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Analytics supply chain: sfrutta gli "actionable data" per l’efficienza

14 ottobre 2021 / da Sinfo One

Una supply chain può essere assimilata a un domino: ogni attività influisce su quella seguente. E qualsiasi tipo problema in qualsiasi fase dell’intero processo, dall’approvvigionamento delle materie prime fino alla consegna dei prodotti finiti, potrebbe avere un impatto sulla capacità di soddisfare le aspettative dei clienti. Perciò, affinché una supply chain funzioni in modo efficace devono essere completamente definiti visibilità, tracciabilità e responsabilità. E in questo può essere di grande aiuto l’analytics supply chain.


Come funziona l’analytics supply chain

In quel lungo viaggio dal fornitore di materie prime all’utente finale sono coinvolte sempre più attività, persone e organizzazioni. Questo rende notevolmente complessa la gestione della supply chain. A complicare ulteriormente le cose contribuisce il fatto che oggi le aziende lavorano con diversi partner internazionali e devono affrontare una pressione crescente per consegnare i loro prodotti il più velocemente possibile. Si tratta di un processo sempre più articolato che produce un’immensa quantità di informazioni.

L’analytics supply chain riunisce tutti i dati provenienti da diverse applicazioni (come inventory management, order management, warehouse management e fulfillment), infrastrutture, terze parti e tecnologie (come l’IoT- Internet of Things) per migliorare le decisioni in processi strategici e operativi che sono alla base del Supply Chain Management (SCM).


Ottimizzare le transazioni nella supply chain

L’analytics supply chain aiuta quindi a sincronizzare la pianificazione e l’esecuzione della supply chain, migliorando la visibilità in tempo reale dei predetti processi e del loro impatto su clienti e profitti.

In virtù di queste prerogative, l’analytics supply chain sta assumendo un ruolo sempre più importante nelle operation delle aziende. Le organizzazioni, infatti, prestano sempre più attenzione ai dati e utilizzano varie tecniche di analytics per ottimizzare ogni transazione nella rete della supply chain.

Da una recente ricerca McKinsey1 è emerso che il 53% delle aziende ha riportato un aumento dei ricavi derivante dall’introduzione dell’intelligenza artificiale nella propria supply chain e il 61% ha riportato una significativa riduzione dei costi. Di queste società, più di un terzo ha registrato una crescita di oltre il 5% dei ricavi. Crescita che è stata direttamente influenzata da previsioni, analisi della spesa e ottimizzazione della rete logistica.


Previsioni più accurate

Come detto, l’analytics supply chain aiuta le organizzazioni di tutti i settori a prendere decisioni migliori, più rapide e più informate sulle proprie operazioni aziendali. Report e dashboard aiutano le aziende a identificare e comprendere i loro potenziali rischi, migliorare la pianificazione, ottimizzare la gestione delle scorte e soddisfare meglio le elevate aspettative dei clienti.

Per esempio, il software di analytics potrebbe segnalare dei rischi rilevando che uno specifico fornitore ha ripetutamente ritardato la consegna delle spedizioni nell’ultimo mese. Non solo. Il software potrebbe anche indicare la probabilità che i ritardi continuino e quindi quantificare l’impatto che tali ritardi potrebbero avere nelle consegne e nel costo in storni/restituzioni.

L’analytics supply chain può anche migliorare la pianificazione con previsioni più accurate, che a loro volta consentono di coinvolgere tutte le parti operative per soddisfare il volume previsto.


Quattro tipi di analytics supply chain

Esistono quattro tipi principali di analytics supply chain: descrittiva, predittiva, prescrittiva e cognitiva.

  1. L’analisi descrittiva esamina ciò che è accaduto in passato per identificare modelli nei dati storici. Tali informazioni potrebbero provenire sia da software interni sia da sistemi esterni che offrono visibilità su fornitori, distributori, vari canali di vendita e clienti. È così possibile confrontare lo stesso tipo di dati in periodi diversi per identificare modelli e ipotizzare potenziali cause di variazioni.
  1. L’analisi predittiva aiuta le aziende a prevedere cosa potrebbe accadere e quale potrebbe essere l’impatto sul business di diversi scenari, comprese potenziali interruzioni della supply chain e altri risultati. Considerando questi possibili scenari prima che realmente si verifichino, è possibile essere proattivi anziché reattivi e avere tempo per preparare una strategia, per esempio, per un possibile picco o un calo della domanda e reagire di conseguenza.
  1. L’analytics supply chain prescrittiva aiuta ad automatizzare la migliore linea d’azione utilizzando l’ottimizzazione o la logica decisionale. Questo può facilitare le decisioni su quando lanciare un prodotto, se costruire o meno una fabbrica o qual è la migliore strategia di spedizione per ogni punto vendita.
  1. L’analisi cognitiva cerca di replicare il pensiero e il comportamento umano per aiutare le organizzazioni a rispondere alle sfide più impegnative. Questo tipo di analytics è in grado di comprendere aspetti complessi, come il contesto in cui sono stati ricavati i dati che sta interpretando. Per fare ciò, l’analisi cognitiva si basa sull’intelligenza artificiale, in particolare sull’apprendimento automatico e sul deep learning, fatto questo che gli consente di affinare i risultati nel tempo. Ciò può ridurre notevolmente la quantità di lavoro necessaria per produrre report e analisi e, soprattutto, consente anche ai dipendenti che non sono parte del team di data science di ottenere risultati comprensibili.

La maggior parte dei fornitori di ERP offre oggi funzionalità di supply chain analytics, così come i fornitori di software SCM specializzato.


1 Fonte: McKinsey

 

White Paper " Analytics ed ERP: l'integrazione che serve al business"

Tags: Digital Transformation