E’ ormai noto come l’avvento dell’Industria 4.0 abbia creato le basi per nuovi modelli organizzativi, abbia dato vita a nuove professionalità, spesso più qualificanti, e come abbia determinato l’adozione di tecnologie digitali all’avanguardia. Intelligenza artificiale, connettività, analisi e interpretazione dei Big Data stanno diventando, dunque, uno strumento imprescindibile per la sopravvivenza e il successo di un’azienda, per far fronte a un mercato in continuo cambiamento e sempre più omnichannel, nel quale una supply chain ottimizzata e “intelligente” consente di gestire in modo efficiente il rapporto con tutti gli stakeholder
Oggi il livello di complessità nella gestione delle aziende e della relativa supply chain è in costante aumento, questo perché i modelli di business sono in continua trasformazione ed evoluzione, così come anche la domanda e lo stesso atteggiamento da parte del mercato. Infatti, che si tratti di vendita all‘ingrosso, al dettaglio o e-commerce, la varietà dei canali distributivi rende difficile un controllo e un monitoraggio standardizzato della domanda dei clienti, mentre la diversificazione dell’offerta è in costante aumento. Alla luce di questo scenario, appare evidente che nel contesto attuale, valutare e intercettare la domanda dei propri clienti è molto più difficile rispetto a qualche anno fa.
Avere sempre la merce giusta, nelle quantità corrette, in tempi brevi e nel posto giusto diventa sempre più sfidante ma allo stesso tempo sempre più impellente. Il Demand Planning basato sul forecast sta diventando così il punto di partenza cruciale per la pianificazione operativa in azienda. Le esigenze dei clienti e la domanda risultante devono essere al centro della pianificazione delle vendite e dell‘approvvigionamento.
In molte realtà aziendali, tuttavia, pianificazione delle vendite, pianificazione della produzione, pianificazione logistica e quella finanziaria non sono ancora interconnesse in modo sistematico, ma si fa affidamento solo sul fattore umano e sull’interscambio personale: questo non è più possibile alla luce della complessità tipica della supply chain attuale, in quanto questo tipo di gestione va a impattare negativamente su efficienza aziendale, soddisfazione dei canali distributivi e del cliente finale, oltre ad avere effetti estremamente negativi in termini di sostenibilità, di spreco e di impatto ambientale.
Ma come possono aiutare le tecnologie 4.0 a trasformare la gestione dell’intera catena di distribuzione in un processo unico, interconnesso e senza soluzione di continuità?
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L’intelligenza artificiale, di fatto, ne rappresenta la soluzione ed è possibile applicarla ad ogni fase della catena del valore – dal concept, al design, alla definizione dei materiali, alla produzione, alla logistica e alla vendita al dettaglio -.
Prendiamo, per esempio il settore del machinery, un’armonica interazione tra l’intelligenza umana e l’intelligenza delle macchine, in grado di “sistemizzare” determinati processi, consente di prevedere la domanda del mercato in modo più preciso e puntuale, anticipando, per esempio, l’ordine di determinati componenti necessari all’assemblaggio dei prodotti finali richiesti ed evitando, così, fasi di stallo nel processo di produzione e ritardi nelle consegne. Va da sé, quindi, che una previsione accurata delle richieste del mercato permetta una corretta pianificazione delle vendite, una produzione ottimizzata e una puntuale evasione degli ordini.
I Big Data al centro della supply chain
la gestione e l’analisi dei dati assume, pertanto, una funzione chiave che consente di rivedere determinati modelli prestabiliti, apportare – se necessario – modifiche al processo, applicare eventuali azioni correttive, in modo tale da implementare una strategia che risponda perfettamente alle necessità di tutti gli stakeholder coinvolti nella catena del valore.
Combinando e incrociando tutti le informazioni e i dati che una piattaforma basata su AI mette a disposizione, è possibile dunque fare previsioni attendibili, tenendo conto di tutta una serie di parametri e variabili, valutare possibili differenti scenari e definire così i KPI delle diverse aree coinvolte nella supply chain.
E’ fuori dubbio, quindi, che l’ausilio dell’Intelligenza Artificiale consenta di apportare miglioramenti, quali la velocizzazione e l’aumento di scala dei processi, la gestione di quantità di dati che gli esseri umani non possono governare totalmente, la possibilità di offrire ai consumatori nuovi modi di vivere l’esperienza della vendita al dettaglio.
Tutto ciò, inoltre, si ripercuote in modo estremamente positivo in termini di contenimento costi e soprattutto di sostenibilità ambientale. Minimizzando, infatti, gli avanzi e le rimanenze di magazzino con una produzione quanto più precisa possibile, si diminuiscono le emissioni di CO2 durante i processi di fabbrica, si ha meno spreco di materiali che inevitabilmente verrebbero dispersi nell’ambiente e finirebbero nella grande quantità di rifiuti che, a loro volta, dovranno essere in qualche modo gestiti e smaltiti. La stessa logistica e la movimentazione delle merci ne beneficia in ottica “green”: organizzando infatti il trasporto in modo puntuale e programmato, si evitano spedizioni e viaggi inutili o, al contrario, urgenti che inevitabilmente implicherebbero un maggiore impiego di risorse su tutti i fronti.
Tutto questo, di fatto, si traduce in una maggiore reddittività e in un business più sano, sotto ogni punto di vista, maggiormente rispondente alle reali necessità di ognuno.
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di Maria Lanzetta
