Nuove esigenze mettono a dura prova la catena di approvvigionamento

Le catene di approvvigionamento non sono più "business as usual". Una convergenza di fattori ha esercitato una pressione significativa sulle catene di fornitura delle organizzazioni per affrontare un'ampia gamma di nuove sfide e priorità che, in molti casi, le capacità delle catena di fornitura esistenti non sono in grado di gestire.

La maggior parte delle catene di fornitura esistenti sono state costruite in un'epoca diversa, quando la scala si otteneva consegnando in massa camion carichi di merci ai magazzini e poi ai grandi magazzini. Questo modello si basava su un alto livello di prevedibilità della domanda (quindi la visibilità era meno importante) e dava più valore all'efficienza che alla resilienza. Con l'interruzione della catena di approvvigionamento ovunque, questo modello deve cambiare, ma come?

Per essere all'altezza della situazione, oggi le aziende hanno bisogno di una ricostruzione su larga scala della catena di approvvigionamento e della rete di produzione, che consenta loro di diventare più resilienti alle interruzioni, rilevanti per i clienti e i dipendenti e responsabili nei confronti dell'ambiente e della società.

Al centro di questa trasformazione ci sono i dati e l'intelligenza artificiale (AI), che si trovano in una posizione unica per fornire gli approfondimenti, l'agilità e la velocità di cui le aziende hanno bisogno per costruire una supply chain completamente nuova, adatta al presente, al domani e agli anni a venire.

Creare una rete di supply chain intelligente.

Le aziende in grado di porre i dati al centro della propria supply chain e di applicare l'IA su scala possono creare una rete di supply chain connessa e realmente intelligente.

Una rete di supply chain intelligente può apportare numerosi benefici alle aziende.

Può aiutare le aziende a ottenere visibilità sulle interruzioni di fornitura o sulle interruzioni della domanda, fornendo le informazioni necessarie per risolvere i problemi in tempo quasi reale.

Contribuisce ad aumentare l'agilità, in modo che le aziende possano soddisfare le esigenze specifiche dei clienti con velocità, specificità e scalabilità, aumentando la disponibilità dei prodotti e i livelli di servizio, riducendo le vendite perse e i costi di inventario e incrementando l'efficienza della produzione e dell'evasione.

Può aumentare la resilienza (ad esempio, mantenendo le metriche di servizio On Time e In Full), riducendo al contempo l'impronta di carbonio e il rischio complessivo di sostenibilità delle aziende.

Controllo centralizzato con visibilità end-to-end: le torri di controllo della supply chain, basate su tecnologie intelligenti che acquisiscono, elaborano e utilizzano vasti set di dati strutturati e non strutturati, consentono alle aziende di centralizzare i dati e le intuizioni e di migliorare il processo decisionale, più rapidamente. Gli hub digitali riuniscono persone, processi e tecnologie per creare una visione a 360 gradi della rete di fornitura, attraverso tutti i livelli di fornitori e i percorsi di mercato.

Replicato digitalmente: Un gemello digitale, che è una replica virtuale della catena di fornitura end-to-end, può aiutare le aziende a guidare la pianificazione dello scenario che consente all'azienda di prendere decisioni predittive basate sulle esigenze aziendali, a ottimizzare i processi esistenti, le posizioni di magazzino e la rete complessiva attraverso una modellazione avanzata, a eseguire uno "stress test" dell'intera catena di fornitura per identificare i punti vulnerabili alle interruzioni e le modalità di risposta e a identificare il design ottimale della rete per aumentare la sostenibilità dell'intera catena di fornitura.

Connessi e integrati attraverso il cloud: Il cloud è uno strumento sicuro, scalabile e in grado di integrare i dati in tutta la catena di fornitura. Grazie all'intelligenza artificiale e al cloud, le aziende possono passare da cicli manuali di pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP) a cicli completamente collaborativi, basati sui dati e sulla piattaforma. I partecipanti possono condividere informazioni qualitative e dati in tempo reale dai sistemi della supply chain, rivedere i report e discutere le implicazioni, il tutto su base continuativa. Quando vengono identificate eccezioni o si presentano opportunità, i pianificatori possono creare opzioni di risoluzione, condividerle con gli stakeholder, discuterle sulla piattaforma collaborativa e agire immediatamente. Tutte le informazioni qualitative attualmente scambiate - e perse - nelle telefonate e nelle e-mail vengono salvate insieme alle modifiche.

Altamente personalizzato e flessibile: I processi e le reti agili consentono alle aziende di percepire rapidamente e rispondere in modo appropriato ai cambiamenti della domanda dei clienti.Gli strumenti basati sul ML possono fornire intuizioni che altrimenti potrebbero passare inosservate, in quanto l'apprendimento non supervisionato è in grado di identificare le tendenze nell'elevato volume di variabili e informazioni. La visibilità in tempo reale dei dati di mercato può produrre una maggiore comprensione, variazione e urgenza di comprendere e soddisfare i requisiti della domanda. Le aziende possono iper-personalizzare l'evasione degli ordini per canale, livello di servizio e località.

Sfide per lo sfruttamento dei dati e dell'IA della supply chain in scala

Nonostante il riconoscimento della potenza e del valore dei dati e dell'IA, è probabile che le aziende continuino ad avere difficoltà a sfruttare i loro investimenti in modo più ampio. Infatti, ben il 79% dei direttori generali riconosce di saper pilotare l'IA, ma fatica a scalarla in tutta l'azienda.

Perché? Una serie di ostacoli potrebbe trattenerli.

Silos funzionali: le organizzazioni dispongono di dati in silos in tutta l'azienda. Quando i dati sono frammentati e scollegati, la capacità di applicare l'intelligence, generare intuizioni e generare valore è limitata.

Qualità e strategia del dato: Le aziende hanno problemi anche con i tipi di dati che raccolgono. Non hanno i dati giusti o la giusta qualità dei dati per ottenere i risultati che cercano.

Proprietà: ogni azienda ha difficoltà a stabilire chi guida l'implementazione dell'IA e chi guida l'iniziativa. Con l'incertezza su chi "comanda" o spinge, le iniziative di IA potrebbero facilmente fallire.

Privilegiare i casi d'uso: se da un lato è positivo che il potenziale dell'IA sia enorme e che la tecnologia possa essere applicata a una miriade di aree aziendali, dall'altro rende difficile per le aziende allineare la propria strategia di IA alla strategia aziendale e dare priorità ai casi d'uso in cui l'IA può fornire il massimo valore.

Trovare le giuste soluzioni: Le aziende hanno a disposizione così tanti fornitori, tecnologie e soluzioni tra cui scegliere che sembrano tutte promettere la stessa cosa, il che rende difficile per le aziende determinare quale sia quella giusta per loro.

Mancanza di talenti qualificati: quando si cerca di scalare l'IA, molte organizzazioni sanno di aver bisogno e si concentrano sull'assunzione di dipendenti altamente tecnici come i data scientist. Ma questa competenza tecnica deve essere abbinata alla conoscenza del business e della strategia. La collaborazione tra questi due "mondi" e una strategia per lo sviluppo dei talenti è necessaria affinché l'IA abbia un impatto significativo.

Superare gli ostacoli per ottenere un impatto maggiore

Superare questi ostacoli non è facile, ma deve accadere perché l'IA possa scalare e fornire un reale valore aziendale. Tre cose possono aiutare a ridurre al minimo gli ostacoli e consentire all'IA di prosperare in tutta l'azienda.

1. Strategia e road map: tracciare la destinazione e come arrivarci
La prima cosa di cui un'azienda ha bisogno per avere un impatto su larga scala è una visione chiara e integrata di dove l'azienda vuole andare con l'IA - la sua stella polare, per così dire. Non può essere limitata a una funzione, a un dipartimento o a un'unità aziendale: è l'antitesi della scalabilità. Altrettanto fondamentale è la capacità di tradurre questa visione nelle principali iniziative che l'azienda deve attuare per raggiungere l'obiettivo finale. Entrambe le cose sono fondamentali per compiere i passi successivi per costruire le fondamenta che consentano a un'azienda di realizzare un valore a breve e a lungo termine dall'IA e, soprattutto, di ottenere l'approvazione del livello C per finanziare un tale mega-investimento.

2. Cloud: sfruttare i dati per una fonte di verità unica e affidabile
L'intelligenza artificiale e l'analisi avanzata possono elaborare serie di dati enormi e diversi provenienti da tutte le funzioni per fornire una migliore visibilità lungo la catena di approvvigionamento. Ma con un numero maggiore di fonti di dati, sarà necessaria una maggiore potenza di calcolo e una maggiore capacità di server. Con il cloud, un'azienda può collegare questi dati per creare un'unica fonte di verità affidabile. Il cloud consente inoltre alle aziende di attingere a nuove fonti di dati per estendere e migliorare la visibilità e, di conseguenza, creare maggiori opportunità per l'IA di fornire valore.

3. Talenti: creare e acquistare le giuste competenze
Come accennato in precedenza, molte aziende si accorgono di non avere i talenti giusti per scalare con successo l'uso dell'IA nella supply chain. Infatti, una ricerca di Accenture ha rilevato che solo il 38% dei dirigenti della supply chain ritiene che la propria forza lavoro sia pronta a sfruttare la tecnologia a loro disposizione. Per questo motivo, l'aggiornamento o la riqualificazione delle persone per renderle competenti nell'applicazione dell'IA a casi d'uso specifici che generano un valore significativo è assolutamente fondamentale per la scalabilità dell'IA.

Anche i partner dell'ecosistema, come i fornitori di tecnologia e le società di consulenza, possono essere ottime fonti di competenze importanti, fornendo talenti che possono integrare i dipendenti esistenti di un'azienda laddove necessario. Queste aziende hanno già affrontato la ripida curva di apprendimento necessaria per scalare l'IA e hanno imparato la lezione. Le loro intuizioni e la loro guida possono essere estremamente preziose per aiutare le aziende a superare un'impresa spesso difficile e complessa.

Il futuro delle reti di supply chain intelligenti e a guida autonoma

Le tecnologie intelligenti e i dati end-to-end connessi, se combinati e scalati, possono aggiungere un valore immenso alla catena di fornitura di qualsiasi azienda. Questa combinazione unifica la supply chain, crea nuove efficienze e capacità operative e libera capitale da reinvestire in nuovi modelli di business che arricchiscono l'esperienza dei clienti, creano un vantaggio competitivo e sostengono una crescita redditizia.

A lungo termine, questa potente combinazione di tecnologie e dati alimenterà il passaggio a reti di supply chain realmente autoguidate, che portano il valore e l'innovazione a un livello completamente nuovo.

L'intelligenza artificiale può automatizzare la pianificazione della domanda, la pianificazione dell'offerta, l'ottimizzazione delle scorte e l'esecuzione, con l'obiettivo di prendere decisioni in modo automatico, senza l'intervento dell'uomo (ossia, il passaggio dall'uomo che guida le macchine alle macchine guidate dall'uomo). Nel frattempo, il ML consente l'autoapprendimento, la previsione, la prescrizione e l'ottimizzazione automatica delle prestazioni della supply chain in tutte le funzioni. In una supply chain a guida autonoma, l'automazione può segnalare e risolvere le eccezioni in tempo reale: ad esempio, gli algoritmi basati sul ML possono prevedere le eccezioni e gli esiti della supply chain e, se il processo cambia nel tempo, il cognitive computing impara e si adatta ad esso.

L'IA ha davvero il potenziale per trasformare qualsiasi catena di fornitura e, nell'ambiente odierno, tale trasformazione non è più un'opzione. Con la giusta combinazione di persone, processi e tecnologie, le aziende possono smettere di sperimentare l'IA e iniziare a scalarla, in modo che la rete della supply chain possa iniziare a realizzare il suo pieno valore potenziale, sia a breve che a lungo termine.