Che cos'è la supply chain analytics?

L'integrazione dell' analytics aiuta le organizzazioni a gestire il forecasting, l'ottimizzazione e il processo decisionale lungo la supply chain, dal procurement alla consegna.

Le supply chain generano grandi volumi di dati da molte fonti: sistemi di procurement, piattaforme di gestione dell'inventario, reti di trasporto, pianificazione delle risorse aziendali (ERP) software e feed di dati esterni. L'analisi della supply chain utilizza analytics, business intelligence, machine learning (ML) e strumenti di visualizzazione dei dati per trasformare queste informazioni in insight utili.

L'approccio sposta le organizzazioni lontano dai report storici e dalla pianificazione manuale. Gli analisti della supply chain possono invece esaminare le condizioni reali, prevedere la domanda futura e testare diversi scenari. Questo insight produce una visione più chiara di ciò che sta accadendo nella supply chain e di ciò che potrebbe migliorare le prestazioni future.

Per le organizzazioni che gestiscono reti della supply chain (in cui migliaia di fornitori, clienti e partner logistici devono essere coordinati), l'analytics della supply chain è diventata una parte fondamentale della moderna gestione della supply chain (SCM).

L'analisi continua della supply chain aiuta le organizzazioni a mantenere le operazioni in regola e consente loro di rispondere in modo più efficace quando cambiano le condizioni.

La supply chain globale è un ambiente altamente complesso. È vulnerabile a molti cambiamenti geografici, economici e politici. Questa dinamica può causare problemi che spaziano dalla carenza di materiale alle strozzature logistiche che rallentano la produzione o la consegna. L'analytics della supply chain offre la visibilità necessaria per gestire queste complessità.

Applicando l'analytics, le aziende possono essere più proattive nelle decisioni sulla supply chain. Il monitoraggio delle operazioni della supply chain in tempo reale aiuta le organizzazioni a valutare le prestazioni dei fornitori e ad adeguare le strategie dei prezzi in base all'evoluzione dei mercati. Un'analytics robusta può supportare anche gli obiettivi di sostenibilità identificando sprechi e inefficienze in aree come il trasporto e il sourcing.

L'uso strategico dell'analytics della supply chain può influire sui profitti di un'azienda. Senza dati precisi, le organizzazioni devono affidarsi a supposizioni o a medie storiche obsolete, che possono portare a stockout, eccedenze di inventario e altri errori costosi.

La ricerca mostra che l'analytics della supply chain avanzata può migliorare in modo significativo l'efficienza, la reattività e l'uso delle risorse.¹ E un altro studio ha rilevato che le aziende con supply chain più avanzate erano il 23% più redditizie rispetto alle controparti.²

I progressi nell'intelligenza artificiale, nel machine learning e nell'elaborazione dei dati stanno trasformando il modo in cui viene effettuata l'analisi della supply chain. In passato, la maggior parte delle analisi si basava su report storici e fogli di calcolo Excel, spesso prodotti a posteriori. Le piattaforme moderne sono in grado di gestire in modo continuo grandi set di dati. Di conseguenza, supportano l'analisi in tempo reale e generano automaticamente le previsioni.

Il passaggio dall'analisi retrospettiva alla real-time analytics è fondamentale per l'evoluzione della disciplina. I dati in tempo reale hanno un impatto significativo sulle funzionalità predittive e prescrittive. I modelli di machine learning possono incorporare informazioni aggiornate per migliorare le previsioni della domanda futura, dei tempi di consegna e delle potenziali interruzioni. Altri strumenti si basano su questi insight, consigliando azioni, come l'adeguamento dei livelli di inventario o il reindirizzamento delle spedizioni, per ridurre i costi o evitare ritardi.

Allo stesso tempo, il panorama è in continua espansione. Le organizzazioni non sono più limitate a sistemi interni come la pianificazione delle risorse aziendali (ERP). Possono combinare dati operativi con informazioni esterne su modelli meteorologici, tendenze economiche o aggiornamenti dei fornitori. Esaminando queste fonti nel loro insieme, è più facile individuare rischi e tendenze emergenti che sarebbero difficili da rilevare manualmente.

Questi strumenti stanno diventando anche più facili da usare. L'AI generativa e le interfacce in linguaggio naturale permettono agli utenti di fare domande senza scrivere codice, mentre i sistemi automatizzati possono far emergere anomalie, generare dashboard e raccomandare i prossimi passi. Questa efficienza riduce il tempo dedicato alla preparazione dei dati, in modo che i team possano concentrarsi maggiormente sulle decisioni.

Un altro sviluppo importante è l'uso dei gemelli digitali e dei modelli di simulazione. Un digital twin crea una versione virtuale di una rete della supply chain, rendendo possibile testare i cambiamenti, come aggiungere un magazzino o cambiare fornitore, prima di apportare modifiche. La simulazione aiuta i team a confrontare i risultati e a prendere decisioni basate sui dati.

Con il miglioramento della tecnologia che guida l'analytics della supply chain, aumentano anche i potenziali benefici. Secondo una ricerca dell'IBM Institute for Business Value, le organizzazioni che adottano AI e analytics avanzate nelle supply chain registrano un utile netto annuo superiore del 72% e una crescita del fatturato superiore del 17%.

Diverse categorie di analytics della supply chain rispondono a diverse domande su come si stia comportando:

• Analytics descrittiva: l'analytics descrittiva utilizza dati storici per mostrare cosa è già successo lungo tutta la supply chain. Dashboard e report monitorano metriche come volumi di produzione, livelli di inventario e prestazioni di consegna. Queste informazioni aiutano i team a stabilire una base di riferimento affidabile.

• Analytics diagnostica: l'analytics viene utilizzata per spiegare perché qualcosa è accaduto. Quando si verificano ritardi, variazioni di costo o interruzioni, questo tipo di analytics viene utilizzato per esaminare i dati e identificare le cause principali. Aiuta a determinare se un problema è legato a un fornitore o a un evento esterno.

• Analytics predittiva: l'analytics predittiva si concentra su ciò che probabilmente accadrà in futuro e sui principali risultati futuri. Combinando i modelli storici con i dati esterni e in tempo reale, i modelli predittivi possono prevedere la domanda, stimare i tempi di consegna e identificare i rischi potenziali prima che diventino un problema.

• Analisi prescrittiva: l'analytics prescrittiva si basa su queste previsioni per raccomandare azioni. Valuta diversi scenari e suggerisce le misure da adottare, come la riallocazione dell'inventario, l'adeguamento delle strategie di sourcing o il reindirizzamento delle spedizioni per ridurre al minimo i costi, i ritardi o le interruzioni.

• Analytics cognitiva: l'analytics cognitiva si riferisce all'estensione delle funzionalità analitiche con l'aiuto dell'AI per interpretare meglio i dati non strutturati e interagire in modo più naturale con gli utenti. Può permettere agli utenti di esplorare domande complesse con un linguaggio più naturale, invece di richiedere competenze tecniche avanzate. Sebbene l'analytics cognitiva come area tematica si sovrapponga all'analytics predittiva e all'analytics prescrittiva, riflette un livello maggiore di funzionalità basato sull'AI.

Nel complesso, questi tipi di analytics spostano la pratica dalla reportistica di base a un processo decisionale basato sui dati più proattivo.

Piuttosto che riferirsi a un singolo strumento o sistema, l'analytics della supply chain è un processo che trasforma i dati non elaborati in insight che le organizzazioni possono applicare al funzionamento delle supply chain. Anche se le specifiche variano da caso a caso, la maggior parte degli approcci segue una serie di passi simili.

Il processo inizia con la raccolta di dati da tutta la supply chain. Queste informazioni possono includere sistemi interni come piattaforme ERP e CRM o fonti esterne (ad esempio, fornitori, partner logistici o dati di mercato).

Poiché queste informazioni spesso si presentano in formati diversi, a momenti e velocità differenti, le organizzazioni solitamente le riuniscono in ambienti centralizzati, come data lake o piattaforme basate su cloud. L'obiettivo è creare una visione unica e chiara dell'attività della supply chain.

Prima che l'analisi possa iniziare, i dati devono essere puliti, organizzati e standardizzati. Questo passaggio consiste nell'eliminare errori, colmare le lacune e allineare i dati provenienti da diversi sistemi in modo che possano essere utilizzati insieme.

Gli analisti della supply chain spesso utilizzano strumenti come l'SQL per interrogare dati e Python per la modellazione e la trasformazione, anche se molte piattaforme moderne automatizzano gran parte di questo lavoro.

Quando i dati vengono preparati, vengono utilizzati modelli analitici per identificare schemi e tendenze. Questa analisi spesso include analisi statistiche, modelli di previsione o tecniche di machine learning.

Gli strumenti di business intelligence e i software specializzati per la supply chain aiutano a elaborare grandi volumi di dati e a tradurli in insight utilizzabili che supportano la pianificazione e il processo decisionale della supply chain.

Gli insight di analytics sono utili solo se sono accessibili alle persone che ne hanno bisogno. Gli strumenti di visualizzazione dei dati aiutano gli utenti a visualizzare informazioni complesse in dashboard, grafici e report interattivi, aiutandoli a comprendere meglio cosa accade lungo la supply chain.

Dashboard ben progettate evidenziano in tempo reale indicatori chiave di prestazione, aiutando i team a individuare i problemi precocemente, monitorare le prestazioni e prendere decisioni più informate.

Se applicata correttamente, l'analytics della supply chain può aiutare le organizzazioni a compiere i seguenti passaggi:

• Migliorare le previsioni: combinando la storia delle vendite interne con i dati del mercato esterno, i modelli predittivi generano previsioni della domanda più accurate. Una maggiore precisione può ridurre le situazioni di esaurimento ed eccesso di scorte.

• Migliorare la gestione dell'inventario: l'analytics aiuta le aziende a ottimizzare i livelli di inventario in tutta la rete, riducendo al minimo i costi di stoccaggio.

• Rendere il sourcing e il procurement più strategici: le prestazioni dei fornitori, le tendenze dei prezzi, i rischi geopolitici e altri dati possono aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati, per mantenere i processi economici e affidabili.

• Pianificare gli itinerari e la logistica: gli algoritmi prescrittivi valutano aspetti come i modelli di traffico, i costi del carburante e le finestre di consegna per ottimizzare i percorsi di trasporto. Questo tipo di ottimizzazione della supply chain può ridurre i costi di trasporto e ridurre l'impronta.

• Mitigare i rischi: il monitoraggio continuo degli eventi globali consente alle organizzazioni di prevedere potenziali interruzioni e adottare le misure per limitarne l'impatto sulle operazioni della supply chain.

I processi e i risultati di analytics della supply chain continuano a evolversi. L'impatto dell'analytics può essere pari alla qualità dei dati fin dall'inizio. Consideriamo il detto "se entra spazzatura, esce spazzatura". Se le informazioni analizzate non sono accurate, complete e completamente aggiornate, i risultati prodotti saranno errati.

Può anche essere difficile integrare informazioni provenienti da varie fonti di dati eterogenee. Molte parti delle supply chain globali si affidano a fornitori terzi o fornitori logistici esterni, ciascuno con i propri sistemi. Consolidare queste informazioni in una visione unica e coesa può essere tecnicamente impegnativo.

Le organizzazioni possono avere difficoltà anche a ricoprire i ruoli chiave con i talenti giusti, soprattutto perché le competenze analitiche richieste si evolvono e cambiano. Colmare il divario tra la gestione tradizionale della supply chain e l'analytics avanzata dei dati può rappresentare un ostacolo per alcune persone.

L'analytics della supply chain può influenzare molte parti della supply chain, dalla pianificazione della domanda all'ottimizzazione dei trasporti, fino all'efficienza e alla visibilità end-to-end. Sebbene gli strumenti sottostanti siano simili, gli studi di caso variano da settore a settore.

Nel settore retail e dei beni di consumo, l'analytics della supply chain viene spesso utilizzata per la previsione della domanda e l'ottimizzazione dell'inventario. Combinando dati storici sulle vendite con informazioni in tempo reale su promozioni, stagionalità e pattern di domanda regionali, le organizzazioni possono allineare l'inventario alle esigenze dei clienti.

Ad esempio, IBM ha aiutato il produttore di calzature Allen Edmonds a trasformare i suoi processi di pianificazione per ridurre gli errori e rispondere più rapidamente ai cambiamenti della domanda.

I produttori utilizzano l'analytics per migliorare la pianificazione della produzione, coordinare le supply chain complessive e gestire eventuali interruzioni. La modellazione di scenari e di integrated planning sono particolarmente importanti in ambienti in cui la domanda e i costi di input possono cambiare rapidamente.

Il produttore di imballaggi Novolex ha applicato l'analytics per aggiornare le previsioni più frequentemente e mantenere l'allineamento tra produzione, sourcing e domanda dei clienti durante i periodi di volatilità.

In logistica e distribuzione, l'analytics supporta la visibilità, l'instradamento e il monitoraggio delle prestazioni su reti complesse. Integrando i dati provenienti da magazzini, sistemi di trasporto e piattaforme di inventario, le organizzazioni possono migliorare il coordinamento e individuare inefficienze.

FleetPride, distributore di parti per camion e rimorchi, ha utilizzato gli strumenti di IBM Analytics per unificare i dati in tutta la sua rete logistica, migliorando la visibilità e permettendo decisioni più informate.

Le organizzazioni nel settore alimentare e delle bevande spesso utilizzano l'analytics per supportare una pianificazione complessa tra prezzi, produzione e distribuzione. Fattori esterni, come i costi delle materie prime, le tasse e i tassi di cambio, possono influenzare in modo significativo le decisioni sulla supply chain.

Solar Coca-Cola ha utilizzato l'analytics per valutare come queste variabili avrebbero influenzato la domanda, l'inventario e la produzione, contribuendo ad allineare la pianificazione lungo tutta la sua supply chain.