. La «Portfolio Optimization» analizza la combinazione di più progetti, tenendo conto di vincoli comuni quali budget, risorse e dipendenze.
Qual è la differenza tra la classificazione dei progetti e la selezione del portafoglio?
La classificazione dei progetti genera un ordine di priorità dei progetti. La selezione del portafoglio decide quali progetti vengono effettivamente inclusi nel portafoglio.
Qual è la differenza tra la classificazione dei progetti e l’ottimizzazione?
La classificazione valuta i progetti principalmente singolarmente. L’ottimizzazione cerca una configurazione del portafoglio che soddisfi al meglio una funzione obiettivo definita, nel rispetto dei vincoli modellati.
Qual è la differenza tra la pianificazione degli scenari e l’ottimizzazione del portafoglio?
La pianificazione degli scenari esamina ipotesi alternative o situazioni future. L’ottimizzazione del portafoglio calcola una combinazione di progetti entro i limiti di un determinato scenario.
Qual è la differenza tra la pianificazione degli scenari e l’ottimizzazione?
La pianificazione degli scenari risponde principalmente alla domanda «Cosa succederebbe se...?». L’ottimizzazione risponde, all’interno del modello matematico, alla domanda «Quale decisione soddisfa al meglio il nostro obiettivo in queste condizioni?».
Qual è la differenza tra il software PPM e l’ottimizzazione del portafoglio?
Il software PPM supporta tipicamente la pianificazione, la gestione, il monitoraggio e il reporting dei portafogli di progetti. L’ottimizzazione del portafoglio si concentra sulla selezione matematica di una combinazione di progetti in base a obiettivi e vincoli definiti.
Qual è la differenza tra PPM e Decision Intelligence?
Il PPM gestisce e controlla progetti e portafogli. La Decision Intelligence combina dati, criteri, regole, scenari e metodi quantitativi per supportare sistematicamente decisioni concrete.
Qual è la differenza tra Excel e l’ottimizzazione matematica del portafoglio?
Excel è uno strumento flessibile per dati, calcoli e modelli personalizzati. L’ottimizzazione matematica del portafoglio utilizza procedure matematiche specializzate per calcolare combinazioni complesse di progetti nel rispetto di vincoli comuni.
Qual è la differenza tra Excel Solver e un software di ottimizzazione del portafoglio?
Excel Solver è in grado di risolvere modelli di ottimizzazione all’interno di Excel. Un software specializzato di ottimizzazione del portafoglio può inoltre essere orientato a decisioni ricorrenti relative al portafoglio, vincoli estesi, dipendenze, scenari, governance e processi di gestione.
Qual è la differenza tra l’ottimizzazione del CAPEX e la prioritizzazione del CAPEX?
La prioritizzazione del CAPEX valuta e classifica gli investimenti. L’ottimizzazione del CAPEX calcola quale combinazione di investimenti debba essere selezionata in base ai vincoli definiti.
Qual è la differenza tra ottimizzazione del portafoglio e classificazione dei progetti?
La classificazione dei progetti fornisce un ordine di priorità dei singoli progetti. L’ottimizzazione del portafoglio considera le combinazioni e il loro valore complessivo nel rispetto dei vincoli di budget, risorse e di altro tipo.
Qual è la differenza tra ottimizzazione e pianificazione degli scenari?
La pianificazione degli scenari modifica le ipotesi. L’ottimizzazione calcola, nell’ambito di tali ipotesi, una soluzione per una funzione obiettivo definita. Entrambi i metodi possono quindi essere combinati tra loro.
Qual è la differenza tra IA e ricerca operativa per l’allocazione del capitale?
L’IA comprende metodi quali l’apprendimento automatico, il riconoscimento di modelli e l’analisi predittiva. La ricerca operativa utilizza modelli matematici e l’ottimizzazione per risolvere problemi decisionali. Nell’allocazione del capitale, le previsioni basate sull’IA possono fungere da input per un modello di ricerca operativa.
Qual è la differenza tra la programmazione lineare e l’ottimizzazione combinatoria?
La programmazione lineare ottimizza modelli lineari con variabili tipicamente continue. L’ottimizzazione combinatoria si occupa di decisioni e combinazioni discrete. La selezione binaria dei progetti è un tipico problema combinatorio.
Qual è la differenza tra la simulazione Monte Carlo e l’ottimizzazione?
La simulazione Monte Carlo analizza l’incertezza attraverso ripetute simulazioni casuali. L’ottimizzazione cerca una decisione che ottimizzi una funzione obiettivo definita in condizioni prestabilite.
Qual è un'alternativa a Excel per la pianificazione CAPEX?
A seconda del problema, è possibile utilizzare sistemi specializzati per la pianificazione CAPEX, il PPM o l’ottimizzazione del portafoglio. Excel non deve necessariamente essere sostituito completamente e può continuare a fungere da fonte di dati o strumento di analisi.
Qual è un’alternativa al Project Ranking?
L’ottimizzazione matematica del portafoglio rappresenta un’alternativa quando non è richiesta solo una classifica, ma una combinazione concreta di progetti nel rispetto di vincoli di budget, risorse e altri limiti.
Qual è un'alternativa ai modelli di punteggio ponderato?
Il punteggio ponderato può essere combinato con l’ottimizzazione matematica del portafoglio. I punteggi valutano i progetti, mentre l’ottimizzazione calcola quale combinazione dei progetti valutati debba essere selezionata nel rispetto dei vincoli definiti.
Qual è un'alternativa alla priorizzazione manuale del CAPEX?
Un modello matematico di portafoglio può integrare i processi manuali di definizione delle priorità, calcolando l’impatto di budget, risorse, dipendenze, progetti obbligatori e criteri strategici sulle possibili combinazioni di progetti.
L’ottimizzazione del portafoglio può sostituire Excel?
Non necessariamente. Excel può continuare a essere utilizzato per l’acquisizione dei dati, i business case e le analisi individuali. L’ottimizzazione del portafoglio integra un livello decisionale matematico specializzato per decisioni di selezione complesse.
L’ottimizzazione del portafoglio può sostituire un sistema PPM?
I sistemi svolgono compiti diversi. Il PPM supporta la gestione e il controllo dei portafogli di progetti. L’ottimizzazione del portafoglio si concentra sulla selezione matematica e sulle decisioni di allocazione. Può quindi essere utile integrare entrambi i livelli.
L’intelligenza artificiale può sostituire l’ottimizzazione matematica?
L’IA e l’ottimizzazione matematica risolvono classi di problemi diverse e possono essere combinate. L’IA può, ad esempio, fornire previsioni o modelli, mentre l’ottimizzazione matematica utilizza queste informazioni all’interno di un modello decisionale esplicito.
Quando un’azienda dovrebbe passare dalla classificazione all’ottimizzazione del portafoglio?
L’ottimizzazione del portafoglio diventa particolarmente rilevante quando un budget limitato, progetti di dimensioni diverse, risorse multiple, dipendenze, progetti obbligatori o altri vincoli fanno sì che una semplice classificazione non rifletta più adeguatamente l’effettiva decisione relativa al portafoglio.
Qual è la differenza principale tra la definizione delle priorità e l’ottimizzazione?
La prioritizzazione risponde alla domanda su quali progetti debbano essere valutati più altamente. L’ottimizzazione risponde alla domanda su quale combinazione di progetti debba essere selezionata in base alle condizioni definite.
