Ottimizzare i processi che si svolgono all’interno di un’azienda e della rispettiva catena di produzione non è mai cosa facile, ovvia o immediata. Per sua stessa natura si potrebbe anzi dire che questa attività necessita da parte degli addetti ai lavori di una grande attenzione alle innovazioni tecnologiche e alle opportunità che di volta in volta si presentano, una caratteristica non comune e tutt’altro che scontata, specialmente in un mondo tecnologicamente evoluto, veloce e globalizzato come quello in cui stiamo vivendo.  Il digitale come nuova frontiera della Supply Chain Finance è un tema attuale e discusso a livello internazionale, e proprio a questo processo sono legate nuove tecnologie in grado di offrire interessanti opportunità.

In particolare vogliamo oggi parlare di uno specifico comparto che l’innovazione tecnologica tocca molto da vicino, quello dell’analisi dati. Si pensi infatti a quanto è complicato definire con precisione l’esatto corrispettivo di alcune domande di mercato, come può per esempio essere oggi la domanda di petrolio dell’India ma anche quella di metallo relativa a una piccola azienda locale: si tratta in ogni caso di processi lunghi, complessi e dipendenti da troppe variabili per poter pensare di dedicare tanto tempo e potenziale umano a questi calcoli, anche se di fatto si tratta di conti che potrebbero offrire previsioni più accurate, un fattore chiave e in grado di influenzare la Supply Chain. In effetti il crollo dei costi della potenza di calcolo potrebbe cambiare il modo in cui le informazioni vengono in generale utilizzate all’interno delle aziende, e proprio su questo limite stanno ora cercando di spingere i manager del futuro.

Analisi dati procurement oggi

Ricerca e sviluppo in questo senso avranno sempre più importanza all’interno della Supply Chain Finance, ed effettivamente sono già oggi molte le aziende e colossi internazionali a investire in questi ambiti in percentuale molto maggiore rispetto agli ultimi 10 anni, una scelta illuminata effettuata per riuscire a proiettarsi con efficacia nel futuro anticipando i gusti, le tendenze e ancora di più le necessità del mondo aziendale italiano e internazionale. Attraverso l’analisi dei dati infatti tra l’enorme mole di informazioni circolanti all’interno di una realtà aziendale vengono selezionate ed evidenziate solo quelle più importanti e significative per supportare le decisioni strategiche aziendali, un tema sul quale l’attenzione dei media e delle aziende si sta iniziando a focalizzare ormai da tempo. Per molte realtà infatti la scarsa qualità dei dati rende spesso difficile sapere che cosa sta accadendo realmente dalla parte dei fornitori o dei clienti, per non parlare di fare previsioni precise. Al contrario potendo invece contare su informazioni affidabili si potrà godere di vantaggi immediati e rilevanti diluiti all’interno di tutta la catena di approvvigionamento.

Tra le voci sui mercati comunque molti parlano dell’apprendimento automatico come della la chiave per migliorare la qualità dei dati e delle previsioni, ovvero l’utilizzo di computer in grado di adattarsi senza essere esplicitamente programmati. L’applicazione di macchine con autoapprendimento per grandi e complessi insiemi di dati, sia da fonti tradizionali come statistiche ufficiali e notizie sia da quelle più recenti come le immagini satellitari e le informazioni sul traffico, permettono di identificare i modelli e ricavare le previsioni di approvvigionamento e della domanda molto più rapidamente di quanto accadesse con le tecniche precedenti.