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Passaggio 2: riunisci i tuoi dati

Quando i dati sono in silos, e soprattutto quando sono on-premise e dappertutto, questo è un enorme ostacolo alla trasformazione digitale. I dati sparsi rendono costoso e difficile ottenere visibilità sull'intera supply chain. Per muoversi rapidamente, è imperativo capire come interagiscono tutti i pezzi mobili di una catena di approvvigionamento. Quando le aziende elaborano un piano di capacità, devono vedere come si allinea con la previsione della domanda, la rete di approvvigionamento e persino il personale di magazzino. Tutto deve corrispondere, altrimenti le catene di approvvigionamento sono bloccate in una costante battaglia avanti e indietro, che fa perdere tempo ed erode i profitti.

Oltre a ostacolare la visibilità, i dati frammentati si traducono anche in report, analisi e approfondimenti frammentati o in conflitto. Le soluzioni puntuali e i KPI non devono essere in competizione tra loro. La chiave è riunire tutti i dati della supply chain, creando un'unica fonte di verità per le applicazioni e l'analisi. L'inserimento di tutte le informazioni su un cloud di dati centralizzato elimina la necessità di processi ETL (estrazione, trasformazione e caricamento), mitiga la proliferazione delle integrazioni e riduce drasticamente i costi di test e manutenzione continua. Standardizzando il modello di dati, tutte le informazioni possono essere sfruttate in qualsiasi applicazione, per tutte le analisi e l'intelligenza artificiale, comprese le nuove soluzioni che verranno aggiunte in futuro. Questo ci porta al passaggio 3.

Passaggio 3: progettare una trasformazione digitale allineata agli obiettivi aziendali

L'implementazione delle applicazioni monolitiche può richiedere anni e un ritorno sull'investimento. Le aziende perdono la concentrazione lungo il percorso. Se il modello di business cambia per riflettere il panorama del mercato in continua evoluzione, la soluzione potrebbe anche non funzionare più.

Ogni azienda si trova a un diverso livello di maturità digitale. Alcuni sono già passati a un modello software-as-a-service (SaaS) e hanno adottato nuove tecnologie. Alcuni sono in esecuzione su applicazioni locali meno recenti. E altri ancora hanno un mix di entrambi. Non ha senso, dal punto di vista finanziario, tecnico o di gestione del cambiamento, mettere tutte le aziende sullo stesso percorso di trasformazione digitale. Invece, un piano di gioco specifico per l'azienda consente alle aziende di consumare la tecnologia e l'innovazione al proprio ritmo. Noi di Blue Yonder abbiamo scoperto che questo è fondamentale per accelerare il time-to-value, ottenere un maggiore ritorno sull'investimento e avere successo a lungo termine.

I microservizi componibili riuniscono set specifici di funzionalità che offrono set discreti di valore aziendale per risolvere esigenze specifiche della supply chain. Consentono alle organizzazioni di suddividere le implementazioni dei colossi in progetti più piccoli che possono essere operativi in pochi mesi. Ciò consente alle organizzazioni di utilizzare immediatamente le innovazioni che affrontano i punti deboli di oggi, senza attendere l'implementazione di altre funzionalità accessorie. Non ci sono più eventi "cliff". Al contrario, i vantaggi incrementali per l'azienda vengono forniti lungo il percorso.

Una nota importante: "Il migliore della razza" potrebbe non significare necessariamente "il migliore per te". Le soluzioni frammentate possono perpetuare i silos. E, sebbene le integrazioni dei dati possano mascherare i problemi della catena di approvvigionamento, non li risolvono. Idealmente, le aziende dovrebbero mirare ad acquisire applicazioni componibili che si trovino tutte sulla stessa piattaforma e lavorino insieme in modo sincrono.

Passaggio 4: Acquisisci il pieno valore dei dati e dell'intelligenza artificiale

A questo punto, la supply chain è sul cloud. Assegno. I dati vengono consolidati in un unico cloud di dati, con un unico modello di dati. Assegno. E sono state adottate le più recenti funzionalità e innovazioni tecnologiche. Assegno. 
Ora è il momento di capitalizzare tutto il valore dei dati e dell'intelligenza artificiale. Le aziende dovrebbero cercare modi per automatizzare e ottimizzare i processi esistenti, sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale e del machine learning. Ad esempio, Blue Yonder offre la possibilità di combinare algoritmi ML e intelligenza artificiale per ottimizzare l'accuratezza delle previsioni. Ad esempio, un cliente potrebbe utilizzare due modelli statistici per determinati SKU e l'intelligenza artificiale per sfide di previsione più complesse come le merci in rapida evoluzione. Blue Yonder aiuta anche i clienti a integrare i propri modelli interni.

Adottando l'intelligenza artificiale e il machine learning più recenti di Blue Yonder, le aziende ottengono molti vantaggi, tra cui un miglioramento dell'accuratezza delle previsioni, tassi di riempimento più elevati e un utilizzo ottimizzato della capacità. Questi miglioramenti operativi generano benefici ricorrenti in termini di maggiori ricavi, miglioramento del margine lordo e riduzione delle spese operative. Ci sono anche vantaggi una tantum associati alla riduzione e all'elusione delle spese CAPEX.