Le aziende si rivolgono sempre di più agli analytics per affrontare i problemi della supply chain. Le interruzioni che hanno colpito diversi settori lo scorso anno sono ancora un problema attuale, e le aziende hanno bisogno di ottenere una visione migliore delle loro supply chain e operazioni.

L’analisi della supply chain estrae dati da appalti, gestione dell’inventario, gestione ed evasione degli ordini, gestione del magazzino, gestione dei trasporti e altre applicazioni operative per fornire all’azienda informazioni dettagliate su ogni fase della sua supply chain. Queste informazioni possono essere utilizzate per adeguamenti rapidi in corso d’opera, ma anche per supportare il processo decisionale strategico a lungo termine.

UPS, PepsiCo e Pfizer sono tre aziende che stanno utilizzando l’analisi della supply chain in modo efficace. Ecco le loro testimonianze.

UPS: l’analisi predittiva fornisce a  informazioni dettagliate sulla rete logistica

In media UPS consegna circa 21 milioni di pacchi ogni giorno, un numero che diventa molto più grande nel mese di dicembre. In passato la multinazionale delle spedizioni affidava ai dati storici e al know-how di pianificatori esperti per tenere traccia dello stato delle spedizioni. Oggi utilizza la piattaforma di business intelligence Harmonized Enterprise Analytics Tool (HEAT) per acquisire e analizzare i dati dei clienti, i dati operativi e i dati di pianificazione per tenere traccia dello stato in tempo reale di ogni pacco mentre si sposta attraverso la rete di spedizione dell’azienda.

“HEAT ci aiuta a prendere decisioni migliori sul modo in cui spostiamo i pacchi attraverso la nostra rete, il modo in cui pianifichiamo la nostra rete e il modo in cui forniamo informazioni ai nostri clienti”, afferma Juan Perez, Chief Information and Engineering Officer di UPS. “Analizza milioni e milioni di punti dati ogni singolo giorno per garantire che forniamo costantemente le informazioni più aggiornate sullo stato di una spedizione. Queste informazioni alimentano tutti i tipi di altri sistemi, consentendoci di migliorare gestione e pianificazione della rete”.

La piattaforma HEAT analizza più di 5,3 petabyte di dati a settimana. Sfrutta l’analisi predittiva, l’apprendimento automatico e la previsione multimodello con fattori di crescita di casualità e stagionalità proprietari per supportare le previsioni, la visibilità delle operazioni, l’ottimizzazione e il reporting.

Il consiglio di Perez: pensare alla strategia dei dati come a un viaggio, piuttosto che a una destinazione.

“Per quanto siamo grandi e per quanto siamo bravi nell’utilizzo dei dati, una cosa che ho capito è che il viaggio verso una solida strategia dei dati non ha davvero fine”, afferma Perez. “Dobbiamo essere costantemente e costruttivamente insoddisfatti dello stato della nostra tecnologia e dello stato dei nostri dati, in modo da poter apportare costantemente miglioramenti per supportare il business”.

PepsiCo: l’analisi predittiva per prevedere l’esaurimento delle scorte

La multinazionale statunitense PepsiCo sfrutta l’analisi e l’apprendimento automatico per prevedere l’esaurimento delle scorte e avvisare i rivenditori.

“All’inizio della pandemia alcuni prodotti, come la farina per esempio, sono spariti velocemente dagli scaffali”, afferma Jason Fertel, responsabile dell’ingegneria e-commerce di PepsiCo.

Fortunatamente per PepsiCo, Fertel e il suo team di ingegneria all’interno di PepsiCo eCommerce avevano già lavorato per automatizzare il flusso di lavoro per la gestione delle operazioni di marketing attraverso la Sales Intelligence Platform dell’azienda. La piattaforma combina i dati dei rivenditori con i dati della supply chain di PepsiCo per prevedere quando gli articoli andranno esauriti e invitare gli utenti a effettuare acquisti per rifornirli.

Il consiglio di Fertel: individuare gli early adopter che saranno entusiasti del tuo progetto e focalizzarsi su un particolare problema aziendale.

“Sono molte le cose che dobbiamo fare, ma ci siamo concentrati sull’esaurimento delle scorte”, spiega Fertel. “Abbiamo a disposizione molti dati e informazioni sulle vendite, ma inizialmente ci siamo focalizzati sull’esaurimento delle scorte e ritengo che questo ci abbia aiutato a trovare il successo”.

Pfizer: la trasformazione digitale a supporto della supply chain

Il colosso farmaceutico Pfizer afferma che il suo progetto Global Supply – Digital Operations Center (DOC) è stato fondamentale per la capacità dell’azienda di produrre e fornire il vaccino Pfizer-BioNTech Covid-19 in tutto il mondo.

Il progetto è una “cabina di pilotaggio” per le operazioni Pfizer, offrendo una visione condivisa della produzione end-to-end e i dati sulle prestazioni operative. L’azienda afferma che i dati l’hanno aiutata a identificare le opportunità per ridurre fino al 10% il tempo di ciclo in alcune aree di produzione e per mantenere la continuità della fornitura critica per i pazienti che dipendono dai suoi prodotti farmaceutici.

“Questa soluzione ha trasformato il modo in cui i colleghi di produzione collaborano e prendono decisioni, fornendo strumenti che consentono loro di prevedere un problema prima che si verifichi e di apportare modifiche in tempo reale”, afferma Lidia Fonseca, vicepresidente e chief digital and technology officer di Pfizer. “La piattaforma DOC consente ai team di estrarre dati per fornire analisi sulle variazioni rispetto ai tempi di consegna standard stimati in precedenza, creando le condizioni ulteriori opportunità di miglioramento”.

Il consiglio di Fonseca: è tutta questione di cultura.

“La nostra cultura è stata determinante per stimolare i dipendenti a essere coraggiosi e pensare in modo diverso per realizzare ciò che prima non avremmo immaginato possibile”, spiega Fonseca. Il passaggio di Pfizer verso l’analisi della supply chain l’ha aiutata a trasformarsi in un’organizzazione più snella, più guidata dalla scienza e più incentrata sul paziente. Il successo ha richiesto una comunicazione chiara della strategia digitale dell’azienda per ispirare il supporto e la partecipazione dei dipendenti.