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29.10.2020
| Tempo di lettura: 4 min

La roadmap per la Smart Supply Chain

Dall’EDI fino al machine learning, per una supply chain efficiente e affidabile

Avere una supply chain controllata ed efficiente significa anche proteggere la reputazione dell’azienda. Cosa possono fare artificial intelligence, blockchain e machine learning per aiutare il lavoro del supply chain manager?

Scaffali vuoti, prodotti introvabili, carrelli stracolmi. Lo ricordiamo bene cos’è successo a marzo, quando l’imminente lockdown ha creato immagini viste fino ad ora solo nei film. Tutto ciò è stato allora causato da un picco della domanda, imprevedibile per produttori e distributori. La supply chain è stata uno dei settori che più ha accusato lo shock della chiusura pandemica, che ha interrotto molte produzioni con effetti a eco su tutta la catena. Era forse possibile prevedere anche questo, grazie alla tecnologia?

Tutto iniziò con l’EDI

A partire dagli anni ’80 la supply chain si è sempre basata sui servizi EDI, il substrato tecnologico più importante per le filiere di business, il cui scopo è da sempre lo scambio dati tra vari sistemi informativi. La maggior parte delle supply chain oggi poggiano sugli stessi sistemi EDI.

A corollario di questa tecnologia longeva (ma ancora attuale) che permette lo scambio dei dati, si stanno oggi diffondendo tecnologie di frontiera che consentono invece una gestione dei dati quasi futuristica. Machine learning e artificial intelligence non solo forniscono soluzioni rapide ai problemi che si presentano, ma possono aiutare anche a prevedere le criticità e limitare il noto effetto farfalla.

Dall’EDI all’AI

AI e machine learning, infatti, a differenza delle possibilità date da modelli predittivi che si basavano solo su dati storici, sono in grado di includere nelle analisi anche dati strutturati e destrutturati esterni alla catena, provenienti da partner, fornitori e dai cosiddetti oracoli L’analisi di questi dati restituisce informazioni in tempo reale e suggerimenti sugli aggiustamenti che devono essere fatti per permettere alla supply chain di continuare ad essere efficiente.

Sui motori di intelligenza artificiale nascono le control tower, che hanno il compito di guidare e controllare i KPI definite dal supply chain manager per verificare l’efficienza di fornitori e trasportatori, i moduli di approvvigionamento, lo stock del magazzino, l’analisi della domanda. Una mole di dati enorme, analizzati e gestiti in maniera rapidissima, che consentono visibilità e controllo di tutta la catena.

Il contributo della blockchain

A consolidare il vantaggio di una visibilità ampia, è necessario tracciare, verificare e avere prova di tutto ciò che accade all’interno della supply chain, per rendere la filiera affidabile, oltre che efficiente. Ciò è reso possibile dalla blockchain, che all’interno del supply chain management permette, anche per quanto riguarda l’approvvigionamento delle merci e la distribuzione, di registrare le trasmissioni di dati in maniera immutabile, e quindi conoscere a quali attori della filiera è meglio affidarsi.

La supply chain è la rete neurale del sistema aziende

La supply chain è ciò che sorregge l’intera struttura produttiva, su cui poggia l’affidabilità, la customer satisfaction e la reputazione delle aziende. Un ritardo, anche causato da fattori esterni e fuori controllo del supply chain manager, può avere ricadute sull’immagine dell’azienda stessa.
Se a questa prospettiva aggiungiamo catene sempre più lunghe, complesse e interconnesse, si può facilmente comprendere quanto sia necessario un controllo costante e una capacità di intervento rapida per evitare il già citato “effetto farfalla” sulla rete di fornitori, produttori e distributori.

La buona notizia è che anche le PMI hanno l’opportunità di accedere a strumenti innovativi che fino a poco tempo fa erano un’esclusiva delle grandi aziende. Intesa con IBM Sterling propone soluzioni “fast start” per avviare velocemente il percorso verso una supply chain cognitiva.

Se sei interessato agli argomenti di questo articolo, segui InTrust Day 2020.

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