Nella complessità la corretta gestione dei dati emerge come fattore chiave per il successo di una catena di approvvigionamento e una visione completa del processo. Ma è importante concentrarsi sulla qualità dei dati rispetto alla mera proliferazione di soluzioni digitali.

La gestione dei dati master nella supply chain

Negli ultimi anni sta emergendo la necessità di un’adozione responsabile delle soluzioni digitali. In questo contesto di cambiamento accelerato, vedremo come l’equilibrio tra tecnologia, dati affidabili e responsabilità possa posizionare le aziende per il successo nel dinamico mercato globale.

La gestione dei dati master costituisce il pilastro fondamentale di qualsiasi sistema di gestione dati di successo nella supply chain. La gestione di questi dati permette l’integrazione e la consolidazione di informazioni cruciali sull’approvvigionamento in una piattaforma unificata. I sistemi avanzati vanno oltre le fonti esterne, incorporando dati interni quali budgeting, previsioni e analisi della spesa. Un sistema con molte funzionalità facilita l’identificazione dei fornitori più convenienti e affidabili, considerando fonti sia interne che esterne. Queste comprendono dati interni come budget e spesa, oltre a dati esterni quali metriche delle prestazioni dei fornitori e tempi di consegna dai dati anagrafici degli articoli. L’approccio integrato offre un vantaggio strategico.

L’IA nella logistica e nelle catene di approvvigionamento

L’utilizzo crescente dell’intelligenza artificiale (IA) nelle operazioni logistiche e nelle catene di approvvigionamento ha raggiunto livelli significativi, guidato dalla necessità delle aziende di migliorare decisioni, semplificare operazioni, ridurre costi e incrementare la soddisfazione dei clienti. L’IA fornisce alle informazioni dettagliate e in tempo reale, diventando uno strumento cruciale. Questa trasformazione è evidente in aree chiave come la visibilità in tempo reale che consente alle aziende di monitorare e gestire efficacemente la catena di approvvigionamento, identificare colli di bottiglia e rispondere tempestivamente a oscillazioni della domanda.

Proprio previsione della domanda, facilitata dall’IA offre alle organizzazioni la possibilità di bilanciare in modo ottimale l’offerta, riducendo problemi di stock e ottimizzando i livelli di inventario. Inoltre, l’IA contribuisce all’ottimizzazione del magazzino, analizzando dati storici e modelli per migliorare l’efficienza complessiva. L’adozione responsabile di queste soluzioni digitali è cruciale per capitalizzare appieno i benefici offerti dall’IA, posizionando le aziende per il successo in un mercato in continua evoluzione.

Limitazioni e rischi nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale

Ma l’accuratezza delle previsioni e delle raccomandazioni dell’IA dipende dalla qualità dei dati inseriti nel sistema. Ciò implica garantire che le fonti di dati siano affidabili e complete. Audit regolari, il raffronto con database affidabili e la formazione continua dei modelli di IA sono essenziali per mantenere l’integrità delle intuizioni. L’Hype Cycle per l’intelligenza artificiale del 2023 di Gartner sottolinea l’importanza di affrontare le limitazioni e i rischi dei sistemi di IA fallibili, evidenziando la necessità di strategie che considerino le innovazioni con i casi d’uso più credibili per gli investimenti. Un approccio ponderato all’utilizzo dell’IA è essenziale per realizzare i benefici trasformativi e mitigare potenziali insidie nel contesto della gestione della supply chain.

L’aumento della digitalizzazione nel settore degli acquisti presenta una sfida unica e sebbene il mercato globale del software stia crescendo in modo significativo, con una previsione di 11 miliardi di dollari di crescita nel prossimo decennio, la proliferazione di strumenti digitali suggerisce un rischio crescente di inefficienza e mancanza di chiarezza. L’accesso a un numero crescente di applicazioni Software as a Service (SaaS) e la gestione di un numero sempre maggiore di fornitori in varie categorie di approvvigionamento indiretto possono portare a silos tecnologici, di team e di dati. Invece di migliorare l’efficienza, questo mosaico di strumenti può tradursi in un aumento del lavoro manuale per coordinare tutte le componenti. La fiducia nei dati di approvvigionamento è fondamentale, ma un rapporto di SpendHQ ha rilevato che il 79% dei dirigenti non coinvolti negli acquisti esprime una fiducia limitata o nulla nell’uso dei dati del settore per decisioni strategiche.

Sfruttare tutte le potenzialità della gestione dei big data

Il potenziale dei big data è enorme e l’analisi efficace offre opportunità di contenimento dei costi, permette di aumentare l’efficienza e individuare fattori di rischio. Tuttavia, per massimizzare tali applicazioni, è essenziale un’infrastruttura tecnologica avanzata, ordinata e con dati facilmente verificabili. La corretta gestione dei dati nella supply chain emerge come elemento fondamentale per affrontare le sfide e capitalizzare le opportunità nell’odierno panorama aziendale. Per questo la responsabile adozione delle tecnologie digitale è cruciale. Solo l’equilibrio tra l’utilizzo dell’IA, la fiducia nei dati di approvvigionamento e l’adozione di soluzioni digitali essenziali garantirà il successo a lungo termine delle aziende in un mercato globale in costante evoluzione.