La gestione tradizionale dei fornitori consisteva in fogli di calcolo, esperienza del pianificatore e molte supposizioni.
Le decisioni venivano prese sulla base di informazioni datate, soggette a errori e analisi umane che utilizzavano fogli di calcolo o vecchi software indipendenti.
Questa realtà ha costretto le aziende a una posizione reattiva. Poiché i dati venivano compilati e analizzati dopo che gli eventi si erano verificati, i professionisti della pianificazione potevano fare ben poco se non rispondere per correggere o “allineare” i numeri.
Tuttavia, la tecnologia si è evoluta, permettendo ai pianificatori e ai responsabili della supply chain di utilizzare Big Data e analisi come elementi digitali fondamentali nei processi aziendali.
Man mano che le aziende adottano dati analitici avanzati come parte della gestione della supply chain, passano da risposte reattive a risposte proattive.
Perché è importante una risposta proattiva
Negli ultimi anni si sono verificate discontinuità operative senza precedenti nel business. Queste includono:
- Cambiamenti climatici e iniziative di mitigazione
- Riduzione della forza lavoro per i lavori di produzione critici
- Preferenza del consumatore in rapida evoluzione, con maggiore sofisticazione e una spinta verso la personalizzazione di massa
- Impatto persistente del Covid-19
- Discontinuità operative regionali dovute a guerre commerciali e conflitti globali
Una risposta proattiva è fondamentale per la maggior parte delle aziende e vitale per altre, dato il numero di variabili complesse che impongono vincoli alle supply chain. Di conseguenza, i professionisti della supply chain stanno ripensando e riprogettando i loro sistemi per agire rapidamente e con resilienza.
Vantaggi dei Big Data e dell’analisi nella supply chain
L’uso di Big Data e analisi nei software per la supply chain offre vantaggi significativi. Il software consente ai manager di identificare tendenze e modelli all’interno di grandi set di dati, creando l’opportunità di una visibilità end-to-end che prima non era possibile.
I principali vantaggi includono:
- Previsioni della domanda migliorate: i dati analitici avanzati utilizzano questi modelli e tendenze insieme alle vendite storiche per creare previsioni accurate. Il software e le analisi possono rilevare la domanda e fornire un piano ottimizzato per soddisfarla.
- Riduzione dei costi di magazzino ricambi: grazie a previsioni più accurate, i pianificatori possono utilizzare dati analitici avanzati per identificare i punti di riordino ottimali, automatizzare gli ordini di magazzino ricambi e le modifiche agli ordini di stock, ed eliminare errori umani costosi automatizzando i dati transazionali.
- Logistica migliorata: con l’aumento dei costi di trasporto dovuto all’energia e alla manodopera, le analisi possono aiutare a ottimizzare la logistica. La visibilità end-to-end lungo tutta la supply chain consente alle aziende di utilizzare un approccio “control tower” per migliorare i tempi e ridurre le urgenze.
Esempi di gestione proattiva della supply chain
Molti settori industriali sono stati costretti ad adottare Big Data e analisi per sopravvivere. Un esempio in cui la gestione proattiva della supply chain ha avuto un enorme impatto è il settore alimentare e delle bevande. Un ambiente normativo e di conformità in rapida evoluzione e in espansione ha posto nuove pressioni sulle aziende per la tracciabilità.
L’utilizzo di software avanzati e analisi consente alle aziende del settore alimentare e delle bevande di tracciare digitalmente i loro prodotti in qualsiasi momento. Sensori IoT, monitoraggio della flotta e altri progressi favoriscono la visibilità. Consentono di prevenire problemi di scadenza e contaminazione e di soddisfare rapidamente la domanda in evoluzione, poiché i dati in tempo reale vengono analizzati e resi disponibili ai pianificatori.
Un altro esempio è il settore automobilistico. Il passaggio a una quota significativa di auto elettriche significa che identificare la domanda e la preferenza del consumatore per modelli e caratteristiche è ancora più importante di prima, poiché i produttori faticano a gestire magazzini ricambi complessi per le auto a batteria e a combustione interna.
Big Data e analisi all’interno di una piattaforma software robusta aiutano a contenere i costi di magazzino ricambi, assicurando al contempo i ricambi e le quantità giuste per entrambi. Aiutano anche i produttori di automobili a soddisfare in modo efficiente la domanda dei clienti per costruzioni e caratteristiche personalizzate.
Affrontate i problemi di domani con le informazioni di oggi
Con la discontinuità operativa nella supply chain che diventa la norma anziché l’eccezione, non potete permettervi di essere reattivi.
Il software di pianificazione della domanda e dell’offerta di Plex Supply Chain Planning vi permette di sviluppare previsioni accurate e una supply chain resiliente utilizzando dati in tempo reale.
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