“La visibilità granulare, e in tempo reale, su asset, eventi, prodotti, fornitori e partner, potenzialmente su tutta la catena produttiva, unita all’analisi cognitiva, all’intelligenza artificiale e al machine learning, abilita la possibilità di gestire l’inatteso, è il messaggio chiave di Fabio Tiozzo, strategic services director per Jda Emea. Si basa su dati concreti.

Una survey Jda & Kpmg rivela che proprio tracciabilità e visibilità della supply chain continuano a essere la principale area di investimento per i manager. Nei prossimi 24 mesi essi vorranno implementare o testare diverse tecnologie e soluzioni, tra cui analisi cognitiva (82%), Ai/Ml (62%) o digital control tower (55%). Con Ai e Ml considerate come le tecnologie di maggior impatto.

Gli obiettivi sono concreti. Le aziende hanno bisogno di agire non solo sulla “scorta” dei dati storici, facendo affidamento su “ciò che è accaduto in passato”. Piuttosto si trovano a voler comprendere cosa fare di fronte agli imprevisti in ogni passaggio della supply chain e quindi chiedono strumenti in grado di analizzare più variabili per fronteggiare gli eventi e, soprattutto, prevederli.

Non è un caso che la stessa indagine sveli come sia fondamentale, per chi guarda avanti, la capacità di ottimizzare le scorte (51%), seguita dalla distribuzione predittiva (45%) e dall’ottimizzazione delle reti di distribuzione (42%).

Fabio Tiozzo Jda
Fabio Tiozzo, strategic services director per Jda Emea

Tiozzo: “Quattro sono i fattori chiave per ribaltare il paradigma: acquisire piena visibilità (1) fino al singolo prodotto, riuscire a “prevedere” gli eventi (2) data l’analisi di una serie di elementi pubblici o comunque disponibili nei propri DB, disporre quindi di uno strumento prescrittivo (3), che sia in grado di offrire suggerimenti per la soluzione dei problemi, fino ad approdare ad un ideale di supply chain autonoma (4), per cui la soluzione Scm è in grado di agire in autonomia, guadagnando tutto il vantaggio di un tempo di reazione minimo”.

L’inatteso impatta sugli economics

Questo perché l’inatteso impatta su piani di produzione e distribuzione e determina costi aggiuntivi, spesso anche importanti.

L’azienda previdente fino ad oggi ha fatto fronte a questi problemi agendo su scorte, tempistica, capacità produttiva. Ma i costi di impatto invece diventano pesanti nei casi in cui le aziende si trovano a dover impostare, in emergenza, riattrezzaggi costosi (reimpostazione della linea di produzione) e a far fronte a penalità di consegna, o a richiami di lotti.

Per approdare ad uno scenario di visibilità completa (1) e real-time sulla supply chain servirà fare affidamento su dati granulari da fonti interne, esterne. Siano essi strutturati come anche non strutturati. Ma anche imparare a comprendere i segnali (2) offerti dall’ecosistema digitale (direttamente dai partner, quando possibile, ma non solo); quindi gestire le eccezioni e arricchire il proprio ecosistema (3) in modo da offrire possibilità di apprendimento continuo al software (4) che nel tempo consiglierà azioni sempre più ponderate, con valutazione di rischi e opportunità, lasciando sempre la possibilità della decisione finale ai responsabili.

Jda - Il viaggio verso l'autonomous Supply Chain
Jda – Il viaggio verso l’autonomous Supply Chain

Facile intuire come questo poker di funzionalità abbia bisogno anche di un approccio Saas.  La soluzione Jda proposta in questo ambito è Jda Luminate Control Tower.

Jda Luminate Control Tower

Jda Luminate è un portafoglio di soluzioni sviluppato su piattaforma aperta che abbraccia i paradigmi tecnologici di IoT, Ai e Advanced Analytics.

Nello specifico Jda Luminate Control Tower sfrutta le potenzialità offerte dalle tecnologie di controllo dell’esecuzione, pianificazione e analisi cognitiva: visibilità, analytics, planning (con le simulazioni di tipo what if) e strumenti di execution sono quindi i quattro componenti della soluzione.

Jda sta lavorando in modo da offrire la possibilità di sfruttare le proprie soluzioni anche di fronte ad applicazioni proprietarie o di altri vendor.

Jda Control Tower - Dashboard delle eccezioni con le viste in tempo reale
Jda Control Tower – Dashboard delle eccezioni con le viste in tempo reale

Il concetto cardine che caratterizza la soluzione e le ultime direttive di sviluppo si lega alla volontà di individuare in Jda una piattaforma Scm potenziata dall’Ai.

Non mancano i casi d’uso. Per esempio, Electrolux è il primo cliente ad avere implementato Jda Luminate Control Tower, in meno di sei mesi. E ora progetta di effettuare il roll-out della soluzione a livello globale nel 2019, per sfruttare le capacità predittive e prescrittive offerte da Luminate Control Tower.

L’adozione è stata determinata dalla volontà di disporre di visibilità completa sulla supply chain per poter contare poi su raccomandazioni predittive e prescrittive relative alle potenziali interruzioni. Un altro esempio è quello di Mercedes Benz Usa con i suoi 8 centri di distribuzione di parti di ricambio e circa 350mila Sku attive e una supply chain particolarmente “lunga e impegnativa”. E ancora Michelin che ha dichiarato un incremento nel livello del servizio del 17%.

Tra i casi d’uso interessanti di utilizzo delle diverse soluzioni Jda, anche Angelini Beauty (produzione e distribuzione di fragranze e cosmetici) che ha selezionato una gamma di soluzioni del portfolio Jda Demand per ottenere una chiara visibilità sugli schemi che guidano l’accuratezza della domanda. In questo caso l’azienda ha cercato visibilità strategica necessaria per posizionare al meglio la propria offerta e rispondere alle istanze della propria clientela a livello globale. La proliferazione di prodotti e opzioni di acquisto e consegna per i consumatori, sommata all’approvvigionamento e alla distribuzione globali, ha reso le supply chain complesse da gestire. La scelta di Demand da parte di Angelini Beauty serve a offrire i prodotti giusti al momento giusto, anticipando la domanda in modo accurato.

Jda come piattaforma Scm abilitata dall'AI
Jda come piattaforma Scm abilitata dall’AI

Conclude Tozzi: “Spesso si confonde l’inatteso con la mancanza di informazioni. Bisogna partire da queste ultime, per limitare la superficie dell’imprevisto e, se occorre inserire sensori in produzione farlo, integrare basi dati anche dai social o dal Web per capire. Spesso le soluzioni Scm iniziano a produrre dati da un livello troppo alto, e invece il problema va colto sempre dove si genera. Il nostro sforzo è indirizzato, con gli sviluppatori, ad offrire soluzioni di piattaforma per riuscire a soddisfare specifici casi con le soluzioni già in uso, per incontrare i clienti sul loro terreno, ma serve anche educare alla nuova concezione di supply chain, prima di tutto il management”.     

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