Una supply chain predittiva è una filiera in cui dati affidabili, regole operative esplicite e modelli analitici avanzati consentono di anticipare ciò che accadrà nei diversi passaggi della catena del valore. Ciò potenzia le capacità di visione e di azione di tutti i vari player, consentendo loro di adattare in anticipo le loro logiche di pianificazione, produzione, magazzino e distribuzione. Per valutare rischi e analizzare scenari alternativi e valutarne gli effetti operativi, la combinazione di tecniche avanzate di forecasting, algoritmi di machine learning e motori statistici che alimentano simulazioni what-if è diventata centrale.
L’innovazione tecnologica permette agli attori della filiera di stimare con maggiore precisione l’andamento della domanda, prevedere la saturazione di spazi e risorse, riconoscere comportamenti anomali nei flussi – come scostamenti, rallentamenti o consumi atipici – e ponderare l’impatto delle variazioni prima che si traducano in ritardi, errori di stock o disservizi.
Ma la predittività non nasce dalla tecnologia in sé. Nasce dalla capacità delle aziende di eliminare le incoerenze che oggi attraversano i flussi logistici: dati che non seguono il prodotto, informazioni duplicate, processi non dichiarati, sistemi che raccontano versioni diverse della stessa realtà. Quando la filiera è frammentata, nessun modello può anticipare davvero ciò che sta per accadere.
È esattamente su questo punto che si concentra l’analisi di Gabriele Polastri, Supply Chain Consultant di Derga, società di consulenza tecnologica specializzata nella progettazione dei processi industriali e logistici e nell’integrazione dei sistemi che li governano. Nella video-intervista il manager spiega perché così tante iniziative di AI non riescano a diventare operative nella supply chain e su quali condizioni servono per costruire davvero un modello predittivo.
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Magazzini smart e filiere intelligenti: perché la tecnologia non basta
Storicamente la logistica è stata il primo segmento della filiera a sperimentare innovazioni dirompenti come l’IoT, la robotica o i sistemi di computer vision. Tanti gli esempi applicativi: tag RFID, sensori e attuatori usati per il tracciamento in tempo reale, sistemi di image recognition per il controllo qualità, cobot per l’automazione delle attività ripetitive, AMR e AGV per la movimentazione autonoma, piattaforme di track&trace integrate nei processi di stoccaggio e spedizione. Negli anni, questi strumenti hanno velocizzato la circolazione delle merci e aumentato il livello di automazione dei magazzini. Ma le tecnologie si sono diffuse più rapidamente della capacità delle aziende di razionalizzare, uniformare e strutturare la gestione dei dati che le alimentano.
«Le aziende chiedono predittività, ma è impossibile prevedere ciò che accadrà se ogni nodo della filiera continua a usare dati diversi – osserva Polastri –. Oggi convivono anagrafiche non allineate, processi non dichiarati, sistemi che aggiornano informazioni in momenti differenti e applicazioni che interpretano gli stessi attributi in modi diversi. Il risultato è che l’AI vede una realtà parziale, frammentata, spesso incoerente. Il vero salto di qualità non arriva aggiungendo un ulteriore algoritmo, ma creando le condizioni perché quell’algoritmo possa lavorare su basi stabili. Senza una riconciliazione delle anagrafiche e senza una lettura condivisa dei flussi tra ERP, MES, WMS e sistemi di produzione, ogni reparto opera con una propria versione della realtà. E quando la realtà è multipla, la filiera perde visibilità, sincronismo e capacità di anticipazione».
Perché la predittività è difficile (anche con tanta tecnologia a disposizione)
Oggi le supply chain sono ecosistemi interconnessi e sempre più integrati in cui operano fornitori globali, terzisti locali, operatori logistici, piattaforme digitali, CEDI, retail fisico, marketplace e canali diretti. A crescere non sono solo i volumi dei movimenti fisici, ma soprattutto i flussi informativi che li accompagnano: codifiche, listini, disponibilità, regole di vendita, documenti di trasporto, attributi normativi, conferme, notifiche di avanzamento. Ogni passaggio genera informazioni che devono essere consistenti, leggibili e aggiornate per tutti gli attori, perché basta un dato incompleto o una regola non dichiarata per alterare disponibilità, rallentare il picking, creare stock apparenti o bloccare una consegna.
«La logistica quotidiana è piena di adattamenti locali che non emergono a sistema – spiega Polastri -. Gran parte delle inefficienze nasce da informazioni incoerenti o incomplete che non seguono correttamente il prodotto lungo la filiera. Un peso non aggiornato, una variante non tracciata, un codice duplicato o una descrizione abbreviata generano effetti a cascata su picking, packing, stoccaggio, spedizioni e resi. Sono errori piccoli, quasi invisibili, che però si moltiplicano tra i reparti e i partner della filiera che diventano ritardi, rilavorazioni, costi di movimentazione, riconciliazioni e via dicendo. Il risultato è una distanza crescente tra processo dichiarato e processo reale: ed è in questo spazio che si perdono la visibilità, la continuità e il potenziale predittivo. Finché non rendiamo esplicite le regole che davvero governano i flussi, l’AI continuerà a vedere solo una parte della realtà».
Dati affidabili, architetture integrate: il vero fondamento della predittività
In questo scenario, la qualità del dato non è più una funzione tecnica delle operation: è una condizione competitiva. Per questo oggi l’informazione vale quanto il prodotto stesso:
- la continuità dei flussi dati determina la continuità dei flussi fisici
- la tracciabilità dei passaggi abilita la tracciabilità della merce
- l’affidabilità dei sistemi informativi sostiene l’affidabilità dell’intera filiera
In un ecosistema distribuito, interdipendente e digitale, governare le informazioni non significa solo prevenire errori: significa garantire che la supply chain mantenga la propria promessa di efficienza, servizio e qualità per clienti e partner. Per trasformare questo patrimonio informativo in un reale vantaggio operativo, la filiera deve poggiare su un’architettura gestionale veramente integrata, capace di dare ordine, continuità e qualità ai dati che alimentano le decisioni quotidiane.
«Il fondamento di una supply chain predittiva dipende da come l’azienda governa le proprie informazioni nei sistemi core – sottolinea Polastri –. Per innescare un circolo virtuoso tra quantità e qualità dei dati, gli ERP richiedono una gestione rigorosa dei master data e una chiara conoscenza dei domini applicativi (finanza, produzione, cost accounting). Quando il perimetro gestionale è stabile, con anagrafiche coerenti, semantiche uniformi e processi dichiarati, si crea la base reale per un modello predittivo. I sistemi garantiscono il metodo, ma il dominio lo garantiscono le persone: è la conoscenza dei processi, delle regole di settore, dei vincoli normativi e delle logiche di movimentazione che permette di tradurre dati e operatività in un modello leggibile. Quando questo livello è solido, l’AI può concentrarsi sul valore: riconoscere gli scostamenti, anticipare le saturazioni, simulare impatti e supportare decisioni che incidono davvero su capacità, tempi e costi».
Predittività nella supply chain: il valore della personalizzazione dei modelli AI
La premessa fondamentale è che l’AI non è un prodotto plug&play: è un progetto che richiede interpretazione, metodo e una profonda lettura delle dinamiche di filiera. Ogni settore ha una propria grammatica operativa – fatta di norme, vincoli, logiche commerciali, livelli di servizio, stagionalità e modelli di assortimento – e senza questa comprensione il dato resta neutro, non diventa un elemento decisionale. È in questa convergenza tra dato governato, architettura integrata e competenze verticali che una filiera smette di reagire agli imprevisti e inizia ad anticiparli.
«La previsione della domanda nel food non ha nulla a che vedere con il fashion, così come le anomalie che devi intercettare nel pharma non sono le stesse del manifatturiero – sottolinea Polastri –. Se il modello AI non parte da questa realtà, rimane astratto e non riesce a entrare nel flusso operativo dell’azienda. È per questo che il ruolo del partner diventa decisivo: bisogna conoscere i processi, interpretare come vengono prese le decisioni ogni giorno e tradurre tutto questo in un modello informativo e gestionale funzionale e pertinente. È questa aderenza operativa che permette all’AI di produrre insight utilizzabili e decisioni che reggono nella realtà dei reparti».
Perché rivolgersi a un partner con competenze di processo (e non solo tecnologiche)
La capacità di costruire una supply chain predittiva dipende soprattutto da come un’azienda riesce a identificare i propri obiettivi di miglioramento, interpretare la propria operatività, rendere esplicite le regole che governano i flussi e tradurre queste logiche in un modello gestionale coerente. Senza una diagnosi accurata dei processi, senza una parametrizzazione adeguata e senza una conoscenza profonda dei domini industriali, anche il software più evoluto restituisce risultati parziali. Per questo il ruolo del partner è prima di tutto consulenziale: serve qualcuno che sappia leggere la realtà delle linee di business, collegarla ai sistemi e accompagnare il cliente in un’evoluzione continua fatta di metodo, competenze e formazione continua, perché nessun modello predittivo funziona se le persone non sono preparate a governarlo e farlo evolvere nel tempo.
«Spesso il cliente individua un problema e immagina che basti una funzione o un programma per risolverlo – conclude Polastri –. Poi, quando entri nei flussi reali, scopri che il nodo non è dove sembra: il picking che non funziona non dipende dal WMS, ma da una parametrizzazione sbagliata; un calcolo dei tempi apparentemente semplice diventa complesso quando consideri tutte le casistiche che accadono in fabbrica ogni giorno. Tra sogno e fattibilità Derga fa davvero la differenza mettendo a sistema competenze gestionali e conoscenza delle logiche e delle dinamiche di ogni industry per iniziare ogni progetto con un lavoro di analisi, interpretazione e aderenza operativa. L’obiettivo non è installare un sistema, ma costruire un modello che rimanga solido nel tempo, lavorando in sinergia con ogni cliente e condividendo obiettivi e responsabilità. Le esigenze cambiano, cambia il business, cambiano le regole di produzione, i modelli commerciali, le normative. Serve un lavoro continuo di fine tuning e una formazione costante delle persone, perché capiscano davvero come usare il sistema e come far evolvere i processi. È in questo percorso condiviso che si genera valore lungo tutto il ciclo di vita del progetto. Solo così la supply chain diventa predittiva e la tecnologia è un acceleratore».
