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Cos'è l'analytics della supply chain?
Cos'è l'analytics della supply chain?
Un'analytics che è in grado di influire sulla qualità, la consegna, l'esperienza del cliente e, in definitiva, sulla redditività
L'analytics rappresenta la capacità di prendere decisioni dettate dai dati, in base a un riepilogo di dati pertinenti e attendibili, spesso usando la visualizzazione sotto forma di grafici, diagrammi e altri mezzi.
Le supply chain di norma generano enormi quantità di dati. L'analytics della supply chain aiuta a dare un senso a tutti questi dati, scoprendo schemi e generando insight.
Quali sono i tipi di analytics della supply chain?
Esistono vari tipi di analytics della supply chain, tra cui:
Analytics descrittiva
Fornisce visibilità e un'unica fonte di informazioni attendibili in tutta la supply chain, per i sistemi e i dati sia interni che esterni.
Analytics predittiva
Aiuta un'organizzazione a comprendere i risultati più probabili o gli scenari futuri e le relative implicazioni sul business. Ad esempio, utilizzando l'analytics predittiva si possono prevedere e attenuare le interruzioni e i rischi.
Analytics prescrittiva
Aiuta le organizzazioni a risolvere i problemi e a collaborare per ottenere il massimo valore di business. Aiuta le aziende a collaborare con i partner di logistica per ridurre i tempi e gli sforzi necessari per attenuare le interruzioni.
Analytics cognitiva
Aiuta un'organizzazione a rispondere a domande complesse in linguaggio naturale, nello stesso modo in cui una persona o un team di persone potrebbe rispondere ad una domanda. Assiste le aziende nel pensare a come risolvere problemi complessi, ad esempio "Come potremmo migliorare od ottimizzare X?"
Applicazione delle tecnologie cognitive
L'analytics della supply chain è anche la base per l'applicazione di tecnologie cognitive, come l'AI (artificial intelligence) al processo della supply chain. Le tecnologie cognitive capiscono, ragionano, imparano e interagiscono come un essere umano, ma a un livello di capacità e velocità elevatissimo.
Questa forma avanzata di analytics della supply chain sta aprendo la strada a una nuova era di ottimizzazione della supply chain. Può vagliare 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 portare avanti idee innovative.
Perché l'analytics della supply chain è importante?
L'analytics della supply chain può aiutare un'organizzazione a prendere decisioni più intelligenti, rapide ed efficaci. I vantaggi includono la possibilità di:
Ottenere un ROI (return on investment) significativo
Un recente sondaggio di Gartner ha rivelato che il 29% delle organizzazioni intervistate ha detto di aver raggiunto alti livelli di ROI utilizzando l'analytics, rispetto al solo 4% che non ha ottenuto alcun ROI.
Migliorare la comprensione dei rischi
L'analytics della supply chain può identificare i rischi noti e contribuire a prevedere i rischi futuri individuando schemi e tendenze in tutta la supply chain.
Aumentare l'accuratezza nella pianificazione
Analizzando i dati dei clienti, l'analytics della supply chain può aiutare un'azienda a prevedere meglio la domanda futura. Aiuta un'organizzazione a decidere quali prodotti possono essere ridotti quando diventano meno redditizi o a capire quali saranno le esigenze del cliente dopo l'ordine iniziale.
Ottenere una supply chain snella
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.
Prepararsi al futuro
Le aziende stanno ora offrendo l'analytics avanzata per la gestione della supply chain. L'analytics avanzata può elaborare sia i dati strutturati che quelli non strutturati per dare alle organizzazioni un vantaggio assicurando che gli avvisi arrivino in modo puntuale, consentendo così loro di prendere decisioni ottimali. L'analytics avanzata può anche creare correlazioni e schemi tra le diverse fonti per fornire avvisi che riducono al minimo i rischi a costi contenuti e con un impatto minore sulla sostenibilità.
Man mano che le tecnologie come l'AI diventano più comuni nell'analytics della supply chain, le aziende possono constatare tanti ulteriori vantaggi che ne derivano. Le informazioni non elaborate in precedenza a causa delle limitazioni nell'analisi dei dati in linguaggio naturale, ora possono essere analizzate in tempo reale. L'AI può leggere, comprendere e correlare i dati provenienti da fonti, silos e sistemi differenti rapidamente e in modo esauriente.
Può quindi fornire un'analisi in tempo reale basata sull'interpretazione dei dati. Le aziende disporranno di un'intelligence della supply chain di gran lunga più ampia. Possono diventare più efficienti ed evitare le interruzioni, supportando contemporaneamente nuovi modelli di business.
Funzioni chiave per un'analytics della supply chain efficace
La supply chain è l'espressione più evidente dell'azienda per i clienti e i consumatori. Più un'azienda è in grado di eseguire l'analytics della supply chain e meglio riesce a proteggere la propria reputazione commerciale e la sostenibilità a lungo termine.
In The Thinking Supply Chain, Simon Ellis di IDC identifica le cinque caratteristiche principali per un'analytics della supply chain efficiente del futuro:
Le funzioni chiave di un'efficace ottimizzazione della supply chain includono:
Essere in grado di accedere a dati non strutturati dai social media, ai dati strutturati da IoT (Internet of Things) e ai dataset più tradizionali disponibili attraverso strumenti di integrazione ERP e B2B tradizionali.
Migliorare la collaborazione con i fornitori significa sempre di più usare reti di commercio basate sul cloud per consentire la collaborazione e il coinvolgimento multi-aziendale.
La supply chain deve rafforzare i sistemi contro le intrusioni e gli attacchi informatici, problema che dovrebbe essere affrontato a livello dell'intera azienda.
La piattaforma AI diventa la torre di controllo della supply chain moderna raccogliendo, coordinando e guidando decisioni e azioni in tutta la catena. La maggior parte della supply chain è automatizzata e dotata di funzioni di apprendimento automatico.
Le funzionalità di analytics devono essere ridimensionate con i dati in tempo reale. Gli insight saranno completi e veloci. La latenza è inaccettabile nella supply chain del futuro.
In passato, l'analytics della supply chain è stata limitata per lo più ad analisi statistiche e a indicatori di prestazioni quantificabili per la pianificazione e la previsione della domanda. I dati venivano memorizzati in fogli di calcolo che provenivano da diversi partecipanti nella supply chain.
Entro gli anni '90, le aziende adottavano sistemi EDI (Electronic Data Interchange) e ERP (Enterprise Resource Planning) per collegare e scambiare informazioni tra i partner della supply chain. Questi sistemi fornivano un accesso più facile ai dati per l'analisi, oltre ad assistere le aziende nella progettazione, pianificazione e previsione.
Negli anni Duemila, le aziende hanno iniziato a passare a soluzioni di software di analytics predittiva e business intelligence. Queste soluzioni hanno aiutato le aziende ad acquisire una conoscenza più approfondita su come funzionavano le loro reti di supply chain, su come prendere decisioni migliori e su come ottimizzare le loro reti.
La sfida oggi consiste nel conoscere in che modo le aziende possono utilizzare al meglio le enormi quantità di dati generate nelle loro reti di supply chain. Non più tardi del 2017, una supply chain tipica aveva accesso a una quantità di dati 50 volte superiore a quella di soli 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% dei dati della supply chain non è strutturato o è oscuro.2 Le odierne organizzazioni cercano delle soluzioni per analizzare meglio questi dati oscuri.
Gli studi puntano sulle tecnologie cognitive o sull'AI come nuova frontiera nell'analytics della supply chain. Le soluzioni AI vanno oltre la conservazione delle informazioni e all'automazione dei processi. Il software AI può pensare, ragionare e imparare in modo umano. L'AI può anche elaborare enormi quantità di dati e informazioni - sia dati strutturati che non strutturati - e fornire riepiloghi e analisi di tali informazioni in un istante.
IDC stima che, entro il 2020, il 50% di tutto il software di business includerà qualche funzione di cognitive computing.3 L'AI non solo fornisce una piattaforma per correlare e interpretare in modo eccezionale i dati provenienti da vari sistemi e fonti ma permette anche alle organizzazioni di analizzare i dati della supply chain e l'intelligence in tempo reale. In combinazione con le emergenti tecnologie di blockchain, le aziende in futuro saranno in grado di stimare e prevedere proattivamente gli eventi.
Utilizzo del software per l'analytics della supply chain
Poiché l'analytics della supply chain diventa sempre più complicata, sono stati sviluppati molti tipi di software per ottimizzare le prestazioni della supply chain. I prodotti software coprono l'intera gamma, dalla fornitura di informazioni tempestive e accurate sulla supply chain al monitoraggio delle vendite.
Ad esempio, IBM ha sviluppato molti prodotti software per aumentare l'efficacia dell'analytics della supply chain e alcuni utilizzano anche le tecnologie AI. Con le funzionalità AI, il software di supply chain può effettivamente apprendere un flusso di produzione sempre fluttuante e può anche indicare in anticipo la necessità di cambiamenti.
Case study e blog sull'analytics della supply chain
Esplora i blog IBM e le esperienze dei clienti nel mondo reale che illustrano l'impatto dell'analytics della supply chain.
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Fonti
1 “The Path to a Thinking Supply Chain”, Simon Ellis, John Santagate, IDC Technology Spotlight, agosto 2018.
2 “The AI journey: Artificial intelligence and the supply chain”, IBM Watson Supply Chain.
3 “Creating a thinking supply chain for the cognitive era”, Matt McGovern, Watson Customer Engagement, 27 marzo 2017.
