Green & Agility: due paradigmi per la Supply Chain. Il caso del settore del tessile e dell'abbigliamento in Europa

"Il tempo è denaro!", questo è ciò che pronuncia un famoso aforisma. La convinzione che il tempo è denaro ha favorito il moderno accento sulla gestione della supply chain. Tuttavia la concorrenza del 21° secolo richiede un approccio diverso. Innanzitutto, va evidenziato il ruolo prioritario assunto dal cliente, il quale da soggetto passivo si trasforma in soggetto attivo, indirizzando le proprie preferenze verso quelle imprese che si dimostrano maggiormente abili nel soddisfare pienamente le sue aspettative, non più espressione del solo prezzo, ma anche di altri rilevanti profili di prestazione (materiali e immateriali). Questa tendenza ha spinto le imprese verso una maggiore attenzione e personalizzazione della propria offerta, al fine di incontrare le specifiche aspettative della domanda.

Il quadro diviene ancora più complesso se si considerano altre variabili che hanno condizionato l'agire aziendale: la globalizzazione dei mercati, i mutamenti delle condizioni della concorrenza, lo sviluppo scientifico e tecnologico, l'accorciamento del ciclo di vita dei prodotti, l'ampliamento delle gamme e del grado di personalizzazione dei prodotti e servizi offerti. Di fronte, quindi, ad un periodo di grandi trasformazioni come quello attuale, fortemente condizionato dalla rapida evoluzione delle variabili ambientali, le imprese hanno cercato in questi ultimi anni di sperimentare nuove soluzioni organizzative volte ad ottenere quella flessibilità e dinamicità indispensabile per operare in uno scenario caratterizzato da elevata incertezza. Le aziende hanno capito che in questo clima di profonda incertezza la caratteristica essenziale per la loro sopravvivenza e per una concorrenza competitiva è l'agilità.
Tuttavia a ciò si aggiunge un'ulteriore nuova preoccupazione; dalla rivoluzione industriale ad oggi i problemi ambientali si sono intensificati sempre di più, a causa della crescita demografica ed economica del mondo globalizzato. Le imprese si trovano, quindi, a dover fronteggiare pressioni nuove: costi per i materiali in aumento, domanda di prodotti eco-compatibili in crescita, rischi socio-ambientali generati in altre fasi della filiera, ecc. Da qui nasce l'esigenza di gestire la supply chain in ottica ambientale, superando la singola iniziativa dell'impresa che, in presenza di una rete complessa di fornitori, deve agire su questi per ottenere il miglior risultato economico-ambientale possibile, attraverso iniziative strategiche di cooperazione.

Proprio per le sue caratteristiche è stato scelto il settore del tessile e dell'abbigliamento; il problema, principale, nel settore è riuscire a garantire un giusto mix di qualità, velocità, affidabilità, flessibilità e costo; questi sono gli obiettivi prestazionali che si devono raggiungere attraverso una corretta gestione della supply chain management. Si parla di "fast fashion" ha sicuramente reso più facile e meno costoso, per i consumatori, rimanere al passo con le tendenze della moda, però ha anche aggravato le preoccupazioni a livello ambientale.
Ciò fa si che i governi legiferano adempimenti/direttive obbligatori con diverse restrizioni sull'uso di determinate sostanze pericolose. Il passaggio dalla gestione tradizionale della SC alla gestione della GSCM è influenzato da molti fattori, noti come pressioni, e le aziende devono essere in grado di adottare le migliori pratiche di GSCM sulla base di queste pressioni.
Nonostante l'aumento delle preoccupazioni circa la gestione green, tuttavia, sono pochi gli studi che hanno indagato sull'effetto delle pressioni ambientali sulle prestazioni aziendali. Per le motivazioni fin qui esposte la ricerca è concentrata sulla misurazione delle performance della GSCM, considerando anche l'agilità, in relazione alle pressioni ambientali provenienti da questo nuovo clima di business "green". L'indagine è stata condotta su un campione di imprese europee impegnate nel settore del tessile e dell'abbigliamento e sono state utilizzate tre tipologie di analisi multivariata.