Negli ultimi anni abbiamo vissuto un periodo senza precedenti, con un aumento costante delle interruzioni della supply chain causate da pandemie, eventi geopolitici ed effetti del cambiamento climatico. Tutti questi eventi hanno modificato le aspettative delle aziende nei confronti delle supply chain. Secondo una ricerca di Gartner, quasi l'80% delle organizzazioni si aspetta che le supply chain siano in grado di prendere decisioni più rapide, accurate e coerenti in tempo reale, in un mercato sempre più volatile e in rapida evoluzione.

Tenendo conto di questa aspettativa, i CSCO devono progettare un nuovo modello operativo della supply chain che si basi sulla disponibilità di dati in tempo reale e sull'abilitazione delle persone per migliorare il processo decisionale. La digitalizzazione è un fattore critico, non solo perché aiuta ad automatizzare le attività che originariamente richiedevano una qualche forma di giudizio o azione umana. La tecnologia aiuta anche a liberare il talento intrappolato dei dipendenti, liberando il loro tempo da compiti non a valore aggiunto e aumentando la loro capacità decisionale.

Queste misure sono già state adottate dalle principali catene di fornitura. Ad esempio, la pianificazione autonoma di Intel utilizza l'apprendimento automatico (ML) per analizzare i risultati del motore di pianificazione e spiegare i cambiamenti del piano ciclo per ciclo, compresi i motivi che hanno portato a particolari cambiamenti. Grazie a queste conoscenze, può identificare la necessità di un nuovo piano e quindi avviare un'esecuzione automatica. Se lo scenario soddisfa tutti gli obiettivi dichiarati, può pubblicarlo autonomamente come piano di riferimento per l'azienda. È anche in grado di creare una base di conoscenze che si rafforza nel tempo, accumulando conoscenze e competenze sulla supply chain.

Un altro esempio è quello di Nestlé, che sta implementando la tecnologia per rendere più automatizzato e intelligente il processo order-to-cash. L'azienda sta esplorando tecnologie di ML in grado di prevedere i diversi modelli di ordine dei clienti, stimare i rischi, prevedere gli ordini dei clienti a breve termine, proporre diversi scenari di allocazione e apportare autonomamente modifiche in tempo reale all'allocazione.

Passaggio all'iperautomazione

La maggior parte dei CSCO delle organizzazioni della supply chain globale è concorde nel ritenere che nei prossimi 10 anni le supply chain globali più avanzate sfrutteranno l'iperautomazione - una combinazione di tecnologie tra cui l'automazione robotica dei processi (RPA), il machine Learning (ML) e molte altre - per diventare più autonome.

L'iperautomazione guidata dal business è definita da Gartner come un approccio disciplinato per identificare, analizzare e automatizzare rapidamente il maggior numero possibile di processi aziendali. Di conseguenza, le organizzazioni non possono limitarsi a ridurre l'ampiezza e i costi dei processi aziendali che richiedono l'esecuzione di attività manuali e decisioni banali da parte dell'uomo. Automatizzare le attività che non aggiungono valore significa anche liberare tempo per le persone, offrendo l'opportunità di liberare le loro conoscenze e il loro talento intrinseco.

Inoltre, le catene di fornitura possono attingere alle enormi e crescenti quantità di dati presenti nelle catene di fornitura globali, che possono essere comprese e gestite solo con l'aiuto della tecnologia.

Tracciare un percorso verso l'autonomia della supply chain

Il viaggio inizia con la creazione da parte dei CSCO di una strategia integrata pluriennale per la supply chain digitale e di una roadmap per sperimentare, pilotare e implementare l'iperautomazione. I CSCO dovrebbero spingere per una maggiore automazione dei processi attraverso la RPA (Robotic Process Automation), combinandola con il ML per automatizzare anche i processi decisionali più complessi.

Il percorso è determinato dalla velocità di maturazione delle tecnologie e da quando diventeranno mainstream. L'Hype Cycle for Supply Chain Strategy Research di Gartner fornisce informazioni essenziali:

_ Entro il 2025, dovrete aver completato la vostra iniziativa di automazione dei processi della supply chain sfruttando la RPA. Si prevede che questa tecnologia diventerà mainstream nelle applicazioni della supply chain in soli due-cinque anni. Se non l'avete completata entro il 2025, siete in ritardo rispetto ai concorrenti.

_ Entro il 2030, dovrete aver ottenuto l'aumento del processo decisionale attraverso l'uso del ML. Si prevede che questa tecnologia raggiungerà l'adozione mainstream nelle catene di fornitura in soli 5-10 anni. Ciò significa che dovete sviluppare la vostra strategia di apprendimento automatico ora, all'interno del vostro attuale ciclo di pianificazione strategica della supply chain.

Anche se il viaggio durerà 10 anni, è consigliabile che i CSCO inizino a lavorare su questa trasformazione fin da ora. La tecnologia si sta sviluppando molto rapidamente e non c'è tempo per aspettare e vedere.

Sebbene l'ultimo passo porti l'organizzazione verso l'autonomia della supply chain, la maggior parte dei CSCO non prevede una supply chain del futuro priva di persone. L'iperautomazione è un'opportunità per liberare il tempo delle persone per il lavoro a valore aggiunto che solo gli esseri umani possono svolgere. L'ingegnosità e l'empatia del cervello umano non sono facilmente replicabili. Definire la strategia della supply chain, guidare l'innovazione, prendersi cura dei clienti e controllare le distorsioni dei dati e il processo decisionale autonomo sono aree che richiederanno sempre un tocco umano.