Come ottimizzare la Supply Chain con l’analisi predittiva

Introdurre un aspetto tecnologico nella Supply Chain può avere un impatto davvero significativo sul business.

Quali sono le soluzioni migliori?

Le soluzioni innovative migliori sono quelle che consentono alle Operations della catena di approvvigionamento di prendere decisioni basate su dati reali, in grado di offrire quel vantaggio competitivo necessario per primeggiare, specialmente con chi è più lento a digitalizzare i propri processi ed adottare le novità tecnologiche.

Una soluzione tecnologica in espansione nella Supply Chain è sicuramente l’analisi predittiva.

Scopriamo di più sull’analisi predittiva

Questo tipo di analisi è in grado di dare riscontri in tempo reale ed è possibile applicarla al dynamic price, ai test sulla qualità dei prodotti, alla rifornitura dinamica e anche alle decisioni relative alla gestione HR.

L’analisi predittiva estrapola i dati attuali e storici dall’IoT, dai modelli meteorologici e dalle vendite, per aiutare i gestori della Supply chain ad ipotizzare e comprendere i possibili scenari futuri, così da arrivare a decisioni più redditizie.

Secondo una ricerca del MHI Annual Industry Report 2019, il 30% degli intervistati afferma di utilizzare al momento l’analisi predittiva per la Supply Chain della propria azienda: un numero in crescita rispetto al 17% del 2017. 

Inoltre 9 intervistati su 10, affermano che questa analisi avrà un forte impatto sulla catena di approvvigionamento durante il prossimo decennio.

Rilevante è che il 57% di coloro che attualmente non la utilizzano, affermano di avere in programma la sua introduzione nei prossimi cinque anni.

Ma, entrando nel dettaglio, come possiamo utilizzare la Predictive Analytics per la catena di approvvigionamento?

  1. Predictive maintenance: nell’ambito della produzione, l’analisi predittiva supporta la manutenzione predittiva. Insieme all’ IoT, i dati relativi alle performance di un componente vengono estrapolati. Dal momento che viene rilevato un guasto, i produttori possono garantire la disponibilità delle parti di ricambio e la pianificazione delle riparazioni, in modo da evitare inattività ed imprevisti che potrebbero causare interruzioni all’intera catena di approvvigionamento.
  2. Demand forecasting ed ottimizzazione dell’inventario: l’analisi predittiva può aiutare i magazzini nell’ottimizzazione dell’inventario, garantendo che lo stock a disposizione sia adeguato alla domanda. In questo modo le aziende sono pronte a quel tipo di richieste prettamente stagionali, in modo da evitare perdite di vendita. Identificando i modelli di comportamento ed il relativo cambio di abitudini dei consumatori, le aziende potranno prevedere i prossimi trend e prepararsi di conseguenza. L’analisi predittiva aiuta quindi a determinare le quantità ed i livelli di scorte dell’inventario, necessari a soddisfare la domanda senza avere costi di giacenza a lungo termine per la merce in eccesso.
  3. Ottimizzazione del percorso per la logistica: chi si occupa di logistica, può utilizzare l’analisi predittiva per identificare il percorso migliore verso una determinata destinazione, tenendo in considerazione dei fattori specifici quali condizioni meteorologiche, traffico e chilometraggio del veicolo utilizzato. In questo modo le aziende possono garantire la puntualità delle consegne.
  4. Approvvigionamento e fornitori: la scelta di fornitori affidabili e che abbiano un prezzo adeguato, è fondamentale per le aziende. E’ possibile utilizzare l’analisi predittiva per valutare i fornitori in base ad elementi quali l’affidabilità, il costo e anche la qualità del servizio/prodotto, e di conseguenza identificare dei “fornitori di backup” per le emergenze.

Interessante vero?

Scopri gli altri trend tecnologici per la Supply Chain indicati da Gartner , scaricando l’infografica “TOP 8 Supply Chain Technology Trends” tramite questo form:

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