L’importanza dei big data analytics per la supply chain 4.0, come la loro adozione migliora il decision making e come incrementa la competitività dell’azienda.
Big data analytics per la supply chain: come aumenta la competitività
2-nov-2022
Insieme alla robotica e all’IoT, i big data analytics nella supply chain 4.0 giocano un ruolo fondamentale, come rileva un ormai celebre studio di McKinsey sull’argomento: “mettete sensori ovunque, create network in ogni parte, automatizzate ogni passaggio, quindi analizzate il tutto per migliorare significativamente performance e customer satisfaction”.
Al di là del tono iperbolico dell’articolo, è assodato che strumenti di big data analytics applicati a livello di supply chain aumentano la capacità di lettura di quest’ultima, con ovvie ricadute positive per le aziende.
Una supply chain capillarmente tracciata grazie all’elaborazione dei big data, in particolare, supporta efficacemente il decision making. In altre parole, aiuta i manager a operare con migliore cognizione di causa, oltre che in tempi decisamente più rapidi, fornendo loro informazioni più dettagliate.
Gli esempi del potenziale dei Big Data Analytics per il supply chain management non mancano: uno lo offre un'importante azienda internazionale di logistica con i suoi sistemi di route optimization. Incrociando dinamicamente informazioni sulle consegne da effettuare, le condizioni del traffico, i rifornimenti disponibili e altre variabili, l'organizzazione riesce a “guidare” le consegne in modo da combinare puntualità e cost-efficiency. In questo modo, stima di riuscire a risparmiare ai suoi conducenti circa 100 milioni di miglia all’anno.
I Big Data Analytics hanno dunque un potenziale enorme e vari ambiti di applicazione, ma come funzionano in concreto?
Come funzionano i Big Data Analytics
In estrema sintesi, i Big Data sono il prodotto di ambienti ad elevata digitalizzazione, e in particolare dell’interconnessione di strumenti e risorse in network centralizzati. In un ambiente di smart logistics, per esempio, sensori e altri dispositivi di tracciamento possono seguire ogni movimento dei mezzi e delle risorse, restituendo un flusso di dati costante e minuzioso. L’integrazione di questi dati con quelli rilevati in altri punti della catena di approvvigionamento può costruire così un sistema molto sofisticato di monitoraggio della supply chain.
I Big Data Analytics intervengono, a questo livello, estrapolando dai dati report, modelli e previsioni statistiche. Queste analytics, quindi, non solo forniscono un quadro dettagliato delle operazioni di supply chain, ma sono anche in grado di anticiparne gli sviluppi.
Come i Big Data Analytics aumentano la competitività
Forse è proprio quest’ultimo il beneficio primario di una applicazione dei Big Data Analytics a livello di supply chain. La possibilità cioè di usare i dati in maniera proattiva, disegnando il futuro più che fermarsi a una fotografia del presente.
L’impiego dei Big Data Analytics per la supply chain, quindi, migliora la competitività complessiva di un’azienda, in particolare sotto i tre aspetti qui presentati.
- I sistemi di BDA aumentano l’efficienza operativa all’interno della filiera. Il monitoraggio capillare di tutte le operazioni attraverso sensori e sistemi di track-and-trace consente di coordinarne lo svolgimento con maggiore precisione, come accade per esempio con il citato sistema di route optimization. L’analisi dei Big Data garantisce anche un impiego più adeguato dei mezzi e delle risorse a disposizione e può, per esempio, assicurare una migliore programmazione degli interventi di manutenzione o di verifica sui mezzi.
- I Big Data Analytics facilitano l’allineamento tra domanda e offerta in una supply chain. Dal monitoraggio in real-time di un ciclo di produzione possono per esempio anticipare stime di consumo dei materiali o di time-to-market da utilizzare per pianificare rifornimenti e spedizioni. Ciò consente un utilizzo lean delle risorse aziendali che aiuta a contenere i costi e ridurre le inefficienze.
- Forse il principale vantaggio che deriva dall’adozione dei BDA: la qualità dei servizi offerti. Una gestione proattiva di tutte le variabili in gioco in una supply chain consente infatti alle aziende di migliorare i propri standard di servizio sotto tutti i punti di vista. Possono così, tra le altre cose, offrire consegne puntuali, prodotti esattamente corrispondenti alle aspettative, un customer support ben oltre la media.
Quelli citati sono i risultati che conseguono all’utilizzo compiuto della gran mole di dati generata da una supply chain digitalizzata. Di un sistema del genere, i Big Data Analytics sono il fulcro, e la fonte preziosa di informazioni intorno alle quali organizzare le strategie più efficaci di supply chain management.
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