Analytics della supply chain: esempi, applicazioni e casi d'uso

Le supply chain generano enormi quantità di dati. Mettendo insieme tutti questi elementi, le organizzazioni ottengono un quadro più chiaro delle proprie operazioni e individuano le aree in cui potrebbero essere necessari dei cambiamenti.

In pratica, l'analytics della supply chain aiuta i team a comprendere cosa sta accadendo lungo la catena, perché e cosa potrebbe accadere dopo. Questo approccio consente di pianificare in anticipo, invece di reagire ai problemi dopo che si sono verificati. Per esempio, l'analytics può rivelare modelli di domanda, evidenziare ritardi nei tempi di consegna, identificare i rischi dei fornitori o mostrare dove i livelli di inventario sono troppo alti o troppo bassi.

Lo stesso approccio di base si applica alla maggior parte delle decisioni sulla supply chain: utilizzare l'analisi dei dati per misurare le prestazioni, analizzare le cause di problemi o inefficienze, prevedere le condizioni future e determinare la migliore linea d'azione.

I dati possono provenire da molte fonti, tra cui i sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), i sistemi di magazzino e trasporto, i sensori Internet of Things (IoT), i registri di vendita, i report dei fornitori e i dati di mercato esterni. La raccolta di tutti i dati consente alle organizzazioni di migliorare le operazioni quotidiane preparandosi anche a cambiamenti a lungo termine nella rete della supply chain.

I casi d'uso comuni per l'analytics della supply chain includono:

• Previsione della domanda e gestione dell'inventario
• Monitoraggio delle prestazioni dei fornitori e gestione del rischio
• Ottimizzazione dei trasporti e della logistica
• Gestione del magazzino
• Visibilità end-to-end della supply chain
• Procurement e sourcing
• Monitoraggio della sostenibilità e rendicontazione delle emissioni

La gestione moderna della supply chain è incredibilmente complessa. Le supply chain globali spesso si estendono in molti paesi, coinvolgono decine (o centinaia) di fornitori e sono influenzate dalle fluttuazioni della domanda, della capacità, dei prezzi e delle condizioni geopolitiche.

Senza funzionalità avanzate di analytics, la gestione di questi sistemi è difficile. La ricerca mostra che i leader della supply chain si affidano sempre più a insight basati sui dati per guidare decisioni migliori.

Secondo uno studio IBM (PDF), i CEO ora considerano le prestazioni della supply chain, inclusa la resilienza e l'efficienza operativa, come la sfida principale. Un'altra ricerca suggerisce che le interruzioni significative della supply chain possono costare alle aziende fino al 45% dei profitti di un anno nel corso di un decennio.

Di conseguenza, molte organizzazioni investono in una migliore analytics dei dati della supply chain, fra cui tecnologie e strumenti che offrono visualizzazioni in tempo reale, on-demand e capacità di previsione predittiva. Uno studio dimostra che le organizzazioni che utilizzano analytics basata sull'AI e strumenti di visibilità end-to-end della supply chain possono migliorare significativamente la loro capacità di anticipare e rispondere alle interruzioni.

Man mano che le supply chain diventano sempre più complesse e coinvolgono sempre più stakeholder, la supply chain analytics diventa sia uno strumento di reportistica sia un modo chiave per gestire il rischio e migliorare l'efficienza operativa.

L'analytics della supply chain è spesso suddivisa in quattro tipi principali. Ognuno risponde a una domanda diversa su come sta funzionando la supply chain e quali azioni dovrebbero essere intraprese:

1. Analytics descrittiva: l'analytics descrittiva analizza ciò che è già accaduto. Utilizza dati storici per tracciare metriche come livelli di inventario, allocazione del lavoro e tempi di consegna, fornendo una visione di base delle operazioni.
2. Analytics della diagnostica: l'analytics della diagnostica confronta i dati provenienti da più fonti per capire perché si sono verificati ritardi o carenze. Questo passaggio è importante per risolvere i problemi invece di reagire semplicemente a essi.
3. Analytics predittiva: l'analytics predittiva utilizza modelli statistici e machine learning per prevedere domanda, tempi di consegna e potenziali interruzioni, così i team possono pianificare in anticipo.
4. Analisi prescrittiva: l'analisi prescrittiva combina previsioni con modelli di ottimizzazione per raccomandare quali azioni dovrebbero essere intraprese. Spesso è supportata dall'intelligenza artificiale e viene utilizzata per migliorare l'efficienza e adeguare i costi.

I progressi nell'intelligenza artificiale, nel machine learning e nell'automazione stanno ampliando ciò che le organizzazioni possono fare con l'analytics della supply chain. Le piattaforme di analytics moderne possono elaborare set di dati più ampi, generare previsioni più accurate e supportare il processo decisionale più rapido nelle operazioni della supply chain. Uno studio IBM ha rilevato che le organizzazioni con maggiori investimenti in AI nelle operazioni della supply chain riportano una crescita dei ricavi superiore del 61% rispetto ai loro pari.

• Previsione basata sull'AI e demand sensing: la previsione tradizionale della domanda si basava su dati storici e pianificazione manuale. I modelli di previsione basati sull'AI utilizzano una gamma più ampia di input, tra cui i dati di vendita in tempo reale, l'attività di e-commerce, i segnali di mercato, i dati meteorologici e gli indicatori economici. Questi modelli si aggiornano continuamente, così che le organizzazioni possano effettuare previsioni della domanda a un livello più dettagliato.

• Visibilità della supply chain in tempo reale e dell'IoT: la crescita dei dispositivi Internet of Things (IoT) ha reso possibile raccogliere dati in tempo reale da spedizioni, attrezzatura per magazzini, sistemi di produzione e veicoli di consegna. Con una corretta integrazione dei dati in una piattaforma di analytics della supply chain, le organizzazioni possono monitorare i livelli di inventario, tracciare le spedizioni e rilevare i ritardi non appena si verificano.

• Gemelli digitali e simulazione: alcune piattaforme di analytics ora supportano gemelli digitali, ovvero modelli virtuali di una supply chain. Questi modelli e visualizzazioni dei dati permettono alle organizzazioni di simulare cambiamenti (come l'aggiunta di un centro di distribuzione o il cambio di fornitore) prima di prendere decisioni reali. Questo approccio aiuta i leader della supply chain a valutare i compromessi tra redditività, velocità e livelli di servizio con un rischio operativo minore.

• Analytics del linguaggio naturale e AI generativa: l'AI generativa rende i dati della supply chain più facili da utilizzare. Le interfacce in linguaggio naturale permettono agli utenti di porre domande sulle prestazioni della supply chain senza scrivere query complesse, e gli assistenti AI possono evidenziare automaticamente anomalie o tendenze nei dashboard e nei report. Questo processo riduce il tempo necessario per passare dai dati agli insight attuabili.

• Automazione delle decisioni di routine: i modelli di machine learning sono utilizzati anche per automatizzare decisioni ad alto volume. L'automazione consente alle organizzazioni di rispondere più rapidamente alle condizioni in evoluzione, riducendo allo stesso tempo lo sforzo manuale e gli errori. Molte piattaforme di analisi aziendale, incluse le soluzioni IBM, integrano direttamente AI e analytics predittiva direttamente nei workflow della supply chain per supportare decisioni in tempo reale basate sui dati lungo tutta la supply chain.

L'analytics è essenziale per ottimizzare e semplificare i processi della supply chain. Si affida alle organizzazioni che mantengono una buona qualità dei dati e pratiche di gestione dei dati.

Ecco esempi chiave e case study su come l'analytics della supply chain può essere applicata.

La previsione della domanda è uno degli usi più comuni dell'analytics della supply chain. Combinando i dati storici sulle vendite con segnali in tempo reale come promozioni, stagionalità e tendenze di mercato, le organizzazioni possono mantenere livelli di inventario migliori ed evitare esaurimenti di scorte o beni in eccesso.

Per i retailer che gestiscono un gran numero di unità di gestione delle scorte (SKU) tra negozi e canali di e-commerce, i modelli di previsione basati sull'AI permettono previsioni dettagliate e aiutano i pianificatori a rispondere più rapidamente ai cambiamenti della domanda.

Ad esempio, il produttore di articoli sportivi ANTA Group ha collaborato con IBM per migliorare la previsione della domanda e la pianificazione dell'inventario, poiché la rapida crescita rendeva difficile la gestione dei metodi manuali di pianificazione. Integrando la supply chain, il merchandising e i dati sulle vendite in un ambiente di analytics e pianificazione unificato, l'azienda ha ottenuto una migliore visibilità sui pattern di domanda stagionali. Inoltre, può regolare i livelli di produzione e di inventario prima del ciclo di pianificazione.

L'analytics della supply chain aiuta le organizzazioni a monitorare le prestazioni dei fornitori con metriche come consegne puntuali, tempi di consegna, percentuali di difetti e conformità contrattuale. Combinando i dati della supply chain interna con le fonti di dati esterne (come le allerte meteo), le aziende possono identificare e rispondere alle potenziali interruzioni prima che si ripercuotano sulle Operazioni.

Ad esempio, Dun & Bradstreet ha collaborato con IBM per sviluppare il D&B Ask Procurement, uno strumento di analytics basato su AI progettato per offrire ai team di procurement una visione più completa del rischio dei fornitori. La soluzione combina i dati aziendali globali di Dun & Bradstreet con gli strumenti di automazione e AI di IBM® watsonx per generare insight in tempo reale sullo stato finanziario dei fornitori, sulla struttura proprietaria e su altri fattori di rischio.

L'analytics dei trasporti utilizza i dati in tempo reale dei vettori, dei sistemi GPS e delle reti di traffico per migliorare le rotte, la programmazione e la pianificazione dei carichi. Questo approccio consente alle organizzazioni di bilanciare i risparmi sui costi, la velocità di consegna e i livelli di servizio, riducendo al contempo le inefficienze nelle operazioni logistiche.

Ad esempio, UPS utilizza algoritmi avanzati di analytics e ottimizzazione nel suo sistema di routing ORION e nello strumento UPSNav per analizzare le rotte di consegna e i modelli di traffico, aiutando i conducenti a percorrere meno chilometri. L'azienda ha registrato un significativo risparmio di carburante e miglioramenti dell'efficienza grazie all'utilizzo dell'analytics per guidare le decisioni di routing.

Le organizzazioni utilizzano sempre più spesso l'analytics della supply chain per monitorare emissioni, consumo energetico, rifiuti e altre metriche di sostenibilità. Analizzando questi dati insieme alle metriche di costo e servizio, le aziende possono valutare modi per ridurre l'impatto ambientale.

Ad esempio, il programma SmartWay 3 dell'Agenzia per la Protezione Ambientale degli Stati Uniti permette agli utenti di tracciare e condividere informazioni su carburanti ed emissioni. Questa azione aiuta le aziende a trovare opzioni di trasporto più efficienti.

L'analytics della supply chain viene spesso utilizzata per migliorare le operazioni di magazzino. Analizzando i dati provenienti dai sistemi di magazzino, dai dispositivi IoT e dagli strumenti di tracciamento dell'inventario, i magazzini possono ridurre gli errori e migliorare la soddisfazione. I dati in tempo reale sono particolarmente importanti negli ambienti di grande distribuzione, in cui piccoli ritardi o imprecisioni possono influire sui tempi di consegna e sulla soddisfazione dei clienti.

Ad esempio, le soluzioni digitali di gestione dei magazzini costruite con IBM Maximo Application Suite e strumenti partner utilizzano codici a barre, acquisizione automatica dei dati e tracciamento in tempo reale dell'inventario per migliorare precisione ed efficienza nelle operazioni di magazzino.

In molte supply chain, i dati sono distribuiti tra diversi sistemi, rendendo difficile vedere cosa accade oltre i fornitori immediati o i magazzini. L'analytics della supply chain aiuta a mettere insieme queste informazioni, combinando dati provenienti da sistemi ERP, fornitori di trasporti, sistemi di inventario e portali fornitori per creare una visione unica e completa della supply chain. Grazie a una migliore visibilità, i team possono individuare i problemi in anticipo.

Ad esempio, IBM ha modernizzato la propria supply chain collegando i dati provenienti da sistemi di pianificazione, procurement, manufacturing e logistica in una piattaforma di analytics condivisa. Con una visione più chiara dell'inventario, degli ordini e dell'attività dei fornitori nella sua rete globale, la soluzione di analytics della supply chain di IBM ha ridotto i costi della supply chain di 160 milioni di USD e ha integrato maggiore resilienza e agilità.

Le analytics di procurement e sourcing aiutano le organizzazioni a valutare i prezzi dei fornitori, i modelli di spesa e il rischio di sourcing in diverse categorie di materie prime e componenti. Combinando i dati di procurement con altri set di dati, le aziende possono identificare tendenze di costo e monitorare le prestazioni dei fornitori. Questo processo consente ai team di procurement di prendere decisioni migliori sui contratti e sulla selezione dei fornitori.

Un sondaggio ha rilevato che le aziende di alto livello collocano circa un quarto dei loro dipendenti di procurement in team di analytics, suggerendo il vantaggio delle competenze di analytics dei dati in quest'area del business.

Il lancio di nuovi prodotti comporta incertezza. Strumenti di analytics predittiva e simulazione permettono ai team della supply chain di modellare scenari di domanda, pianificare i livelli di inventario e identificare potenziali colli di bottiglia prima dell'inizio della produzione. Testando diversi scenari in anticipo, le organizzazioni possono allineare i piani di produzione, sourcing e distribuzione con la domanda attesa e ridurre il rischio di carenze o eccesso di inventario.

Ad esempio, Colgate-Palmolive ha dichiarato di utilizzare simulazioni ottenute con un gemello digitale e analytics basata sull'AI per testare nuove idee di prodotto e valutare in che modo le variazioni della domanda potrebbero influenzare la produzione e le operazioni della supply chain prima del lancio.