Le soluzioni Data Driven di sedApta per la Supply Chain Digitale
Qual è la perfetta corrispondenza tra domanda e produzione?
E cosa impedisce alla Tua azienda di raggiungere questo obiettivo di allineamento perfetto?
Negli ultimi 20 anni sono state scritte e presentate molte spiegazioni differenti su questo tema. Sin dall’inizio di questa storia – ancora oggi in evoluzione - l’incertezza della domanda e l’incapacità di prevederla con sufficiente precisione hanno avuto un ruolo cruciale. Anche l’incertezza nella produzione, che condiziona il conseguente flusso logistico, e la mancanza di sincronizzazione tra i soggetti all’interno della stessa supply chain sono state comunemente considerate responsabili.
Poiché la risposta giusta non esiste (anche perché in questi due decenni sono cambiate le condizioni e le implicazioni, così come le tecnologie), non è neppure possibile stabilire l’elenco esaustivo di cause. Tuttavia, alcune di esse sembrano tendere, maggiormente, verso la mancanza di informazioni corrette nelle mani delle persone giuste.
Principalmente questo si traduce in Quando, Cosa e Chi e poi… Come e Dove agire per ridurre o mitigare i seguenti aspetti:
- la disparità tra ciò che i clienti vogliono (anzi vorranno) e ciò che le aziende pensano che i clienti potrebbero richiedere;
- gli utili inferiori a quanto atteso dal punto di vista finanziario o più semplicemente i guasti agli impianti di produzione;
- il disallineamento delle informazioni tra i partner commerciali
che non ricevono ciò di cui hanno bisogno quando necessario.
Quindi, in che modo le tecnologie digitali possono migliorare il ‘cosa’ grazie ai dati che possono colmare questo gap informativo? E come si può fare ad ottenere una rete di fornitura più agile ed efficiente se le operazioni globali sono sempre più complesse? I produttori di prossima generazione potranno credere che i moderni modelli di supply chain digitale saranno veramente guidati da analitiche avanzate?
Operazioni complesse su sistemi di supply chain digitale: una rivoluzione?
L’aumento della complessa interazione tra la supply chain e i dati corrispondenti (intendendo il volume di dati strutturati e non strutturati) stimolano una riflessione: le operazioni connesse potrebbero essere così tante da essere ingestibili senza una corretta analisi, per non parlare dell’input manuale e dell’interpretazione dei dati e dei processi correlati.
Cosa è opportuno fare in uno scenario simile?
Funzionalità analitiche veloci e avanzate possono supportare i responsabili della gestione della supply chain che devono prendere decisioni, basate su eventi, al fine di evitare o mitigare efficacemente eventuali perturbazioni o interruzioni del business.
Quindi quali potrebbero essere queste “funzionalità” guidate principalmente da moderne tecnologie abilitanti?
Partiamo dalla storia recente sulla trasformazione digitale, in particolare da ciò che ha trasformato la supply chain da fisica a digitale.
In questo senso è ragionevole pensare ad una trasformazione della supply chain verso piattaforme ed applicazioni digitali? Le supply chain tradizionali sono davvero a rischio di essere sopraffatte quando non siano in grado di evolvere il proprio modello operativo da tradizionale a digitale? E ancora, la digitalizzazione può fornire un maggiore respiro (di previsione) rispetto alla limitata ed incerta prospettiva futura dei mercati?
Il percorso di trasformazione digitale comprende tutte le funzioni aziendali; ciò significa che i responsabili della supply chain stanno affrontando pressioni interne ed esterne, sia dai partner commerciali che da clienti B2B. Le elevate aspettative sugli investimenti digitali devono ancora essere dimostrate; ad oggi, infatti, alcuni dei principali valori e rendimenti aziendali possono probabilmente essere misurati attraverso la visibilità dell’intera catena logistica end-to-end, dove l’adozione delle tecnologie di analisi ha già avuto un impatto.
Comprendere tutti i dati generati nei numerosi nodi della supply chain attraverso analitiche, potrebbe alimentare la rete di fornitura digitale di prossima generazione basata su dati e su eventi. McKinsey, ad esempio, descrive i vantaggi dell’evoluzione della supply chain grazie alla trasformazione digitale e, in particolare, all’analisi avanzata dei dati. Il Comitato di coordinamento IFAC 5 sui sistemi di produzione e logistica, con una prospettiva accademica / industriale, identifica nuove elementi abilitanti di controllo come:
- le nuove strategie di produzione abilitate dalla tecnologia ‘Industry 4.0’ che richiedono un controllo della rete di fornitura altamente personalizzato;
- la creazione di filiere resilienti per far fronte ai rischi;
- lo sviluppo di sistemi di supporto alle decisioni nella gestione della progettazione, programmazione e controllo delle reti di produzione digitali e il controllo collaborativo.
Secondo questa visione, i sistemi di produzione intelligenti possono far sì che la supply chain si adatti automaticamente man mano che le circostanze evolvono; i modelli e le simulazioni basati sui dati possono fornire capacità predittive per anticipare i cambiamenti del sistema e fornire anche supporto per gestire sistemi complessi emergenti, come le supply chain di prossima generazione.
Un moderno sistema manifatturiero dovrebbe, infatti, considerare l’intero ciclo di vita del prodotto, la cooperazione e l’integrazione di flussi di lavoro, dei processi e delle risorse all’interno di un’unica impresa e tra le imprese (Li et al., 
2017); in termini pratici, dobbiamo cioè disporre di modelli efficaci per prevedere in che modo l’intero sistema sia in grado di rispondere a cambiamenti, guasti o eventi imprevisti. A tal fine, i sistemi ERP e SCM potrebbero essere potenziati (o sostituiti) dall’adozione di modelli di fornitura in rete basati su analitiche avanzate e con altrettante avanzate strategie di analisi dei big data sulle operazioni, ovvero organizzate in analisi, modellazione, controllo ed apprendimento.
Oggi, le operazioni e le azioni di routine della supply chain, nonché le attività inerenti al processo decisionale, potrebbero essere automatizzate e orchestrate da flussi di lavoro e analisi. Inoltre, automatizzare l’estrazione, la trasformazione e il caricamento di enormi quantità di dati derivanti da diverse fonti attraverso tutti i livelli della supply chain aumenterebbe l’efficienza operativa complessiva.
La visualizzazione dei dati in tempo reale per migliorare la visibilità della supply chain sembra essere una delle proposte più promettenti e stimolanti.
Proviamo ora ad analizzare la metodologia con la quale sedApta si approccia e interpreta questo nuovo modello di trasformazione digitale della supply chain.
La suite sedApta supporta questo processo di trasformazione tramite:
- la misurazione della domanda
- l’ottimizzazione della produzione
- la sincronizzazione degli attori della catena di approvvigionamento
attraverso i molteplici livelli delle fasi di analisi della supply chain, con un approccio end-to-end da fornitori a produttori, che include l’impatto e le interazioni tra grossisti e rivenditori.
L’analisi, la modellizzazione ed il controllo traggono vantaggio da un approccio orchestrato in grado di fornire informazioni contestuali analitiche descrittive, diagnostiche, preventive, prescrittive guidate dai dati, dal livello di fabbrica fino ai processi di pianificazione e vice versa.
L’analisi della supply chain e delle operazioni, così come gestite nella suite di prodotti sedApta, soddisfa la maggior parte dei processi cruciali al supporto decisionale, in particolare:
- analisi descrittive e diagnostiche: previsioni della domanda, pianificazione delle azioni promozionali, analisi delle prestazioni;
- simulazione e ottimizzazione predittive: simulazione della supply chain, controllo delle giacenze, ottimizzazione del routing, pianificazione e pianificazione reattiva;
- Real Time: esecuzione in produzione, manutenzione, inventario e controllo in tempo reale delle spedizioni.
La struttura centralizzata dei dati anagrafici che va dalle vendite alla logistica, dalla produzione alle informazioni sullo stato dei materiali, può essere esplorata ed arricchita in modo dinamico con dati, eventi, eccezioni, modifiche in tempo reale; il motore del flusso di lavoro incorporato è in grado di notificare, reindirizzare, reagire, automatizzare, indicare priorità delle azioni e dei task per agevolare il supporto decisionale tramite un nuovo modello di supply chain basata su dati digitali.
In parallelo, un nuovo modello di business irrompe nella supply chain; le catene di approvvigionamento non sono più un sistema fisico rigido con un’allocazione fissa e statica di alcuni processi per alcune aziende. Al contrario, diverse imprese offrono servizi di approvvigionamento, produzione, logistica e vendite che portanno all’allocazione dinamica dei processi e a strutture di supply chain dinamiche. I sistemi di filiera digitale di prossima generazione devono quindi poter supportare efficacemente queste condizioni, proprio come fa sedApta.
Quindi cosa possiamo aspettarci da un tale tipo di sistema?
Alcuni casi d’uso interessanti includono (ma non sono limitati a):
- per un fornitore di ricambi auto, l’analisi della supply chain migliora le previsioni nell’ottica di una gestione più snella delle parti che raggiungono la fine del loro ciclo di vita, con conseguenti vantaggi e risparmio ricorrenti sul flusso di cassa dovuti alla riduzione di perdite dalle vendite;
- per l’industria farmaceutica, la revisione del modello di trasporto e l’implementazione di una torre di controllo globale sui trasporti con visibilità in tempo reale, risolve tempestivamente i problemi ed aumenta le prestazioni della rete riducendo così i costi logistici;
- un’analisi approfondita dei fattori causali che influenzano la domanda, tramite l’implementazione di una soluzione di pianificazione della domanda che integri la fonte dei dati e il sistema di pianificazione delle risorse aziendali utilizzando i dati in tempo reale per pratiche di apprendimento, per migliorare l’accuratezza delle unità di stoccaggio a più livelli e anticipare le fluttuazioni della domanda.
Altri esempi di applicazioni di analisi della supply chain e delle operazioni includono il monitoraggio della logistica tramite dati in tempo reale, il controllo e gestione delle giacenze attraverso il rilevamento dei dati, l’allocazione dinamica delle risorse nei sistemi di assemblaggio personalizzati 4.0, il miglioramento dei modelli di previsione mediante big data, le tecniche di apprendimento automatico per il controllo dei processi, la visibilità della catena di approvvigionamento e controllo dei rischi, l’ottimizzazione dei sistemi basati su informazioni predittive (ad es. manutenzione predittiva).
La suite sedApta con l’approccio OSA risulta essere una base consolidata per migliorare il controllo collaborativo attraverso l’interoperabilità e la sincronizzazione dei processi e presenta alcune caratteristiche molto interessanti.
Cinque caratteristiche della supply chain digitale di sedApta
Sempre più veloce...tutto dipende dalla velocità di risposta alla variabilità della domanda! Per poter performare su base settimanale (se non addirittura giornaliera, per i beni di largo consumo) diventa d’obbligo utilizzare analisi predittive su dati interni ed esterni all’azienda per garantire l’integrazione dei processi.
Più velocità senza perdere flessibilità. Le strategie basate sui dati lungo la supply chain e i relativi processi dinamici orchestrati possono supportare un rapido adattamento ai cambiamenti della domanda o delle condizioni di produzione, in modo da avere il minor impatto possibile sul cliente.
Velocità e flessibilità devono tenere conto anche della crescente domanda di prodotti personalizzati. Ciò si traduce nella necessità di gestire una maggiore granularità dei dati, un apparente ossimoro che richiede la gestione dei clienti per cluster e di una maggiore gamma di prodotti disponibili che possono essere amministrati tramite un’unica anagrafica.
Una più elevata granularità unita ad una maggiore flessibilità e velocità devono ovviamente essere accurate! Quindi l’accuratezza diventa cruciale per la piena valorizzazione di una visione in tempo reale e trasparente lungo tutta la catena di approvvigionamento, per impostare automaticamente gli obiettivi basati sui dati provenienti da tutti i livelli di offerta e da variabili non previste.
Parliamo di efficienza: possiamo considerarla solo la semplice combinazione di metodi e algoritmi di automazione e pianificazione?
La combinazione di questi due fattori si basa su quattro aree di trasformazione: pianificazione, flusso fisico, gestione delle performance e collaborazione. Queste quattro aree sono alla base della proposta sedApta, in particolare nell’approccio OSA. Peraltro, le attività di pianificazione della catena logistica beneficiano di big data, analisi ed automazione avanzate: utilizzare analisi predittive nella pianificazione della domanda significa utilizzare migliaia di dati che confluiscono sia dall’interno che dall’esterno del perimetro aziendale al fine di ottenere un piano preciso e granulare che porta a una riduzione degli errori di previsione del 30-50%.
Connettività, analisi avanzate e automazione della suite sedApta possono migliorare il flusso fisico sia all’interno delle fabbriche che tra loro stesse. La visibilità in tempo reale di dati a diversi livelli di granularità consente di monitorare e misurare le prestazioni delle attività in un processo operativo continuo anziché in un esercizio a base mensile.
Avere una visione unificata su tutti i processi, infatti, può favorire la collaborazione al fine di gestire le eccezioni, stimolare il miglioramento e condividere le best practices ottimizzando tempi e costi.
Conclusioni
L’analisi avanzata può aiutare a migliorare la visibilità generale della supply chain e stimolare spunti estremamente utili a comprendere meglio la situazione attuale e prevedere scenari futuri nelle supply chain basate sui dati digitali. Questa visibilità generale attraverso un’analisi potenziata aumenta l’efficienza supportando un processo decisionale più proattivo ed efficace. La previsione, la simulazione e l’ottimizzazione dei processi operativi della supply chain con flussi di lavoro e capacità di analisi orchestrati possono portare a decisioni ed azioni più informate, strategiche e tempestive. Questo contesto di esperienza utente, che inspira l’implementazione ed il design sedApta, consente oggi una visione immersiva ed interattiva delle supply chain moderne, verificando immediatamente il consumo di materiali e risorse, facilitando la rapida individuazione di colli di bottiglia e rischi operativi ed elaborando un’analisi più strutturata delle cause che porta ad un bilanciamento più efficiente tra offerta e domanda, anticipando e affrontando i problemi prima che si verifichino. In altre parole, sedApta sta operando la profonda trasformazione di un sistema tradizionale di supporto alle decisioni nella catena di fornitura, in un sistema di analisi, modellizzazione, controllo e apprendimento di prossima generazione per le supply chain digitali.
