l modello di business di un’azienda si confronta con gli scenari dei mercati: competizione, innovazione, prezzi, profitti, costi e così via. Tradizionalmente l’Ufficio Acquisti aziendale viene impegnato soprattutto sui costi, componente molto rilevante per un’azienda. Ora è chiamato a un compito più grande come analizzare i fattori che concorrono alla definizione dei prezzi, la concorrenza, l’ingresso di nuovi fornitori sul mercato. Deve cercare tutte le possibili fonti di approvvigionamento e, attraverso la collaborazione con le funzioni aziendali, deve saper formulare proposte di soluzioni innovative emergenti capaci di orientare prodotti più competitivi. È indispensabile quindi che conosca bene i mercati di riferimento, i prodotti, le possibilità di sostituire beni di difficile reperibilità, la composizione della filiera del fornitore (materie prime, manodopera, macchinari…). Anche la stessa gestione dei costi ne beneficia: si sa confrontare i benchmark di mercato, stimare il costo reale del bene e quello sostenuto dal fornitore, in modo da riconoscere i giusti utili e accettare i giusti prezzi.  

L’Ufficio Acquisti cambia: da una missione essenzialmente transazionale e tattica a una visione più strategica. Deve dotarsi di nuove professionalità capaci di analizzare in profondità i settori merceologici e le reti di fornitura sempre più complesse e articolate a livello internazionale. Ora può disporre di un nuovo prezioso tesoro utile a fornire un contributo decisivo al valore dell’azienda:  volumi sempre crescenti di dati, prodotti dal web e dalla diffusione di piattaforme digitali e di information provider specializzati. 

Ma per fare emergere le informazioni utili agli Acquisti da questo “data lake” costituito da dati disomogenei, strutturati e destrutturati, sono necessarie tecnologie digitali che vadano oltre quelle tradizionalmente impiegate: l’Intelligenza Artificiale appare la più appropriata ad elaborare con successo queste ingenti quantità di dati. 

Niuma ha deciso di affrontare le sfide dell’Intelligenza Artificiale e ha dato avvio alla realizzazione di una piattaforma digitale innovativa per lo Smart Procurement, da affiancare in continuità ed evoluzione con quella attuale niumActive®. 

I Data Analytics offrono informazioni con finalità statistiche, di profilazione e di supporto alle decisioni. Il Natural Language Processing può contribuire a estrarre informazioni da documenti e dati destrutturati. Gli algoritmi di analisi, classificazione ed etichettatura possono produrre una conoscenza precisa sui processi di acquisto. Il Machine Learning può mettere a disposizione modelli di valutazione automatica e affidabile e contribuire alla definizione di strategie di acquisto vincenti per ogni categoria merceologica. 

Significativo è il potenziale impatto sul tema quanto mai attuale della gestione del rischio. Nell’ambito dell’organizzazione aziendale per la gestione del rischio, l’Ufficio Acquisti è chiamato a creare una mappa di esposizione dell’azienda ai rischi di fornitura, con l’obiettivo di mitigare gli effetti dell’avverarsi di possibili eventi dannosi spesso causati da scelte che, fortemente orientate a principi di esternalizzazione, delocalizzazione, razionalizzazione ed economicità, hanno inasprito molti fattori di rischio connessi ai diversi soggetti coinvolti nelle procedure di procurement. 

Tecniche di Intelligenza Artificiale per l’analisi predittiva possono produrre la stima probabilistica del rischio di ritardo nelle consegne, e quindi del rischio di degrado dei flussi di produzione nella supply chain; sono in grado di prevenire eventi dannosi le cui caratteristiche possono essere individuate con anticipo come nel caso del fallimento; possono ottimizzare l’allocazione degli ordini basata sullo studio del fabbisogno interno e delle disponibilità di mercato in modo da definire la corretta distribuzione delle quantità per i beni da acquistare e individuare i fornitori più adatti da impegnare. Con algoritmi “reattivi”  si raccomandano azioni correttive: incrementare la flessibilità organizzativa per attivare risposte immediate, rinunciare temporaneamente alla metodologia lean per acquisire flessibilità e aumentare la ridondanza delle scorte, tenere in considerazione non solo i beni considerati tradizionalmente di maggiore criticità e valore, ma anche articoli di basso valore, ad esempio dispositivi di protezione personale come le mascherine, la cui carenza in un recente passato ha impattato le catene di produzione dimostrandone il "valore strategico".  

Dei temi dell’Innovazione nel Procurement si parlerà nel convegno R-Evolution organizzato da The Procurement e ospitato nella sede di Niuma di Milano il 7 luglio; vedrà la presenza di qualificati relatori che forniranno un quadro dello stato di avanzamento del processo di innovazione.  

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