Le catene di approvvigionamento basate sui dati continuano a essere un tema caldo, alla luce di quanto accaduto negli ultimi due anni con la pandemia, le chiusure, i problemi di trasporto, le navi container bloccate fuori dai porti, la guerra in Ucraina e altri problemi che hanno creato scompiglio. I problemi causati da questi eventi sono continui, ma se affrontati da un punto di vista proattivo piuttosto che reattivo, ci sono modi per mitigarne l'impatto negativo, soprattutto quando le analisi e i processi diventano chiari.

"Quello che vediamo con i clienti, mentre ci concentriamo su una supply chain guidata dai dati, è la possibilità di prendere decisioni basate sui dati a tutti i livelli dell'organizzazione", ha riferito Singleton. "Storicamente, le catene di approvvigionamento sono state lente nell'adottare tecnologie e analisi, ma sono stati fatti grandi passi avanti per aggiornare i sistemi di acquisizione dei dati critici nella catena di approvvigionamento. Ora si tratta di capire come trasformare tutti i dati in nostro possesso e consentire al nostro personale di prendere decisioni basate su tali dati, per creare una supply chain proattiva anziché reattiva alle condizioni di mercato".

Anticipare i problemi della catena di approvvigionamento, anziché reagire, è anche il mezzo principale per dare alle aziende un vantaggio sui concorrenti, in termini non solo di accesso a una maggiore quantità di dati, ma anche di mezzi per utilizzarli efficacemente in modo personalizzato e mirato.

"I dati in generale stanno esplodendo da anni in tutti gli aspetti e in tutti i settori", ha affermato Abel. "E nel settore della supply chain in particolare, date le sfide della pandemia, delle guerre, del chipageddon e di tutto il resto, la capacità di sfruttare questi dati e di creare trasparenza su e giù per l'intera supply chain, e di eseguire analisi su di essi, è il cambiamento di gioco che si sta verificando".

Ma quando si verifica una tale perturbazione composta, che crea una battaglia su più fronti, è allora che l'analisi e i dati diventano ancora più importanti, perché la gestione di crisi multiple in diversi punti della catena di approvvigionamento richiede un approccio più raffinato, mirato e accurato rispetto a quello di brandire un oggetto contundente. L'obiettivo finale è eliminare il clima di crisi prima che si verifichino, ma il denominatore comune è il talento e la presenza delle persone giuste in grado di trovare le risposte.

"Tendiamo a concentrarci sulla tecnologia, che in genere si riferisce a database, BI e soluzioni analitiche", h affermaTO Patel. "Tutti questi elementi sono abbastanza maturi e disponibili, e molte aziende li hanno implementati nel corso degli anni. Quindi abbiamo a disposizione una buona tecnologia e vogliamo usarla in modo efficace. Ma se guardiamo alla supply chain, molti dati tendono a essere eterogenei, e raccoglierli in un'unica posizione o collegarli in modo da poter fare analisi e visualizzazioni più approfondite su tutti questi set di dati è un problema difficile da risolvere". Il lato umano delle cose è l'elemento più difficile. Troppe persone sono abituate a report, dashboard e a fare le cose di base e credo che dobbiamo aumentare il livello di comprensione dei dati e poi aiutarli con esperti che possano rispondere alle domande più difficili".

Abel, Patel e Singleton hanno recentemente parlato con Ken Mingis, executive editor di Computerworld e conduttore del podcast IDG Tech(talk), dei vantaggi organizzativi ottenuti grazie alla catena di fornitura guidata dai dati e della possibilità per le persone giuste di interpretare tali dati per prendere decisioni più informate.

Ecco alcuni estratti della conversazione.

John Abel sulla gestione dei dati: La pianificazione della catena di approvvigionamento esiste da sempre. Conosco il mio ruolo. Sono abituato a guardare dietro le quinte. Alcuni non conoscono l'arte del possibile o il potenziale che c'è, quindi non è che non sappiano cosa farne, ma non c'è nessuno nel loro team con le competenze per creare l'arte del possibile.

Si tratta quindi di portare le competenze all'interno dell'organizzazione per creare. Questo è il punto in cui la maggior parte delle aziende è attualmente in ritardo. Si tratta di andare oltre la visione tradizionale che i professionisti della supply chain avevano della semplice fornitura di risultati basati sui KPI tradizionali. Quindi, andando oltre e combinando le informazioni tradizionali della supply chain con i dati dei clienti o con l'utilizzo o con l'esperienza dei clienti, si inizia a capire che cosa si può fare nel proprio ecosistema per ottenere risultati migliori che portino a ricavi top-line o a una riduzione dei costi bottom-line.

Sono questi i risultati che, in ultima analisi, guidano la maggior parte delle organizzazioni. L'aspetto fondamentale è che, se non avete ancora intrapreso questo viaggio, è meglio iniziare il prima possibile. Guardate i dati disponibili e comprendeteli. Poi armatevi dei giusti talenti per capire il vostro ecosistema e come ottenere i giusti risultati.

Manesh Patel sulla gestione delle aspettative: Una cosa che molte aziende hanno fatto è stata quella di gestire le loro catene di fornitura con una capacità standard. Se pensiamo all'MRP, alla comunicazione a valle con i fornitori e i venditori e così via, si tratta di un problema complesso. E credo che il semplice svolgimento dei processi quotidiani, settimana per settimana, fosse oneroso e molte aziende si sono concentrate su questo aspetto.

Poi, con la pandemia, abbiamo iniziato a reagire e a gestire queste eccezioni, che sono molto più difficili da gestire perché sono tutte diverse. E credo che negli ultimi tre anni siamo diventati più abili nell'affrontare queste eccezioni. Tuttavia, la strada da percorrere è ancora lunga. Cogliere queste eccezioni è diventato molto critico e una cosa che abbiamo capito è che non si tratta di una cosa isolata. Che sia per una guerra, per il clima o per altro, è una realtà del nostro futuro.

Erik Singleton sull'alfabetizzazione dei dati: In passato un supervisore di magazzino avrebbe potuto guardare una banchina o un piano e dire: "Ok, sto andando bene per la giornata". Ma ora può vedere metriche chiave e UPH o KPI concreti. Ma come agiscono su questi dati? Non basta avere i dati. È necessario insegnare ai dipendenti a pensare con una mentalità basata sui dati e far loro articolare, interpretare e analizzare i dati che hanno un impatto significativo. Ci sono quindi molte componenti dell'integrazione, ma anche la possibilità di mettere le persone in condizione di usare le informazioni che hanno.

John Abel sul volume dei dati: I volumi di dati stanno crescendo ovunque. La buona notizia è che la tecnologia è in grado di gestirli. Siamo in grado di elaborare e selezionare grandi quantità di dati, ma la realtà è che le persone sono sopraffatte. Come si fa a trasformare la recente esplosione di dati in valore e quali sono gli strumenti di analisi utilizzati?

Un caso d'uso è che stiamo aiutando un cliente nel mondo dello sport equipaggiando gli stadi con dispositivi di rete per ottenere enormi quantità di dati e fornire analisi, che poi possono trasformare in maggior valore per i loro clienti. Le persone in grado di esaminare i volumi in arrivo, analizzarli e trasformarli in valore sono una competenza unica e difficile da trovare. Si tratta di prendere grandi quantità di dati nel vostro ecosistema e al di fuori di esso e di trovare il valore che si può ottenere utilizzando l'analisi.