Trasformare il S&OP con il Machine Learning

Daan Majoor, CTO di Slimstock e da oltre 25 anni alla guida dello sviluppo dei nostri prodotti, è responsabile del progresso della piattaforma Slim4 che aiuta le aziende a vincere le sfide della supply chain, ottenendo un vantaggio competitivo.

In occasione del nostro recente S&OP Summit nel Regno Unito, Daan si è unito a Sam Phipps per una rapida intervista, rispondendo a domande riguardanti:

Il ruolo di trasformazione del machine learning nel migliorare la maturità del processo S&OP
Come le aziende possono eliminare gli sprechi adottando tecnologie avanzate per la Supply Chain
Come sfruttare l’ottimizzazione della Supply Chain per creare valore

In che modo il Machine Learning sta trasformando i processi S&OP tradizionali e quali opportunità presenta?

Innanzitutto, credo che in un processo S&OP non esista nulla di tradizionale.

La prima cosa da fare è la raccolta dei dati. E per me il Machine Learning svolge un ruolo fondamentale nel supportare la preparazione dei dati, la loro raccolta e l’analisi.

In definitiva, l’IA e Machine Learning possono davvero rivoluzionare il processo dati del S&OP. L’ intelligenza artificiale può anche aiutare ad automatizzare il processo.

Una cosa che credo non accadrà è che l’IA sostituirà le persone. Dovrebbe supportare i processi e fornire gli strumenti necessari al personale per colmare le lacune dell’azienda. Il processo resta e resterà sempre molto legato alle persone che però avranno un supporto in più

In che modo le aziende possono adottare il Machine Learning e l’AI per ridurre gli sprechi e creare risultati aziendali più sostenibili?

Con l’AI e Machine Learning, le decisioni diventano più basate sui fatti.

Il Machine Learning può aiutare a ottenere previsioni più accurate sulla domanda futura. Ma soprattutto, l’adozione di questa tecnologia dovrebbe aiutare le aziende a identificare dove le cose vanno male e a fornire consigli pratici per migliorare le prestazioni aziendali.

È chiaro che, sfruttando queste tecnologie, si ridurranno anche gli sprechi. Ad esempio, aiutandovi a ottimizzare la pianificazione e a consolidare gli ordini per ridurre il numero di spedizioni. Miglioramenti apparentemente piccoli ma che possono avere un impatto positivo significativo sulle vostre emissioni.

La mia speranza personale è che le persone rimangano al centro delle operazioni. L’obiettivo finale del S&OP è quello di aiutare le persone ad abbattere l’approccio al lavoro per compartimenti stagni al fine di collaborare in modo più fluido. Collegando i team e facilitando una migliore comunicazione con i dati, il Machine Learning può contribuire a ottenere risultati aziendali sostenibili.

In che modo il Machine Learning può accelerare la crescita dei profitti?

Quindi, se consideriamo la crescita dei profitti, migliori sono i dati, migliore è la capacità di far coincidere le vendite e la Supply Chain e maggiore è la redditività.

Una considerazione è il costo; l’altra è il fatturato.

Uno degli obiettivi di qualsiasi azienda è la massimizzazione dei profitti e la riduzione dei costi della Supply Chain. Il S&OP evidenzia le aree di miglioramento. Con l’incremento dell’efficienza operativa in tutta la catena di fornitura, è possibile tagliare gli sprechi, ottimizzare l’investimento in capitale circolante e ridurre i costi operativi.

Come vede il ruolo del Machine Learning nel migliorare l’accuratezza delle previsioni?

I dati sono tantissimi e la loro elaborazione è incredibilmente difficile. È necessario trovare e applicare modelli per migliorare le capacità di previsione e pianificazione della supply chain. È una mole di dati troppo grande per essere gestita dall’uomo, ma non per le macchine.

È possibile integrare facilmente le fonti di dati e identificare tendenze che altrimenti sarebbe impossibile comprendere.

I vantaggi possono essere visibili in modo rapido, perché il Machine Learning può aiutare a migliorare le previsioni.

Può aiutarvi a pianificare le promozioni, a introdurre i prodotti e a creare i livelli di base necessari per implementare i primi processi.

Può anche mostrare le lacune in modo molto chiaro.

Può esaminare le informazioni fornite dai team delle vendite e della supply chain e determinare le differenze critiche. Il confronto può facilitare un quadro più chiaro, assicurando che le argomentazioni siano basate sui fatti e sui dati.

Se si guarda a questo aspetto dal punto di vista del CEO, l’apprendimento automatico può aiutare a migliorare la resilienza della catena di approvvigionamento. Guardate gli imprevisti le che ci sono stati negli ultimi due anni. È possibile identificare questo tipo di interruzioni in anticipo e aiutare l’azienda a prepararsi e ad agire prima degli altri.

Domanda finale: Con la rapida adozione delle tecnologie che utilizzano l’intelligenza artificiale, come possono le aziende garantire che le loro decisioni sulla Supply Chain rimangano etiche?

Dal punto di vista etico, il Machine Learning è un concetto nuovo e quindi le sfide sono ancora in evoluzione. A chi appartengono i dati e cosa si deve fare con i risultati? Cosa succede se i risultati sono distorti?

È quasi presto per vedere le potenziali insidie, per non parlare di superarle. Ma è necessario esplorare in modo proattivo alcuni dei possibili pericoli.

Il ruolo delle persone nella Supply Chain è ancora fondamentale. E mi aspetto che questo non cambi. In Slimstock, infatti, i nostri clienti sono il principale motore della roadmap dei prodotti. E lo sviluppo di soluzioni abilitate all’intelligenza artificiale che aiutino le persone a prendere decisioni più intelligenti e più rapide rimane al centro dello sviluppo dei nostri prodotti.

Adoro i contatti con i clienti, quindi sono davvero lieto di partecipare a questo fantastico evento della comunità S&OP.

Un grande ringraziamento a Daan Majoor per averci dedicato il suo tempo e tanti dettagli sul Machine Learning nel S&OP e su ciò che il futuro potrebbe riservare alle aziende della supply chain.

Domande frequenti

In che modo l’apprendimento automatico contribuisce a migliorare i processi S&OP?

Il Machine Learning svolge un ruolo cruciale nel supportare la preparazione, la raccolta e l’analisi dei dati nel S&OP. Contribuisce ad automatizzare i processi e fornisce approfondimenti per colmare le lacune aziendali.

Quali vantaggi possono aspettarsi le aziende dall’adozione dell’apprendimento automatico e dell’IA nelle loro operazioni di supply chain?

L’adozione del Machine Learning e dell’IA consente alle aziende di prendere decisioni più basate sui fatti, di migliorare l’accuratezza delle previsioni, di identificare le aree di miglioramento, di ridurre gli sprechi, di ottimizzare la pianificazione e di ottenere risultati aziendali sostenibili.

In che modo il Machine Learning può accelerare la crescita dei profitti delle aziende?

Il Machine Learning migliora la qualità dei dati, facilitando un migliore allineamento delle vendite e della Supply Chain, aumentando così la redditività attraverso la riduzione dei costi della catena di fornitura, l’efficienza operativa, la riduzione degli sprechi e l’ottimizzazione degli investimenti in capitale circolante.

In che modo l’apprendimento automatico migliora l’accuratezza delle previsioni nella pianificazione della supply chain?

Il Machine Learning elabora grandi quantità di dati per identificare modelli e tendenze che l’uomo potrebbe trascurare, migliorando l’accuratezza delle previsioni. Aiuta a pianificare le promozioni, a introdurre i prodotti e a individuare le lacune critiche nelle informazioni fornite dai team delle vendite e della supply chain.