Ottimizzare la Supply Chain utilizzando la tecnologia dei Big Data

E’ possibile utilizzare i Big Data per migliorare l’efficienza della Supply Chain? Secondo il Dr. Jeff Karrenbauer, intervistato da Fortune, l’utilizzo di questa tecnologia ci permetterebbe di risolvere problemi, partendo da una moltitudine di dati, che fino a 10 o 15 anni fa era impensabile analizzare.

Ad oggi siamo in grado di gestire una raccolta di dati estremamente estesa in termini di volume, velocità e varietà, grazie a potenti tecnologie e metodi analitici creati specificatamente per estrarre il valore del singolo dato.

Per capire cosa vuol dire “raccolta estesa di dati” basta pensare al fatto che la potenza di calcolo necessaria per poter analizzare i dati deve essere implementata su strumenti dedicati eseguiti, a seconda delle necessità, su decine o addirittura migliaia di server.

In quali settori si può applicare la tecnologia dei Big Data? Praticamente in tutti, dalla Supply Chain al Retail, dall’automotive al marketing.

Il settore della Logistica, in particolare, è uno di quelli dove l’utilizzo dei Big Data, secondo il Dr. Jeff Karrenbauer porterà una riduzione dei costi del 15% dell’intero processo logistico. Come? Costruendo modelli matematici che comprendano tutti i macro step di processo, dall’approvvigionamento alla consegna dei prodotti finiti nel canale di distribuzione, così come gli step di dettaglio, dai costi delle materie alle tasse sull’export.

Gli operatori logistici, lavorando su modelli di questo calibro, individueranno quei differenziali che migliorano l’efficienza dei processi principali all’interno del Centro Distributivo (preparazioni, ottimizzazione del layout e degli spazi) nonostante le ormai note complessità legate alla previsione della domanda, alla stagionalità di alcuni prodotti e alle promozioni.

L’analisi dei dati storici permette inoltre di prevedere puntualmente la quantità ottimale di merce da ordinare e di ottimizzare la gestione delle scorte riducendo contemporaneamente il rischio di incorrere in eccedenze di magazzino o, all’opposto, in carenza di merce.

Inoltre, come sappiamo, gli operatori logistici gestiscono quotidianamente grandi flussi di merci che a loro volta sono degli enormi contenitori di dati: dimensioni del pallet, peso del pallet, data di consegna prevista, scadenza, provenienza, certificazioni e molto altro ancora. Questa mole di dati deve essere trattata come una risorsa importante da cui, una volta interpretati, si posano dedurre tendenze di mercato future e creare nuovi modelli di business.

Riepilogando, quindi, le imprese facenti parte della filiera della logistica e, in particolare, quelle che gestiscono problematiche correlate al WMS (Warehouse Management System) ed al CPFR (VMI, CRP, Demand Planning, Forecasting, Collaboration, etc.), grazie a strumenti di previsione ed ottimizzazione basati sulla gestione di grosse ed eterogene moli di dati, possono:

• migliorare la Customer Experience del cliente;
• ridurre i rischi e i costi aziendali;
• ridurre gli errori e aumentare la flessibilità, implementando strategie a costi contenuti;
• ottimizzare la visibilità del magazzino lungo la Supply Chain;
• migliorare la gestione ed i carichi di lavoro del personale dipendente con un conseguente aumento di produttività.

TESISQUARE® supporta le aziende nel passaggio verso una trasformazione digitale, fornendo soluzioni che impattano positivamente lungo tutta la Supply Chain e, grazie alle competenze acquisite in questi ultimi anni, aiuta a creare una base dati idonea allo sviluppo di progetti in ambito Big Data.

Si tratta quindi di un passaggio fondamentale per una azienda che vuole diventare digitale a 360°: attivare i Big Data non deve essere visto necessariamente come un “big bang” di una nuova piattaforma, ma più semplicemente può essere interpretato come una spinta “fortemente evolutiva” di elementi già presenti in azienda.

TESISQUARE® concepisce i Big Data come una vision, un’attitudine, la definizione e realizzazione di una roadmap di tecnologie e competenze funzionali e di business finalizzate a massimizzare lo “sfruttamento” dei dati per generare valore.

Big Data non è quindi il semplice sviluppo di una piattaforma di analisi. Alla base del successo c’è la fiducia che si riesce a creare presso tutti gli stakeholders relativamente agli strumenti tecnologici ed alle competenze messe in campo.

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