Simulare la Supply chain per renderla dinamica e flessibile

L’incertezza lungo le catene logistiche ha generato un cambiamento nei mercati globali. Le oscillazioni del sistema produttivo sembrano essere destinate a durare e gli eventi disruptive a essere sistemici; per questo è necessario decostruire strutture consolidate e innovare la Supply chain, che, da un sistema statico, deve diventare dinamico, flessibile e adattivo. L’esigenza, oltre che dalle incertezze del momento, nasce dal profondo cambiamento delle attività e dei processi organizzativi, delle competenze e dei modelli di business. Le aziende manifatturiere stanno affrontando sfide divergenti: una maggiore complessità legata all’espansione in termini di nuovi clienti, stabilimenti, fornitori, e alla riduzione dei tempi di reazione, garantendo sempre servizi di qualità.

A spiegarlo è stato Flavio Tonelli, Full Professor of Mechanical Plants and Industrial System Engineering dell’Università di Genova, durante l’evento ComplEtE® Supply Chain Innovation Day, organizzato da DGS – azienda che fornisce servizi e soluzioni di valore in ambito Cybersecurity, Digital solutions e Management consulting e progetta soluzioni Enterprise resource planning (ERP), Customer relationship management (CRM), Big data, analytics – in collaborazione con Microsoft, che si è tenuto a fine maggio 2022 presso il Museo Ferrari di Maranello. “Dopo gli stravolgimenti che abbiamo vissuto, non si può pensare a un sistema produttivo che si riassesti in tempi brevi, tornando a quanto si faceva prima della pandemia. Ci si è resi conto che alcune produzioni lontane non sono più funzionali – per questo si sta diffondendo il reshoring – gli imprevisti si ripropongono e serve tenere conto delle trasformazioni per non fermare le catene di distribuzione”, è stato il punto di vista del docente.

In questo contesto, il digitale interconnesso al mondo fisico permette di riconfigurare e ricalcolare impatti e conseguenze delle perturbazioni sistemiche. “La tecnologia abilita una serie di servizi collegati; in particolare, consente una gestione ottimale del dato”, ha continuato Tonelli. I dati, ormai è chiaro, sono la base per generare sistemi di produzione evolutivi e resilienti che possano essere sostenibili nel tempo. Del resto, le due transizioni del momento – sostenibilità e digitalizzazione – sono i driver che concorrono a muovere il mondo verso direzioni inaspettate, favorendo un cambiamento nella gestione del ciclo di vita della Supply chain.

Utilizzare Intelligenza Artificiale e Machine learning per affrontare le sfide

In questo scenario, i trend manifatturieri dei prossimi anni si fondano su cinque pilastri: introdurre in fabbrica (fino all’operatore di magazzino) l’intelligenza e la capacità computazionale; avere una completa visibilità dei dati; l’opportunità di utilizzare piattaforme di Intelligenza Artificiale (AI); le opportunità economiche; il Trust by design (che si articola in compliance, privacy e sicurezza). “È così che si arriva alla ‘democratizzazione’ dell’Information Technology (IT), creando dashboard e utilizzando strumenti intuitivi per mettere la competenza a sistema”, ha affermato Veronica Jagher, Direttore Data Platform di Microsoft Western Europe.

Il digitale aiuta a organizzare i dati lungo la catena del valore e riadattarli rispetto al mercato. Servono capacità in grado di connettere tutti gli attori della Supply chain in tempo reale per renderla flessibile, nell’ottica di seguire una domanda che cambia repentinamente. “Bisogna adattare la tecnologia ai sistemi interni e sfruttare le potenzialità dell’Internet of Things (IoT). Non si tratta più di una struttura lineare, ma tutti i nodi della catena contribuiscono a creare un modello circolare, utilizzando strumenti che lavorano su una grande mole di dati”, ha spiegato Jagher. La tecnologia del futuro riguarda un potere computazionale distribuito, lo sviluppo di modelli di AI e di Machine learning, utilizzandoli per ottenere tempi di risposta rapidi. Questo concorre anche allo sviluppo sulle tecnologie di capacità uniche e differenzianti per l’azienda in un mercato sempre più in fermento. Come ha sostenuto Jagher: “È necessario sfruttare la capacità del digitale per ottenere anche vantaggi competitivi”.

Ricreare una Supply chain virtuale

Con la tecnologia e i dati lavora la suite ComplEtE® di DGS, che si innesta all’interno dell’ambito della Intelligent data platform di Microsoft; si tratta di una piattaforma in grado di gestire la pianificazione delle attività aziendali mediante innovativi modelli di Supply chain management, efficaci algoritmi di supporto alla decisione ed evoluti processi cooperativi. L’obiettivo è quello di ricreare il Digital twin della Supply chain all’interno di un ambiente simulativo e cooperativo, capace di gestire in modalità end-to-end l’intera catena del valore, dai clienti ai fornitori. “Il sistema è in grado di analizzare il comportamento di ogni anello della catena distributiva e produttiva, evidenziandone le criticità e affiancando l’utente in un percorso di superamento delle stesse e di miglioramento globale”, ha spiegato Marco Genta, Practice Manager Extended SCM di DGS.

Il framework consente di generare simulazioni cooperative, ovvero ambienti di lavoro condivisi sui quali effettuare analisi e modifiche, create per valutare possibili cambiamenti convenienti in termini strategici o operativi. “Ogni ufficio virtuale ha i suoi processi da gestire e le proprie informazioni, ma tutto è armonizzato in modo che ogni utente si senta parte di un’unica squadra, che poi altro non è che la propria azienda”, ha precisato Genta.

Gli algoritmi in dotazione elaborano in automatico proposte in funzione del processo in uso – come per esempio Demand e Inventory management, Production planning e scheduling – mostrando, in base alle abitudini dell’utente, le informazioni più utili per analizzare i cambiamenti rispetto a scenari precedenti o per evidenziare eventuali criticità. “La soluzione interpreta il dato sulla base di ciascuna situazione; non propone un modus operandi predefinito e non impone un proprio modo di ragionare, ma è personalizzabile sulla base delle peculiarità di ciascuna azienda”, ha continuato Genta. Serve essere reattivi e adattivi; per questo sono necessari strumenti che supportino modelli sempre più dinamici.