Negli ultimi decenni le aziende hanno guardato alla tecnologia, alla lean manufacturing e alla produzione globale come a metodi per aumentare l’efficienza e ridurre i costi. Oggi queste tattiche stanno conducendo a rendimenti decrescenti ed iniziano a non offrire più un supporto valido alle strategie di business. Molte compagnie hanno optato per la produzione offshore ma nell’ultimo decennio la gestione della supply chain è diventata decisamente più complessa in un mercato sempre più ampio e globale, con maggiori fornitori esterni coinvolti ed una domanda sempre più dinamica.
 | Di questo servizio fa parte anche il seguente articolo: |
 | LO SCENARIO – Smart Manufacturing, tecnologie e benefici della digital supply chain |
La disponibilità di nuove sofisticate tecnologie, prime fra tutte quelle che ruotano attorno ai Big data analytic e all’IoT, rappresenta per molte aziende una nuova frontiera per l’innovazione della supply chain. Ma da dove si comincia? Ecco i suggerimenti degli analisti di The Boston Consulting Group (Bcg).
- Connessione end-to-end. Molte aziende mancano di capacità nel tenere traccia delle scorte, nel monitorare le attrezzature atte alla produzione o non sono molto accurate nel controllo dei processi. Situazioni che, anche singolarmente, oggi possono incidere negativamente sulle prestazioni aziendali, figuriamoci se di problema ce n’è più d’uno all’appello. La chiave di volta risiede in un’unica grande risorsa: il dato. Serve però un sistema di gestione end-to-end che parta dalla raccolta del dato (mediante sensori, tag Rfid, ecc.) fino alla sua analisi.
- Coerenza dei dati. Spesso l’ottimizzazione dei processi diventa ‘faticosa’ perché si utilizzano dati e informazioni differenti, non coerenti, e sparsi in vari sistemi aziendali. Seppur i più moderni tool di Big data analytic non richiedano dati ‘perfetti’ (dal punto di vista della qualità e della forma), essendo dotati di motori di analisi in grado di leggere e interpretare dati non strutturati, è tuttavia necessaria una ‘solida consistenza’ del dato (cioè i dati devono essere significativi, avere delle priorità ed essere effettivamente utilizzabili nelle applicazioni).
- Trasparenza cross-funzionale dei dati. Una digital supply chain efficace dipende strettamente dall’aggiornamento e dall’accessibilità dei dati di produzione, ma molto spesso nelle aziende questi dati rimangono accessibili sono ad una ristretta cerchia di persone. Niente di più sbagliato, sottolineano gli analisti di Bcg, perché questi dati potrebbero essere utilissimi al customer service, alle vendite, agli acquisti ma anche ad attività interne come la manutenzione degli impianti. Ma, in questi casi, la questione esce dai confini tecnologici ed entra nella sfera del change management, dove a cambiare dovrebbero essere prima di tutto la mentalità e la cultura aziendale.
