Analisi

Digital Supply Chain come nuova normalità

Resilienza, flessibilità, velocità, capacità di adattamento e di reazione a imprevisti ed emergenze ma anche capacità di sperimentare e attuare nuovi servizi e nuovi modelli di business. Il Supply Chain Management grazie al digitale è sempre più un abilitatore di nuove forme di competitività per le imprese

27 Apr 2020

Annalisa Casali

Negli ultimi anni le aziende si sono rese conto dell’importanza di gestire in modo più efficace la supply chain. La perfetta sincronizzazione tra la domanda di un prodotto e la sua disponibilità a scaffale (fisico o virtuale che sia) è già di per sé un esercizio complesso, che richiede di orchestrare vari processi: pianificazione dei bisogni, approvvigionamento, gestione fornitori, stoccaggio, logistica in ingresso, gestione dei magazzini, logistica in uscita, trasporti… Senza contare il fatto che le variabili in grado di incidere su questo equilibrio sono numerose e non sempre controllabili dall’azienda o dai suoi partner. Spetta, dunque, alle Operations delle imprese fare in modo che tutti gli elementi della catena della fornitura siano sempre allineati all’obiettivo di consegnare il prodotto giusto nei tempi giusti – On Time, In Full. Proprio l’OTIF rappresenta forse la metrica più significativa dell’efficienza della supply chain. Un’efficienza che oggi è legata a doppio filo all’evoluzione della logistica integrata verso un modello di supply chain digitale e soprattutto intelligente. Blockchain, IoT, Robotic Process Automation, Machine Learning e Predictive Analytics offrono alle figure che operano nell’ambito Supply Chain Management un supporto irrinunciabile per migliorare la visibilità sui processi interni ed esterni all’azienda e garantire un decision making più efficace. Queste tecnologie di fatto aumentano, potenziandola, la capacità dei COO di ottimizzare le strategie di planning, sourcing e procurement grazie alla convergenza progressiva di tecnologiche innovative e visione di business.

Perché i modelli tradizionali di gestione delle supply chain non bastano più

 Ma perché i modelli tradizionali di gestione della supply chain non sono più sostenibili? I fattori sono diversi. Sicuramente pesa il cosiddetto “effetto Amazon”, l’abitudine ormai radicata nel consumatore moderno di acquistare online prodotti anche molto complessi e pretendere una consegna rapidissima. Una tendenza che impone di rivedere gli standard di tracciabilità dei flussi logistici e distributivi, specie nell’era del consumatore omnicanale.

La corrispondenza perfetta tra domanda e offerta di prodotto è oggi il presupposto indispensabile per supportare in modo efficace le strategie omnichannel. Un obiettivo non facile da ottenere, visto che buona parte delle attività che riguardano lo stoccaggio, i trasporti e la distribuzione spesso è terziarizzata. Garantire un presidio end to end della supply chain significa, quindi, presidiare tutti i flussi – di prodotti e materiali, certo, ma soprattutto di informazioni – integrando dati e gestendo eventi ascrivibili al perimetro di terze parti. E farlo in modo efficiente, quindi con uno sguardo rivolto ai saving, ma senza compromessi sul servizio reso al cliente.

Dalle control tower all’intelligent supply chain

Negli scorsi anni molte aziende hanno investito in cruscotti BI e control tower per migliorare la visibilità su tutti i processi relativi alla pianificazione della domanda, alla gestione degli acquisti e dei fornitori, alla gestione dei servizi di trasporto, stoccaggio e logistica. Oggi, però, al management Operations è richiesto di fare un ulteriore passo in avanti arrivando a gestire la filiera degli approvvigionamenti e delle consegne in real time e in modo proattivo. Questo è possibile solo attraverso una interconnessione profonda con i sistemi informativi dei partner, che permette a tutta la supply chain di funzionare come un unico ecosistema agile, in grado di non solo di adattarsi dinamicamente al mutare delle condizioni esterne ma, grazie alle tecnologie digitali di anticiparne i possibili effetti.

Category management evoluto, strategie di sourcing ottimizzate, forecasting migliorato… I benefici di una supply chain digitale, anzi smart, sono molteplici. Il punto di partenza è una base dati ricca rappresentata dalla collezione degli innumerevoli eventi digitali che accadono nel passaggio dalla materia prima al prodotto a scaffale, a cui applicare motori di ottimizzazione dei processi gestiti in cloud, che sfruttano gli algoritmi di Data Analytics e Machine Learning per automatizzare il più possibile i processi nell’ottica di una gestione event-trigger in tempo reale. La catena della fornitura evolve, dunque, verso un modello di intelligent supply chain che si caratterizza in particolare per queste tre caratteristiche.

  • Da centro di costo ad asset competitivo
    Il passaggio da logiche di produzione tradizionali (push) a modelli just-in-time e on demand è una scelta quasi obbligata per le aziende che vogliono potenziare le strategie di gestione omnicanale del cliente. La supply chain è considerata tradizionalmente un centro di costo mentre oggi la sua gestione integrata e intelligente permette all’azienda di ritagliarsi un vantaggio competitivo rilevante nei confronti del consumatore finale. Grazie alle Big Data Analytics è possibile considerare tutti gli elementi che influiscono sulla disponibilità e l’economicità delle forniture, ridurre i costi degli approvvigionamenti e le immobilizzazioni in scorte senza compromessi sul time-to-market.
  • Da automazione dei processi a integrazione in real time con i flussi dei partner
    Le dashboard del passato hanno consentito di migliorare la gestione documentale della supply chain connettendosi ai sistemi informativi dei partner di filiera. Oggi, invece, la tendenza è quella di includere i flussi operativi dei partner all’interno dell’ambito di azione e di responsabilità delle Operations, sincronizzandoli con la gestione della produzione e della domanda attraverso data integration hub gestiti in cloud.
  • Da gestione per eccezioni a modelli predittivi e proattivi di SCM
    I dati delle dashboard dei partner, quelli dei sistemi di track&trace e dei TMS (Transport Management System) possono essere gestiti in modo fluido in cloud. L’applicazione di modelli analitici evoluti permette di superare l’ottica della gestione delle eccezioni, in cui si riesce a intervenire tempestivamente in caso di problemi. Grazie agli algoritmi di autoapprendimento, alle reti neurali, a modelli predittivi di Data Analytics è possibile anticipare le cause dei possibili ritardi nelle consegne. Lo step successivo è la possibilità di agire non più in ottica predittiva ma proattiva, simulando i possibili scenari di ritardata consegna e attivando le contromisure necessarie per annullarne le conseguenze negative (mitigation e contingency plan).

Supply Chain: cosa è cambiato e quali sono le nuove regole del gioco

Sensori e oggetti IoT sparsi lungo tutta la filiera logistica, macchinari e mezzi intelligenti, sistemi di track&trace, piattaforme di gestione del magazzino e della domanda generano un flusso continuo di dati operativi. Si tratta di informazioni preziose che permettono ai responsabili delle Supply Chain, al al management della logistica ma anche alle figure responsabili della sicurezza di avere una visibilità sempre più granulare su tutti i processi e i flussi della supply chain. Una visione omnicomprensiva, dunque, necessaria per garantire la sincronia perfetta tra le esigenze della domanda e quelle della produzione. Ma anche una visione di dettaglio, utile per stimare gli effetti sul business – contabili e finanziari, certo, ma anche reputazionali e di continuità operativa – di ogni, singolo accadimento della filiera. L’aumento repentino del prezzo del petrolio, per esempio, ha effetti evidenti sia sui trasporti che sulla logistica e questo inevitabilmente si rifletterà sulla marginalità e sui profitti. Gli strumenti predittivi integrati nelle piattaforme evolute di Supply Chain Management permettono di definire interventi efficaci di mitigazione dei rischi di filiera. Ma quali sono, dunque, le caratteristiche di un sistema di gestione intelligente della supply chain? Ecco quelle fondamentali:

  • Deve coprire tutti i processi di plan, source, make, delivery e return. Questo significa che dovrà garantire visibilità su tutti i processi che vanno dalla pianificazione dei bisogni di materie prime e servizi in ingresso all’approvvigionamento vero e proprio, dalla sincronizzazione con i ritmi della produzione alle consegne, per arrivare a includere anche la logistica di ritorno, ovvero la gestione dei resi che incide in misura sempre più rilevante sulla marginalità delle vendite.
  • La gestione delle eccezioni è fondamentale ma non è più sufficiente. La gestione di eventi ed eccezioni è oggi sempre più spesso automatizzata, delegata ad algoritmi di AI. L’eventualità di uno sciopero o di un maxi tamponamento in autostrada, che ritardano la consegna di una fornitura, oggi può essere prevista con una buona approssimazione grazie alle tecnologie di autoapprendimento. Più facile, quindi, comprendere le implicazioni sulla continuità operativa e predisporre le azioni utili a scongiurare fermi o ritardi della produzione.
  • I dati devono essere trattati tempestivamente. Se è vero che non tutte le eccezioni devono essere gestite in real time, è altrettanto vero che tutte richiedono una risposta tempestiva. Spazio, quindi, ad allarmi e trigger.
  • Deve prevedere la possibilità di integrare facilmente i dati che si generano nei sistemi delle terze parti: spedizionieri, corrieri, fornitori di servizi logistici… Questo può avvenire più facilmente se la piattaforma di supply chain intelligence è gestita in cloud.
  • L’architettura conta. Le supply chain sono configurazioni dinamiche. I partner possono cambiare con relativa facilità e le soluzioni SCM devono essere flessibili a sufficienza per adattarsi in modo agile ai cambiamenti. Nella maggior parte dei casi, il cloud è la risposta.
  • Deve garantire un supply chain risk management efficace. I processi di sourcing, procurement, trasporto e logistica integrata sono particolarmente influenzati da eventi esterni – conflitti politici, disastri naturali ed epidemie, come ci ha insegnato l’emergenza Covid-19. Anche in questo caso gli algoritmi di Machine Learning e le Real Time Analytics giocano un ruolo essenziale nel definire il rischio di approvvigionamento e ridurre le vulnerabilità cui è esposta la supply chain aziendale, così da assicurare una vera business continuity.

Come si connettono le nuove supply chain con i paradigmi delle smart factory

La possibilità di acquisire all’interno dei sistemi evoluti di Supply Chain Management i dati acquisiti in tempo reale sullo shop floor assicura una sincronizzazione perfetta tra le necessità della produzione e quelle del sourcing. In una situazione come quella attuale, in cui le logiche di produzione on demand comprimono il time-to-market, l’integrazione seamless tra la i flussi della filiera e quelli della fabbrica intelligente è non solo auspicabile ma assolutamente necessaria. La gestione della supply chain deve, giocoforza, essere integrata con i sistemi MES (Manufacturing Execution System), MRP (Material Requirements Planning), OPM (Operation Management System) e APS (Advanced Planning and Scheduling) che sottendono la gestione ottimizzata della smart factory. Una gestione della produzione che diventa, quindi, sempre più agile e smart: grazie agli strumenti di analisi gestiti in cloud o localmente (edge analytics) è possibile rielaborare l’enorme flusso di dati prodotto da sensori e macchinari connessi e gestire in tempo reale gli eventi della fabbrica moderna automatizzando tutti gli interventi, che si tratti del rifornimento di materie prime e componenti oppure della manutenzione di un’apparecchiatura della fabbrica connessa.

AI e Blockchain per un Supply Chain Management più agile e moderna

Oracle ha plasmato le tecnologie di smart supply chain sul concetto dei dati connessi e intelligenti. Dati actionable, azionabili, che alimentano e trasformano tutti gli aspetti della logistica traghettando l’azienda verso una filiera logistica più agile e dinamica. Diversi gli strumenti a disposizione del COO e delle Operations in generale. Con le Oracle Analytics, è possibile supervisionare tutta la logistica e identificare tempestivamente i colli di bottiglia, sincronizzando le esigenze della produzione con una gestione più efficiente e attenta ai saving. Oracle Analytics for Supply Chain Management fornisce strumenti di revisione di tutti i processi legati alla catena della fornitura, dalle operation alla gestione del magazzino, dalla logistica alle vendite. Il responsabile operations e il suo team avranno accesso a insight e statistiche utili per automatizzare i task e risparmiare, senza compromessi sulla business continuity. Sarà possibile gestire gli ordini minimizzando le immobilizzazioni in scorte, identificando prontamente i problemi di backlog grazie alle funzionalità di real time analytics e agli strumenti predittivi.

Oracle Adaptive Intelligent Apps for Supply Chain and Manufacturing, invece, è un set di applicazioni disponibili in cloud che integra funzionalità AI specificamente pensate per migliorare l’efficienza operativa di tutte le attività legate al sourcing, al procurement e alla produzione. Sarà possibile predire in modo accurato la probabilità del verificarsi di eventi critici che impattano sulla disponibilità dei materiali in ingresso o sulla produzione e predisporre le azioni utili a mitigare i rischi associati. Oracle Intelligent Track and Trace, invece, assicura una visibilità completa sulla supply chain. La tracciabilità puntuale di tutte le attività svolte attraverso la Blockchain migliora il presidio dei processi di qualità, per garantire la massima trasparenza in caso di controversie.

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