"Al centro di una catena di approvvigionamento intelligente c’è  semplicemente una catena che è il più efficiente possibile. Questo significa rivedere costantemente e capire dove possono esistere colli di bottiglia nella catena di approvvigionamento e lavorare per rafforzare gli anelli più deboli al fine di ridurre al minimo qualsiasi potenziale shock della catena di approvvigionamento. O si elimina la sfida o la si sposta altrove, più in alto o più in basso nella catena di fornitura, come richiesto, per essere sicuri di consegnare il risultato finale in modo efficiente".
Tuttavia, quando si tratta di essere la catena di fornitura più 'intelligente', "questa porta l'efficienza un passo avanti ed è auto-organizzata e auto-ottimizzante". "Per esempio, introdurrà i componenti solo quando sono necessari, controllando l'inventario e lo stoccaggio e prevenendo l'emergere di colli di bottiglia, regolando con precisione il ritmo di ogni fase. Per raggiungere questo obiettivo, è importante avere la massima visibilità in tutta la catena di approvvigionamento - ed è qui che la tecnologia può giocare un ruolo benefico".

Cos'è una catena di approvvigionamento intelligente?

"Una catena di approvvigionamento intelligente è quella che attinge ai dati provenienti da sensori IoT in fabbrica, AI e altre tecnologie intelligenti e fonti di dati per tracciare, monitorare e gestire le merci dal produttore al rivenditore. Questa capacità di monitorare tutti i processi dalla progettazione, fabbricazione, produzione e stoccaggio dei prodotti aiuta a garantire la tracciabilità e la conformità ai più recenti standard di qualità e igiene e fornisce un migliore flusso complessivo, visibilità e collaborazione in tutte le fasi della catena del valore.

"La catena di approvvigionamento intelligente è auto-migliorativa e auto-ottimizzante. Può imparare dal suo ambiente e dalle azioni passate. Può prevedere i colli di bottiglia e lavorare intorno ad essi per evitare interruzioni. Può aiutare a ottimizzare l'inventario e assicurarsi che le giuste quantità siano nel posto giusto al momento giusto. Per i produttori, questo può portare a tempi di consegna e prestazioni migliori, costi inferiori, guadagni di efficienza, rischi ridotti e altro ancora"

Quindi cosa sta guidando il passaggio verso catene di approvvigionamento più intelligenti?

Poiché le catene di approvvigionamento sono costituite da diversi collegamenti - approvvigionamento delle merci, produzione, distribuzione, spedizione e ricezione - viene prodotta una grande quantità di informazioni e dati. Insieme a una maggiore consapevolezza del rischio della catena di approvvigionamento, il settore sta vedendo un aumento nell'adozione di tecnologie IoT per rendere le catene di approvvigionamento più intelligenti.

"Se uno solo di questi collegamenti viene indebolito, può avere un impatto devastante su tutta la catena di approvvigionamento. Nessuno vuole essere l'anello debole della catena, quindi le organizzazioni di tutta la catena di approvvigionamento lavorano continuamente per mitigare qualsiasi rischio. Di conseguenza, questo ciclo di miglioramento continuo genera catene di fornitura di qualità superiore".

"Un ottimo esempio è il doppio processo di sourcing che avviene nell'industria automobilistica. Una casa automobilistica può ricevere il 95% del suo stock di un singolo componente da una fonte, ma mantenere il 5% della sua fornitura da un fornitore diverso. Nel caso in cui qualcosa vada storto con il fornitore primario, il produttore può aumentare il suo ordine dal secondario. Questo attenua il rischio, riduce il potenziale di interruzione e rende la catena di approvvigionamento di un'organizzazione più robusta”.

"La pandemia di COVID-19 ha messo in luce le lacune delle catene di approvvigionamento globali e la necessità generale di una maggiore trasparenza, efficienza e flusso di informazioni in tempo reale. Le carenze di approvvigionamento hanno causato grandi interruzioni e hanno posto un'immensa pressione sui produttori per navigare in queste sfide nel modo più efficiente possibile, soprattutto per prodotti critici come i dispositivi di protezione personale (DPI), l'igienizzante per le mani, i dispositivi e le attrezzature multimediali e altro ancora".

"Nell'ultimo anno, le interruzioni di COVID-19 hanno colpito molti settori, ma la produzione è stata particolarmente colpita. In questo contesto, la transizione verso supply chain più intelligenti non è mai stata così importante: i sistemi di supply chain legacy di molti produttori semplicemente non sono stati abbastanza agili da reagire alle interruzioni, per non parlare di anticiparle ed evitarle. Questo sta guidando uno spostamento verso catene di approvvigionamento intelligenti".

Industry 4.0 diviene così driver per catene di fornitura più intelligenti: "L'automazione avanzata è pronta a causare una grande crescita per il settore manifatturiero nei prossimi anni e la catena di fornitura più ampia deve avanzare allo stesso ritmo perché l'industria possa scalare i benefici. Inoltre, l'aumento della domanda di personalizzazione di massa richiede un approccio più intelligente e guidato dai dati per gestire la complessità che deriva dalla produzione di questi prodotti su misura, riducendo al minimo i costi, le carenze e le scorte in eccesso".

Catene di approvvigionamento intelligenti: le tendenze principali.

Agilità e migliore collaborazione: le pressioni sulla supply chain portate alla luce dalla pandemia hanno portato le organizzazioni a desiderare l'agilità e la capacità di rispondere rapidamente al cambiamento. Con la visibilità e il monitoraggio in tempo reale che la catena di fornitura intelligente fornisce, i produttori e i loro partner a valle possono lavorare insieme più facilmente ed efficacemente per risolvere i problemi in qualsiasi punto della catena di fornitura quando si presentano. Questo guida l'efficienza, le prestazioni, le relazioni più forti e la resilienza. 

Sostenibilità: in senso lato - ambientale ma anche sociale ed economica - è stata anche una questione urgente, e le organizzazioni manifatturiere stanno diventando sempre più intenzionate a sviluppare un comportamento efficiente dal punto di vista delle risorse e a conoscere veramente i fornitori con cui lavorano. Guidare l'efficienza, ottimizzare i percorsi, aumentare la trasparenza nella base di approvvigionamento attraverso una maggiore tracciabilità attraverso i fornitori n-tier, garantire la conformità e limitare la sovrapproduzione, gli sprechi e le scorte in eccesso, sono solo alcuni dei modi in cui una catena di approvvigionamento intelligente può favorire la sostenibilità.

Intelligenza artificiale (AI)/ Machine Learning (ML): ci sono molti casi d'uso per l'AI/ML in tutta la supply chain. Dalla previsione della domanda e dall'anticipazione delle interruzioni, all'ottimizzazione dei percorsi di trasporto, alla pianificazione delle risorse e alle strategie di adempimento dei clienti, l'AI/ML è ampiamente implementata per guidare l'efficienza, l'automazione e consentire una maggiore visibilità e integrazione attraverso la rete della supply chain.

Gemelli digitali: per aiutare i leader della supply chain a prendere le decisioni giuste lungo la catena di fornitura end-to-end, un gemello digitale è fondamentale. Creando una rappresentazione digitale della catena di fornitura fisica, le aziende possono sfruttare il gemello digitale per prendere decisioni locali e globali, aumentare la consapevolezza della situazione e valutare l'impatto di vari scenari con fiducia. Ancora più importante, le organizzazioni possono anticipare l'impatto delle decisioni sugli obiettivi strategici del business come la crescita dei ricavi, il controllo dei margini e gli obiettivi di soddisfazione dei clienti.

Data Scientists: poiché le aziende continuano a investire in nuove tecnologie attraverso AI/ML, IoT e robotica, combinate con i requisiti delle aziende di aggregare maggiori volumi di dati attraverso risorse interne ed esterne, la domanda di Data Scientist crescerà. Oggi i data scientist stanno lavorando per risolvere molte sfide, come la modellazione dei dati e la costruzione di piani per rendere la catena di approvvigionamento più sostenibile, il miglioramento dei tempi di risposta e dell'agilità con maggiore visibilità e controllo, e l'automazione dei processi decisionali con AI/ML e big data per consentire alle aziende di prendere decisioni aziendali più intelligenti e strategiche.