Supply chain più resilienti con le tecnologie avanzate - Industry 4 Business

Innovazione industriale

Supply chain più resistenti e resilienti con le tecnologie avanzate

La resilienza della supply chain sta emergendo come elemento di differenziazione competitivo, tuttavia richiede un cambiamento fondamentale nell’approccio. In questo contesto giocano un ruolo fondamentale le tecnologie avanzate, come cloud, big data e intelligenza artificiale, in grado di intervenire in termini di margini, livelli di servizio e mitigazione del rischio, permettendo, così, alle organizzazioni di prevedere la risposta agli eventi, agire in anticipo ed essere in grado di affrontare meglio le sfide future

11 Feb 2021

Federica Maria Rita Livelli

Business Continuity & Risk Management Consultant

La resilienza della supply chain, di fatto, sta emergendo come elemento di differenziazione competitivo; tuttavia, richiede un cambiamento fondamentale nell’approccio: è necessario garantire un ecosistema di partner in grado di connettersi e scambiare facilmente le informazioni per consentire scelte e decisioni migliori e più rapide e in questo giocano un ruolo fondamentale le tecnologie avanzate, come cloud, big data e intelligenza artificiale, in grado di intervenire in termini di margini, livelli di servizio e mitigazione del rischio, permettendo, così, alle organizzazioni di prevedere la risposta agli eventi, agire in anticipo ed essere in grado di affrontare meglio le sfide future.

La trasparenza diventa, quindi, fondamentale per facilitare miglioramenti reali e resilienti. Inevitabilmente, una supply chain più resiliente è destinata a diventare più complessa nel momento in cui le aziende espandono le fonti di approvvigionamento, ampliano le reti di fornitura, aumentano la ridondanza e mirano a raggiungere un nuovo equilibrio tra flessibilità ed efficienza. Ne consegue, tra l’altro, che la capacità di gestione del rischio per affrontare questa complessità diventa prioritaria, considerando anche il fatto che le organizzazioni, in questi mesi di pandemia, hanno adottato sistemi di remote working e hanno investito in tecnologie più flessibili e scalabili, cambiando così il modo con cui valutano le risorse e le reti di fornitura.

Supply chain e tecnologie avanzate: l’ottimizzazione della forza lavoro

Uno dei campi in cui le tecnologie avanzate e l’intelligenza artificiale possono contribuire a migliorare la supply chain è lo skill shortage, ovvero la carenza di talenti. Secondo alcuni esperti attualmente il numero dei pianificatori/analisti qualificati della supply chain si conta in un rapporto di 1 risorsa disponibile vs. 6 posizioni aperte. Inoltre, i lavoratori più esperti, i.e. quelli attualmente tra i 55 e i 65 anni, sono prossimi ad andare in pensione. L’intelligenza artificiale può facilitare l’acquisizione di conoscenza e informazioni che contribuiscono all’automazione di mansioni ripetibili e alla gestione di processi decisionali complessi. Ciò potrebbe agevolare il passaggio alla Generazione Z, i.e. i nati dopo il 1997, che stanno entrando ora nel mondo del lavoro. Questa generazione – definita come “nativa digitale” – è cresciuta “sempre connessa” e con una forma mentis basata sullo slogan “qui ed ora”. In altre parole, i nativi digitali si aspettano sul luogo di lavoro la stessa esperienza digitale che hanno nella loro vita personale; ne consegue che le aziende dovranno adottare tecnologie avanzate, come l’AI, per attrarre i giovani candidati più brillanti.

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Supply chain: aumento della competitività grazie alle tecnologie avanzate

Le aspettative dei clienti in termini di basso costo, alta qualità e disponibilità immediata, determinano la necessità di ridurre il tempo delle fasi dell’intera supply chain, i.e. dalla progettazione del prodotto alla disponibilità per il cliente. Anche in questo, l’AI può favorire una “compressione” di tale tempo, grazie all’automazione, e una maggiore capacità di prendere decisioni in minor tempo dato che, con un approccio integrato supportato da strumenti che trasformano i dati in insight, le organizzazioni possono allocare più risorse per la pianificazione degli scenari e simulare un maggior numero di condizioni “what-if”. Le organizzazioni che non accelerano in modo significativo i tempi di processo sono destinate a trovarsi in un forte svantaggio competitivo.

Risk management e business continuity

Il Supply Chain Risk Management (SCRM) comprende un’ampia varietà di strategie volte a identificare, valutare, mitigare e monitorare eventi o condizioni inattesi che potrebbero avere un impatto negativo su qualsiasi parte della supply chain.

È doveroso ricordare che le strategie di SCRM dipendono spesso da un processo decisionale rapido e adattivo basato su fonti di big data multidimensionali. Queste caratteristiche rendono SCRM un’area di applicazione ottimale delle tecnologie basate sull’AI. Conducendo un’indagine sui rischi della supply chain e sui parametri correlati (es. incertezza), si è in grado di ottenere una mappatura esaustiva degli stessi per categoria, oltre ad intercettare eventuali aspetti/informazioni mancanti o identificare “aree di rischio” non considerate e, conseguentemente, individuare soluzioni adeguate.

Le catene di fornitura sono sistemi complessi, che comprendono varie organizzazioni, operazioni, processi, risorse, persone e stakeholder strategici. Il flusso di informazioni lungo la catena garantisce che vengano prese le decisioni appropriate affinché la questa funzioni in modo efficiente ed efficace, dal momento che sono sempre più interconnesse e globali, sensibili a molti fattori, quali condizioni meteorologiche o scenari geopolitici imprevedibili. Fenomeni del genere possono convertirsi in fonti esterne di rischi che vengono intercettati dai sistemi software basati sui big data e, grazie ai sistemi di AI, vengono elaborati unitamente alla pletora di dati dinamici provenienti dai social media quale fonte ulteriore di preziose informazioni in termini di luoghi, risorse, situazioni geopolitiche e rischi emergenti.

Tali dati posseggono il potenziale per essere sfruttati anche per:

  • migliorare il processo decisionale all’interno della supply chain;
  • offrire una maggiore visibilità end-to-end; comprendere l’ambiente di rischio;
  • identificare e valutare i rischi attuali; quantificare e assegnare priorità ai rischi;
  • sviluppare una strategia di mitigazione del rischio sino ad identificare le linea di azione e preparare du piani business continuity in grado di fronteggiare le situazioni di crisi, incidenti e interruzioni senza farsi trovare impreparati.

Supply chain: migliorare i criteri di sostenibilità

Le aziende, oggi più che mai, considerano la sostenibilità una priorità a fronte delle pressioni esercitate dall’opinione pubblica e dagli investitori. Ne consegue che le piattaforme di supply chain dovranno monitorare anche l’impatto ambientale ed essere in grado di gestire la sostenibilità sia nel breve sia nel lungo termine dal momento che, in futuro, la non conformità ai criteri di sostenibilità costituirà sempre più un grave rischio per la resilienza della supply chain stessa.

I sistemi di AI dovranno, quindi, essere “istruiti” in termini di parametri di sostenibilità ed essere in grado di misurare il grado di impatto di questo aspetto sulle supply chain e, conseguentemente, indurre le organizzazioni a prendere decisioni basate non solo su criteri economici, ma anche sulle implicazioni per la società e l’ambiente, incorporando dimensioni sociali, ambientali ed etiche oltre a garantire il raggiungimento degli obiettivi di responsabilità sociale d’impresa e migliorare la propria immagine.

Gli obiettivi di sostenibilità dovranno, quindi, essere incorporati lungo tutta la catena di fornitura, dal momento che la mancanza di visibilità sulla conformità dei fornitori ai requisiti di sostenibilità costituirà sempre più un rischio aziendale. La trasparenza consentirà alle organizzazioni, da un lato, di collaborare con fornitori che incorporano obiettivi di sostenibilità nelle offerte di prodotti/servizi e, dall’altro lato, consentire ai fornitori di dimostrare che la sostenibilità è, per loro, un valore fondamentale attraverso l’utilizzo di:

  • veicoli elettrici per la consegna
  • tecnologia che riutilizza gli scarti
  • prodotti e imballaggi biodegradabili
  • centri di distribuzione più vicini ai clienti, per un’impronta decentralizzata
  • energia rinnovabile nella produzione

riuscendo così a differenziare i propri prodotti da quelli della concorrenza e ad aumentare il fatturato lavorando con fornitori innovativi.

In questo modo le iniziative di approvvigionamento sostenibile si convertiranno in leve strategiche dato che contribuiranno a:

  • ridurre il rischio della catena di approvvigionamento e l’impronta di carbonio
  • ridurre il Total Cost of Ownership (TCO) grazie all’ottimizzazione dei processi e alla produzione snella (ad es. IT efficiente, modelli di economia circolare ed efficienza delle risorse)
  • aumentare la conformità alle normative e agli standard di settore ed evitare l’incidenza delle tasse ambientali.

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Vantaggi delle tecnologie avanzate nella supply chain

  • Accurata gestione dell’inventario – Una gestione accurata dell’inventario può garantire il corretto flusso di articoli in entrata e in uscita da un magazzino, considerando che ci sono molte variabili (i.e. l’elaborazione degli ordini, il prelievo e l’imballaggio); pertanto, un’accurata gestione può aiutare a prevenire scorte eccessive, inadeguate o indisponibilità di prodotti impreviste. Un processo time consuming con un elevato margine di errore a cui si può ovviare impiegando i sistemi basati sull’AI che, con la loro capacità di gestire dati di massa, possono dimostrarsi molto efficaci nella gestione dell’inventario per vari motivi: analizzano e interpretano rapidamente enormi set di dati fornendo indicazioni tempestive sulla previsione della domanda e dell’offerta; possono, grazie ad algoritmi intelligenti, prevedere e scoprire nuove abitudini di consumo sino ad intercettare le tendenze future della domanda dei clienti; riducono al minimo i costi di scorte eccessive.
  • Efficienza del magazzino – Un magazzino efficiente è parte integrante della supply chain; pertanto, l’automazione può aiutare nel recupero tempestivo di un articolo; risolvere diversi problemi in modo più rapido e preciso di quanto possa fare un essere umano; semplificare procedure complesse e accelerare il lavoro; far risparmiare tempo prezioso e ridurre significativamente l’entità e il costo del personale necessario.
  • Maggiore sicurezza e vantaggi collaterali – Gli strumenti automatizzati, basati anche su sistemi di intelligenza artificiale, possono migliorare la sicurezza dei lavoratori e dei materiali. Le operazioni intelligenti automatizzate evitano l’incidenza degli errori e di incidenti sul luogo di lavoro, grazie all’impiego di robot di magazzino che forniscono, oltretutto, maggiore velocità e precisione, garantendo livelli più elevati di produttività. Inoltre, si possono meglio analizzare i dati in termini di sicurezza sul lavoro e informare i produttori di eventuali rischi. Si possono, altresì, registrare i parametri di stoccaggio e aggiornare le operazioni insieme ai necessari cicli di feedback e alla manutenzione proattiva e, conseguentemente, aiutare i produttori a reagire rapidamente ed in modo più mirato, garantendo magazzini sicuri e conformi agli standard di sicurezza.
  • Consegna puntuale – Le tecnologie avanzate, e l’AI, possono aiutare, altresì, a ridurre la dipendenza dagli sforzi manuali, rendendo così l’intero processo più veloce, più sicuro e più razionale e facilitare la consegna tempestiva al cliente dal momento che: si velocizzano le procedure di magazzino tradizionali; si eliminano i colli di bottiglia operativi lungo la catena del valore; si raggiungono gli obiettivi di consegna.

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Le sfide della supply chain

  • Complessità del sistema – I sistemi di intelligenza artificiale sono generalmente basati su cloud e richiedono un’ampia larghezza di banda per alimentare il sistema. Gli operatori necessitano, a volte, anche di un hardware specializzato per accedere a queste funzionalità di AI e il costo di questo hardware specifico può comportare un notevole investimento iniziale e successivi significativi investimenti. Infatti, una macchina gestita dall’AI dispone di una rete articolata di singoli processori che necessitano di manutenzione e di sostituzione periodica e di esigenze particolari, anche in termini di potenza energetica, il che potrebbe costituire un problema per molti partner della supply chain.
  • Il fattore di scalabilità – Poiché la maggior parte dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale e sul cloud sono scalabili, la sfida consiste nell’individuare i sistemi necessari per essere più efficaci ed efficienti. Pertanto, i partner della supply chain dovranno identificare i servizi più idonei a soddisfare le esigenze dei vari stakeholder.
  • Il costo della formazione – La formazione è un altro aspetto che richiede un investimento significativo in termini di tempo e denaro e può influire sull’efficienza aziendale; pertanto, i partner della supply chain dovranno collaborare con i fornitori di sistemi e tecnologie avanzate per articolare una formazione mirata a favorire la fase di integrazione dei sistemi e istruire adeguatamente il personale.

Conclusioni

La creazione di una visione completa della supply chain – attraverso una mappatura dettagliata dei sub-supplier – è un passaggio fondamentale per identificare le correlazioni e le interdipendenze che possono essere fonti di vulnerabilità, dal momento che la maggior parte delle grandi aziende ha, solitamente, una visione dei propri fornitori di primo livello e sono poche le organizzazioni che si spingono a monitorare i fornitori di secondo e terzo livello.

Pertanto, è necessario collaborare sia con i team operativi sia con quelli di produzione per esaminare la distinta base di fornitura di ogni prodotto e comprendere se gli “input” critici provengono da aree ad alto rischio e provvedere, così, a individuare fornitori di back-up o alternativi sino ad ottenere una mappatura completa dei fornitori e redigere adeguati piani di continuità aziendale.

Se l’automazione e il ricorso alle tecniche di intelligenza artificiale potesse essere implementato in modo più efficace – e quindi si potesse ridurre il numero di attività manuali che devono essere completate – gli addetti ai lavori potrebbero concentrarsi su obiettivi che aumentano la resilienza della supply chain. Pur considerando che ci saranno sempre alcuni eventi – da condizioni meteorologiche estreme a guasti del software o persino crisi sanitarie – impossibili da prevedere per una macchina.

Le persone, quindi, dovranno mantenere il controllo del processo decisionale in ogni momento, collaborando con le macchine e i sistemi di AI per rafforzare le proprie percezioni, redigere piani di continuità migliori a fronte di una strutturata valutazione dei rischi.

Chi gestisce e pianifica la supply chain – investendo nelle nuove tecnologie che si basano anche sull’AI per aggirare i vincoli di capacità e le sfide associate alla domanda, nonché i livelli di inventario e l’utilizzo delle risorse – saranno protagonisti della “innovazione armonica”, impiegando la tecnologia al servizio dell’uomo in un’ottica di miglioramento della efficienza e della produttività aziendale.

Pertanto, se il 2020 è stato caratterizzato dallo shock pandemico che ha interrotto le varie supply chain a livello globale, il 2021 può essere l’anno in cui le supply chain, anche grazie alle tecnologie avanzate, potranno essere ricostituite in modo da possedere una maggiore resistenza e resilienza.

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Federica Maria Rita Livelli
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