Visibilità sulla supply chain, come ottenerla con i dati

Avere visibilità sulla supply chain è ancora una sfida per molte aziende in un po’ tutti i settori, ovunque esistano dei fornitori di un qualche genere e dei partner commerciali, e ovunque ci sia un sistema Erp aziendale (ma molto probabilmente esisteranno anche diverse altre fonti di dati). Ottenere visibilità significa poter scegliere in modo più consapevole, valutando possibili alternative laddove ci siano problemi o inefficienze o dove, magari, il fornitore rappresenti un problema per la sicurezza, l’etica o la compliance. Visibilità significa anche controllo, migliore gestione dei processi, riduzione delle inefficienze. Ma come ottenerla? 

Più che una, le sfide da affrontare per la visibilità delle catene di fornitura sono tre e al centro di tutto ci sono i dati. Ce ne parla Sergio Bevilacqua, senior account executive business network di OpenText Italy.

Sergio Bevilacqua, Sr. account executive business network di OpenText Italy

“La visibilità sulla supply chain è oggi un’area di focus per molte organizzazioni: non c’è quindi da stupirsi se gli strumenti di analisi, monitoraggio e reportistica a essa correlati continuano ad avere la priorità quando si parla di investimenti tecnologici. Nonostante le aziende abbiano compreso l’importanza di questi aspetti, secondo un report di PwC ben il 69% dei responsabili delle operation e della supply chain afferma che gli investimenti in tal senso non hanno prodotto i risultati attesi. Altri studi hanno poi evidenziato un divario tra il ritorno sull’investimento previsto e quello effettivamente ottenuto (va però tenuta presente la definizione che si dà di Roi: visioni diverse possono portare a un disallineamento tra le aspettative e ciò che è realistico raggiungere in ogni situazione).

In questo panorama, è comunque possibile identificare alcune sfide chiave per la visibilità sulla supply chain. La prima è rappresentata dalla disponibilità dei dati: nonostante la digitalizzazione abbia fatto passi da gigante, ci sono ancora diverse lacune nell’acquisizione dei dati strutturati sui diversi processi. Questo significa che i dati disponibili coprono solo parzialmente le attività reali della supply chain.

La seconda problematica riguarda l’accesso ai dati: anche quando i processi sono digitalizzati e i dati disponibili per l’analisi, questi potrebbero essere accessibili solo per una specifica funzione aziendale. Si tratta di una sfida che viene affrontata tutt’oggi dai team di numerose aziende. In terzo luogo, c’è il tema della qualità dei dati: la diffusione dell’uso di dati errati attraverso algoritmi di intelligenza artificiale può essere catastrofica per l’azienda.

Quindi, quanto più sono avanzate le funzionalità ricercate da un’azienda, tanto più importanti diventano la gestione, il controllo della qualità e la capacità di governance dei dati. Affrontare queste sfide richiede un approccio innovativo alla visibilità sulla supply chain ed è positivo, comunque, che le aziende inizino a comprenderne il valore e a investire in strumenti volti a migliorarla sempre di più. Ciononostante, affrontare le sfide legate a disponibilità, accessibilità e qualità dei dati sarà la chiave per raggiungere gli obiettivi aziendali più ambiziosi.

La disponibilità dei dati è strettamente legata alla digitalizzazione dei processi e questo spesso richiede diverse capacità, tra cui una moderna soluzione di integrazione. Ciò significa che per migliorare la visibilità sulla supply chain è spesso necessario rivedere gli esistenti processi e strumenti per l’acquisizione e lo scambio di dati, così risolvere eventuali lacune che la limitano. In merito alla seconda sfida, l’accesso ai dati, è richiesto un approccio originale, in cui quelli analitici riferiti alla supply chain siano archiviati in un hub di dati condiviso.

I problemi relativi alla qualità dei dati sono forse i più impegnativi da affrontare e richiedono un approccio multisfaccettato, che combini solide pratiche e strumenti di gestione dei dati. Le organizzazioni possono, infatti, aver bisogno di diverse forme di convalida dei dati, controlli di processo, gestione dei dati master e altre funzionalità al fine di garantire che le informazioni fornite siano accurate e affidabili”.