Digital Supply Chain 4.0
IoT, Machine Learning e advanced analytics, la sfida di integrare dati strutturati e non per ottenere la visibilità e il controllo dei processi
La digital transformation, per essere considerata una leva strategica per il conseguimento di un vantaggio competitivo, deve "trasformare" la gestione dei processi affinché le performance di business migliorino in modo significativo e, nel caso, della Digital Supply Chain è tanto più efficace, quanto più permette di migliorare il trade-off tra l’offrire un elevato livello di servizio al cliente finale e il controllo dei costi logistici.
La gestione della supply chain è influenzata da molteplici nuove macro tendenze: delocalizzazione della fornitura, incremento delle normative e della compliance; aspettative dei clienti in continua crescita a seguito della diffusione dell’online, che impongono una visione omnicanale e una maggiore armonizzazione e interconnessione dei canali online e offline unita ad una granularizzazione degli ordini molto più forte.
In questo contesto sempre più complesso e frammentato e con un numero di nodi di supply chain che cresce esponenzialmente, si assiste, in parallelo, ad un’esplosione della disponibilità di dati sia in termini di volumi sia di varietà; si pensi alla quantità e alla frequenza di aggiornamento di dati non strutturati provenienti da device intelligenti oppure da streaming data di previsioni di eventi catastrofici, del traffico o di altri elementi di rischio.
Fondamentale risulta quindi la capacità di intercettare e organizzare i dati provenienti da fonti e formati eterogenei per scoprire i legami tra fenomeni diversi e prevedere quelli futuri. Dall’altra parte, risulta evidente che molteplici dati non correlati appropriatamente tra di loro forniscano informazioni parziali che rappresentano in modo poco preciso le prestazioni e i livelli di servizio sia ricevuti dai fornitori sia offerti ai clienti; di conseguenza lo sviluppo delle capacità di analisi del patrimonio informativo gioca un ruolo fondamentale: accedere ai dati rilevanti significa disporre delle informazioni per migliorare il governo dei costi e dei processi.
L’applicazione di Machine Learning e Analytics permette di classificare, analizzare e correlare dati indipendentemente dalla fonte, supportando così i processi decisionali in modo più rapido e preciso; consente di intercettare e gestire l’impatto degli eventi di supply chain ad un livello estremamente granulare altrimenti difficilmente ottenibile; si pensi ad esempio alla capacità di prevedere rischi di interruzioni della supply chain, così da mitigare gli inconvenienti e ridurre gli impatti economici negativi oppure di dare evidenza a fenomeni di business “nascosti”, che i tradizionali strumenti di analisi non sono in grado di far emergere.
L’adozione di piattaforme collaborative agili, che integrano gli strumenti di gestione delle transazioni operative con analisi predittive, advanced analytics e machine learning, permettono proprio di migliorare visibilità, agilità e fluidità nella collaborazione tra le aziende e il proprio network di business attraverso una più elevata capacità di “interpretazione” del patrimonio dei dati raccolti e memorizzati nei sistemi più diversi. Integrano e gestiscono quegli elementi che consentono di tenere allineati i “flussi informativi” con i connessi “flussi fisici”, garantendo che in ogni punto della catena vi sia un unico dato consistente in quanto aggiornato in modo appropriato e tempestivo.
La sincronizzazione e l’aggiornamento in tempo reale dei dati è possibile attraverso l’automazione dei processi ed evita inefficienze e costi, determinati, ad esempio, dall’incertezza dei tempi di consegna, dalla mancata ottimizzazione dei tempi di attraversamento o dalla perdita di tempo per risolvere incomprensioni con i propri partner.
Proprio per rispondere a queste nuove esigenze TESISQUARE Platform si è arricchita della nuova suite software “TESI Control Tower”, potente strumento di sintesi e governo del processo che raccoglie e sistematizza i dati transazionali. Le informazioni sono disponibili e consultabili in forma visuale tramite dashboard, con funzionalità di drill-down e accesso nativo e diretto ai dati dei processi operativi ed esecutivi, mappe e grafici, in grado di evidenziare anomalie, problemi e trend, fornendo informazioni facili da interpretare e orientate a migliorare le performance di conduzione del business.
