Che cos'è la supply chain analytics?

L'analytics rappresenta la capacità di prendere decisioni basate sui dati, sulla base di un riepilogo di dati pertinenti e affidabili, spesso utilizzando la visualizzazione sotto forma di grafici, diagrammi e altri mezzi.

I tipi di analytics della supply chain includono:

Fornisce visibilità e una singola fonte affidabile in tutta la supply chain, per sistemi e dati sia interni che esterni.

Aiuta un'organizzazione a comprendere il risultato o lo scenario futuro più probabile e le relative implicazioni aziendali. Utilizzando l'analytics predittiva, per esempio, è possibile prevedere e mitigare interruzioni e rischi.

Aiuta le organizzazioni a risolvere i problemi e a collaborare per ottenere il massimo valore aziendale. Aiuta le aziende a collaborare con i partner logistici per ridurre le tempistiche e l'impegno nel mitigare le interruzioni.

Aiuta un'organizzazione a rispondere a domande complesse in linguaggio naturale, proprio come una persona o un team potrebbero rispondere a una domanda. Aiuta le aziende a riflettere su un problema complesso, ad esempio "Come possiamo migliorare o ottimizzare una determinata cosa?"

L'analytics della supply chain è anche la base per applicare le tecnologie cognitive come l'AI al processo della supply chain. Le tecnologie cognitive comprendono, ragionano, imparano e interagiscono come un essere umano, ma con capacità e velocità enormi.

Questa forma avanzata di analytics della supply chain sta inaugurando una nuova era di ottimizzazione della supply chain. È in grado di setacciare automaticamente grandi quantità di dati per aiutare un'organizzazione a migliorare le previsioni, identificare le inefficienze, rispondere meglio alle esigenze dei clienti, promuovere l'innovazione e perseguire idee rivoluzionarie.

L'analytics della supply chain può aiutare un'organizzazione a prendere decisioni più intelligenti, rapide ed efficienti. I vantaggi includono la capacità di:

Accedi a dati completi per ottenere un approccio di pianificazione integrata e visibilità in tempo reale su dati eterogenei e fornire efficienza operativa e insight attuabili.

L'analytics della supply chain può identificare i rischi noti e aiutare a prevedere quelli futuri individuando modelli e tendenze in tutta la supply chain.

Analizzando i dati dei clienti, l'analytics della supply chain può aiutare un'organizzazione a prevedere meglio la domanda futura. Aiuta un'organizzazione a decidere quali prodotti possono essere ridotti al minimo quando diventano meno redditizi o a capire quali saranno le esigenze dei clienti dopo l'ordine iniziale.

Le aziende possono utilizzare l'analytics della supply chain per monitorare il magazzino, le risposte dei partner e le esigenze dei clienti per prendere decisioni più informate.

Le aziende ora offrono analytics avanzate per la gestione della supply chain. L'analytics avanzata è in grado di elaborare dati strutturati e non per dare alle organizzazioni un vantaggio assicurandosi che gli avvisi arrivino in tempo, in modo che possano prendere decisioni ottimali. L'analytics avanzata può anche creare correlazioni e modelli tra diverse fonti per fornire avvisi che riducono al minimo i rischi a costi ridotti e con un minore impatto sulla sostenibilità.

Man mano che tecnologie come l'AI diventano più comuni nell'analytics della supply chain, le aziende potrebbero vedere un'esplosione di ulteriori beneficio. Le informazioni non precedentemente elaborate a causa delle limitazioni dell'analisi dei dati in linguaggio naturale possono ora essere analizzate in tempo reale. L'AI è in grado di leggere, comprendere e correlare in modo rapido e completo i dati provenienti da fonti, silo e sistemi eterogenei.

Può quindi fornire un'analisi in tempo reale basata sull'interpretazione dei dati. Le aziende disporranno di un'intelligenza molto più ampia sulla supply chain, diventando più efficienti, evitando le interruzioni e supportando al contempo nuovi modelli di business.

La supply chain è il lato più evidente dell'azienda per i clienti e i consumatori. Quanto migliore è l'analytics della supply chain di un'azienda, tanto meglio questa sarà in grado di protegge la sua reputazione aziendale e la sostenibilità a lungo termine.

In "The Thinking Supply Chain", Simon Ellis di IDC identifica le cinque "C" dell'analisi della supply chain efficace del futuro:

Le principali caratteristiche di un'efficace ottimizzazione della supply chain sono:

In passato, l'analytics della catena di approvvigionamento si limitava principalmente all'analisi statistica e agli indicatori di prestazioni quantificabili per la pianificazione della domanda e la previsione. I dati provenienti da diversi punti all'interno della supply chain venivano memorizzati in un foglio di calcolo.

Negli anni '90, le aziende hanno adottato sistemi di scambio elettronico di dati (electronic data interchange o EDI) e di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) per connettersi e scambiare informazioni tra i partner della supply chain. Questi sistemi hanno creato un accesso più facile ai dati per l'analisi, oltre ad assistere le aziende nella progettazione, nella pianificazione e nella previsione.

Negli anni 2000, le aziende hanno iniziato a rivolgersi a soluzioni software di business intelligence e analytics predittiva che aiutavano le aziende ad acquisire una conoscenza più approfondita sulle prestazioni delle loro reti di supply chain, su come prendere decisioni migliori e su come ottimizzare le loro reti.

La sfida odierna riguarda il modo in cui le organizzazioni possono utilizzare al meglio le enormi quantità di dati generati nelle loro reti di supply chain. Nel 2017, una tipica catena di fornitura aveva accesso a una quantità di dati 50 volte superiore rispetto a cinque anni prima.¹ Tuttavia, meno di un quarto di questi dati veniva analizzato. Inoltre, mentre circa il 20% di tutti i dati della supply chain è strutturato e può essere facilmente analizzato, l'80% è non strutturato o compone i cosiddetti dark data.² Le organizzazioni di oggi sono alla ricerca di modi per analizzare al meglio questi dark data.

Gli studi indicano che le tecnologie cognitive o l'AI sono la prossima frontiera dell'analisi della supply chain. Le soluzioni di AI vanno oltre la conservazione delle informazioni e l'automazione. Un software di AI può pensare, ragionare e apprendere in modo simile agli esseri umani. L'AI può anche elaborare enormi quantità di dati e informazioni, sia strutturati che non, e fornire riepiloghi e analisi di tali informazioni in un istante.

IDC ha stimato che entro il 2020 il 50% di tutti i software aziendali avrebbe incorporato alcune funzioni di cognitive computing.³ L'AI non solo fornisce una piattaforma per correlare e interpretare in modo efficace i dati provenienti da diversi sistemi e fonti, ma consente anche alle organizzazioni di analizzare i dati e l'intelligence della supply chain in tempo reale. Insieme alle tecnologie blockchain emergenti, le aziende del futuro saranno in grado di effettuare la previsione e individuare in modo proattivo gli eventi.

Poiché l'analytics della supply chain diventava sempre più complicata, sono stati sviluppati molti tipi di software per ottimizzare le prestazioni della supply chain. I prodotti software coprono un'ampia gamma di aspetti, dalla fornitura tempestiva e accurata di informazioni al monitoraggio delle vendite.

IBM, per esempio, ha sviluppato molti prodotti software per aumentare l'efficacia dell'analisi della supply chain, con alcuni dei prodotti software che utilizzano anche tecnologie di AI. Con le funzionalità di AI, i software per la supply chain possono effettivamente apprendere un flusso di produzione in continuo movimento e anticipare la necessità di modifiche.

Esplora l'esperienza di un cliente reale che dimostra l'impatto dell'analytics della supply chain

Grazie alla collaborazione con Cresco International, FleetPride ha implementato le soluzioni IBM di analytics descrittiva, predittiva e prescrittiva fornendo ai responsabili della supply chain nuovi insight sulle operazioni.