La visibilità della supply chain non è solo uno slogan; È un imperativo

Ripubblicato da Platone

Seguaci: 0

Non dovrebbe sorprendere che una migliore visibilità degli ordini, dell'inventario e delle spedizioni sia in cima alla lista delle priorità per il 60-80% delle aziende nei sondaggi sulla supply chain.

Laddove i produttori e i rivenditori una volta sviluppavano, immagazzinavano e distribuivano grandi volumi di merci ai mercati regionali sulla base di modelli storici e stagionali prevedibili, l'e-commerce D2C è accessibile a un pubblico molto più ampio tramite Internet, su base pull. Un flusso aggregato e quasi continuo di piccoli ordini spediti su richiesta, insieme all'aumento della domanda complessiva di merci, ha sommerso la capacità di terminal, magazzini, attrezzature e veicoli in un mercato del lavoro ristretto.

Le mutevoli aspettative dei clienti aggravano le difficoltà. Le pressioni e i costi dell'ultimo miglio sono molto diversi per le merci pallettizzate conservate in un centro di distribuzione per il rilascio graduale alle fabbriche o ai negozi secondo la direzione del mittente, rispetto agli ordini a tempo definito con più tempi di consegna e opzioni di ubicazione e un'aspettativa di base di puntualità e consegna completa.

Che si tratti di una nuova variante pandemica, di un evento meteorologico o di una nave portacontainer che blocca il Canale di Suez, circostanze impreviste possono facilmente fornire un punto di svolta che fa perdere l'allineamento a domanda, offerta e capacità durante la notte.

Le molte parti mobili della visibilità

La maggior parte delle catene di approvvigionamento non dispone ancora di un'adeguata visibilità sul lato della domanda a valle presso il punto vendita (POS), a monte nell'approvvigionamento e nella produzione dei fornitori e in transito durante la spedizione. Rilevare la domanda in anticipo è particolarmente critico data la volatilità del mercato in corso a causa della costante crescita D2C, amplificata dalla pandemia, dal clima, dalla guerra in Ucraina, dall'inflazione globale e da altre pressioni esterne.

I segnali della domanda, più di ogni altra singola influenza, guidano la supply chain. Dettano cosa produrre, in quali quantità e dove spedire: in breve, tutto, dall'approvvigionamento all'assegnazione di risorse e risorse al flusso di lavoro. Sembra controintuitivo, quindi, che la maggior parte dei modelli di supply chain gerarchici convenzionali non colleghino ancora fabbriche e fornitori direttamente a rivenditori e clienti in un circolo virtuoso di feedback.

Al contrario, la maggior parte delle comunicazioni fluisce dal centro verso l'esterno e l'input dei partner raramente si estende oltre un livello superiore o inferiore, intrappolando i dati critici all'interno di silos organizzativi. I dati degli aggregatori di terze parti langue nel marketing, i dati di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) nelle vendite, i dati di produzione nelle operazioni e nella C-suite. Ciò comporta un rischio significativo di costi più elevati e perdita di affari in caso di interruzione.

La complessità della catena di approvvigionamento aggrava il problema, con oltre il 60% dei consumatori globali che ora utilizza l'e-commerce, oltre 25 milioni di punti vendita al dettaglio aperti in tutto il mondo, un aumento di dieci volte dei nuovi prodotti immessi sul mercato ogni anno nell'ultimo decennio e 10 % di merce soggetta a esaurimento scorte.

"Nei mercati emergenti, i produttori globali spediscono tramite distributori e la loro visibilità si interrompe a quel punto", spiega Suresh Prahlad Bharadwaj, responsabile della piattaforma per TradeEdge presso EdgeVerve Systems, una consociata interamente controllata di Infosys. “Non sanno chi sono i loro clienti, per lo più piccoli negozi a conduzione familiare. Anche nel commercio moderno, in cui i produttori vendono tramite un grossista o direttamente a un grande magazzino come Walmart o Target, non sono attrezzati per elaborare la visibilità del punto vendita che ritorna loro.

In un ambiente di e-commerce decentralizzato, afferma Suresh, i punti vendita possono essere dispersi tra centinaia o migliaia di distributori, rivenditori e siti Web, tutti con diversi livelli di maturità nella raccolta e condivisione dei dati e diversi modi di formattare i dati e comunicare.

“Chi sono i miei clienti, dove si trovano, cosa ordinano?” chiede Suresh. "Per saperlo, ho bisogno di collaborare con i rivenditori per restituire rapidamente le informazioni aggregate sul punto vendita e sull'inventario del negozio ai produttori, in modo che possano apportare modifiche". In questo momento, aggiunge, quel processo può richiedere dalle tre alle quattro settimane, affidandosi a syndicator di dati di terze parti come Nielsen o IRI per raccogliere e armonizzare i dati da un panel di negozi e quindi preparare report personalizzati per clienti particolari. "Nel mondo di oggi", dice, "è troppo tardi".

Poiché la potenza di elaborazione dei dati basata su cloud è aumentata e i costi sono diminuiti, spiega Suresh, sempre più rivenditori e intermediari stanno concludendo accordi di condivisione diretta dei dati con le aziende clienti per disperdere i dati di vendita della fonte primaria lungo la catena. Ma questo è solo l'inizio.

Trovare aghi nei pagliai

Gli strumenti di rilevamento della domanda basati su software, aiutati dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico, stanno guadagnando attenzione per la loro capacità di prevedere la domanda nel prossimo futuro. Questi strumenti modellano i dati POS aggregati in tempo reale rispetto alle anomalie della catena di approvvigionamento interna ed esterna come eventi climatici, congestione portuale, sciopero ferroviario, variazioni dei prezzi del carburante, aumenti dei tassi di interesse e alti tassi di disoccupazione, tutti fattori che influenzano le decisioni di acquisto.

In breve, comprendere in modo granulare le condizioni in cui i beni sono stati venduti ieri offre intuizioni a breve termine su come e dove è probabile che gli stessi beni vengano venduti domani, alle stesse condizioni o a condizioni diverse. Man mano che nel tempo vengono raccolti dati più granulari, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico rilevano schemi e informazioni che sarebbero persi da un'operazione manuale tradizionale eseguita su una suite ERP (Enterprise Resource Planning). Intervalli di segnalazione più frequenti accorciano i tempi di risposta quando si verificano eventi improvvisi e più pronunciati.

Data la quasi scomparsa della tradizionale pianificazione strategica e della domanda a lungo termine dall'inizio di COVID, la costruzione di dati quasi in tempo reale in questo modo può produrre importanti vantaggi. Improvvisamente le aziende stanno elaborando i dati sulle vendite e sull'inventario dei negozi POS di ieri, rispetto ai rapporti di riepilogo di settimane. I dati sulle vendite tendono inoltre a fornire risultati di previsione della domanda più accurati rispetto ai dati di spedizione comparabili, poiché le merci possono essere spedite per una serie di motivi, ad esempio scambi o merce campione.

Utilizzando regole e standard aziendali definiti come benchmark, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico mappano SKU, prodotto, UPC e altri codici del rivenditore rispetto ai codici del produttore come parte del processo di onboarding. Possono anche distinguere tra SKU standard e promozionali con, ad esempio, piccole modifiche ai contenuti per lo stesso prodotto. Un vantaggio importante è la capacità dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico di analizzare ed eliminare l'inventario fantasma e visualizzare i vuoti al fine di prevedere e ridurre le scorte. Utilizzando l'analisi, le aziende possono convalidare i dati sull'andamento delle vendite in poche ore.

"Una delle cose che sappiamo sulle previsioni è che non saranno accurate", sostiene Suresh. “Quindi la domanda diventa come colmare le lacune. Lo facciamo attraverso l'esecuzione di decisioni di rifornimento a breve termine su tutta la rete".

Costruire la rete del valore della catena di fornitura

La visibilità a valle del modo in cui mercati e clienti interagiscono per influenzare le vendite, generando preziosi segnali di domanda nel processo, pone le basi per un ripensamento più ampio dell'intera catena di approvvigionamento.

La visibilità sia a monte che a valle, dall'ordine al pagamento in un modello di rete "molti-a-molti" non gerarchico, offre un'opportunità per il reporting e la condivisione dei dati end-to-end in tempo reale e per la collaborazione di tutte le parti nella rete.

Il processo inizia con la creazione di un'unica fonte affidabile e condivisibile per le informazioni in tutta la rete. I partner vengono inseriti con le autorizzazioni appropriate per accedere a tipi specifici di dati per usi specifici. I dati, compresi i moduli, la documentazione e le comunicazioni pertinenti, sono standardizzati, armonizzati e strutturati in un formato di database comune per facilità d'uso.

Quindi cosa succede quando i segnali di domanda iniziano a lampeggiare? È possibile aumentare o ridurre rapidamente la produzione o modificare il mix e la sequenza dei prodotti per garantire che gli ordini vengano evasi in tempo? I fornitori di livello 2 dispongono dei materiali e delle parti per aumentare la produzione secondo necessità? In caso contrario, è possibile individuare, reindirizzare e rifornire l'inventario esistente nel sistema? In caso contrario, i team operativi e di pianificazione dovrebbero ripensare le scorte di sicurezza, la diversificazione dei fornitori o le alternative del portafoglio prodotti? Quale sarebbe l'impatto sui costi? Il tempo è fondamentale per ottenere risposte a queste domande e intraprendere l'azione correttiva ottimale.

La differenza importante con il modello di rete è che fornitori, produttori e rivenditori possono non solo percepire i cambiamenti della domanda, ma anche collaborare direttamente e in modo proattivo, in tempo reale, per risolvere i problemi, piuttosto che avere comunicazioni separate e isolate attraverso l'azienda principale dove i dettagli cruciali possono perdersi nella traduzione. Inoltre, l'analisi abilitata all'intelligenza artificiale e al machine learning può eseguire centinaia o migliaia di scenari in pochi minuti, giocando ciascuno sulla base dei dati di spedizione e inventario attuali e storici per formulare una soluzione ottimale.

Ma come dice il vecchio adagio tecnologico: spazzatura dentro, spazzatura fuori. Le prestazioni della rete sono buone solo se il buy-in dei partner e un set di dati accurato. "Non si tratta solo di tecnologia nel cloud", insiste Suresh, "si tratta di guidare la conformità dei partner nel reporting, il volume e la tempestività dei dati, la granularità delle informazioni e la frequenza con cui vengono condivise".

Suresh riconosce che, fino ad ora, sono state principalmente aziende molto grandi, nella fascia di $ 6 miliardi e oltre, a guidare questo livello di trasformazione digitale, in parte a causa della loro leva per forzare e gestire il cambiamento con fornitori, venditori, e clienti. Ma vede un'opportunità nel reclutamento di clienti nella fascia da $ 1 miliardo a $ 5 miliardi.

Dove è diretto tutto questo? Diventerà imperativo nel tempo per le aziende di tutte le dimensioni intraprendere la trasformazione digitale, portando nel tempo all'interconnessione e al consolidamento delle catene di approvvigionamento. Cerca di automatizzare più operazioni e processi, accorciando ulteriormente i tempi di risposta, eliminando gli errori e comprimendo il ciclo order-to-pay, liberando persone e risorse per un lavoro più produttivo e gratificante. L'onboarding e l'armonizzazione dei dati diventeranno probabilmente quasi plug-and-play per fornitori e venditori di piccole e medie dimensioni, con la capacità di rete che emerge come elemento chiave di differenziazione sulla strada per diventare onnipresente.

Conclusione: dopo un breve, a volte difficile, periodo di adattamento, la supply chain sta per diventare molto più veloce, più semplice e più resiliente.

Link alle risorse:

EdgeVerve, http://www.edgeverve.com

Bordo commerciale, www.edgeverve.com/tradeedge