L’enorme quantità di dati riguardanti la supply chain di cui dispongono oggi le aziende, spinge queste a ricercare soluzioni di analisi che permettano di decifrarli traendone dati utili al miglioramento del processo decisionale.
Le aziende che stanno tentando di ottimizzare i loro sforzi in ambito S&OP hanno bisogno di capacità che permettano loro di analizzare i dati storici per prevedere cosa potrebbe accadere in futuro, si tratta di una grande opportunità che permette alle aziende di diventare un’organizzazione che basa le proprie decisioni sui dati. I benefici di cui è possibile usufruire parlano di ROI elevati, diminuzioni dei costi operativi, aumenti dei ricavi e miglioramenti del servizio clienti e mix di prodotti.
Ricercare la miglior soluzione può essere un compito che richiede tempo ed energie. Tuttavia, fortunatamente queste opzioni di analisi possono essere classificate in tre tipi distinti, nessuna delle quali è migliore dell’altra, bensì coesistono e si completano a vicenda. Avere una visione olistica del mercato e del posizionamento dell’azienda all’interno di quel mercato, richiede un ambiente analitico robusto che includa:
- Analisi descrittiva, che utilizza l’aggregazione dei dati e il data mining per fornire informazioni sul passato e rispondere alla domanda: “Che cosa è successo?”;
- Analisi predittiva, che utilizza modelli statistici e previsioni per comprendere il futuro e rispondere alla domanda: “Che cosa potrebbe accadere?”;
- Analisi prescrittiva, che utilizza algoritmi di ottimizzazione e simulazione per indicare possibili risultati e rispondere alla domanda: “Cosa dovremmo fare?”.
Analisi descrittiva – Analizzare il passato
Le analisi o statistiche descrittive fanno esattamente ciò che dice il nome, ovvero descrivono, riassumendoli, i dati grezzi della supply chain trasformandoli in analisi interpretabili dall’uomo. Sono analisi che descrivono il passato. L’analisi descrittiva è utile perché ci consente di apprendere dai comportamenti del passato e di capire in che modo questi potrebbero influenzare i risultati futuri.
La stragrande maggioranza delle statistiche che usiamo quotidianamente rientrano in questa categoria. Le statistiche descrittive sono utili per mostrare cose come le quantità a magazzino, efficienza della fabbrica, livello di servizio (percentuale di On Time Delivery sugli ordini passati).
Analisi predittiva – Prevedere il futuro
L’analisi predittiva affonda le proprie radici nella capacità di prevedere cosa potrebbe accadere. Queste analisi riguardano la comprensione del futuro, fornendo alle aziende informazioni approfondite che si basano su dati. L’analisi predittiva infatti fornisce stime sulla probabilità che si verifichi un evento o risultato futuro. È importante ricordare che nessun algoritmo statistico può “prevedere” il futuro con certezza in quanto l’analisi predittiva i basa sulle probabilità. Le aziende utilizzano queste statistiche per prevedere cosa potrebbe accadere in futuro.
Ciò che queste statistiche cercano di fare è prendere i dati disponibili e riempire quelli mancanti con le ipotesi migliori. Per farlo combinano dati storici trovati nei sistemi ERP, CRM, HR e POS in modo da identificare eventuali pattern nei dati e applicare modelli statistici e algoritmi in modo da catturare le relazioni tra i vari set di dati.
Un risvolto pratico noto alla maggior parte delle persone è l’uso dell’analisi predittiva per produrre un punteggio di affidabilità creditizia. In ambito manifatturiero analisi di questo tipo vengono effettuate per la previsione delle vendite, previsioni circa gli acquisti, previsioni sui livelli di inventario a partire da una miriade di variabili e così via.
Analisi prescrittiva – Consigli sui possibili risultati
Il campo dell’analitica prescrittiva è relativamente recente e consente agli utenti di “prescrivere” una serie di azioni possibili e guidarli verso la soluzione migliore. Si tratta insomma di strumenti di analisi il cui scopo è quello di fornire consigli. Le analisi prescrittive tentano di quantificare quali sarebbero i risultati delle decisioni prima che queste decisioni vengano effettivamente prese, in modo da dare un supporto decisionale. Inoltre, le analisi prescrittive più raffinate, oltre a prevedere ciò che accadrà, prevedono anche le cause e forniscono indicazioni circa le conseguenze che vi saranno, su vari aspetti.
Le analisi di tipo prescrittivo vanno oltre alle analisi descrittiva e predittiva raccomandando uno o più possibili percorsi di azione. Essenzialmente prevedono un numero maggiore di scenari futuri e consentono alle aziende di valutare un numero maggiore di risultati futuri che potrebbero verificarsi in base alle loro azioni. L’analisi prescrittiva utilizza una combinazione di tecniche e strumenti, quali: regole di business, algoritmi, apprendimento automatico e procedure di modellazione computazionale. Queste tecniche vengono applicate in base all’input di molti set di dati diversi, inclusi dati storici e transazionali, feed di dati in tempo reale e big data.
Le analisi prescrittive sono relativamente complesse da governare ma vengono utilizzate quotidianamente dalle aziende più ambiziose. Se implementate correttamente, queste analisi possono avere un grande impatto sul processo decisionale aziendale e sui profitti.
Prendi decisioni efficaci per la tua supply chain grazie all’analisi prescrittiva
Per un’azienda manifatturiera la capacità di svolgere analisi prescrittive è sempre più un vantaggio competitivo. Un’analisi così complessa richiede strumenti avanzati sia dal punto di vista delle performance sia dal punto di vista tecnologico. In tal senso lo strumento più utilizzato e consigliato dalle aziende manifatturiere italiane è CyberPlan, l’Advanced Planning & Scheduling di Cybertec. Questo strumento permette infatti alle aziende manifatturiere di svolgere analisi descrittive, predittive e soprattutto prescrittive con una velocità, una precisione e una facilità di interpretazione e utilizzo molto elevate. I risultati ottenuti dalle aziende che lo utilizzano sono tangibili, sostanziali e impattano fortemente sui risultati economici aziendali, soprattutto in termine di riduzione dei costi, aumento della produttività e miglioramento del livello di servizio.
I vantaggi dell’analisi della Supply Chain
La funzione di analisi corrisponde alla capacità di prendere decisioni sulla base di un riepilogo di dati pertinenti, aggiornati e attendibili. In molti casi questi dati vengono poi rappresentati in maniera efficace e di più facile lettura grazie a grafici e altri mezzi. Solitamente le Supply Chain producono enormi quantità di dati, più o meno volontariamente. La Supply Chain Analytics aiuta ad interpretare tutti questi dati, traendone utilità, scoprendo correlazioni e generando approfondimenti, inoltre può aiutare un’azienda a prendere decisioni più intelligenti, rapide ed efficaci. I vantaggi includono la possibilità di:
- Ottenere un Return On Investment (o ROI) significativo. Secondo un sondaggio di Gartner infatti il 29% delle aziende intervistate ha raggiunto alti ROI utilizzando l’analtisi, mentre solo il 4% non ha ottenuto alcun ritorno.
- Prevedere eventuali rischi. L’analytics della Supply Chain aiuta ad identificare situazioni potenzialmente pericolose contribuisce a predire i rischi futuri individuando schemi e andamenti, in tutta la Supply Chain.
- Aumentare l’accuratezza nella pianificazione. Analizzando i dati del cliente, l’analisi della supply chain può supportare un’azienda nella previsione della domanda futura. Aiuta un’impresa a decidere di quali prodotti bisognerebbe ridurre la produzione o a capire quali esigenze avrà il cliente dopo l’ordine iniziale.
- Ottenere una supply chain più snella. Le aziende possono utilizzare l’analisi della supply chain per monitorare il magazzino, le risposte del partner e le esigenze dei clienti per prendere decisioni più informate.
- Prepararsi al futuro. L’analisi di tipo avanzato per la gestione della supply chain può elaborare sia i dati strutturati, che quelli non strutturati dando alle aziende la possibilità di ricevere avvisi in maniera puntuale, per prendere decisioni ottimali. Questo tipo di analisi inoltre può creare correlazioni e schemi tra le diverse fonti per fornire avvisi grazie ai quali ridurre i rischi, a basso costo e con un impatto minore sulla sostenibilità.
Grazie all’Analisi delle Supply Chain le aziende dispongono dunque di un’intelligence per la produzione, possono diventare più efficienti ed evitare le interruzioni, supportando contemporaneamente nuovi modelli di business.
Per saperne di più:
Per saperne di più su CyberPlan e su come aumentare le performance della tua supply chain scarica la guida gratuita supply chain oppure contatta Cybertec e prenota un appuntamento con un esperto che saprà rispondere alle tue domande.