Un piano di innovazione e trasformazione della supply chain che è anche e soprattutto un grande piano di digital trasformation basato sul cloud. Per una catena di fornitura di portata globale come quella di Iveco Group, che conta 26 impianti, 29 centri di R&D, 8 marchi globali e oltre 35 mila dipendenti, la grande sfida progettuale relativa alla supply chain risiede nella capacità di garantire una visibilità globale, un controllo preciso su tutti i processi e la possibilità di attuare logiche di miglioramento continuo.
Il percorso di Iveco Group, avviato con la collaborazione di Capgemini e AWS, prevede il passaggio da una supply chain tradizionale a una digital supply chain o, per meglio dire, a una Intelligent supply chain nella quale si esprime il valore legato alla capacità di generare dati, capacità di analisi e di conoscenza finalizzati al raggiungimento degli obiettivi strategici dell’azienda.
Un percorso incrementale basato sulla flessibilità e sulla scalabilità del Cloud
La scelta tecnologica del cloud rappresenta uno dei fattori chiave del progetto. Basata su AWS Cloud, la tecnologia adottata ha consentito la creazione di una data platform e la realizzazione di un piano strategico che comprende data collection, gestione delle fonti, integrazione tra diverse realtà e utilizzo di soluzioni di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Il tutto in una modalità integrata con l’intero ecosistema Iveco Group.
Le scelte legate al Cloud si sono ispirate alle best practices e ai casi d’uso di AWS for manufacturing in particolare per smart manufacturing, supply chain, smart product & services e sustainability.
“..dalla nascita di Iveco Group, a gennaio 2022, abbiamo investito 6-8 mesi per acquisire la giusta consapevolezza di come applicare la trasformazione digitale nella nostra supply chain: siamo partiti praticamente da zero, facendo interviste, partecipando a seminari e summit di vario tipo, ascoltando proposte da players globali, fornitori, aziende di altri segmenti e competitors, abbiamo intervistato colleghi Iveco Group che avevano già intrapreso la sfida della digital transformation, – racconta Federico Baiocco, Head of logistics Iveco Group – e dopo questa fase estremamente illuminante, abbiamo capito che per concretizzare la “vision” strategica sulla digital supply chain di Iveco Group, avremmo dovuto intraprendere un percorso di crescita progressiva e consapevole della transizione, dare forma graduale alla Digital Control Tower e lavorare con questo spirito insieme a partners in grado di accompagnarci e sostenerci lungo il percorso dal punto di vista della sfida tecnologica e del cambio dei paradigmi di business. Per questo, ma non solo, è nata questa cooperazione strategica con AWS e Capgemini”
La complessità e l’articolazione della catena di fornitura Iveco Group, caratterizzata da una importante eterogeneità, ha indirizzato il progetto verso una roadmap di tipo incrementale, sia per quanto riguarda il rilascio di tipologie di use case, sia per quanto attiene agli impianti e ai servizi coinvolti. Questo aspetto ha potuto contare sulle caratteristiche di flessibilità e scalabilità del cloud, sull’affidabilità di questa scelta tecnologica e sul valore delle competenze e della partnership tra Capgemini e AWS.
“Le nuove tecnologie e i dati sono sempre più centrali per accelerare l’agenda di sostenibilità delle aziende e garantire un monitoraggio trasparente lungo tutta la catena del valore. Le organizzazioni rispondono a questa esigenza incrementando gli investimenti nel digitale ma anche affidandosi a partner di valore per lo sviluppo di soluzioni sostenibili per tutta la supply chain. Siamo molto orgogliosi di questa cooperazione strategica con Iveco Group e AWS che ci permette di mettere la nostra expertise pioneristica nell’Intelligent Industry al servizio del cambio di paradigma dell’azienda” commenta Eraldo Federici, Manufacturing, Aerospace, Life Sciences Director di Capgemini Italia.
L’obiettivo primario di garantire visibilità su tutti i processi è stato indirizzato con la realizzazione di una Control Tower, che costituisce, anche simbolicamente, la capacità di disporre di una totale capacità di monitoraggio e di analisi su tutti i processi che governano la catena di approvvigionamento. Questo approccio è il frutto di una ampio lavoro di integrazione, di analisi e ottimizzazione di tante e diverse eterogeneità tecnologiche e organizzative. Una scelta che comprende anche un piano di coinvolgimento dei fornitori e dei partner allo scopo di aumentare l’efficienza, la capacità predittiva e la riduzione dei fattori di rischio.
In questo specifico ambito della digital supply chain trovano infatti spazio nuove forme di collaboration con supplier e OEM con cui si concretizza un approccio basato sulla condivisione di dati e informazioni. Uno scenario che permette di ottenere una serie di benefici reciproci nei quali rientrano, ad esempio, la riduzione dei rischi legati ai “colli di bottiglia” nelle operation, il controllo veloce e preciso degli asset, l’ottimizzazione dell’inventory e il miglioramento nelle previsioni e nell’allocazione delle attività.
La centralità della Control Tower per garantire una visione globale
Dal punto di vista operativo il progetto, accanto alla centralità della Control Tower, ha poi fatto leva sull’adozione del concetto di “sonde di misurazione“, ovvero su soluzioni che hanno permesso di introdurre dei punti di osservazione nei passaggi più delicati della supply chain.
La scelta di far convergere tutti i dati relativi alla catena di fornitura nella Control Tower unitamente alla disponibilità di metriche e KPI specifici che abilitano una misurabilità puntuale e precisa di tutte le performance, ha permesso di dare vita a logiche di miglioramento continuo.
Più nello specifico, considerando le tante forme di eterogeneità della supply chain, la scelta di centralizzare dati, strumenti di gestione e processi è stata bilanciata con la decisione di garantire alcune forme di autonomia, che sono state in strutturate per essere impostate su linee guida comuni anche per garantire la corretta integrazione e definizione dei kpi di processo
End to End Inbound traceability e Supplier arbitration
La roadmap progettuale è stata impostata, come sottolineato, sulla base di un approccio incrementale con use case in stretta relazione tra loro proprio per garantire una visione e un controllo totale dei processi. Un esempio concreto dell’articolazione degli use case parte dalla pianificazione delle spedizioni (con la Supplier arbitration), si procede con l’organizzazione delle spedizioni (con la Dock scheduling), si aggiunge il controllo della spedizione in viaggio (con l’Inbound traceability) e si approda alla gestione della spedizione in arrivo all’impianto (con il Yard management).
“Iveco Group, grazie al supporto di Capgemini, ha costruito una soluzione robusta e resiliente fondata sui servizi AWS appartenenti al framework AWS supply chain.
Il cuore della control tower di Iveco Group è Amazon Redshift, il servizio AWS completamente gestito che offre il miglior rapporto prezzo/prestazioni per il data warehousing in cloud. Grazie a tale servizio i nostri clienti possono eseguire query complesse su raccolte massive di dati strutturati in modo sicuro e affidabile.
La control tower è inoltre costituita da una componente di data ingestion serverless per interfacciare sorgenti eterogenee; tale componente è basata sul servizio Amazon Kinesis per semplificare la raccolta, elaborazione e analisi di flussi di dati in tempo reale in modo efficiente e scalabile” dichiara Antonio D’Ortenzio, Senior Manager Solutions Architecture Amanzon Web Services (AWS).
“L’utente può poi visualizzare i KPI identificati da Iveco Group direttamente in Amazon Quicksight, il servizio di Business Intelligence (BI) cloud native che scala automaticamente senza la necessità di configurare o gestire i propri server. Con Amazon Quicksight Iveco Group può accelerare le sue decisioni data-driven facendo leva su servizi di AI/ML come Amazon Quicksight ML Insights e Amazon Sagemaker” prosegue.
Lo use case sustainability a sua volta, ma con un approccio più generale, consolida i benefici ottenuti su tutta la supply chain grazie ai risultati in termini di gestione delle risorse, di efficienza, di riduzione di qualsiasi forma di spreco.
Il valore della digital supply chain risiede anche nella capacità di mettere a disposizione dati e intelligenza che alzano il livello di conoscenza su ambiti e attività che possono essere a loro volta ottimizzate e riviste proprio grazie alla visibilità e alla capacità di analisi della Control Tower.
Un esempio in questo senso è rappresentato dallo use case Urgent Freight. La disponibilità di dati da tutti gli impianti e la visibilità dettagliata legata all’inventory permette di rivedere le scelte che portano a utilizzare il trasporto urgente in favore di soluzioni alternative meno costose, più efficaci e più sostenibili.
Una intelligenza che fa bene alla sostenibilità di tutta la supply chain
Considerando la crescente importanza del sustainability reporting, lo use case relativo alla Sustainability consente a Iveco Group anche di cambiare l’approccio con i dati necessari alla reportistica e al processo decisionale relativo al raggiungimento dei target. Il Gruppo potrà infatti contare su una gestione del sustainability reporting basata su data collection automatizzate e su procedure di analisi e consolidamento mensili. La capacità di controllo e di intelligenza della Control Tower mette a disposizione benefici che incidono direttamente sui target di sostenibilità, ad esempio nella riduzione dei rischi relativi a cancellazioni di prodotti, ai product rework, alla gestione dei reclami.
Nella roadmap di sviluppo per la sustainability si collocano inoltre strumenti di modellazione e simulazione che consentono a loro volta un monitoraggio automatico della CO2 in linea con le logiche di reporting del Bilancio di Sostenibilità. In termini di prospettive la roadmap prevede servizi che mettono questa capacità di conoscenza al servizio di un miglioramento continuo con l’integrazione automatica delle fonti dati e con la possibilità in futuro di applicare logiche di real time anche per la data analysis relativa alla sostenibilità.
