I numerosi fattori di instabilità che caratterizzano i mercati rendono necessario ripensare filiere e processi e potenziare le capacità di resilienza. Tuttavia, i risultati dell’Osservatorio Supply Chain Planning del Politecnico di Milano mostrano che le aziende italiane ancora trascurano la gestione anticipatoria del rischio. Secondo la ricerca, solo il 26% delle grandi imprese e appena il 5% delle PMI hanno rivisto i modelli di risk management. Esaminando i progetti di Supply Chain Planning (SCP) avviati di recente, circa il 60% delle aziende ha attivato iniziative di trasformazione digitale, soprattutto in area demand planning e production planning. Riguardo invece al prossimo futuro (progetti da intraprendere nell’arco di un anno), il 13% delle imprese sta pianificando azioni nell’ambito dell’automazione dei processi. Ulteriori iniziative riguardano la formazione.
I progetti già avviati hanno dato risultati incoraggianti: il 69% delle grandi aziende e il 64% delle PMI hanno raggiunto pienamente o in gran parte gli obiettivi prefissati. Solo una piccola quota non ha conseguito miglioramenti e i casi di insuccesso hanno avuto come ostacolo principale il fattore umano. L’Osservatorio ha infatti evidenziato il ruolo chiave delle persone, poiché il processo di trasformazione del Supply Chain Planning viene guidato principalmente da personale interno. La centralità delle persone mette in primo piano anche il tema della formazione: il 13% delle grandi aziende e il 21% delle PMI hanno rafforzato competenze e strumenti dei team di SCP, con percorsi che includono ampliamento degli organici, corsi di formazione specialistici e upskilling su data analytics, machine learning e AI. Sul fronte delle tecnologie, l’integrazione dei sistemi informativi è un elemento essenziale nella gestione di processi di SCP: collegare i sistemi gestionali (come ERP, WMS e TMS) consente di allineare previsioni, livelli di scorte, flussi di produzione e trasporti, riducendo ritardi e disallineamenti. Tuttavia, la maggior parte delle aziende italiane lavora ancora con sistemi parzialmente integrati (52% delle grandi imprese e 39% delle PMI), limitando la visibilità dei processi end-to-end. Dietro a questi limiti c’è spesso la mancanza di una governance chiara dei dati. Più del 20% delle grandi imprese e oltre il 40% delle PMI non dispongono di regole formali sulla data ownership, con conseguenze su correttezza dei piani, reportistica e coerenza delle metriche. Le imprese che invece hanno già avviato percorsi di integrazione e governance dei dati stanno progressivamente esplorando le potenzialità dell’AI. Le soluzioni che si basano sull’elaborazione di dati numerici strutturati, per esempio, sono in grado di migliorare previsioni di domanda, ottimizzare la capacità produttiva, pianificare trasporti e stimare tempi di consegna. Le soluzioni di analisi dei testi, inoltre, consentono di facilitare la comprensione dei documenti ed estrarne informazioni, aumentando la produttività e riducendo gli errori.