Secondo un nuovo rapporto pubblicato da Orange Business Services, il 70% delle multinazionali afferma che il COVID-19 rappresenta oggi il rischio maggiore per le loro supply chain, in aggiunta alle sfide che le aziende dovevano già affrontare prima della pandemia, come guerre commerciali, crisi politiche e problemi di conformità normativa. L’automazione può aiutare le aziende a trasformare le catene di approvvigionamento per renderle più solide e gestire meglio le disruption?
A cura di Pier Giuseppe Dal Farra, esperto di IoT e Industria 4.0 di Orange Business Services
La pandemia – e il suo impatto sulla catena di approvvigionamento – è stata un campanello d’allarme per molte organizzazioni. Ha creato problemi di vario tipo, dalle interruzioni nelle linee di produzione alla ridotta disponibilità di materie prime e componenti. Per gestire il rischio in ambito supply chain, è fondamentale che le organizzazioni siano in grado di identificare e prevedere queste interruzioni.
È possibile trasformare le catene di approvvigionamento affrontando le inefficienze e la mancanza generale di interconnettività, revisionando i processi manuali o le configurazioni di sistema. Anche le inefficienze dei dati, dove i dati sono disallineati tra cliente e fornitore, causano problemi. Lo stesso vale per le inefficienze di policy e personale, che creano blocchi e silos in un’organizzazione. Nella logistica, ad esempio, le aziende hanno spesso sistemi separati per gestire il trasporto, lo stoccaggio e la logistica di terze parti.
Molti processi della supply chain sono ancora eseguiti manualmente, il che è alla base di molte di queste inefficienze. L’immissione manuale dei dati è ripetitiva e quindi inevitabilmente soggetta all’errore umano. Tutte queste inefficienze possono moltiplicarsi e accumularsi per creare problemi e colli di bottiglia nella supply chain. Oggi molte aziende fanno ancora affidamento su forniture just-in-time, e in caso di interruzione, hanno bisogno di una migliore visibilità delle previsioni di inventario e produzione in tutti i siti in modo da poter spostare i materiali in posizioni ad alta priorità. Con sistemi in silos e nessuna analisi dei dati in tempo reale, è difficile reagire efficacemente a una crisi.
Cos’è l’iperautomazione e cosa fa?
L’iperautomazione, che include l’automazione dei processi robotici (RPA) abilitata all’intelligenza artificiale (AI) e altre tecnologie digitali come IoT, elaborazione intelligente dei documenti, chatbot, applicazioni mobili e blockchain, può aiutare ad affrontare le sfide e mitigare le inefficienze nella catena di fornitura.
L’RPA consiste in bot che estraggono i dati da un’applicazione e li trasferiscono in un’altra. Svolge un ruolo cruciale nel fornire l’iperautomazione: è ideale per eseguire attività con script di routine, ripetitive, basate su regole e prevedibili. Inoltre, può funzionare 24 ore su 24, più velocemente, con meno errori e a un costo inferiore rispetto al lavoro umano.
Tuttavia, secondo un nuovo rapporto pubblicato da Orange Business Services e Longitude, solo il 42% delle aziende afferma di aver aumentato il proprio livello di automazione per gestire i volumi di dati in crescita. Eppure, riconoscono di averne bisogno: l’80% afferma di ritenere che l’automazione sia vitale per consentire sia ai dipendenti che ai partner della catena di approvvigionamento di acquisire informazioni sui dati.
Gartner classifica l’iperautomazione come una delle otto principali tendenze tecnologiche della supply chain per il prossimo futuro. L’iperautomazione si riferisce non solo alle attività e ai processi che possono essere automatizzati, ma anche al livello di automazione. Vale la pena notare, tuttavia, che RPA e iperautomazione sono soluzioni separate: l’RPA è un modo non invasivo di integrare soluzioni legacy e nuove per flussi di lavoro aziendali, ma è adatto solo per attività semplici, di routine, ripetitive e stabili.
In che modo la supply chain può trarre vantaggio dall’iperautomazione?
I sistemi di pianificazione ed esecuzione della supply chain abilitati all’intelligenza artificiale possono aiutare a mitigare i rischi nella catena di approvvigionamento. Possono aumentare la visibilità dei sistemi, consentendo alle aziende di agire e prendere decisioni utilizzando informazioni in tempo reale. È importante ricordare, però, che i processi non sono sempre semplici, di routine, ripetitivi e stabili: è qui che entrano in gioco le tecnologie complementari, come l’apprendimento automatico o i chatbot (dove è necessario l’intervento di un supervisore).
AI e machine learning (ML) sono sistemi di apprendimento continuo che prendono i dati raccolti all’interno della catena di fornitura e aggiornano i sistemi automatizzati in modo dinamico, con un effetto esponenziale. Ciò riduce il tempo necessario per creare e distribuire nuovi modelli di processo, in modo che la gestione dei processi della supply chain diventi sempre più rapida ed efficiente.
Questi tipi di guadagni marginali sono preziosi. Un paio di secondi risparmiati qua e là su singoli processi potrebbero sembrare all’inizio poco: ma nel tempo e nel corso di decine di migliaia di transazioni, si sommano in un significativo miglioramento complessivo.
L’iperautomazione viene già adottata nelle operazioni quotidiane della catena di approvvigionamento in tutto il mondo e l’RPA è utilizzato per tutti i tipi di funzioni: per automatizzare le funzioni di immissione manuale dei dati, per generare aggiornamenti sullo stato della catena di fornitura e per eseguire funzioni di audit da sistema a sistema. Le complesse funzioni della supply chain possono ora essere elaborate più rapidamente e più facilmente attraverso i sistemi ERP, di trasporto e di gestione del magazzino, aiutando le aziende a risparmiare centinaia di ore di personale al giorno in attività ripetitive. Inoltre, limitando le pratiche burocratiche, si ottengono anche vantaggi ambientali.
Una tecnologia essenziale per la catena di approvvigionamento del futuro
Nel tempo mi aspetto che l’iperautomazione diventi centrale per una strategia di supply chain end-to-end: la questione è solo: quanto sarà automatizzata la supply chain?
O, come afferma Gartner, come le aziende automatizzeranno il processo di creazione di nuovi RPA e “se andranno oltre ai risultati più facili, iniziali, dei processi di routine che non possono essere risolti con un singolo strumento o con strategie a silos”.
Si prevede che entro il 2024 le aziende saranno in grado di tagliare i costi operativi fino al 30% combinando tecnologie di iperautomazione con processi operativi riprogettati. Mi sembra molto probabile un’accelerazione progressiva, con le aziende che ripensano le supply chain nel post-COVID-19 e guardano agli strumenti di automazione per aiutarle a mitigare il rischio.
