Title

Sfruttare il passato per capire il futuro

Section
Analisi
Summary

Pubblicato in origine su Business Reporter, un inserto del Telegraph, in questo articolo James Jenkinson analizza l’analisi predittiva.

Le supply chain di oggi sono più stratificate, geograficamente distribuite e complesse che mai. Tutto ciò può avere profonde implicazioni per la trasparenza della supply chain e la capacità di identificare opportunità, mitigare i rischi e assicurarsi che la filiera funzioni in modo efficiente ed economico.

L’analisi predittiva, una delle tecnologie alle quali guardano le aziende per aumentare la trasparenza, si avvale di algoritmi o intelligenza artificiale.

L’analisi predittiva utilizza dati storici e informazioni di mercato per prevedere la spesa futura e generare maggiore visibilità in tutta la rete di fornitori di un singolo sito. Raccogliere, gestire e analizzare i dati permette alle aziende di ridurre i costi e mitigare i rischi legati alla fornitura in fase di definizione della domanda futura.

Creazione di una fonte privilegiata di dati

Un insieme di dati unico e confrontabile è fondamentale per prevedere la domanda futura ma le informazioni non sono sempre facili da reperire.

Secondo James Jenkinson, vice presidente di Efficio:

Diverse aziende e organizzazioni lavorano su differenti sistemi usando diversi nomi, contratti e unità di misura e di conseguenza i dati di riferimento possono essere non coerenti tra una realtà a un’altra. La stessa struttura dei dati relativi al costo di beni e servizi sarà probabilmente diversa.

Se si aggiunge il fatto che solitamente una grande quantità di queste informazioni sono nelle mani dei fornitori e non dei clienti, appare in modo ancora più evidente quanto la raccolta di dati incoerenti in un singolo sito renda difficile generare dati comparabili.

Senza un dataset unico e coerente, tuttavia, un’organizzazione non può avere, né tantomeno comprendere, alcun processo di previsione della domanda. Inoltre, gli stakeholder faranno fatica a fidarsi delle cifre riportate nei piani di approvvigionamento. 

Identificare i risparmi sui costi

L’analisi predittiva fornisce una visione dettagliata e di ampio respiro tra le diverse unità di business dei diversi beni e servizi richiesti da un’organizzazione sulla base dei dati storici. In tal modo le aziende partono con il piede giusto e il procurement ha maggior potere contrattuale, grazie alle tempistiche più lunghe, per pianificare e reperire ciò di cui l’azienda ha bisogno. I beni e servizi possono essere reperiti nel modo più efficiente e generare il massimo rapporto qualità/prezzo, ad esempio riducendo i costi di inventario e attraverso un utilizzo più efficiente delle risorse.

Jenkinson aggiunge: 

Avere questo tipo di informazioni a portata di mano non ha prezzo. Permette di ordinare le cose giuste, al momento giusto e al prezzo migliore, riducendo notevolmente i requisiti di capitale. Allo stesso tempo aiuta a tenere sotto controllo i budget rispetto alla domanda prevista, per essere certi di raggiungere gli obiettivi.

Come mitigare i rischi di fornitura

In aggiunta l’analisi predittiva aiuta le aziende a valutare il livello di dipendenza della catena di fornitura e identificare attivamente i relativi rischi.

È possibile monitorare, ad esempio, la conformità con gli accordi quadro siglati con i fornitori. Sono ancora adatti allo scopo? Quando scadono? Dovrebbero essere rinegoziati? Inoltre, è possibile determinare se la catena di fornitura dipende eccessivamente da un gruppo di fornitori e se non sia necessaria una revisione strategica. Analogamente, se l’azienda ha bisogno di beni o servizi non ancora assegnati ad alcun fornitore, in questo modo è possibile identificare la lacuna e organizzare una gara competitiva per colmarla.

Jenkinson aggiunge:

Le aziende hanno accesso a una gran quantità di dati storici che aiutano a ottenere una maggiore visibilità sulla spesa pianificata in tutta l’organizzazione; molte, però, non hanno i mezzi per prevedere i fabbisogni futuri. Le aziende disposte a sfruttare le potenzialità dell’analisi predittiva hanno significative opportunità di migliorare i risultati di bilancio e ridurre il rischio dei fornitori, due elementi cardine per sopravvivere e prosperare nell’incertezza del mondo di oggi.