I dati sono la linfa vitale dell’IA nella supply chain. Senza dati sufficienti, i modelli di IA non possono scoprire schemi significativi, fare previsioni accurate o fornire spunti preziosi per prendere decisioni informate in ambienti complessi e dinamici.

Allo stesso tempo, anche fornire troppi dati ai modelli di intelligenza artificiale può essere un problema. L’inclusione di dati eccessivi o irrilevanti può introdurre rumore e complessità, potenzialmente sovraccaricando gli algoritmi, producendo previsioni distorte e assorbendo inutilmente potenza di calcolo.

Esattamente come la ricerca della ciotola di porridge perfetta da parte di Riccioli d’Oro, per sfruttare l’IA nella vostra supply chain dovete identificare i dati “perfetti” per la vostra azienda.

Non tutti i dati vengono creati uguali

Proprio come un buon piatto richiede la quantità e la qualità perfetta degli ingredienti, la vostra catena di fornitura alimentata dall’intelligenza artificiale ha bisogno del giusto mix di dati per operare la propria magia.

Sebbene sia teoricamente possibile monitorare i modelli meteorologici su Marte, a meno che la vostra azienda non abbia operazioni o dipendenze interplanetarie, questi dati non saranno rilevanti per la gestione della vostra supply chain! Sulla Terra, anche se le condizioni meteorologiche hanno un impatto sui modelli di domanda, se non si dispone dei dati di localizzazione, non ci saranno d’aiuto.

E, proprio come l’aggiunta di troppi ingredienti a un piatto, l’aggiunta di troppi segnali di dati aggiunge rumore, rendendo più difficile per i segnali che contano distinguersi e fornire il loro effetto predittivo. Quindi, proprio come è meglio non riempire un piatto con troppi ingredienti, per massimizzare il loro impatto, scegliete i dati con saggezza.

Ma con la proliferazione di dati disponibili all’interno e all’esterno dell’organizzazione, dalle vendite e promozioni agli indicatori economici e ai modelli meteorologici, sapere cosa includere e cosa tralasciare non è semplice. Quindi, come si fa a raggiungere quel momento “Goldilocks”?

Trovare il giusto equilibrio

L’identificazione degli insiemi di dati più importanti per l’organizzazione dipende da molti fattori, tra cui la complessità della supply chain, le applicazioni AI specifiche utilizzate e la qualità dei dati.

Sebbene non esista una soluzione unica per tutti, i passaggi seguenti forniscono una regola empirica utile per determinare quali dati sono rilevanti quando si utilizza l’IA per gestire la supply chain.

Definire gli obiettivi aziendali: Definire chiaramente gli obiettivi aziendali e gli indicatori chiave di prestazione (KPI) che il sistema di gestione della supply chain guidato dall’IA intende ottimizzare. La comprensione degli obiettivi e delle priorità specifiche aiuterà a identificare i punti di dati più rilevanti per il raggiungimento di tali obiettivi.

Collaborare tra reparti: Coinvolgere gli stakeholder di diversi reparti dell’organizzazione, non solo della gestione della catena di fornitura, compresi la logistica e gli approvvigionamenti, ma anche delle vendite, del marketing e della finanza. Le discussioni collaborative possono aiutare a identificare le fonti di dati e le metriche più rilevanti che catturano il processo end-to-end della supply chain e si allineano agli obiettivi aziendali generali.

Affidarsi agli esperti: I vostri pianificatori conoscono bene la vostra attività perché vi si immergono giorno per giorno, quindi sfruttate questa conoscenza per aiutarli a trasformare i dati in storie che forniscano un contesto. Inoltre, oltre agli esperti interni, la collaborazione con un fornitore di tecnologie per la supply chain offre un’esperienza inestimabile nell’identificare i set di dati precisi necessari per sbloccare il potenziale dell’IA nella vostra supply chain. Sfruttando la loro conoscenza del settore e la loro esperienza, si semplificherà il processo di identificazione e raccolta dei dati necessari per alimentare le intuizioni e i processi decisionali basati sull’IA.

Mappare i processi della supply chain: Mappare i vari processi all’interno della supply chain, dall’approvvigionamento alla produzione, alla gestione delle scorte, alla distribuzione e all’evasione dei clienti. Identificare i punti di contatto e i punti decisionali chiave in cui gli insight basati sui dati possono apportare miglioramenti e informare il processo decisionale.

Inventario e valutazione dei dati: Eseguire un inventario completo delle fonti di dati disponibili all’interno dell’organizzazione, compresi i sistemi interni (ad esempio, ERP, CRM, SCM), le fonti esterne (ad esempio, dati di mercato, previsioni meteo, fattori geopolitici, eventi) e i dispositivi IoT (ad esempio, sensori, tag RFID). Valutare la qualità, la granularità, la tempestività e la rilevanza di ciascuna fonte di dati per determinarne l’idoneità all’analisi guidata dall’intelligenza artificiale.

Pulire i dati: Identificare i dati è una cosa, ma assicurarsi che siano accurati è altrettanto importante: come si suol dire, “garbage in, garbage out”.  Fortunatamente, esistono strumenti basati sull’intelligenza artificiale in grado di identificare automaticamente i dati anomali, riducendo la quantità di lavoro necessaria per farlo manualmente.

Dare priorità alle esigenze dei dati: Date priorità ai dati in base alla loro rilevanza per gli obiettivi aziendali definiti e al loro potenziale impatto sulle prestazioni della supply chain. Concentratevi sulla raccolta e sull’integrazione dei dati che contribuiscono direttamente a migliorare il processo decisionale, a incrementare l’efficienza operativa, a ridurre i costi e a soddisfare le aspettative dei clienti.

Mettere a punto la strategia di gestione dei dati

Ora avete tutti gli ingredienti per una ciotola di porridge perfetta. Ma non avete ancora finito!

Gli ambienti aziendali cambiano continuamente e ciò che funziona oggi potrebbe non funzionare domani. L’adozione di un approccio iterativo garantisce che le vostre strategie sui dati rimangano agili e rispondano all’evoluzione delle esigenze e delle sfide. Raffinando e aggiornando continuamente le fonti e i modelli di dati in base ai feedback e alle metriche di performance, potete essere all’avanguardia e mantenere un vantaggio competitivo.

È anche il momento di integrare l’analisi predittiva per anticipare gli eventi e le tendenze future della supply chain. L’identificazione di modelli e correlazioni di dati storici può informare i modelli predittivi e consentire un processo decisionale proattivo in aree quali la previsione della domanda, l’ottimizzazione delle scorte e la gestione del rischio.

E per essere sicuri che il vostro porridge sia davvero gustoso come pensate, dovrete metterlo alla prova. Le persone possono avere la ferma convinzione che particolari segnali di dati contribuiscano in modo determinante alla previsione, ma con un robusto test di ipotesi è possibile determinare correttamente la correlazione tra i diversi segnali per comprendere realmente l’impatto che ciascuno di essi ha sul risultato.

Trovare il finale della favola

Così come Riccioli d’Oro cercava il porridge perfetto, quando si tratta di IA nella supply chain è fondamentale trovare il giusto equilibrio nella selezione dei dati: abbastanza per informare efficacemente gli algoritmi di IA, ma con una chiara attenzione ai segnali che contano. Il raggiungimento di questo equilibrio richiede un approccio strategico, che tenga conto degli obiettivi aziendali, della collaborazione tra i vari dipartimenti e della guida di esperti fornitori di tecnologia. Inoltre, nel perfezionare la strategia dei dati, la combinazione di una mentalità iterativa con l’analisi predittiva consente di adattarsi e anticipare le dinamiche di mercato in evoluzione.

Armate di queste strategie, le aziende possono sbloccare il potenziale di trasformazione dell’IA nelle loro catene di fornitura e assaporare il gusto del successo.

L'articolo L’intelligenza artificiale nelle catene di approvvigionamento proviene da Data Manager Online.

Accendete la radio o la TV, prendete un giornale o leggete il vostro notiziario preferito e vedrete che la supply chain è ancora una volta nei titoli dei giornali. All’inizio del 2024, la terribile situazione in Medio Oriente ha continuato a perturbare le catene di approvvigionamento globali.

Il 12 gennaio Tesla ha annunciato la chiusura della produzione in Belgio a causa della carenza di pezzi di ricambio dovuta ai ritardi di spedizione delle navi da carico che evitano il Mar Rosso e il Canale di Suez (e Volvo ha subito seguito l’esempio). Molti rivenditori europei hanno ridotto le loro previsioni finanziarie per il 2024, notando l’incertezza della catena di approvvigionamento dovuta ai problemi nel Mar Rosso… come se avessimo bisogno di ricordare che le supply chain hanno un impatto sui risultati di bilancio e sui risultati economici.

Le supply chain tradizionali sono state progettate per trovare un equilibrio tra costi, liquidità e servizio. Di conseguenza, la maggior parte delle organizzazioni non ha le competenze necessarie per promuovere una reale resilienza nelle proprie supply chain in modo da sostenere i benefici top-line dell’organizzazione.

Ecco il campanello d’allarme: “Il vostro CFO è preoccupato! L’Institute of Chartered Accountants for England and Wales (ICEAW) ha appena pubblicato un consiglio per tutti i suoi membri: I CdA devono chiedere garanzie sulla sicurezza della supply chain”. In un nuovo rapporto si legge: “Un quadro crudo delle potenziali conseguenze, per le aziende e per i consumatori, di un’interruzione della supply chain, tra cui scaffali vuoti, reputazione danneggiata e perdite commerciali”.

Sarebbe molto allettante concentrare gli investimenti sull’agilità piuttosto che sulla pianificazione, vista la situazione attuale e l’esperienza degli ultimi quattro anni in cui le supply chain hanno affrontato interruzioni senza precedenti, una guerra commerciale tra Stati Uniti e Cina, una guerra in Ucraina e ora un conflitto in Medio Oriente. I CFO e i responsabili della supply chain iniziano a guardarsi in faccia e a chiedersi perché investire così tanto nella tecnologia di pianificazione della supply chain quando i fattori esterni sconvolgono ripetutamente quei piani accuratamente elaborati.

Il problema è che i processi di pianificazione che hanno funzionato bene negli ultimi 30 anni non sono adatti allo scopo nel clima odierno. Anche il termine “chain” suggerisce un processo sequenziale: le organizzazioni creano un piano che viene poi trasmesso alle funzioni responsabili dell’esecuzione, ma spesso non esiste un ciclo di feedback tra pianificazione ed esecuzione.

In questo blog spiegherò come funziona un moderno processo di planning come parte integrante della moderna gestione della supply chain e perché è così fondamentale per costruire la resilienza e, in ultima analisi, proteggere il fatturato dell’organizzazione.

Credo che ci siano tre aree critiche da considerare come parte di un moderno processo di planning:

1. La governance

Senza una corretta governance, una supply chain non potrà mai essere orchestrata correttamente. Le migliori supply chain hanno strutture di governance forti e chiaramente definite. La governance riguarda l’uso delle persone, dei processi, della tecnologia e dell’IA.

2. Obiettivi, strategia e piano

Un obiettivo senza un piano è un desiderio. La pianificazione collega gli obiettivi e la strategia all’esecuzione. La strategia ci permette di sfruttare una rete ben progettata nel modo in cui è stata concepita. La pianificazione tiene conto di ciò che accade sul campo in tempo reale e garantisce che i piani previsionali abbiano l’agilità e la resilienza necessarie per soddisfare le esigenze aziendali.

3. Playbook / tattiche

Per portare a termine un piano, ogni supply chain ha bisogno di un playbook e di una serie di tattiche chiare. Non solo è fondamentale per mantenere la rotta, ma consente al team di visualizzare come colmare il divario tra ciò che accade in tempo reale e l’impatto degli eventi sul piano, in modo da poter apportare modifiche.

Governance

Nel considerare il futuro della pianificazione della supply chain come parte della gestione della supply chain, dobbiamo includere l’importanza della governance della supply chain. Per molti anni le supply chain hanno oscillato tra una governance globale e locale. In una precedente azienda, era uno scherzo che ogni tre anni la pianificazione della supply chain passasse dalla gestione globale a quella locale. La teoria vuole che le supply chain gestite a livello globale sfruttino economie di scala, ma il rovescio della medaglia è che le supply chain locali hanno una maggiore centralità del cliente e ottengono informazioni di mercato più tempestive e accurate.

Per molte organizzazioni, questo costante cambiamento significa che la pianificazione e la programmazione non sono allineate alle strategie di vendita o aziendali e invece si concentrano sul controllo dell’inventario e sul soddisfacimento degli ordini solo per stare al passo. In questi casi, le aziende tendono ad avere sistemi funzionali, operativi e di contabilità separati. Il supporto decisionale avviene attraverso modelli di fogli elettronici. C’è un approccio reattivo alle variazioni e un approccio di riparazione agli difetti.

Fortunatamente, i progressi nei processi di pianificazione e nelle tecnologie di supporto consentono alle organizzazioni di diventare globali e locali allo stesso tempo. Anche se il focus si sposta tra gestione locale e globale, la tecnologia avanzata di oggi aiuta le organizzazioni leader a estendere lo scopo della loro supply chain per coprire sia la strategia di approvvigionamento che le operazioni, incluso il management della qualità e del rischio. La pianificazione e la programmazione della supply chain sono ora integrate nei sistemi di esecuzione della supply chain. La trasparenza della rete di fornitura a più livelli aiuta le organizzazioni a gestire le loro supply chain end-to-end anziché cercare invano di ottimizzare i silos.

In definitiva, questa struttura di governance consente una risposta della supply chain ottimizzata in modo dinamico per revenue, redditività e creazione di valore sostenibile su più livelli della catena del valore.

Con l’avanzare dell’IA, la struttura di governance dovrebbe utilizzarla per supportare la presa di decisioni. Può essere utilizzata per supportare decisioni, alternativamente, le decisioni basate sull’IA possono richiedere la convalida da parte delle persone, e infine possiamo avere decisioni completamente autonome basate sull’IA. Ciò che serve sono linee guida chiare su quale estensione dell’IA dovrebbe essere utilizzata.

Obiettivi, strategia e piano

La pianificazione deve partire da un chiaro insieme di obiettivi. Consideriamo la crisi attuale nei canali di Suez e Panama. Questa situazione sta influenzando le supply chain delle aziende interessate, eppure gli obiettivi aziendali rimangono invariati e le aspettative dei clienti restano, il che significa che in qualche modo gli obiettivi della supply chain dovrebbero essere mantenuti.

La resilienza attraverso le crisi dipende dall’avere una supply chain orientata agli obiettivi. Tre domande che rivolgo spesso ai leader della supply chain sono: Quali sono i vostri obiettivi? Come si manifesta il successo? Quali sono le aspettative aziendali per la supply chain?

Dalla mia esperienza, il processo di pianificazione deve partire da un chiaro insieme di obiettivi: Qual è la stella polare? Come può la supply chain aggiungere il massimo valore possibile all’azienda? Non importa se quegli obiettivi sono irraggiungibili nel breve termine; anzi, quegli obiettivi dovrebbero essere aspirazionali, ma devono anche essere realistici.

Lo scopo di una strategia di pianificazione è quello di suddividere gli obiettivi in una serie di passaggi, che siano allineati con gli obiettivi generali dell’azienda. È fondamentale che una strategia sia realizzabile. Man mano che le supply chain vengono riconosciute come motori di miglioramenti sia a livello di ricavi che di profitti, diventano importanti portatori di interessi nella definizione della strategia aziendale complessiva. Considerate aziende come Amazon, dove gli sviluppi nella strategia della supply chain hanno creato enormi vantaggi competitivi, tanto che il marchio ora domina il settore della vendita al dettaglio.

Qual è il modo più efficace per creare una strategia realizzabile? Il processo S&OP dovrebbe essere utilizzato per definire e convalidare la strategia della supply chain, garantendo che siano messi in atto passi concreti per raggiungere la strategia, identificare i rischi che potrebbero ostacolarla e mettere in atto misure per mitigare tali rischi. Gli scenari giocano un ruolo importante nella definizione della strategia. Gli scenari sono guidati dall’azienda e prevedono eventi che non sono ancora accaduti: ad esempio, nell’aprile 2023 c’erano già indicazioni che il Canale di Panama potesse affrontare una carenza d’acqua nell’autunno e nell’inverno 2023/2024.

Gli scenari aziendali dovrebbero essere utilizzati anche per testare la resilienza della supply chain, evidenziando le debolezze nel processo S&OP e mettendo in atto azioni correttive. Pianificare questi scenari guidati dall’azienda consente alla supply chain di essere più agile, più resiliente e più efficiente.

I processi di pianificazione ereditati sono obsoleti per le esigenze attuali. Infatti, molte delle attività possono ora essere svolte in modo molto più efficiente ed efficace con strumenti di pianificazione avanzati come RapidResponse. Molte delle complesse tabelle di calcolo fanno parte della funzionalità standard: oggi, i dati provenienti da diversi sistemi vengono integrati in una piattaforma unica in modo da poter collaborare con altre funzioni e con partner esterni intorno a una singola fonte di verità anziché via email ed Excel.

L’intelligenza artificiale ci sta aiutando ad automatizzare l’ovvio, rendendo superflui i compiti ripetitivi di data entry e liberando tempo ai i planner, che possono quindi concentrarsi davvero sui compiti di valore aggiunto della pianificazione. Tuttavia, il cambiamento più significativo avviene nelle nuove tecniche di pianificazione abilitate dalla simultaneità e dai gemelli digitali.

Duncan Klett, uno dei fondatori di Kinaxis, dice: “La latenza uccide le supply chain”. La latenza della domanda – il tempo trascorso tra il consumo di un prodotto da parte di un cliente finale e la visibilità della domanda per il produttore o il fornitore dei componenti – può spesso essere misurata in mesi. Non è raro che il processo S&OP sia basato su informazioni che hanno già 4-8 settimane. La simultaneità mira ad eliminare la latenza dei dati nelle nostre supply chain, consentendoci di pianificare con precisione e di essere il più agili possibile.

Un gemello digitale – una rappresentazione in tempo reale della supply chain end-to-end – consente ai pianificatori di creare scenari e di capire in quasi tempo reale l’impatto end-to-end di quegli scenari e sviluppare obiettivi con piani e strategie di supporto. Quando combinato con l’IA, il gemello digitale e gli scenari rappresentano i maggiori progressi nella pianificazione della supply chain dall’avvento delle tabelle di calcolo negli anni ’90.

Manuale delle procedure e tattiche

Storicamente, il planning era una funzione autonoma. Una volta finalizzato il piano, altri team sarebbero stati responsabili dell’esecuzione del piano e del soddisfacimento degli ordini. I planner possono perdere tempo ed energie richiedendo ai fornitori di accelerare l’approvvigionamento per cercare di mitigare eventuali ritardi altrove nella supply chain – o peggio ancora, nessuno è proattivo nel revisionare il piano quando si verifica un evento.

Per un’adeguata orchestrazione della supply chain, la pianificazione e l’esecuzione devono lavorare insieme in parallelo, non in sequenza. Tuttavia, per fare ciò abbiamo bisogno di un chiaro insieme di tattiche o di un manuale delle procedure, che Gartner definisce “focus sul processo”. Si inizia con una chiara definizione dei processi S&OP e S&OE. Il focus del S&OP è su come operazionalizzare la strategia, mentre il focus del S&OE è su come rispondere agli eventi in tempo reale.

Ritornando alla crisi nel Mar Rosso, è necessario riflettere sulle ultime informazioni nel processo di pianificazione, anche mentre la situazione si sta sviluppando rapidamente. In risposta ai tempi di consegna estesi, dobbiamo determinare se alcune materie prime sono urgentemente richieste e dovrebbero essere trasportate via aerea, mentre altre parti possono arrivare più tardi rispetto al piano, non creando carenze. Le funzioni di pianificazione ed esecuzione devono lavorare insieme in questo tipo di situazione.

Un altro scenario potrebbe essere se sia meglio mettere un container su una nave che parte un po’ più tardi ma ha una forte probabilità di arrivare in orario, piuttosto che optare per la nave programmata dove c’è un rischio più elevato di ritardi successivi.

Queste tattiche devono essere concordate come parte dei processi di pianificazione ed esecuzione, altrimenti si verificherà il livello di caos che abbiamo visto durante la pandemia di Covid-19.

Riepilogo

Le origini della gestione della supply chain come funzione aziendale sono emerse dalla necessità di formalizzare la pianificazione della supply chain. Oggi la pianificazione della supply chain è il cuore pulsante della sua gestione.

In un processo di supply chain tradizionale, la pianificazione è spesso una funzione autonoma responsabile del processo S&OP, della pianificazione della domanda, della pianificazione dell’approvvigionamento e della pianificazione dell’inventario. Una volta che i piani sono stati finalizzati, c’è poco contatto con le funzioni locali responsabili dell’esecuzione della supply chain. Le organizzazioni hanno anche lottato con il grado in cui la pianificazione della supply chain dovrebbe essere localizzata o centralizzata.

Sebbene le funzioni e i processi fondamentali di pianificazione della supply chain siano cambiati poco, il livello di interruzione che abbiamo sperimentato negli ultimi anni ha evidenziato le debolezze della pianificazione tradizionale.

La pianificazione inizia con gli obiettivi a lungo termine dell’organizzazione. Ora che la supply chain è riconosciuta come capace di fornire vantaggi sia a livello di ricavi che di profitti, deve prendere posto al tavolo della strategia, il che significa che le strategie organizzative e della supply chain devono essere allineate e sviluppate in congiunzione. Naturalmente, l’ambito della pianificazione deve collegarsi agli obiettivi organizzativi attraverso i processi S&OP e collegarsi all’esecuzione attraverso il processo S&OE.

Per essere veramente agili in futuro, abbiamo bisogno di avere un chiaro manuale delle procedure o un insieme di tattiche che definiscano a livello operativo come la pianificazione e l’esecuzione devono lavorare insieme per garantire che risolviamo le problematiche e rispondiamo alle interruzioni in modo efficiente ed efficace. Fare ciò contribuirà a garantire che le supply chain faranno notizia per tutte le giuste ragioni.

Matt Spooner parlerà di gestione e orchestrazione della supply chain all’evento ASCM Europe il 4-5 giugno a Bruxelles, Belgio.

L'articolo Il ruolo del planning nella gestione della supply chain proviene da Data Manager Online.

Iniziare con l’IA nella supply chain potrebbe non essere quello che si pensa. Alcuni cercano di lanciarsi nel deep learning, altri seguono un corso accelerato di IA generativa (GenAI), ma personalmente non consiglio di iniziare così. Occorre invece partire dalla base della vostra strategia di IA, che dovrebbe essere la comprensione sia dei dati che della supply chain della vostra azienda. In secondo luogo, evitate il rischio di isolamento e l’impatto limitato integrando l’IA nella vostra supply chain in modo che i risultati siano allineati da un capo all’altro. Terzo, guidate il cambiamento necessario, che nella maggior parte dei casi consiste nell’utilizzare la tecnologia nel modo più efficace, non nel costruirla da soli.

Un dirigente della supply chain mi ha detto che l’IA lo fa sentire un po’ come un cervo davanti ai fari di un’automobile, ed è per questo che vale la pena di dire che non dovete intraprendere questo viaggio da soli. Trovate un solution provider di cui vi fidate, che vi aiuti a fare luce su dove siete e ad evolvervi. Il lavoro che richiederebbe un intero team di persone, per produrre ed implementare l’IA su scala, può invece essere svolto da un planner direttamente nel flusso di lavoro della supply chain della vostra azienda, come parte di una soluzione end-to-end per la supply chain, mettendo la potenza dell’IA al vostro servizio. Poiché questo consiglio per iniziare ad utilizzare l’IA nella supply chain può sembrare controintuitivo, lasciatemi spiegare meglio.

Perché l’IA nella supply chain?

Innanzitutto, perché iniziare con l’IA nella supply chain? L’inesauribile voglia di adottare questa soluzione è determinata da molti fattori. L’Institute for Business Value di IBM ha rilevato che il 75% dei CEO ritiene che l’IA generativa sarà la chiave del vantaggio competitivo. MHI e altri continuano invece a segnalare che il talento è la sfida numero uno della supply chain. I lavoratori che operano nei settori del picking e del packing, della pianificazione e dell’approvvigionamento scarseggiano, stimolando l’interesse delle aziende ad aumentare la produttività della forza lavoro esistente. Secondo un sondaggio di Boom! Global Network, i planner sono sommersi da compiti noiosi e utilizzano tecnologie obsolete e frammentate che, secondo il 48%, non li aiutano a svolgere il loro lavoro in modo efficace.

Ciò che l’IA è in grado di fare da anni è trovare modelli e fare previsioni su una scala che va ben oltre le capacità cognitive umane, come ad esempio le previsioni per un rivenditore con miliardi di record di vendite e milioni di articoli. L’IA è in grado di svolgere compiti che l’uomo non era in grado di fare prima, e di farli meglio e più velocemente, risparmiando tempo e denaro. Può prevedere i tempi di consegna di migliaia di pezzi e aggiornare automaticamente le modifiche, segnalando solo quelle che non rientrano nei parametri stabiliti dal planner. Può aumentare l’accuratezza delle previsioni e fornire una maggiore granularità incorporando altri segnali oltre allo storico delle vendite, grazie al rilevamento della domanda.

Che dire dell’IA generativa?

L’IA generativa (GenAI) ha introdotto notevoli possibilità di aumentare la produttività, consentendo agli esseri umani di chiedere aiuto al sistema con parole proprie. Consideriamo un planner in Brasile che lavora con il precedente esempio di previsione dei tempi di consegna e che ha dimenticato come aggiornare i parametri. Invece di cercare e leggere più documenti di aiuto, può semplicemente chiedere aiuto in linguaggio naturale e ricevere come risposta un’unica spiegazione sintetizzata di quelle fonti, in portoghese (anche se la documentazione è in inglese).

Per quanto le capacità di comunicazione della GenAI possano sembrare accattivanti, è importante ricordare che in realtà l’IA non “capisce”. Dietro la cortina di meraviglie come ChatGPT si nasconde una macchina per il completamento di frasi probabilistiche, non un essere senziente. Esempi talvolta esilaranti delle sue “allucinazioni” illustrano la sua incapacità di comprendere (My Dinners with GPT-4 di Justin Smith-Ruiu è uno dei miei preferiti). Poiché non capisce, abbiamo bisogno di esseri umani al timone.

La comprensione della supply chain è il fondamento, e sono le persone ad averla

Nonostante la sua abilità, all’IA mancano le tre C: contesto, collaborazione e coscienza, tutte capacità unicamente umane. Non riesce a capire perché non è in grado di ricavare il significato dal contesto, di collaborare per risolvere i problemi o di imporci standard più elevati. Queste caratteristiche sono essenziali per il business, insieme alla comprensione della supply chain e dei suoi dati. Questa conoscenza è la base su cui costruire l’IA, perché, come dice il mio esperto preferito in materia, i tre pilastri dell’IA sono dati, dati e dati.

Un potente sistema di pianificazione avanzata può far risparmiare tempo ai planner e fornire approfondimenti, accelerando la loro intuizione per prendere decisioni migliori, come rilevato da P&G. Quando si è abbattuto un uragano, la trasparenza istantanea ottenuta dal sistema di pianificazione simultanea ha permesso di riposizionare l’inventario, risolvendo tutte le interruzioni previste, tranne una lacuna nella fornitura di bottiglie a un partner. Qualcuno si è poi ricordato di avere ancora l’inventario delle vecchie bottiglie, un momento di grande successo costruito sulla competenza umana e sulla memoria istituzionale, caratteristiche che un sistema non possiede, anche se potenziato con l’intelligenza artificiale. L’IA non capisce.

Aumentate la produttività automatizzando le cose più ovvie, quelle attività noiose che richiedono una riflessione minima ma molto tempo, e lasciate la comprensione umana per le cose che contano. Come mi ha detto un dirigente, la sua visione è quella di una “pianificazione senza contatto” all’80%: la soluzione pianifica, ma è guidata da persone che utilizzano i suoi risultati e le sue intuizioni, liberando la comprensione umana per il 20% che non può essere automatizzato, a causa della complessità, dell’incertezza e della sensibilità.

Collegare le “isole” isolate dell’IA

Gli esseri umani agiscono sulla base dei risultati generati dal sistema per prendere decisioni. Ma se queste intuizioni sono isolate in aree funzionali non visibili su tutta la rete, avranno un impatto limitato. Anche se l’IA fornisse una previsione della domanda accurata al 100%, se si aspetta che il programmatore di produzione torni dalle vacanze e corregga gli errori in un foglio di calcolo o se manca la capacità di produrre quella domanda, non si fa altro che creare un silos ad alta efficienza. La concurrency in combinazione con l’intelligenza artificiale è la svolta, perché collega le “isole” isolate e allinea i nodi della supply chain. La previsione della domanda fatta grazie all’intelligenza artificiale è davvero potente quando informa immediatamente l’offerta, riducendo la latenza per mantenere la concertazione.

Le decisioni collaborative sono possibili quando tutti sono sulla stessa pagina nello stesso momento, in qualsiasi momento. Se l’IA fornisce informazioni che richiedono ai professionisti della supply chain di passare da un sistema all’altro, aprire uno strumento per raccogliere informazioni, scaricare i dati in un foglio di calcolo e poi importarli nel sistema di pianificazione, la produttività si riduce, il rischio di errori aumenta e la probabilità di adozione diminuisce. Solo quando l’IA è allineata e incorporata in tutta la supply chain, integrata direttamente nel flusso di lavoro del pianificatore, il valore delle sue intuizioni sarà veramente raggiunto. L’IA combinata con la concurrency è la vera svolta nella gestione della supply chain.

Guidare il cambiamento affinché le persone usino l’IA, ma non debbano costruirla da sole

Come riportano Tom Davenport e Randy Bean su MIT Sloan Management Review, la loro ricerca rileva che l’ondata di accelerazione dell’IA sta cambiando le modalità di esecuzione. Una tendenza è il passaggio dell’IA da “artigianale ad industriale”, in quanto le aziende adottano piattaforme con le funzionalità necessarie già integrate. Un’altra è l’aumento di tecniche come l’apprendimento automatico e la crescita della “citizen data science”, che consente a chi ha una conoscenza di base della propria attività e dei dati aziendali di sfruttare l’IA senza una formazione in data science.

Ad esempio, l’IA  è in grado di migliorare le previsioni della domanda aggiungendo segnali che vanno al di là dello storico delle vendite, ma è necessaria una comprensione dell’azienda e dei dati per guidare al meglio la selezione dei segnali. I tassi di asma per regione potrebbero essere rilevanti per un’azienda di scienze biologiche, mentre per un rivenditore i festival e gli eventi vicino ai negozi potrebbero essere più predittivi. L’esperienza umana, basata sulla comprensione della supply chain e dei dati, guida la selezione dei segnali per il rilevamento della domanda, ma non dipende dalle competenze tecniche. Questi segnali possono essere ingeriti e applicati automaticamente e senza soluzione di continuità, basandosi solo sulle conoscenze che il planner già possiede, come la capacità di dare un nome alle colonne di un foglio di calcolo.

L’IA mette a disposizione un potente insieme di tecniche per affrontare i problemi della supply chain; quindi, sfruttare questa potenza comporterà un cambiamento per i professionisti. La loro formazione deve essere migliorata con una maggiore consapevolezza di come sfruttare l’IA, ma basandosi su una solida base di comprensione della supply chain, e non su un’aspettativa di competenza tecnica. Le supply chain non sono mai statiche, né lo sono i modelli di business che le gestiscono, il che significa che i sistemi devono essere progettati per adattarsi. I dati che alimentano l’intelligenza artificiale sono dinamici, quindi la gestione dei dati deve essere adattabile, per monitorare automaticamente i cambiamenti e orchestrare e regolare in base alle necessità. Anche il sistema stesso deve essere adattabile, in modo che la supply chain non sia bloccata in un momento personalizzato, ma possa crescere ed evolversi con l’azienda.

L’IA può aggiungere potenza al vostro motore, quindi non abbiate paura di iniziare con l’IA nella supply chain. Partite da dove siete, con una conoscenza approfondita della vostra attività e dei vostri dati, mettete in collegamento le vostre isole isolate e guidate il cambiamento del vostro team per sfruttare l’IA.

Per maggiori informazioni scrivere a lcostanzo@kinaxis.com

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BRITA SE, azienda tedesca di filtrazione dell’acqua, ha scelto Kinaxis, la piattaforma leader nella gestione della supply chain, per portare la pianificazione concorrente nella sua catena di fornitura. Fondata nel 1966, BRITA SE ha inventato la caraffa filtrante per uso domestico e oggi sviluppa, produce e distribuisce un’ampia gamma di prodotti per l’acqua per uso privato e commerciale. Recentemente, l’azienda ha registrato una crescita significativa, che ha messo sotto pressione la pianificazione della domanda e le operazioni. Con Kinaxis, BRITA SE otterrà una trasparenza end-to-end sull’intera supply chain e migliori capacità di demand planning per adattarsi e rispondere a qualsiasi cambiamento della domanda, più velocemente e con maggiore precisione.

“BRITA ha continuato a crescere, sia per quanto riguarda il numero di segmenti di business sia per quanto riguarda la portata geografica, per cui la possibilità di capire come un’interruzione in un’area possa influire immediatamente sull’intera supply chain è preziosa”, ha dichiarato Oliver Schilling, group director supply chain management di BRITA SE. “Ci impegniamo a garantire i più alti standard di servizio al cliente e a far crescere la nostra attività, con l’aiuto di Kinaxis e 4flow”.

Con RapidResponse BRITA SE sarà in grado di eseguire più scenari di simulazione contemporaneamente, dando ai suoi pianificatori la flessibilità necessaria per reagire ai cambiamenti della domanda e alla volatilità del mercato. Queste informazioni permetteranno a BRITA di prendere le decisioni più intelligenti per la sua supply chain, più velocemente.

“Le catene di approvvigionamento, nel loro nucleo, esistono per servire l’umanità. BRITA fornisce alle persone di tutto il mondo prodotti di filtraggio che forniscono ai loro clienti acqua filtrata, riducendo la necessità di bottiglie d’acqua di plastica”, ha dichiarato Claire Rychlewski, vicepresidente esecutivo delle vendite globali di Kinaxis. “Siamo entusiasti di aiutare BRITA a trasformare la propria supply chain e a trovare la resilienza, aiutandola a servire meglio l’umanità”.

Per l’implementazione di RapidResponse, BRITA SE collaborerà con 4flow, leader globale nei servizi di ottimizzazione della supply chain e partner di Kinaxis per supportare la digitalizzazione della supply chain.

“Grazie alla nostra profonda conoscenza delle catene di fornitura globali e delle relative infrastrutture IT, siamo in grado di supportare i clienti in collaborazione con Kinaxis, accelerare il processo decisionale e abbattere i silos”, ha dichiarato il Dr. Marc Schleyer, partner di 4flow e responsabile della pratica digitale. “Siamo entusiasti di aiutare BRITA in un’implementazione di successo e di garantire una trasformazione sostenibile delle operazioni di supply chain”.

Informazioni su Kinaxis

La volatilità e l’incertezza di tutti i giorni richiedono un’azione rapida. Kinaxis offre l’agilità necessaria per prendere decisioni rapide e sicure attraverso la pianificazione aziendale integrata e la supply chain digitale. Le persone possono pianificare meglio, vivere meglio e cambiare il mondo. Affidati a marchi innovativi, combiniamo l’intelligenza umana con l’intelligenza artificiale e la pianificazione concorrente per aiutare le aziende a pianificare qualsiasi futuro, monitorare rischi e opportunità e rispondere al ritmo del cambiamento. Grazie a una piattaforma estensibile e basata sul cloud, Kinaxis offre applicazioni collaudate nel settore in modo che tutti possano sapere prima, agire più rapidamente ed eliminare gli sprechi.

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La volta che ho avuto più paura in auto nella mia vita è stata una sera in estate mentre guidavo tra le montagne della Carolina del Nord, di ritorno da un’escursione più lunga del previsto. La Blue Ridge Parkway è solitamente un percorso magico tra le nuvole, ma si è trasformata in un’esperienza terrificante quando è calata la nebbia al crepuscolo, con conseguente riduzione della visibilità a soli tre metri. Davanti a me c’erano due possibilità: accelerare per uscire dalla nebbia il prima possibile oppure rallentare per evitare di sbandare e finire in un precipizio a sinistra o in un fosso a destra. Ci è voluta la massima concentrazione, nonché una presa salda sul volante, per uscire dalla nebbia sani e salvi. I CSCO hanno problemi simili quando si trovano a navigare nella fitta nebbia digitale che circonda l’intelligenza artificiale all’interno della supply chain. Pertanto, propongo cinque principi per orientarsi.

Allo stesso modo, l’arrivo di ChatGPT alla fine di novembre 2022 ha trasformato un viaggio in macchina tra le nuvole in una fitta nebbia. Le richieste di procedere più rapidamente sono numerose. Secondo uno studio condotto dall’IBM Institute for Business Value, il 66% degli amministratori delegati si sente sotto pressione da parte del proprio consiglio di amministrazione per accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale. Secondo uno studio di Workday per i decision-maker, l’80% ritiene che l’intelligenza artificiale sia fondamentale per restare competitivi e pertanto, il 94% sta investendo nell’intelligenza artificiale.

La pressione è aumentata dal fatto che la produttività delle aziende che adottano la tecnologia cresce del 40% in più rispetto a quella delle aziende che non lo fanno. Tuttavia, questa opportunità comporta anche dei rischi. Secondo BCG, fino al 70% delle trasformazioni digitali non va a buon fine, quindi non c’è da stupirsi che alcuni abbiamo paura di intraprendere tale trasformazione. Inoltre, la scarsa visibilità nella nebbia di tutto il clamore che circonda una tecnologia complessa e in rapida evoluzione contribuisce ad aumentare la pressione e i rischi. E quando le capacità dell’intelligenza artificiale appaiono più simili a quelle degli esseri umani, le emozioni si fanno più forti. In privato, i leader ammettono di essere turbati e confusi, in quanto non capiscono le capacità dell’intelligenza artificiale e non sanno come orientarsi nella nebbia. L’impulso a procedere con cautela è comprensibile.

Definizione dell’intelligenza artificiale all’interno della supply chain

Una definizione rappresenta il primo passo per dissipare la nebbia digitale. L’intelligenza artificiale è la scienza che si occupa di far sì che i computer imitino l’intelligenza umana per risolvere problemi. Questa scienza include numerose discipline il cui scopo è quello di migliorare la velocità, la precisione e l’eleganza del processo decisionale, individuando schemi all’interno di enormi volumi di dati. Alcuni esempi di queste discipline sono il machine learning (incluso il deep learning), l’ottimizzazione, gli algoritmi genetici, l’automazione dei processi robotici, l’intelligenza artificiale generativa e la gestione delle decisioni. Che cosa può fare questa scienza? L’intelligenza artificiale può generare raccomandazioni, prevedere e portare alla luce intuizioni, offrire velocità e scalabilità, automatizzare processi e aumentare la produttività, tutte capacità che possono essere applicate nelle supply chain. Una definizione è un punto di partenza, ma abbiamo bisogno anche di linee guida. Pertanto, di seguito sono riportati cinque principi per avere successo con l’intelligenza artificiale all’interno della supply chain.

Primo principio: l’intelligenza artificiale deve fornire supporto agli esseri umani e migliorarne le prestazioni, non sostituirli

I limiti in termini di capacità che l’intelligenza artificiale continua a superare sono davvero stupefacenti: dalla produzione di materiali creativi per scopi di marketing a complesse ricerche legali, fino a canzoni, dipinti e molto altro. Si tratta di cose semplicemente incredibili, che sono rese possibili dalla capacità di elaborare i dati e di apprendere da schemi che vanno ben oltre le capacità cognitive degli esseri umani. Grazie a questi risultati, è facile dimenticare quello che le macchine non sono in grado di fornire, ovvero ciò che io chiamo le 3 C: contesto, collaborazione e coscienza. I modelli non sono in grado di dedurre alcun significato in base al contesto, sebbene il significato sia di vitale importanza in molte aree, come quello che Kevin O’Marah, leader del pensiero Zero100, ha definito “machine whispering”. Inoltre, le macchine non sono in grado di lavorare insieme per risolvere i problemi, ad esempio, non riescono ad affrontare questioni come la sostenibilità o i diritti umani nelle supply chain.

Questa complementarità è il motivo per cui l’intelligenza artificiale deve fornire supporto agli esseri umani e migliorarne le prestazioni, non sostituirli. La combinazione più potente è che gli esseri umani e l’intelligenza artificiale lavorino insieme, come dimostrato da un sondaggio di Workday per i decision-maker, in cui il 93% dei partecipanti è convinto che sia importante coinvolgere gli esseri umani nel processo decisionale quando l’intelligenza artificiale prende decisioni importanti.

Secondo principio: la fusione esperta di intelligenza artificiale, euristica e ottimizzazione è di vitale importanza

L’intelligenza artificiale può anche modellare i problemi su scala al fine di generare raccomandazioni più precise, come previsioni più accurate relative alla domanda o previsioni migliori relative alla puntualità delle consegne. La precisione è anche un vantaggio dell’ottimizzazione, un campo dell’IA conosciuto da molti operatori delle supply chain per la sua capacità di fare il miglior uso delle risorse all’interno di vincoli per ottenere una soluzione ottimale con un obiettivo specifico, come la minimizzazione dei costi. Ma qui la scala può creare difficoltà: l’ottimizzazione di una rete di approvvigionamento può coinvolgere 200 milioni di variabili interdipendenti, il che può causare rallentamenti di diverse ore al processo di ottimizzazione, anche quando tale processo è gestito dagli esperti più veloci. Alcuni optano, invece, per l’euristica, un modello di risoluzione dei problemi che utilizza una soluzione pratica, nota anche come best practice, al fine di generare un piano d’azione rapido e fattibile, adeguato per la situazione.

I vari modelli matematici sono quindi in grado di offrire velocità, precisione ed eleganza, ma con alcuni compromessi. Tuttavia, la matematica più moderna e più sofisticata non è necessariamente la soluzione migliore, indipendentemente da quello che si sente dire nella nebbia. L’intelligenza artificiale generativa non è l’approccio giusto per la maggior parte dei problemi che incontriamo più comunemente all’interno della supply chain, per i quali l’euristica offre un’agilità impareggiabile. Il deep learning ha applicazioni altamente specializzate, che sono perfette per il problema “specifico”, ma non per la maggior parte dei problemi, soprattutto a causa della maggiore complessità.

La fusione di vari metodi, come il machine learning e l’euristica, può migliorare un modello di ottimizzazione e consentirne una risoluzione più rapida, combinando in modo creativo i punti di forza di ciascun approccio al fine di raggiungere un equilibrio tra velocità, precisione ed eleganza. È importante tenere le mani saldamente sul volante quando si guida con la nebbia ed è altrettanto importante ricordarsi che la soluzione più elegante è sempre quella che utilizza il modello giusto per il problema giusto al momento giusto, né più né meno.

Terzo principio: la concorrenza amplificata dall’intelligenza artificiale rappresenta una svolta nella gestione delle supply chain

Le supply chain collegano molte funzioni all’interno di un’azienda e non solo. Pertanto, ottimizzando una funzione non si ottimizza l’intera catena. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può aumentare in modo significativo l’accuratezza delle previsioni, ma noi non ci accontentiamo di silos altamente efficienti. Come sostengono tre economisti canadesi, “l’intelligenza artificiale può essere usata per eliminare l’incertezza, ma a meno che ciò non si traduca in decisioni allineate lungo tutto il percorso, il problema fondamentale, ovvero che la domanda deve essere allineata all’offerta, non è stato realmente risolto”. Come il movimento di una frusta, la soluzione avrà ripercussioni in futuro”. Il potere dell’intelligenza artificiale da solo non basta.

La vera svolta non proviene dall’intelligenza artificiale, ma dalla concorrenza, che integra l’intelligenza artificiale nel flusso di lavoro al fine di allineare il processo decisionale lungo tutta la supply chain in modo da velocizzare la risposta. Vogliamo l’IA per la sua capacità di prevedere con maggiore precisione, velocità ed eleganza, e abbiamo bisogno di simultaneità per collegare le catene di fornitura per una risposta migliore e più rapida, indipendentemente dalle condizioni. Perché l’intelligenza artificiale incorporata nella concorrenza trae vantaggio dalle previsioni assorbendo l’imprevedibile volatilità derivante dalle inevitabili interruzioni che interesseranno le nostre supply chain.

Quarto principio: il potere dell’intelligenza artificiale deve essere democratizzato

Per far sì che realizzi appieno il proprio potenziale, l’intelligenza artificiale deve svincolarsi dal laboratorio degli scienziati dei dati. Avremo sempre bisogno di esperti per esplorare nuovi modi per applicare l’intelligenza artificiale. Tuttavia, consentendo a chi lavora nella supply chain di usare l’intelligenza artificiale in modo autonomo, si estenderà la portata dell’intelligenza artificiale. Pertanto, le migliori soluzioni richiedono soltanto la comprensione dei dati aziendali e del business, non competenze tecniche in materia di intelligenza artificiale o scienza dei dati.

Quindi, anche se il sondaggio di Workday ha rilevato che il 72% dei leader ritiene che le proprie organizzazioni non abbiano le competenze necessarie per la piena implementazione dell’intelligenza artificiale, l’applicazione dell’intelligenza artificiale non deve necessariamente comportare un salto nel buio. Se le soluzioni sono progettate per qualcuno con esperienza nella supply chain e conoscenza del business, tali soluzioni possono utilizzare i risultati di un modello senza sapere come il modello viene costruito. La democratizzazione dell’IA rende possibile l’utilizzo della stessa. Pertanto, è importante lavorare con un fornitore che consenta di partire dalla situazione attuale e di evolversi.

Quinto principio: l’esplicabilità è fondamentale per l’adozione dell’intelligenza artificiale

Un ulteriore compromesso dell’intelligenza artificiale si presenta quando la velocità, la precisione e l’eleganza sono fornite in “scatole nere” che neppure gli scienziati dei dati che le hanno costruite riescono a capire. La mancanza di esplicabilità rappresenta un ostacolo all’adozione, poiché se si è personalmente responsabili per una previsione, può essere difficile fidarsi di una “macchina”. I ricercatori hanno scoperto che gli esseri umani sono più indulgenti verso ciò che percepiscono come un errore commesso da altri esseri umani rispetto a un errore commesso dalle macchine e questo può portarli a sviluppare la cosiddetta “avversione agli algoritmi“.

Un approccio per superare tale avversione consiste nell’utilizzo di tecniche all’avanguardia che rendono i modelli di intelligenza artificiale a “scatola nera” più facili da capire. Ad esempio, è possibile utilizzare strumenti come il diagramma SHAP (SHapley Additive exPlanations) per prevedere la domanda al fine di aiutare un pianificatore a capire il modo in cui l’aggiunta di un segnale come le condizioni meteorologiche influisce sulle previsioni. Per rendere le persone maggiormente disponibili ad adottare il valore delle informazioni guidate dall’intelligenza artificiale, dobbiamo fornirgli le informazioni di cui hanno bisogno per spiegare le proprie decisioni e dobbiamo integrare tali informazioni in soluzioni che possano comprendere.

L’opportunità offerta dall’intelligenza artificiale nelle supply chain è enorme

Le supply chain non hanno mai avuto così tanto bisogno di aiuto e l’intelligenza artificiale non è mai stata così pronta. Pertanto, il momento giusto è adesso. Ma mentre intensifichiamo l’uso dell’intelligenza artificiale, abbiamo bisogno di un approccio centrato sugli esseri umani che amplifichi il potere della concorrenza per guidare le supply chain più intelligenti del pianeta. Quando l’intelligenza artificiale viene incorporata nella supply chain end-to-end, fondendo con sapienza le migliori tecniche disponibili, possiamo immaginare ciò che è possibile nelle nostre supply chain.

Polly Mitchell-Guthrie è VP di Industry Outreach and Thought Leadership presso Kinaxis, l’azienda leader nel garantire alle persone la possibilità di prendere con fiducia decisioni relative alla supply chain. In precedenza, ha ricoperto ruoli come direttrice di Analytical Consulting Services presso University of North Carolina Health Care System, senior manager dell’Advanced Analytics Customer Liaison Group presso la Research and Development Division della SAS e direttrice del SAS Global Academic Program.

Mitchell-Guthrie ha conseguito un MBA presso la Kenan-Flagler Business School della University of North Carolina a Chapel Hill, dove ha anche conseguito un BA in scienze politiche in qualità di Morehead Scholar. Ha ricoperto diversi ruoli all’interno di INFORMS (Institute for Operations Research and Management Sciences), tra cui quello di presidente e vicepresidente dell’Analytics Certification Board e di segretaria dell’Analytics Society.

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Kinaxis Inc., l’azienda leader nella produzione di soluzioni informatiche per la gestione e la pianificazione della Supply Chain, ha annunciato oggi che RapidResponse è stato scelto da F.I.S.  – Fabbrica Italiana Sintetici S.p.A. per attivare le tecniche di pianificazione concorrente nella propria supply chain.

F.I.S. è uno dei leader europei nella produzione di principi attivi per l’industria farmaceutica, con oltre 60 anni di esperienza, 3 stabilimenti produttivi e più di 1750 dipendenti.

L’azienda, di proprietà privata e con sede a Montecchio Maggiore, Vicenza (Italia), ha rilevato la necessità di creare una supply chain più agile e resiliente, in grado di fronteggiare predittivamente gli effetti che i continui cambiamenti degli scenari socioeconomici hanno sui mercati a livello mondiale.

Per l’implementazione di RapidResponse F.I.S. si affiderà al partner di Kinaxis, Aeonvis, il system integrator italiano che li ha seguiti nelle fasi di analisi, individuazione della soluzione e definizione del progetto di implementazione. Aeonvis supporterà anche gli utenti di F.I.S. nella formazione e nel processo di adozione della nuova soluzione.

Grazie alla partnership distintiva con Kinaxis, Aeonvis supporta già molte aziende a raggiungere una visione completa e integrata dei flussi di approvvigionamento, produzione e distribuzione, migliorando la loro capacità di rispondere alle esigenze del mercato e permettendo loro di prendere decisioni strategiche informate in tempo reale.

Intanto Kinaxis continua a registrare una rapida crescita nei mercati europei e in particolare in Italia, soprattutto nelle industry di riferimento quali Automotive, Aerospace e Life Science.

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Quanto tempo mediamente un Executive deve attendere un report su una decisione strategica aziendale  che è stata presa una settimana prima? Quanto ci mette un pianificatore a conoscere lo status degli ordini del mese in corso e vedere la pianificazione degli stessi? Come poter migliorare effettivamente la promessa degli ordini tenendo in considerazione tutti i constraints derivanti dalla catena di approvvigionamento?

Kinaxis sta rivoluzionando il mondo della pianificazione offrendo l’agilità necessaria per prendere decisioni rapide e sicure attraverso la pianificazione aziendale integrata e la supply chain digitale. Combiniamo l’intelligenza umana con l’Intelligenza Artificiale e la pianificazione simultanea in modo che tu possa programmare meglio, vivere meglio e cambiare il mondo.

In quanto riconosciuti leader a livello mondiale nella fornitura di software per la pianificazione della supply chain, ci impegniamo ad offrire la possibilità a pianificatori, leader aziendali e professionisti IT di prendere decisioni veloci e sicure. Decisioni che migliorano il bilancio, coinvolgono attivamente le risorse, relegando alle funzioni automatizzate del sistema le attività a basso valore aggiunto. Abbiamo a cuore il benessere delle persone e la sostenibilità del nostro pianeta.

Con uffici in tutto il mondo e clienti in piu’ di 20 paesi, la nostra piattaforma RapidResponse® basata sul cloud è l’unica in grado di offrire la visibilità, la trasparenza, l’agilità e l’efficienza di cui hai bisogno per andare avanti.

Utilizzare RapidResponse significa non solo dotarsi della migliore soluzione sul mercato per la pianificazione della Supply Chain.

Significa adottare una nuova tecnica di pianificazione simultanea che armonizza dati, processi e persone per ridurre sensibilmente i tempi dei processi decisionali (cicli di pianificazione accorciati del 57%), abbattere i confini organizzativi, specialmente laddove esistono ancora silos dipartimentali, acquisendo una visione orizzontale della propria azienda e bilanciando dinamicamente e costantemente Supply e Demand, end-to-end (Tempi di produzione ridotti del 20% e livelli di giacenza del magazzino prodotti finiti abbassati del 33%).

Se avviene un cambiamento a qualsiasi livello della catena, tutti gli operatori capiscono immediatamente l’impatto sulla propria area di competenza e sull’organizzazione nel suo insieme.

Aziende come d aziende come P&G, Toyota, Merck e altre ancora hanno scelto RapidResponse di Kinaxis come strumento abilitante della digital transformation dei processi di Demand, Supply e Operation Planning.

I nostri clienti sono tra i più entusiasti al mondo. Anche il nostro staff e i nostri partner lo sono. Il nostro team di servizi va oltre per aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi fornendo un valore reale, velocemente.

Con Kinaxis, stai entrando a far parte di una comunità di persone appassionate, che la pensano come te e che stanno lavorando insieme per creare insieme il futuro della pianificazione.

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Kinaxis Inc., azienda leader nel favorire l’agilità di processi decisionali rapidi e informati in un mondo imprevedibile, annuncia che Alstom, leader globale nella mobilità intelligente e sostenibile, ha confermato la scelta della soluzione di Kinaxis per supportare le operazioni di pianificazione industriale.

Dai treni ad alta velocità alle metropolitane, dalle monorotaie ai tram, passando dai sistemi chiavi in mano, i servizi, le infrastrutture, il segnalamento e la mobilità digitale, Alstom offre ai propri clienti il più ampio parco prodotti del settore. L’azienda è presente in 70 Paesi con oltre 50 siti produttivi di materiale ferroviario e componentistica. A fronte di un aumento della domanda, negli ultimi anni l’azienda si è resa conto della necessità di dotarsi di una potente piattaforma di pianificazione per interagire con i propri clienti, rispettare le scadenze e identificare e gestire i rischi che potrebbero abbattersi sulla Supply Chain e sulla produzione.

La complessità industriale di Alstom e l’incremento delle sue capacità produttive hanno reso necessario ricorrere a una pianificazione più trasparente, agile e accurata in tutti i suoi siti di produzione di materiale ferroviario e componentistica, nove dei quali impiegano la soluzione Kinaxis RapidResponse dal 2014. Grazie al rinnovo dell’accordo con Kinaxis, Alstom estenderà progressivamente l’utilizzo di RapidResponse a tutti i siti di produzione.

“Kinaxis è oggi considerata dal mercato un leader nella pianificazione della supply chain. I vincoli di produzione entro i quali operiamo, affini a quelli dell’industria aeronautica, ci hanno indotto a rivolgerci a Kinaxis, che vanta una forte esperienza nel settore”, ha dichiarato Francis Henrard, Supply Chain Director di Alstom. “I nostri team padroneggiano già la soluzione, e questo ci permetterà di accelerare il nostro piano di trasformazione, omogeneizzando i processi e la metodologia in tutti i siti, guadagnandone in efficienza”.

La soluzione RapidResponse di Kinaxis consentirà ai team di Alstom di prendere le migliori decisioni in un ambiente esposto a costanti perturbazioni, creando piani allineati alla domanda del mercato e simulando infiniti scenari di pianificazione tenendo in considerazione i vincoli commerciali e operativi vigenti. L’azienda potrà pertanto arbitrare nel modo più efficace i lanci, i ramp-up e i potenziali turni di produzione rispettando gli impegni commerciali e gli obiettivi aziendali.

La piattaforma integrerà la pianificazione industriale al modello ERP esistente ed estenderà la visibilità della supply chain end-to-end a fornitori interni ed esterni. Consentirà inoltre di eliminare i silos dipartimentali e migliorare l’agilità aziendale e le tempistiche di pianificazione.

“Siamo lieti di proseguire la collaborazione con un leader del calibro di Alstom aiutandolo a ottenere agilità e visibilità nella pianificazione della supply chain”, ha dichiarato John Sicard, CEO di Kinaxis. “In questi tempi di grande subbuglio, molte aziende hanno bisogno di agilità per fronteggiare gli imprevisti e accedere ad una consapevolezza immediata dei rischi e delle opportunità. E questo è esattamente ciò che Alstom può ottenere con le nostre soluzioni”.

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Nata nel 1984, Kinaxis è un’azienda multinazionale canadese, quotata alla Borsa di Toronto, nota per la sua piattaforma di supply chain management chiamata RapidResponse, in grado di coprire la maggior parte dei processi di supply chain planning. La soluzione è stata introdotta per la prima volta nel 1995 e oggi rappresenta uno dei sistemi di pianificazione della catena di approvvigionamento più innovativi e in più rapida crescita del mercato. L’azienda è presente principalmente nel Nord America e, per quanto riguarda l’Europa, ha uffici in Inghilterra, Francia, Germania, Paesi Bassi. Da tre anni, è sbarcata anche in Spagna e in Italia. «Per quanto concerne lo sviluppo commerciale e le implementazioni, il nostro partner di riferimento in Italia è il system integrator Aeonvis, la cui sede principale si trova a Milano» – racconta Luca Costanzo, account executive, EMEA sales di Kinaxis Europe.

Fondata nel 2002, Aeonvis è una società di consulenza che fornisce – come ci spiega il CEO Marco Gianatti – servizi specialistici a diverse aziende medio-grandi, in particolare nei settori automotive, fashion, consumer goods e, in generale, manufacturing. I fattori di crescita e il successo di Aeonvis si basano sulla capacità di comprendere il contesto del cliente per affrontare le sfide dell’innovazione e dell’eccellenza operativa con un approccio pratico e orientato ai risultati. «Siamo partiti concentrandoci sui sistemi ERP su piattaforma SAP, per poi ampliare la nostra offerta con le soluzioni Salesforce per il CRM fino ad arrivare a Kinaxis per quanto riguarda la supply chain».

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Una partnership strategica

Nel 2020, Kinaxis e Aeonvis hanno siglato una partnership per posizionare congiuntamente la soluzione di Kinaxis sul mercato italiano, collegando la maturità della piattaforma RapidResponse con l’alto grado di specializzazione dei servizi professionali di Aeonvis. «Puntiamo ad aiutare i nostri clienti a innovare i processi della supply chain» – afferma Gianatti di Aeonvis. «Lavoriamo da anni in quest’area e crediamo che RapidResponse di Kinaxis sia la soluzione appropriata per le sfide della supply chain di questo periodo storico».

L’accordo è stato siglato infatti in un momento molto difficile, caratterizzato dalla diffusione, a livello mondiale, dell’epidemia di Covid-19. «Fin da subito, le aziende hanno dovuto prendere atto della vulnerabilità delle loro filiere globali. Ma la supply chain è ancora adesso sotto pressione. Si pensi, per esempio, alla scarsità di materie prime e di componentistica, al forte aumento dei costi di trasporto dalla Cina all’Europa, a tutta una serie di eventi che fanno sì che avere uno strumento a supporto dei processi decisionali che consenta di pianificare con accuratezza e che soprattutto permetta di fare delle simulazioni su possibili nuovi scenari diventi di fondamentale importanza, in particolare per quelle imprese con una supply chain complessa, indipendentemente dalla grandezza o dal fatturato» – spiega Gianatti.

Supporto nel processo aziendale

Aeonvis fornisce supporto specialistico anche per quanto riguarda il processo aziendale. Mai come in questo momento i KPI parte integrante del business case di un progetto, acquisiscono importanza per monitorare l’evoluzione delle performance aziendali e realizzare azioni di miglioramento continuo. Gli indicatori di performance, che variano a seconda del settore industriale, consentono infatti di misurare le prestazioni di un’ampia gamma di processi come, per esempio, il ricevimento merci, lo stoccaggio, la gestione delle scorte, le spedizioni, le consegne, il trasporto e la gestione dei resi. Lo scopo finale è quello di migliorare la produttività, ottimizzare i costi e aumentare la qualità del servizio. Per Kinaxis e Aeonvis, il “focus” è quindi non solo sulle funzionalità ma anche sul raggiungimento e il continuo miglioramento degli obiettivi di business. «Nel processo di acquisizione di un software – sottolinea Costanzo di Kinaxis Europe – oggi bisognerebbe valutare maggiormente l’efficacia con cui uno strumento riesce a supportare i processi di business, invece di basare le software selection esclusivamente sul numero di funzionalità.
Kinaxis ha pertanto stravolto le modalità tradizionali con cui le aziende lavorano. Le soluzioni presenti sul mercato offrono infatti ancora il metodo di pianificazione della supply chain “a cascata”, mentre il nostro è un prodotto unico, che gira su un’unica base dati, favorendo la collaborazione e il ricalcolo dei cambiamenti in maniera simultanea in tutta la catena. Una caratteristica che aumenta l’efficienza, la rapidità nei tempi di risposta ed elimina gli sprechi sia di tempo che di risorse umane nella pianificazione. È però necessario cambiare la cultura delle aziende e far sì che il progetto venga molto curato nelle fasi di analisi di implementazione in modo che l’impresa riesca a cogliere effettivamente tutti i benefici contenuti nel progetto stesso».

Pianificare significa infatti prevedere e simulare diversi scenari. Kinaxis offre la possibilità di creare un numero infinito di scenari e di vedere, in pochi secondi, come ogni singola variazione impatta su tutte le funzioni che sottendono alla gestione della supply chain, dal Sales & Operations Planning, al Demand Planning, alla pianificazione della produzione e della distribuzione. L’insieme dei dati per la pianificazione della supply chain è molto complesso perché comprende anche dati esterni all’azienda. In un periodo turbolento come questo, diventa quindi molto importante reagire velocemente agli eventi non pianificati.

#Supplychain sotto pressione? aeonvis.net porta sul mercato italiano #RapidResponse
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Una piattaforma software as a Service

Kinaxis RapidResponse è una piattaforma software as a Service basata su cloud e costruita appositamente per la pianificazione, che sfrutta la tecnologia di database in-memory brevettata e algoritmi sempre attivi. Grazie all’utilizzo di un’esclusiva tecnica di pianificazione e all’intelligenza artificiale, RapidResponse aiuta i produttori globali ad avere una supply chain agile e resiliente. La suite di applicazioni di pianificazione è ottimizzata offrendo le best practice del settore industriale e proponendo analisi robuste che sono sincronizzate nella pianificazione a lungo e breve termine e nel network end-to-end dai clienti ai fornitori. Con la piattaforma RapidResponse è possibile costruire, accedere o connettersi ad applicazioni personalizzate, algoritmi e sistemi esterni attraverso l’ecosistema della rete di fornitura. «Con Kinaxis è possibile portare la supply chain nel futuro. La nostra tecnologia di pianificazione fa crollare i tempi del processo decisionale. Se all’interno dell’organizzazione viene fatto un cambiamento, tutti ne capiscono immediatamente l’impatto» – sintetizza Costanzo. «Si tratta di decisioni che migliorano i profitti, consentono un uso migliore delle risorse e permettono a tutti di avere un migliore equilibrio tra lavoro e vita privata. L’azienda ha a cuore il benessere delle persone ovunque e la sostenibilità del Pianeta». La sostenibilità infatti non è solo un argomento di moda, ma riflette anche l’immagine di un brand.

«Per migliorare le performance ambientali nella supply chain, occorre utilizzare una soluzione adeguata» – aggiunge Gianatti di Aeonvis. «Solo così è possibile evitare gli sprechi, ottimizzare i processi, ridurre i costi, aumentare la produttività e promuovere i veri valori di un’azienda. Riuscire a ottimizzare i trasporti, per esempio, significa avere un impatto più basso sulle emissioni di CO2. Lo strumento offerto da Kinaxis va nella giusta direzione». Kinaxis è stata nominata Leader da Gartner nel Magic Quadrant 2021 for Supply Chain Planning Solutions. «Un riconoscimento che posiziona Kinaxis tra le aziende che sono leader non solo per il numero di implementazioni di successo, ma anche per l’approccio visionario» – spiega Costanzo di Kinaxis Europe. «In altre parole, secondo Gartner, Kinaxis non segue le tendenze ma detta le nuove modalità di lavoro e fornisce le tecnologie adatte per questo tipo di soluzioni».

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