Utilità di Machine Learning e Analytics per migliorare gestione di dati
Sta nel nome, la digital transformation, per apportare un vantaggio, deve “trasformare” la gestione dei processi per migliorare le performance. Nel caso della Digital Supply Chain l’efficacia della digital transformation è direttamente proporzionale al miglioramento del rapporto tra elevato livello di servizio al cliente e controllo di processi e costi logistici.
La gestione della supply chain è condizionata da nuove macro tendenze: delocalizzazione della fornitura, incremento di normative e compliance, aspettative dei clienti in crescita, visione omnicanale, armonizzazione canali online e offline e granularizzazione degli ordini.
In questo contesto frammentato, con un numero di nodi di supply chain in crescita, si assiste ad un’aumento di dati in termini di volumi e varietà.
é quindi importante la capacità di analizzare dati provenienti da fonti e formati diversi per scoprire e prevedere legami tra fenomeni. Risulta di conseguenza evidente che dati non correlati bene tra di loro forniscano informazioni parziali poco rappresentative di prestazioni e livelli di servizio. Ne consegue che lo sviluppo delle capacità di analisi diventa fondamentale: accedere a dati rilevanti significa disporre delle informazioni necessarie per migliorare costi e processi.
L’applicazione di Machine Learning e Analytics permette di analizzare dati indipendentemente dalla fonte, velocizzando i processi decisionali, consente di gestire gli eventi di supply chain a livello capillare, ad esempio prevedere rischi di interruzioni della supply chain così da diminuire inconvenienti e impatti economici negativi o dare evidenza a fenomeni che i tradizionali strumenti di analisi non fanno emergere.
L’adozione di piattaforme dinamiche permette di migliorare visibilità, agilità e fluidità nella collaborazione tra le aziende attraverso un’elevata capacità di interpretazione dei dati. Queste piattaforme integrano e gestiscono gli elementi che allineano i flussi informativi con quelli fisici garantendo che in ogni punto della catena vi sia un unico dato aggiornato in modo appropriato e tempestivo.
La sincronizzazione e l’aggiornamento in tempo reale dei dati è possibile attraverso l’automazione dei processi ed evita inefficienze e costi quali l’incertezza dei tempi di consegna, la mancata ottimizzazione dei tempi di attraversamento o la perdita di tempo per risolvere incomprensioni con i propri partner.
(logisticaefficiente.it)