È difficile a immaginare a qualcosa di diverso dalla supply chain come migliore espressione della serie di imprevisti verificatasi negli ultimi anni e relativa necessità di cambiamenti. Tra pandemia e invasione dell’Ucraina, anche una situazione all’apparenza secondaria come l’incagliamento di una nave porta container nel Canale di Suez si è trasformata in un moltiplicatore di problemi. Per uscirne, una delle strade più promettenti passa dalla business intelligence, e dagli analytics in particolare.
Un’organizzazione considerata fino a quel momento perfettamente oliata , si è invece rivelata improvvisamente fragile, compromettendo le forniture su scala mondiale, accentuando il calo nella lavorazione di materie prime e nella produzione, mettendo in discussione processi consolidati da tempo.
Di fronte all’impossibilità di gestire in autonomia processi di tale dimensione e complessità, superata la fase dell’emergenza, è importante ora capire come sfruttare l’analytics al servizio della supply chain. Uno strumento fondamentale per raccogliere i dati e trasformarli in informazioni, passando da una visione di analisi a posteriori a una sempre più orientata alla previsione.
Per raggiungere l’obiettivo, è importante partire da due presupposti: integrazione e personalizzazione. Andrea D’Onofrio, marketing lead for data & analytics di Microsoft Italia, spiega come raggiungerli.
Come viene attualmente sfruttata la business intelligence nella supply chain?
Nella supply chain tipicamente la business intelligence viene utilizzata per raccogliere, analizzare e sfruttare i dati per prendere decisioni aziendali informate come ottimizzare la gestione delle scorte, pianificare la produzione e migliorare la collaborazione con i fornitori. Negli ultimi anni, i clienti hanno evoluto le proprie soluzioni verso quello che il mercato chiama actionable insights, cioè l’utilizzo di informazioni provenienti dall’analisi del dato per prendere una decisione, in una modalità automatica o semi-automatica, che modifichi l’esecuzione di un processo, per migliorarlo.
Cosa chiedono le aziende del settore a un software di nuova generazione, e cosa è realisticamente possibile ottenere?
Le aziende del settore solitamente hanno la necessità di aumentare l’efficienza, ridurre i costi e migliorare la qualità dei loro processi, in tutta la catena del valore. Le soluzioni devono essere facilmente integrate con i loro sistemi esistenti e devono essere personalizzate per soddisfare le loro esigenze specifiche. I software di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico possono offrire una maggiore automazione dei processi e una maggiore accuratezza nell’analisi dei dati, ma è quasi sempre necessario un cambio culturale senza il quale l’efficacia di questi software viene drasticamente ridotta. Per esempio, la democratizzazione dell’utilizzo di software per l’analisi del dato prevede che gli utenti evolvano le loro competenze in ambito analisi dati e l’azienda preveda un percorso di adozione che indirizzi la normale resistenza al cambiamento.
Quali possono essere i vantaggi di un’adozione più diffusa degli analytics di ultima generazione?
L’adozione di soluzioni di analytics di ultima generazione nella supply chain può portare molti vantaggi per le aziende, a partire da una maggiore precisione di analisi, grazie alla quale si può garantire maggiore qualità dei dati rispetto al passato pur mantenendo la necessaria flessibilità richiesta dagli utenti.
L’analisi predittiva permette invece di utilizzare i dati storici per prevedere le future tendenze e le opportunità di business, aiutando le aziende a prendere decisioni informate, mentre l’automazione dei processi è utile per cambiarne il comportamento in near real-time e renderlo sempre più efficace in base al contesto.
Tutti questi benefici vengono amplificati in base al numero di sistemi/processi/utenti che utilizzano queste nuove soluzioni. Le aziende che maggiormente sfruttano i dati riescono ad essere più competitive sul mercato: per questo motivo il tema dei dati è al primo posto tra le priorità strategiche aziendali.
Sfruttando tecnologie più recenti come Intelligenza artificiale o IoT, è possibile risolvere i problemi manifestati negli ultimi anni ed evitare il ripetersi di situazioni simili?
L’utilizzo di tecnologie più recenti come l’intelligenza artificiale e Internet of Things può aiutare a risolvere alcuni problemi e a prevenirne altri. Tuttavia, è importante notare come l’adozione di queste tecnologie da sola non garantisca necessariamente la risoluzione dei problemi.
Per esempio, l’IA può essere utilizzata per analizzare i dati dei sensori IoT e rilevare eventuali problemi di manutenzione o malfunzionamenti prima che si verifichino. L’IoT può aiutare a raccogliere dati da dispositivi e sensori distribuiti in tutta l’azienda, consentendo maggiori visibilità e dettaglio dei processi e una migliore capacità di prendere decisioni nel più breve lasso di tempo. In ultimo, è importante che siano utilizzate in modo strategico e integrato in una visione d’insieme per ottenere i massimi benefici.
Potete fornire un caso pratico di applicazione di business analytics al servizio della supply chain?
Il caso più implementato dalle aziende in questi ultimi anni è senz’altro relativo al demand forecasting: il processo di previsione della domanda futura per un prodotto o servizio all’interno della catena di approvvigionamento. Ciò consente alle aziende di pianificare la produzione, gestire l’inventario e prendere decisioni sugli investimenti a lungo termine. Utilizzando tecniche statistiche e di analisi dei dati, le imprese possono stimare la domanda futura e adattare di conseguenza la loro catena di approvvigionamento per soddisfare le esigenze dei clienti. Un esempio concreto di questo approccio è il progetto sviluppato con Chevron, che tramite l’implementazione di una nuova PaaS sviluppata su Azure ha consentito una gestione predittiva della catena del valore.
Quali sono gli elementi e le tecnologie distintivi della vostra soluzione?
Nel mercato dei software di analytics, anche al servizio della supply chain, Power BI ed Excel sono le nostre punte di diamante. La soluzione comprende anche i servizi di raccolta dati in tempo reale di tipo IoT, i servizi di backend per supportare la gestione di tutti i tipi di dati aziendali ed extra-aziendali e i servizi più innovativi di AI (abbiamo in esclusiva un accordo strategico con OpenAI). L’unicità della proposta è che tutti questi servizi sono integrati nelle soluzioni (come Office365, Dynamics365, Teams, Power Platform) utilizzate quotidianamente dagli utenti aziendali: questo abilita un pervasivo cambiamento culturale dello sfruttamento dei dati che, come detto, massimizza il loro valore e consente alle aziende di massimizzare la loro competitività.
