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Mobile Computing per rendere informate le risorse umane in tempo reale, Cloud Labelling per la creazione del dato digitale su etichetta ovunque ci si trovi, Data Capture per l’acquisizione dati digitale in ogni nodo della Supply Chain, RFID per la migliore visibilità in tempo reale di prodotti e asset, Real Time Locating System per visualizzare in tempo reale gli spostamenti, Data Intelligence per la migliore gestione dei flussi attraverso lo studio dei dati acquisiti.

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21 March 2024

"Dove non ci sono dati in tempo reale, c'è un'opportunità di automazione": collegare la Tecnologia ai sistemi AI per la gestione intelligente della Supply Chain.

Più di tre quarti dei dirigenti della supply chain non sono preparati a osservare e prevedere i cambiamenti che potrebbero interrompere il flusso della loro attività. Parte del problema è che gran parte del lavoro non è automatizzato: questi professionisti riferiscono di passare quasi 14 ore alla settimana a monitorare manualmente i dati su inventario e spedizioni. È quanto emerge da un sondaggio condotto da LeanDNA in collaborazione con Wakefield Research su 250 dirigenti di supply chain, inventario e pianificazione.

Sebbene la maggior parte dei dirigenti della supply chain preveda di aumentare gli investimenti nella gestione proattiva della supply chain (92%), oltre tre quarti (76%) non ha attualmente una visione predittiva della domanda e dell'offerta, interpretando i segnali provenienti dai punti chiave del processo. Ad esempio, "se si prevede un guasto di manutenzione, dove va a finire quel segnale?", si chiede Paul Noble, fondatore e chief strategy officer di Verusen. "Il testimone dovrà essere passato da un sensore a un sistema intelligente in grado di tagliare una transazione, un ordine di acquisto e così via allo stesso modo. Il discorso vale anche per la catena di fornitura, a partire dalla manutenzione, fino alla prevedibilità delle materie prime, alla logistica e alle spedizioni. Questi sistemi automatizzati devono avvisarsi reciprocamente delle esigenze imminenti". Tuttavia, c'è un'assenza di dati predittivi che "fa sì che le aziende operino come se non avessero alcun dato", affermano gli autori dell'indagine LeanDNA. Più di nove dirigenti della supply chain su dieci (92%) prendono decisioni di pancia, a volte o più, a causa della mancanza di indicazioni predittive nei loro report.

In tutto il settore della supply chain, c'è un consenso generale sul fatto che la tracciabilità e la gestione intelligente non sono ancora arrivate. Molte aziende si lanciano nella tecnologia e nell'automazione senza considerare dove il valore può e deve essere fornito. "Si parla tanto di automazione e di tecnologie AI, ma molti sono incerti su come procedere", afferma Scott Marsic, responsabile di prodotto per la robotica di Epson America. "Non c'è motivo per un'azienda di far bollire l'oceano e cercare di fare tutto. Affinché l'automazione sia efficace nel lungo periodo, non c'è niente di meglio di un approccio "crawl, walk, run". Individuare un processo di automazione mirato, costruire competenze interne, provare un concetto e poi scalare. È un approccio vincente che paga in dividendi".

La tecnologia digital twin - che riproduce i processi e i movimenti della supply-chain - può svolgere un ruolo fondamentale nel garantire maggiori capacità predittive. Secondo l'indagine LeanDNA, più di un terzo dei dirigenti (37%) ha implementato il digital twin e altre tecnologie di simulazione e più di un quarto (26%) ha aggiunto al software di pianificazione delle risorse aziendali ulteriori funzionalità. Dan Mitchell, direttore globale del settore retail e CPG di SAS, concorda sul fatto che i gemelli digitali svolgeranno un ruolo importante nell'intelligence della supply chain. Un gemello digitale consente a un professionista della supply chain di chiedersi: "Che cosa succederebbe se lanciassimo un'interruzione fittizia al sistema?" per vedere come reagisce. In questo modo i professionisti della supply chain possono effettuare dei test di resilienza".

Più di quattro leader su cinque (82%) concordano sul fatto che i dati in tempo reale che non forniscono informazioni utili per il processo decisionale sono uno spreco di tempo ed energia. Mentre l'82% dichiara di avere una visione in tempo reale della domanda e dell'offerta, meno di uno su quattro (24%) ha una visione predittiva.

L'intelligenza artificiale è molto promettente per aiutare le organizzazioni a tenere sotto controllo il movimento di persone e materiali. "L'IA aiuterà le organizzazioni a comprendere i dati e i segnali commerciali per la domanda a monte e a valle o attraverso la catena di fornitura", afferma Noble. "Il trading attraverso queste tecnologie, dal punto di vista della supply chain, includerà il trading tra le entità e all'interno dell'organizzazione".

Con i dati in tempo reale che potrebbero informare le loro decisioni aziendali, i dirigenti della supply chain coinvolti nel sondaggio LeanDNA affermano che potrebbero migliorare la logistica e la gestione delle scorte (47%), identificare i cambiamenti nella domanda (45%) e migliorare la collaborazione (44%).

"Quando si pensa agli imperativi dell'IA per la supply chain, si dovrebbero cercare le lacune tra la supply chain digitale e quella fisica", afferma Mitchell. "Dove non ci sono dati in tempo reale, c'è un'opportunità di automazione". "Se la vostra azienda non dispone dei dati in tempo reale e delle competenze necessarie, ci sono molti partner e fornitori disponibili ad aiutarvi", continua Mitchell. "Ad esempio, pensate a dove acquistate i servizi di trasporto, le attrezzature di fabbrica e i sistemi dei centri di distribuzione. Oggi sono tutte apparecchiature intelligenti alimentate da sensori IoT che generano una grande quantità di informazioni a cui potete attingere. Questi stessi fornitori possono mettervi in contatto con opportunità di formazione e partner nel loro ecosistema più ampio che possono aiutarvi a colmare le vostre lacune in termini di competenze".

Gli ostacoli all'utilizzo dei dati in tempo reale per la gestione della supply chain includono l'attuale stack tecnologico che non supporta i dati in tempo reale (44%) e la mancanza di competenze e formazione del personale (55%). E l'aggiornamento dello stack tecnologico non sembra essere un'opzione: Il 48% riferisce che il sistema attuale è troppo radicato e un altro 26% ritiene che l'organizzazione non possa permettersi l'interruzione dell'implementazione.

L'obiettivo è essere in grado di vedere più chiaramente ciò che accade nelle operazioni della supply chain e negli scambi di dati. Tuttavia, solo circa due su cinque (41%) hanno aumentato la visibilità della supply chain, soprattutto quando si tratta di prepararsi al prossimo evento dirompente.

"La tecnologia è fondamentale, non c'è dubbio", afferma Marsic di Epson. "Purtroppo, però, non esiste un'unica pallottola d'argento per affrontare le sfide operative. Le soluzioni variano da un'azienda all'altra, perché non ci sono due operazioni che condividono gli stessi problemi operativi".

"Che si tratti di IA o di robotica, se applicata correttamente, la tecnologia può avere un impatto positivo nel rendere qualsiasi azienda più efficiente, resistente e, in ultima analisi, più competitiva", afferma Marsic. "E in fin dei conti, è questo che cerchiamo tutti: quel "vantaggio" che ci permette di essere sempre al top, difendendoci al tempo stesso dai rischi a breve e a lungo termine".

Anche il personale delle reti e delle operazioni della supply chain continua a essere un problema, secondo l'indagine LeanDNA. Poco più di un terzo, il 36%, ha riqualificato la propria forza lavoro, mentre il 32% ha collaborato con esperti di logistica terzi.

"L'automazione è un ottimo strumento per aiutare gli operatori della supply chain a superare le sfide della manodopera, ma il processo di implementazione richiede un'attenta considerazione e pianificazione", consiglia Keith Fisher, presidente di Honeywell Intelligrated. "L'automazione avanzata e i sistemi robotici devono essere perfettamente integrati con il software e i sistemi di controllo esistenti per ottenere prestazioni ottimali. Inoltre, dato che le risorse umane sono sempre più limitate, la riqualificazione dei dipendenti per il funzionamento dei sistemi di automazione è diventata una priorità assoluta".

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