Come ottimizzare supply chain e produzione con i dati aziendali

Le aziende oggi si trovano ad affrontare sfide sempre più complesse in ambito produttivo e logistico, derivanti da una combinazione di fenomeni sociali e geopolitici verificatisi a partire dal 2020. Tra le esigenze più pressanti figurano l’aumento della velocità di risposta, la riduzione dei costi e la garanzia della continuità operativa. Per soddisfare queste necessità, è fondamentale adottare un approccio strategico basato su dati aziendali affidabili e modelli analitici avanzati.

L’adozione di tecnologie digitali come IoT e IA può contribuire a risolvere questi problemi, migliorando l’efficienza e la resilienza operativa. Uno studio di KPMG¹ prevede che, entro la fine del 2024, oltre il 50% delle aziende coinvolte nella supply chain investirà in applicazioni di intelligenza artificiale e analisi avanzata per migliorare visibilità, tracciabilità e agilità.

Ottimizzazione della produzione e della supply chain: cosa significa?

L’ottimizzazione della produzione comprende una serie di strategie volte a perfezionare i processi produttivi, ridurre gli sprechi e aumentare l’efficienza della linea di produzione.

Parallelamente, l’ottimizzazione della supply chain si concentra sul miglioramento delle fasi di approvvigionamento, gestione delle scorte e distribuzione.

L’obiettivo principale di queste pratiche è costruire un flusso di lavoro senza interruzioni e contrattempi, che minimizzi i tempi di inattività e ottimizzi i costi.

L’importanza dei dati nell’ottimizzazione

I dati aziendali rappresentano lo strumento principale per mettere in pratica l’ottimizzazione della produzione e della supply chain. Grazie all’aumento dei dati disponibili e all’adozione sempre più diffusa del paradigma dei Big Data, è possibile generare report e analisi che guidano decisioni più agili, mirate e data-driven. Queste informazioni aiutano a prevedere la domanda, migliorare l’allocazione delle risorse e ridurre i tempi di inattività.

Principi fondamentali dell’ottimizzazione basata sui dati

Per valorizzare i dati ai fini dell’ottimizzazione, è necessario considerare alcuni principi fondamentali:

• Raccolta di dati in tempo reale: sensori IoT e strumenti di monitoraggio consentono di ottenere una visione dettagliata delle operazioni, rilevando immediatamente le inefficienze, permettendo interventi tempestivi.
• Analisi predittiva: algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale consentono alle aziende di prevedere variazioni della domanda, problemi di manutenzione e opportunità di ottimizzazione. Vengono così ridotti i rischi e migliorata la pianificazione.
• Collaborazione e integrazione dei dati: integrando le informazioni provenienti dai vari punti della supply chain e della linea di produzione, si genera una visione unificata che facilita una gestione più agile e strategica.

Tecniche e tecnologie per l’ottimizzazione della supply chain e della produzione

I paradigmi visti nel paragrafo precedente possono essere applicati solo attraverso la soddisfazione di alcuni requisiti tecnologici fondamentali. Anche in questo caso, facciamo un breve riepilogo delle tecnologie abilitanti.

• Machine Learning e Intelligenza Artificiale: consentono di sviluppare modelli predittivi per l’ottimizzazione della supply chain, analizzano i dati storici per anticipare fluttuazioni della domanda e identificare pattern di inefficienza nel processo produttivo.
• Piattaforme di analisi dei dati: soluzioni come SAP permettono di centralizzare e analizzare grandi volumi di dati, favorendo, al contempo, l’ottimizzazione della linea di produzione e della supply chain attraverso l’elaborazione e la visualizzazione intuitiva dei dati. Viene così abilitata la modalità decisionale data-driven.
• Modelli di simulazione: testando diverse strategie prima dell’implementazione, si riducono i rischi e si migliora l’efficacia delle scelte operative.
• Sistemi IoT: integrati nella linea di produzione, consentono un monitoraggio continuo di macchine e processi, rilevano, altresì, anomalie e attivano interventi proattivi.

Campi di applicazione dell’ottimizzazione basata sui dati

Per comprendere meglio la portata dell’uso dei dati nell’ottimizzazione di produzione e supply chain, ecco due esempi di potenziale applicazione:

Industria manifatturiera e automotive.
L’analisi dei dati di produzione e della supply chain permette di migliorare il flusso dei materiali, evitare ritardi e ottimizzare la gestione delle scorte. Per esempio, modelli predittivi possono prevedere guasti delle macchine, riducendo i tempi di fermo.

Retail e distribuzione
I distributori di grandi dimensioni utilizzano dati in tempo reale per gestire scorte e approvvigionamenti, migliorando la capacità di rispondere a picchi di domanda e di ridurre le scorte in eccesso.

Soluzioni SAP per l’ottimizzazione della produzione e della supply chain

SAP offre una gamma di strumenti che aiutano le aziende a migliorare la gestione della supply chain e della produzione tramite l’uso dei dati:

SAP Supply Chain Control Tower fornisce una visione completa della supply chain, consentendo di monitorare le operazioni in tempo reale e reagire rapidamente agli eventi imprevisti.

SAP Integrated Business Planning facilita la pianificazione integrata della supply chain attraverso funzionalità avanzate di analisi predittiva, aiutando le aziende a ottimizzare la produzione e a rispondere alle fluttuazioni del mercato.

SAP Manufacturing Execution è progettato per il monitoraggio in tempo reale della produzione, aiuta a ottimizzare linee e impianti, migliorando la qualità e l’efficienza del processo produttivo.

I dati aziendali, un asset fondamentale per l’ottimizzazione

L’ottimizzazione della supply chain e della produzione attraverso i dati aziendali può garantire importanti vantaggi competitivi. Implementando una strategia basata sull’analisi dei dati e sull’uso di strumenti avanzati come le soluzioni SAP, le aziende possono ridurre i costi, migliorare la qualità e rispondere prontamente alle sfide di un mercato in continua evoluzione. Le aziende che adottano questo approccio strategico all’ottimizzazione sono destinate a rafforzare la propria posizione competitiva e a ottenere una gestione più efficiente dei processi produttivi.

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¹Fonte: sito Kpmg.com