Le catene di fornitura esistenti non sono state progettate per affrontare tali interruzioni. Dalla fine della Seconda Guerra Mondiale, la maggior parte delle strategie della supply chain ha adottato il credo del "just-in-time" per ridurre i costi operativi e massimizzare l'efficienza. Ciò implica essenzialmente l'utilizzo di sistemi di informazione, pianificazione e previsione per guidare le catene di fornitura globali e allineare efficacemente le risorse ai segnali di domanda previsti. Tuttavia, dopo aver vissuto i recenti shock, molte aziende hanno iniziato a cercare un nuovo credo. Il tradizionale approccio "just-in-time" per la progettazione della supply chain potrebbe presto lasciare il posto al "just-in-case" o addirittura al "just-in-worst-case". In altre parole, poiché il modello tradizionale si è rivelato inadeguato a resistere agli eventi dirompenti, le aziende ora vogliono catene di approvvigionamento agili e resilienti.

Per raggiungere questo obiettivo è necessario che le organizzazioni ripensino il rapporto tra la strategia della supply chain, le operazioni, gli esseri umani e la tecnologia disponibile. Sfruttando le tecnologie digitali avanzate - che ora possono rilevare, analizzare, prevedere e fornire opzioni prescrittive in modi che i sistemi tradizionali non sono in grado di fare - cambierà il modo in cui le catene di approvvigionamento vengono pianificate ed eseguite, nonché la strutturazione delle organizzazioni e dei ruoli.

Questa nuova visione consentirà un futuro in cui le macchine eseguiranno la maggior parte delle analisi, liberando i manager o altri lavoratori umani per prendere decisioni strategiche, con il risultato di catene di approvvigionamento più resistenti. Ci stiamo avvicinando all'alba dell'"impresa intelligente", un'organizzazione che integra un livello di informazioni a livello di ecosistema e algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e di apprendimento automatico (ML) all'avanguardia per automatizzare e ottimizzare le decisioni relative alla supply chain.

Limiti Legacy

Le catene di fornitura globali sono sottoposte a forti pressioni per trasformarsi rapidamente e funzionare in un mondo complesso, caratterizzato da rischi e incertezze crescenti. Il COVID-19 ha evidenziato l'impreparazione delle organizzazioni ad affrontare i limiti operativi, strutturali, culturali e di flusso dei dati dei sistemi informativi legacy su cui le catene di fornitura globali fanno ancora affidamento. La pianificazione delle risorse aziendali (ERP) per questi sistemi legacy non è stata realizzata per il mondo imprevedibile di oggi. È stato invece realizzato per gestire gli elementi di esecuzione e collegare i dati sulle transazioni di base e sulle attività relative alla capacità di produzione e ai materiali tra aree funzionali come la produzione, la finanza, l'approvvigionamento e la gestione degli ordini. Questi sistemi ERP sono diventati di fatto i sistemi aziendali di registrazione.

Con il tempo, man mano che la gestione della supply chain diventava più complessa, le funzioni ERP di base sono state estese alle soluzioni di pianificazione avanzata (APS), che supportavano i processi di pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP). Molte aziende hanno esteso il S&OP anche alla pianificazione aziendale integrata (e alla pianificazione aziendale), che ora collega le decisioni di pianificazione operativa alle strategie commerciali e agli obiettivi finanziari. In questo modo, la visione semplificata di un ERP che raccoglie e supporta la maggior parte delle funzioni aziendali chiave si è trasformata in una complicata rete di processi e tecnologie che affrontano le complessità introdotte dai requisiti della supply chain in continua evoluzione.

Una risposta agile alle interruzioni della supply chain, invece, si basa sulla premessa che gli operatori con le informazioni giuste nel formato giusto possono prendere decisioni più rapide e intelligenti. I sistemi legacy non hanno questa capacità: Questi sistemi sono spesso poco sincronizzati, con i dati che fluiscono a cascata tra i vari reparti. Di conseguenza, i dati sono tardivi, incomprensibili o sbagliati, lasciando i responsabili della supply chain in difficoltà nel cercare intuizioni e previsioni. Inoltre, diminuisce la gamma di conoscenze su cui vengono prese le decisioni, decisioni che possono avere implicazioni in tutta l'azienda. I dati legacy finiscono per essere più tempestivi e accurati nel punto di origine, il che non fa che rafforzare un processo decisionale localizzato e isolato.

Quando le recenti interruzioni hanno reso inaffidabili le forniture e imprevedibile la domanda, anche i più grandi colossi della vendita al dettaglio sono stati messi in difficoltà. E quando i mandati di distanziamento sociale sono diventati più severi, i clienti si sono allontanati dai negozi fisici. In risposta, i rivenditori hanno ridotto il personale sul campo e spesso si sono trovati con scorte insufficienti a causa di problemi di approvvigionamento. Le preferenze dei clienti, nel frattempo, sono cambiate da un giorno all'altro e il servizio di ritiro a domicilio è diventato un imperativo fondamentale.

Per un produttore e rivenditore di abbigliamento globale, queste fluttuazioni della domanda, del personale e delle scorte si ripercuotono su tutta l'azienda. Ciò che poteva sembrare una buona idea di pianificazione in un'area funzionale può essere dannoso per un'altra. Questa azienda vende diversi marchi di abbigliamento, calzature e accessori in oltre 1.000 negozi di proprietà in tutto il mondo. Ogni anno si rifornisce di centinaia di milioni di unità di abbigliamento e accessori. I diversi prodotti e i molteplici canali di mercato favoriscono inevitabilmente una catena di approvvigionamento sempre più complessa, con centinaia di fornitori globali che gestiscono centinaia di stabilimenti in tutto il mondo.

Nel tentativo di decomporre i propri silos interni, il retailer ha provato un approccio "bilanciato" tra le aree funzionali interne, utilizzando una struttura che comprende lead "verticali" e "orizzontali". I responsabili verticali si concentrano su marchi specifici e si fanno portavoce delle loro esigenze all'interno della catena di fornitura, mentre i responsabili orizzontali svolgono ruoli funzionali per promuovere la scala e l'effetto leva. Questo ha aiutato l'azienda a uscire dai silos indipendenti. Tuttavia, pur bilanciando gli interessi di specifiche aree funzionali, questo approccio non è ancora in grado di tenere conto dell'impresa nel suo complesso.

Questa dinamica - tra lead verticali e orizzontali - ha profonde implicazioni, poiché la progettazione organizzativa spesso riflette l'impatto delle strutture del sistema legacy sull'allineamento operativo funzionale (ad esempio, pianificazione, approvvigionamento, produzione, finanza, ecc.)

Inoltre, i dati funzionali alimentano gli indicatori chiave di prestazione (KPI) funzionali e, di conseguenza, le decisioni sulla fornitura di prodotti e servizi vengono prese da funzioni concorrenti con incentivi e obiettivi indipendenti. Questo disallineamento nella gestione delle prestazioni porta a tensioni funzionali, in quanto i leader spesso inseguono priorità concorrenti e si spreca tempo per superare i vincoli interni (come l'influenza esercitata sugli stakeholder interni per aiutare a soddisfare i KPI di un leader) piuttosto che lavorare in modo collaborativo verso un unico obiettivo centrato sul cliente fissato a livello aziendale.

Opportunità: Evoluzione verso l'impresa intelligente

È ormai chiaro che le catene di fornitura basate su sistemi tradizionali sono tristemente inadeguate ad affrontare le future perturbazioni. Una struttura progettata per la regola farà fatica a rispondere all'eccezione. Inoltre, è stato sufficientemente dimostrato che le tecnologie digitali avanzate possono svolgere un ruolo significativo nella gestione operativa. Si pensi alla capacità di acquisire i big data e di utilizzare l'AI e il ML per identificare rapidamente le informazioni critiche e offrire opzioni prescrittive. Oppure l'uso dell'Internet delle cose (IoT) per gestire a distanza le fabbriche automatizzate. Oppure i gemelli digitali per simulare le operazioni funzionali o i robot per svolgere in modo efficiente le funzioni più difficili.

Con l'incertezza che diventa la nuova certezza, la divisione tra le organizzazioni che prospereranno (e quelle che non lo faranno) probabilmente dipenderà in gran parte dalla loro capacità di adattarsi a questo nuovo ambiente. È chiaro che le aziende devono e stanno già implementando le tecnologie digitali per svolgere una parte maggiore del lavoro tradizionalmente svolto dai sistemi legacy e dagli esseri umani. Ma ciò che è ancora più urgente - e forse più difficile - è lo sforzo necessario per creare un modello di governance e operativo allineato per sfruttare queste nuove capacità tecnologiche.

Per raggiungere questo obiettivo è necessario sviluppare modelli digitali in grado di simulare l'impatto sull'intera azienda di qualsiasi cambiamento nelle reti di fornitura, nella progettazione dei prodotti, nelle opportunità di vendita o nel mix di clienti. Questo nuovo modello presuppone che l'organizzazione operi attraverso l'uso di modelli di dati, attingendo informazioni archiviate digitalmente dal cloud. Poi, AI, ML e altri algoritmi digitali possono aiutare a identificare i problemi prima che si verifichino ed eseguire simulazioni multiple basate su obiettivi e priorità aziendali per determinare le potenziali conseguenze e i compromessi in tutta l'azienda.

Potrebbe sembrare un'azienda con gli steroidi manipolata in un laboratorio immaginario, dove virtualmente tutto è possibile. Ma è proprio questo l'obiettivo: trasformare le organizzazioni in imprese intelligenti che adottano tecnologie digitali avanzate per creare un modello di supply chain agile, non più definito da silos funzionali.

Un'impresa intelligente richiederà i seguenti componenti: una piattaforma di insight e di decisioni, un'organizzazione digitale e un modello operativo digitale.

1. Una piattaforma di analisi e decisione

Per prendere decisioni intelligenti in catene di fornitura complesse e di grandi dimensioni, gli operatori devono capire come le loro azioni, ovunque, avranno un impatto sull'impresa. Le interruzioni in un'area potrebbero significare ordini ritardati o annullati in un'altra. Le decisioni accurate che hanno un impatto sulla produzione, l'approvvigionamento o l'instradamento dei prodotti devono basarsi su dati tempestivi, accurati, pertinenti e olistici. Molte regole e algoritmi aziendali porteranno probabilmente all'automazione dei processi.

L'automazione dei processi consente ai manager di prendere decisioni basate su una rapida analisi dei potenziali punti di decisione e del loro impatto sull'intera organizzazione. A tal fine, la piattaforma di insight e decisionale deve includere la tecnologia e gli strumenti necessari per accedere a fonti di dati interne ed esterne, acquisite in tempo reale e organizzate in un unico modello di dati, messo a disposizione degli operatori della supply chain attraverso un livello basato su cloud e guidato da regole che abbraccia tutta l'azienda. Le capacità di AI/ML saranno poi utilizzate per condurre analisi in-the-moment. I risultati possono essere utilizzati non solo per rispondere alle eccezioni della supply chain, ma anche per guidare l'identificazione e l'automazione dei processi manuali e delle decisioni non a valore aggiunto.

2. Un'organizzazione digitale

Per portare il modello organizzativo al passo con le capacità delle tecnologie avanzate, l'organizzazione deve operare da un unico livello di dati integrato, raccogliendo i dati in un unico insieme razionalizzato, accessibile a tutta l'azienda. L'intelligenza artificiale e altre soluzioni analitiche sofisticate, nel frattempo, accelereranno la risoluzione dei problemi. Il risultato: Ciò che prima richiedeva giorni di lavoro manuale all'interno di un reparto, ora viene eseguito in pochi minuti utilizzando i dati di tutta l'organizzazione.

Ad esempio, il produttore di abbigliamento citato in precedenza ha accelerato il processo di go-to-market utilizzando applicazioni 3D per creare rappresentazioni virtuali dei prodotti pianificati. In precedenza, l'azienda utilizzava un processo che richiedeva la spedizione dei prototipi dei prodotti per l'approvazione, un processo lento e macchinoso. I nuovi prototipi 3D possono essere testati internamente e con i clienti. Il processo di sviluppo digitale dei prodotti che ne deriva porterà i prodotti sul mercato più velocemente, accelerando anche i cicli di vita dei prodotti nei mercati in cui le preferenze dei consumatori cambiano o richiedono adattamenti regionali.

Liberate dai sistemi legacy, le organizzazioni possono costruire un modello di governance, tecnologia, dati e operazioni per supportare un business agile. La missione aziendale diventa centrata sul cliente e l'azienda viene ristrutturata per fornire le risorse necessarie a perseguire agilmente tale missione.

Inoltre, le organizzazioni possono essere strutturate in modo da prevenire e risolvere i problemi di servizio. I ruoli focalizzati sull'esecuzione nelle funzioni aziendali fornirebbero soluzioni incentrate sul cliente utilizzando sistemi e analisi provenienti da pod interfunzionali. La fusione di ruoli funzionali, come la pianificazione e l'esecuzione, può migliorare la collaborazione e la reattività di fronte alle fluttuazioni e alle perturbazioni del mercato a breve termine. Ad esempio, posizioni come un Master Planner (storicamente focalizzato sul piano di approvvigionamento mensile/settimanale in un sistema APS), un Inventory Analyst (focalizzato sulla gestione delle scorte) e un Replenisher (focalizzato sulla soddisfazione della domanda a breve termine in un sistema ERP o di esecuzione) saranno combinati in un unico ruolo. La funzione consolidata utilizzerà gli stessi dati, le stesse regole aziendali e le stesse politiche per rispondere alle variazioni della domanda e per ripianificare iterativamente con gli ultimi input del mercato. La riduzione del numero di ruoli funzionali e di sistemi coinvolti aumenta l'agilità e la velocità decisionale dell'organizzazione.

3. Un modello operativo digitale

Il modello operativo digitale diventerà operativo attraverso una serie di regole aziendali codificate che supporteranno il nuovo approccio incentrato sul cliente e a risposta rapida. L'obiettivo del modello operativo è quello di aiutare a identificare e risolvere i problemi alla radice. In effetti, questo modello presuppone che le interruzioni della catena di approvvigionamento siano un'eventualità, piuttosto che un'eccezione. 

La progettazione del modello operativo assegnerà l'autorità decisionale sulla base di informazioni e analisi. Laddove in precedenza il modello di governance supportava i silos aziendali dipendenti dai sistemi legacy, il management può ora sostituirli con politiche, procedure e incentivi basati sul processo di pianificazione aziendale integrato (ossia, il processo di pianificazione aziendale aziendale).

Il livello tecnologico fornisce un repository di dati comune e integrato (versione unica della verità) a cui accedono tutti i ruoli dell'azienda per garantire un impatto a livello aziendale. In questo modello, la misurazione delle prestazioni e gli incentivi saranno associati a un insieme comune e olistico di metriche. Ad esempio, il produttore di abbigliamento globale di cui sopra sta passando la pianificazione dell'assortimento, l'allocazione e la pianificazione della vendita al dettaglio a un modello digitale. Una volta completata, questa piattaforma contribuirà a fornire una visione unica delle operazioni della supply chain end-to-end in tutta la sua rete globale.

Con la trasformazione dell'azienda, si trasforma anche il lavoro. Le nuove tecnologie digitali contribuiranno ad automatizzare il lavoro banale, ripetitivo, transazionale e non a valore aggiunto (ad esempio, la manipolazione manuale di fogli di calcolo per collegare i set di dati o l'estrazione di dati da sistemi legacy isolati). I nuovi ruoli saranno incentrati sulle capacità (ad esempio, economisti della scienza dei dati responsabili della ponderazione dei compromessi strategici e finanziari e della gestione delle politiche e della logica aziendale nel livello digitale) piuttosto che sulle competenze funzionali. Il lavoro sarà ora più strategico, in quanto incentrato sull'analisi dei dati, sull'esecuzione di modelli di scenario e sulla discussione dei meriti delle varie scelte strategiche amplificate dai nuovi strumenti digitali.

Muoversi in avanti

Rispondere deliberatamente alle interruzioni richiede l'interconnessione di tutte le variabili aziendali. Queste includono le strategie commerciali, le capacità produttive, gli impatti finanziari, la visibilità delle scorte e dei fornitori e le capacità di gestione degli ordini (come interfaccia con il cliente). Purtroppo oggi nessun sistema è in grado di farlo. Nel frattempo, la velocità di valutazione e di decisione non è sufficiente per rispondere alle esigenze in continua evoluzione dei clienti. Il modello operativo esistente non consente quindi la necessaria trasformazione.

Ma come ogni trasformazione, anche questa inizia riconoscendo che lo status quo non è più sostenibile. Poi si possono delineare gli obiettivi che porteranno l'organizzazione a coltivare una nuova cultura incentrata sul cliente e consapevole dell'impresa. Che tipo di organizzazione volete essere? Qual è la vostra identità? Chi deve guidare le decisioni finali?

Per rispondere a queste domande, le aziende devono capire come il talento umano e le tecnologie digitali possano lavorare insieme (augmentation). Le macchine svolgeranno una parte maggiore del lavoro in futuro, il che può dare dei ritorni nel breve periodo (riduzione del numero di persone e meno sistemi legacy da gestire) e fornire vantaggi significativi in futuro (miglioramento del processo decisionale che guida le priorità aziendali, maggiore agilità/resilienza).

Una volta che le organizzazioni hanno stabilito i loro obiettivi, il passo successivo sarà quello di puntare a un unico sistema per raccogliere i dati da tutte le funzioni dell'azienda e consolidarli in un'unica fonte di dati (la versione unica della verità). Ciò richiederà un livello di sistema che colleghi le fonti di dati interne ed esterne, probabilmente memorizzate nel cloud.

Una volta creato il livello di dati unico, le organizzazioni saranno in grado di utilizzare le tecnologie digitali avanzate per ottimizzare il processo decisionale. Le funzionalità di AI/ML possono automatizzare i processi decisionali a basso impatto o che richiedono molto tempo, imparando dall'impatto delle decisioni precedenti e affinando contemporaneamente gli algoritmi. Il personale può essere riorganizzato per sfruttare le analisi che focalizzeranno l'azienda sulla centralità del cliente piuttosto che sui silos funzionali.

È chiaro che un cambiamento organizzativo di questa portata non sarà facile. Né avverrà da un giorno all'altro. Non esiste un'unica risposta giusta per raggiungere lo stato finale dell'impresa intelligente. Molte organizzazioni hanno intrapreso questo viaggio di trasformazione, ma poche, se non nessuna, l'hanno superato. In effetti, la maggior parte dei leader è attualmente concentrata sulla creazione delle fondamenta.

Per esempio, il rivenditore globale sopra citato ha già avviato i suoi sforzi per l'impresa intelligente sviluppando una nuova visione per migliorare il processo decisionale in un ambiente incerto. Il primo passo di questa visione è la modellazione delle decisioni prese in tutta l'azienda, dalla fabbrica al negozio. Questo obiettivo è prossimo alla realizzazione, in quanto il retailer ha creato connessioni di dati tra le varie funzioni dell'azienda, che forniranno una visibilità olistica della catena di approvvigionamento. I dati ottenuti saranno utilizzati per costruire modelli decisionali, che alla fine saranno automatizzati.

Il passo successivo è l'evoluzione della cultura aziendale in linea con le sue capacità tecnologiche e operative. I modelli di governance dovranno stabilire regole e ruoli chiaramente definiti per facilitare il processo decisionale in tempo reale. I set di competenze dovranno essere aggiornati e i responsabili operativi dovranno eseguire analisi guidate dai dati per decisioni incentrate sul cliente (con impatto a livello aziendale) da un'unica versione della verità, costruendo e analizzando scenari decisionali simulati.

Per concludere, è sempre più chiaro che per le catene di fornitura a livello globale si prospettano altri eventi di tipo "cigno nero" e di interruzione. Ciò accentua la necessità per le organizzazioni di tutto il mondo di trasformarsi in imprese intelligenti. Molte aziende nei settori della vendita al dettaglio e della produzione di beni di consumo hanno già iniziato a porre le basi. La corsa è iniziata per migliorare le operazioni, fornire servizi migliori e offrire un valore maggiore con catene di fornitura agili e resilienti.