È diventato quasi impossibile prevedere i cambiamenti nei modelli di domanda e offerta. Dal lato dell'offerta, si verificano sempre più frequenti interruzioni dell'approvvigionamento, carenza di parti e pressioni sui costi. Dal lato della domanda, le preferenze dei clienti rimangono volatili, e questo è ulteriormente esacerbato dalla crescente minaccia dell'inflazione e dall'aumento dell'omnicanalità. Ciò non solo danneggia i ricavi, i profitti e la soddisfazione dei clienti, ma rende difficile per le organizzazioni raggiungere gli obiettivi di sostenibilità di riduzione degli sprechi.
Poiché le sfide esterne e interne sono diventate più acute, sono emerse nuove tecnologie per affrontarle. L'ascesa di piattaforme come Azure ha accelerato l'implementazione di soluzioni SaaS. Le nuove strategie di gestione dei dati stanno cambiando il modo in cui le aziende organizzano, strutturano e gestiscono i dati. E la promessa dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) ha spinto molte organizzazioni a investire in nuove tecnologie, con l'obiettivo di ottimizzare e automatizzare i processi aziendali, migliorare le prestazioni e aumentare la redditività.
I silos di dati e le soluzioni puntuali disgiunte rendono impossibile raggiungere la redditività o la resilienza desiderate
Le tecnologie avanzate, tra cui l'intelligenza artificiale e il machine learning, hanno il potenziale per rivoluzionare le catene di approvvigionamento mondiali. Monitorando le condizioni in tempo reale lungo la supply chain end-to-end e attraverso la rete estesa di partner, i motori di ottimizzazione abilitati per AI e ML possono rilevare anomalie, proiettare i risultati di varie strategie di risoluzione e intraprendere autonomamente azioni correttive.
Eppure per molte aziende la promessa di queste tecnologie avanzate non si sta realizzando, nonostante i crescenti investimenti. In effetti, è stato riferito che l'85% dei progetti di intelligenza artificiale e machine learning non riesce a fornire i risultati di business previsti. Le ragioni principali? Mancanza di una gestione strategica dei dati o di un'infrastruttura dati ben progettata e soluzioni puntuali disgiunte. Anche con grandi investimenti in soluzioni puntuali basate sull'intelligenza artificiale, le aziende di oggi si affidano ancora a database vecchi di decenni, algoritmi offline e sistemi che mancano di interoperabilità o di facile condivisione dei dati.
Oggi, le aziende dispongono di tutte le informazioni necessarie per ottimizzare le loro catene di approvvigionamento. Ma la maggior parte delle aziende è semplicemente sopraffatta dall'enorme volume di dati disponibili, provenienti da fornitori, clienti, partner e fonti di terze parti. Inoltre, non hanno l'infrastruttura per raccoglierle, armonizzarle, analizzarle e applicarle alle loro decisioni quotidiane. Al contrario, i dati sono sparsi lungo la supply chain estesa in soluzioni puntuali disparate. Non è centralizzato, accessibile o attuabile. Non è più sufficiente gettare semplicemente più risorse sul problema. Con l'accelerazione del volume e della velocità dei dati, le aziende non sono in grado di elaborare tutti i dati necessari in un contesto di crescente complessità del mercato.
Le tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale e il machine learning dipendono dai dati per il loro successo. A meno che le aziende non siano in grado di acquisire e applicare digitalmente i dati in tempo reale sulle variazioni della domanda, sui livelli di inventario, sulla disponibilità dei prodotti e su altri fattori chiave, le loro soluzioni avanzate per la supply chain non raggiungeranno mai il loro pieno potenziale
