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