La nuova sfida della Supply chain? Modelli di pianificazione decentralizzati e collaborativi

Fin d'ora L'ERP (Enterprise Resource Planning) è stato concepito con un approccio "interno", mirante alla supervisione e alla gestione dei processi interni di produzione e dell'amministrazione degli ordini all'interno di un'organizzazione. Tuttavia, al fine di soddisfare le esigenze delle moderne catene di approvvigionamento, si rende necessario un nuovo modello di pianificazione più decentralizzato, interattivo e cooperativo, orientato "all'esterno", in grado di canalizzare e gestire in maniera continua non solo i dati provenienti dall'interno ma anche quelli provenienti dall'esterno. Questa è la nuova sfida della Supply chain.

Ottimizzare i dati generati dalla catena di approvvigionamento

L'ERP (Enterprise Resource Planning) è un sistema informatizzato integrato che, come dicevamo, si focalizza principalmente sul controllo e sulla gestione delle attività interne di un'organizzazione, comprese le operazioni di produzione, l'amministrazione degli ordini e la gestione delle risorse aziendali. Questo approccio "interno" è stato concepito per ottimizzare l'efficienza e la produttività all'interno di un'azienda, fornendo una visione completa delle operazioni aziendali attraverso un'unica piattaforma.

Tuttavia, con l'evoluzione delle dinamiche del mercato globale e l'incremento delle sfide connesse alla complessità delle catene di approvvigionamento, è emersa la necessità di adottare un modello di pianificazione che come dicevamo deve "catturare" e gestire dati provenienti da varie fonti e non solo quelle interne all'azienda.

Pensiamo alle  fluttuazioni imprevedibili della domanda e dell'offerta, che una catena di approvvigionamento si trova a dover affrontare oggi:

1. instabilità climatica
2. congestione dei porti
3. tensioni geopolitiche
4. guerre
5. blocchi e dazi
6. altre variabili che possono influenzare la gestione delle risorse e il flusso dei beni.

In questo contesto, l'approccio "interno" dell'ERP potrebbe risultare limitato per affrontare le nuove sfide emergenti. Una visione più ampia ed estesa è necessaria per gestire in modo efficace le dinamiche esterne e interne che influenzano la catena di approvvigionamento. Pertanto, si richiede un modello di pianificazione che coinvolga attivamente tutte le parti interessate lungo la catena, tra cui fornitori, produttori, trasportatori e clienti.

Condivisione dei dati in tempo reale

Un modello di pianificazione "collaborativo" promuove la condivisione di informazioni in tempo reale, l'interazione tra le diverse entità coinvolte e la condivisione di responsabilità nella gestione delle attività. Ciò permette di ottenere una maggiore trasparenza sulla catena di approvvigionamento, consentendo una migliore anticipazione dei cambiamenti e delle criticità, e facilitando il coordinamento delle risorse per rispondere in modo tempestivo alle fluttuazioni della domanda e dell'offerta.

La collaborazione tra le diverse parti coinvolte nel processo di approvvigionamento è essenziale per adattarsi alle mutevoli condizioni del mercato e garantire una gestione ottimale delle risorse. La condivisione di dati interni ed esterni è fondamentale per ottenere una visione completa e aggiornata della catena di approvvigionamento, permettendo di prendere decisioni basate su informazioni accurate e tempestive.

Previsione dei dati con AI e Machine Learning

L'utilizzo di tecnologie avanzate come l'Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning può fornire un ulteriore supporto nella gestione dei dati e nella previsione delle fluttuazioni del mercato. Queste tecnologie consentono di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, identificare modelli e tendenze, e fornire previsioni più precise sulla domanda e sull'offerta futura.

Quindi l'ERP ha svolto un ruolo fondamentale nel supportare le operazioni interne delle aziende, ma per affrontare le sfide sempre più complesse delle catene di approvvigionamento moderne, è essenziale adottare un modello di pianificazione condiviso e distribuito. La condivisione di informazioni e la collaborazione tra le diverse entità coinvolte lungo la catena di approvvigionamento sono elementi chiave per garantire una gestione ottimale delle risorse, adattandosi in modo agile alle dinamiche del mercato e mantenendo una posizione competitiva in un ambiente economico in continua evoluzione. L'utilizzo di tecnologie avanzate può ulteriormente potenziare la capacità di gestire dati complessi e prendere decisioni informate e tempestive, garantendo una catena di approvvigionamento resiliente e adattabile alle mutevoli esigenze del mercato globale.

Pensiamo ad un mondo dove tutti i dati raccolti ed elaborati da tutte le aziende di logistica e supply chain del mondo fossero centralizzati, condivisi e i modelli di pianificazione si potessero basare su una vasta quantità di dati esperienziali elaborati in tempo reale dall'intelligenza artificiale.

Se tutti i dati logistici di tutte le aziende del mondo fossero centralizzati e i modelli di pianificazione si basassero su una vasta quantità di dati esperienziali elaborati dall'intelligenza artificiale, ciò avrebbe un impatto significativo sul settore della logistica e della supply chain.

• Efficienza operativa: L'utilizzo di una vasta quantità di dati logistici centralizzati e analizzati dall'intelligenza artificiale consentirebbe alle aziende di ottimizzare le loro operazioni e processi. L'IA potrebbe identificare pattern, tendenze e opportunità di miglioramento, portando a una maggiore efficienza nel trasporto, nella gestione degli inventari, nel coordinamento delle spedizioni e nelle attività di magazzino.
• Maggiore trasparenza: Con dati logistici centralizzati e accessibili a tutte le aziende, vi sarebbe una maggiore trasparenza lungo tutta la catena di approvvigionamento. Ciò permetterebbe una migliore comunicazione tra i vari attori della supply chain, riducendo i ritardi, i problemi di tracciamento e i rischi di inefficienze dovute a informazioni incomplete o frammentate.
• Previsioni accurate: L'IA può analizzare enormi quantità di dati storici e in tempo reale per fornire previsioni più precise sulla domanda, i picchi stagionali, i tempi di consegna e altri fattori critici per la pianificazione logistica. Ciò permetterebbe alle aziende di anticipare le esigenze del mercato e adattarsi rapidamente ai cambiamenti.
• Miglioramento delle decisioni: I modelli di pianificazione basati sull'elaborazione di dati esperienziali dall'intelligenza artificiale possono aiutare le aziende a prendere decisioni più informate e strategiche. Le scelte riguardanti le rotte di trasporto, i fornitori, le politiche di inventario e altre decisioni chiave sarebbero supportate da analisi approfondite e accurate.
• Minori costi e impatti ambientali: La centralizzazione dei dati logistici e l'ottimizzazione basata sull'IA potrebbero ridurre i costi operativi e minimizzare gli impatti ambientali. Con una migliore gestione delle risorse, delle rotte e dei tempi di consegna, si potrebbero evitare sprechi e ridurre le emissioni di gas serra associate al trasporto.
• Standardizzazione e normative: Con un sistema centralizzato di dati logistici, sarebbe possibile stabilire standard e normative globali per il settore della logistica. Ciò potrebbe semplificare la collaborazione tra aziende di diverse regioni e garantire un'omogeneità nei processi, migliorando l'efficienza complessiva del settore.

Tuttavia, ci sono anche alcune sfide e questioni da considerare, come la sicurezza dei dati, la privacy e la resistenza al cambiamento da parte delle aziende che potrebbero essere riluttanti a condividere le proprie informazioni con altre entità. Inoltre, l'implementazione di un sistema così complesso richiederebbe un notevole investimento in tecnologia e infrastrutture. Nel complesso, se gestito correttamente, un modello di pianificazione basato sull'elaborazione di dati logistici centralizzati dall'IA potrebbe portare a notevoli benefici per l'intera industria della logistica e migliorare l'efficienza delle supply chain su scala globale.