Imparare a utilizzare correttamente i dati nella vostra catena di fornitura

L'attuale modello di consumo si basa su un modello digitale, generando sempre più dati che devono essere elaborati. Questi dati sono una vera e propria miniera d'oro per le aziende: trasformano i modelli di business e di supply chain da transazionali, in cui la transazione veniva attivata solo al momento della domanda, a modelli predittivi, che consentono di diagnosticare meglio le anomalie attraverso lo scambio di informazioni.

Perché utilizzare i dati della catena di fornitura?

Nella nostra società dei consumi, i clienti sono più volatili che mai ed è importante e necessario utilizzare i dati a vostra disposizione. La concorrenza è sempre più forte e i clienti sono sempre più esigenti. È quindi necessario padroneggiare i dati per poter analizzare la risposta che si offre alle richieste dei clienti di fronte alle offerte della concorrenza.

3 obiettivi principali dovrebbero guidarvi nell'utilizzo dei vostri dati:

• Monitorare l'attività della vostra Supply Chain:

Grazie all'utilizzo e all'analisi dei vostri dati, sarete in grado di garantire una diagnosi continua e un follow-up completo degli indicatori importanti delle vostre operazioni S&OP (Sales & Operation Planning). Sarete in grado di coordinare meglio le decisioni di acquisto e di vendita in base alle capacità interne della vostra azienda.

• Rilevare le anomalie e limitare l'impatto dei guasti:

Analizzando i dati della vostra Supply Chain, sarete in grado di essere allertati rapidamente sui problemi che ne impediscono il funzionamento ottimale, in modo da poterli risolvere il più rapidamente possibile e limitare così l'impatto dei guasti.

• Acquisire potere predittivo:

Quando si padroneggia l'analisi dei dati, si avranno dati storici sufficienti per prevedere con precisione e certezza i futuri movimenti di inventario (prodotti ad alta stagionalità, ecc.) e quindi guadagnare precisione e performance nella gestione della Supply Chain.

Come preparare i dati prima di utilizzarli?

Prima di poter utilizzare i vostri dati in modo ottimale, dovrete preparare i vostri dati e il vostro ambiente di lavoro per poter effettuare tutte le vostre analisi utilizzando dati affidabili e sicuri.

• Raccogliere tutti i dati accessibili

Ogni reparto dell'azienda dispone di diversi tipi di dati che possono essere utili per l'analisi. Dovete quindi iniziare a raccogliere i dati dei vostri dipendenti. Una volta raccolti questi dati, dovrete standardizzarli: infatti, ogni reparto non ha lo stesso processo di trattamento dei dati. Dovrete quindi creare e distribuire processi di standardizzazione ai vostri dipendenti, in modo che i dati che raccoglierete in seguito siano già nel formato giusto, risparmiando così tempo.

• Installare una solida base tecnica

Una volta identificati i dati da raccogliere, vi renderete subito conto dell'entità dei dati da memorizzare. Dovrete quindi scegliere un metodo di archiviazione all'interno di strutture sufficientemente potenti da ospitare tutti i dati, ma anche in grado di effettuare aggiornamenti frequenti ai vari database. Ad esempio, potreste prendere in considerazione la possibilità di archiviare i dati in più sedi per evitare problemi in caso di disastri tecnici o naturali che distruggano le apparecchiature di archiviazione.

• Protezione dei dati

Il possesso di server di archiviazione ad alta capacità non sarà l'unico criterio per la scelta del metodo di archiviazione. La sicurezza dei vostri dati dovrebbe essere il criterio principale. Dovrete infatti gestire dati confidenziali sulla vostra azienda e sui vostri clienti (dettagli di contatto o anche informazioni di pagamento) che dovranno essere totalmente protetti in modo da non essere accessibili ad altre persone. Per una sicurezza ottimale, potete utilizzare server remoti, disponibili nel cloud. Scegliere di non conservare i dati all'interno della propria azienda significa anche scegliere di non dover gestire le operazioni di manutenzione dei server o i rischi di instabilità, rivolgendosi a dei professionisti. Questi ultimi duplicheranno i dati su più server per mitigare i rischi naturali e tecnologici e garantire la continuità dell'elaborazione dei dati.

• Valutare la qualità dei dati

Dopo aver raccolto tutti i dati da elaborare, aver scelto il metodo di archiviazione e averli messi al sicuro, è necessario lavorare sulla valutazione della qualità dei dati. Infatti, i dati di qualità sono dati coerenti con la realtà, unici, comprensibili, strutturati e documentati. Dovrete svolgere questo lavoro di valutazione in modo continuo per applicarlo ai nuovi dati raccolti successivamente manualmente o automaticamente.

Quali tipi di dati devono essere raccolti?

Tra tutti i dati a vostra disposizione, dovrete imparare a scegliere le informazioni più rilevanti da raccogliere per ottimizzare le vostre analisi e le vostre previsioni per adattare la vostra Supply Chain in modo più semplice e veloce.

• Dati sulla catena di fornitura

I primi dati da raccogliere sono quelli relativi all'intera catena di fornitura. Dovrete utilizzare i dati che forniscono indicatori tipici per costruire uno storico di dati di qualità, un criterio per accelerare il vostro ROI. Per costituire il vostro database della Supply Chain, dovrete selezionare le seguenti informazioni:

o Archivio degli articoli: marche, prezzi, durata, volume, ecc,

o Repository dei fornitori: nomi, condizioni di acquisto, cataloghi, frequenza degli ordini, ecc,

o Archivio clienti: informazioni di contatto, cronologia degli acquisti, ecc,

o Informazioni sulla vostra rete logistica: magazzini, hub, negozi, ecc,

o Informazioni sulle operazioni di magazzino: vendite, ordini, incassi, inventari, ecc.

Queste informazioni saranno adattate in base alla tipologia della vostra azienda: a seconda del vostro settore di attività, possono essere diverse (ad esempio, potreste dover raccogliere i dati delle vostre unità di intervento mobili, se ne avete).

• Dati già disponibili

Avete già a disposizione molti dati, anche prima dell'implementazione della gestione dei dati. Questi dati, distribuiti tra i vari reparti, sono preziosi: vi aiuteranno a costruire una storia dei dati che rafforzerà la vostra capacità di prevedere i vari rischi legati alla vostra catena di approvvigionamento. Il modo migliore per raccogliere ed elaborare questi dati è nominare un data project manager, incaricato di mappare, raccogliere e rendere disponibili tutti i dati che la vostra azienda può aver generato in passato.

• Dati esogeni

Oltre all'elaborazione dei dati interni all'azienda, è necessario integrare anche i dati esogeni, ossia quelli non generati dall'azienda ma dal suo ambiente. Questi dati vi aiuteranno a rendere la vostra analisi più pertinente. A seconda del vostro settore di attività, potreste voler aggregare diversi tipi di dati economici e demografici che influenzano la vostra attività.

Come mantenete il vostro database?

Una volta costruito il vostro database, dovrete mantenerlo costantemente aggiornato per mantenerlo rilevante.

• Analizzare i dati per identificare gli errori

È necessario iniziare con un'analisi completa del database per assicurarsi che non si verifichino i due errori di dati più comuni:

o Dati irrealistici: I dati non realistici sono dati che non possono riflettere accuratamente la realtà. Nel contesto della gestione delle scorte, un dato non realistico può, ad esempio, corrispondere a un inventario negativo o a un numero di vendite molto superiore al livello delle scorte.

o Dati non strutturati: I dati non strutturati sono dati che non sono correttamente collegati al resto dei dati. Ad esempio, potrebbe trattarsi di un prodotto non correttamente collegato al suo fornitore. I dati non strutturati possono essere problematici non solo durante l'analisi dei dati, ma anche durante i processi automatizzati (in questo caso, il rifornimento dei prodotti).

• Pulire i dati

Una volta identificati gli errori che si sono insinuati nei vostri dati, dovrete ripulire il vostro database per eliminarli, in modo da ottenere dati affidabili, reali e dettagliati. Dovrete evitare che questi errori si ripetano: sarà importante identificarne la fonte: derivano dalla condivisione dei dati, dalla loro elaborazione o dalla loro raccolta? Nella maggior parte dei casi, derivano da un errore umano: sarà quindi necessario impostare nuovi processi di trattamento dei dati precisi e dettagliati e trasmetterli a tutti i vostri collaboratori.

Come diagnosticare la vostra Supply Chain?

Una volta che tutti i dati sono stati raccolti e preparati per l'elaborazione, si può finalmente passare alla fase di analisi per diagnosticare la Supply Chain.

• Definire gli ICP

Un KPI (Key Performance Indicator) è un criterio per analizzare l'efficienza complessiva di un sistema. È importante impostare i KPI per effettuare la diagnosi secondo criteri precisi. Questi criteri possono essere molteplici e dovranno essere adattati alle varie fasi della Supply Chain: tasso di rotazione delle scorte, tasso di servizio, percentuale di soddisfazione, tempi di consegna, ecc. È il monitoraggio dell'evoluzione dei vostri KPI che vi permetterà di essere avvisati in caso di fallimento della vostra Supply Chain.

• Esperto di catena di approvvigionamento

Per una diagnosi ottimale, dovrete rivolgervi al vostro esperto di Supply Chain: egli conosce l'intera Supply Chain da un punto di vista interno. Sarà in grado di utilizzare il potente strumento che i dati rappresentano per analizzare e trovare più facilmente l'origine dei vari problemi che potrebbero disturbare la vostra Supply Chain.

La moltiplicazione delle fonti di raccolta dati e lo sviluppo delle tecnologie IoT (Internet of Things) genereranno sempre più dati nei prossimi anni. Questi dati, sempre più rilevanti, saranno necessari per il miglioramento continuo della Supply Chain, e soprattutto per l'installazione di nuove tecnologie come l'intelligenza artificiale.

L'utilizzo dei dati diventerà quindi un criterio essenziale per garantire l'efficienza della vostra Supply Chain, nella rilevazione delle anomalie e nella previsione delle attività, al fine di soddisfare sempre meglio i vostri clienti.