Revisione di Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management, fornitore ERP abilitato al cloud

Di Léon Levinas-Ménard

Ultimo aggiornamento: dicembre, 2025

Microsoft è una società tecnologica statunitense fondata nel 1975 che si è evoluta dai sistemi operativi per PC e dal software per la produttività a uno dei maggiori fornitori di applicazioni cloud ed enterprise a livello mondiale, con un ampio portafoglio che spazia da Windows, Office, Azure, Dynamics 365, Power Platform, sicurezza e strumenti per sviluppatori. Nel contesto della supply chain, le offerte rilevanti di Microsoft sono principalmente all’interno della famiglia Dynamics 365 e del più ampio Microsoft Cloud: la spina dorsale transazionale di base è Dynamics 365 Finance and Operations (F&O) con l’applicazione Dynamics 365 Supply Chain Management (SCM), integrata da componenti aggiuntivi come Inventory Visibility, Planning Optimization e Demand Driven MRP; i blocchi funzionali più recenti includono la funzionalità Demand Planning (attualmente posizionata come parte di Dynamics 365 Supply Chain Management Premium) e Dynamics 365 Intelligent Order Management (IOM), che si basano pesantemente su Dataverse, Power Platform e i servizi Azure. Intorno al 2022–2023 Microsoft ha inoltre commercializzato una Microsoft Supply Chain Platform e un livello Supply Chain Center, concepiti per unificare dati e flussi di lavoro tra gli ERP, anche se questo è rimasto in anteprima per un periodo relativamente breve ed è stato successivamente de-enfatizzato. Complessivamente, Microsoft non è un fornitore specializzato in ottimizzazione della supply chain: le capacità relative alla supply chain sono integrate in uno stack ERP/CRM/analytics più ampio, beneficiando della scala, dell’ecosistema di partner e della piattaforma cloud orizzontale di Microsoft, ma ereditando anche i compromessi e l’opacità tipici dei grandi sistemi di pianificazione centrati sugli ERP.

Panoramica di Microsoft

Da una prospettiva aziendale, Microsoft è una società tecnologica diversificata con sede centrale a Redmond, Washington, fondata da Bill Gates e Paul Allen il 4 aprile 1975 ad Albuquerque, New Mexico, come fornitore di software per microcomputer; si è trasferita nello Stato di Washington nel 1979 ed è diventata pubblica nel 1986.¹ Nel corso del tempo, Microsoft si è espansa dai sistemi operativi e dalla produttività d’ufficio al software server, all’infrastruttura cloud (Azure) e a un ampio portafoglio di applicazioni aziendali. Il suo ingresso nell’ERP e nella supply chain è avvenuto principalmente tramite acquisizioni: l’acquisto di Great Plains Software (annunciato nel dicembre 2000, conclusosi nell’aprile 2001 per circa 1.1 miliardi di USD in azioni)² e l’acquisizione successiva del fornitore danese Navision a/s nel 2002 (circa 1.45 miliardi di USD)³ hanno costituito la base per la divisione “Microsoft Business Solutions”, che alla fine è diventata la linea di prodotti Microsoft Dynamics. Dynamics AX (ora Dynamics 365 Finance and Supply Chain Management), Dynamics NAV/Business Central e altri ERP per il mercato medio hanno fornito a Microsoft funzionalità finanziarie, di distribuzione, di produzione e di supply chain di base.

Oggi, il portafoglio rilevante per la supply chain è incentrato su Dynamics 365 Supply Chain Management (SCM), un’applicazione cloud della famiglia finance and operations che copre produzione, inventario, magazzinaggio, trasporti, gestione degli asset e processi correlati.⁴ Attorno a questo nucleo, Microsoft ha introdotto diversi servizi trasversali: l’add-in Inventory Visibility, implementato come un microservizio indipendente in grado di gestire query globali di inventario in tempo reale ad alto volume e di integrarsi con sistemi esterni;⁵ Planning Optimization, un servizio cloud che scarica i calcoli di pianificazione master dal tradizionale motore on-premise;⁶ e una modalità di pianificazione ispirata al DDMRP, denominata Demand Driven MRP (DDMRP) per il rifornimento basato su buffer.⁷ Sul fronte dell’orchestrazione, Dynamics 365 Intelligent Order Management (IOM) è posizionato come uno strato di orchestrazione e adempimento degli ordini basato su eventi, costruito su strumenti Dataverse e Power Platform, integrando con più canali e sistemi back-end tramite connettori e flussi di Power Automate.⁸ Più recentemente, Microsoft ha lanciato una funzionalità separata di Demand Planning, inizialmente in anteprima pubblica alla fine del 2023 e resa generalmente disponibile come parte di Dynamics 365 Supply Chain Management Premium nel 2024, descritta come una “soluzione collaborativa di pianificazione della domanda di nuova generazione” con approfondimenti assistiti dall’AI e una spiegabilità in stile Copilot.⁹ Un wrapper di breve durata, Microsoft Supply Chain Platform e Supply Chain Center, ha tentato di fornire un’interfaccia utente complessiva sopra Dynamics 365, SAP, Oracle e altri sistemi; la copertura mediatica indica che questo è rimasto in anteprima tra la fine del 2022 e ottobre 2023, dopodiché l’anteprima è stata terminata e ai clienti è stato consigliato di affidarsi ai moduli sottostanti di Dynamics 365 e ai componenti di Power Platform.¹⁰

Dal punto di vista tecnico, le applicazioni di finance and operations, compreso Dynamics 365 SCM, sono implementate come applicazioni cloud multi-tier ospitate su Azure, con un livello di database, un livello Application Object Server (AOS) e un livello web client gestiti in ambienti controllati, utilizzando Azure Service Fabric e relativi servizi della piattaforma.⁶ Gli add-in per la supply chain (Inventory Visibility, Planning Optimization, Demand Planning) girano come servizi cloud separati integrati tramite API e Dataverse. La funzionalità di demand forecasting di Microsoft, parte del vecchio stack di pianificazione, si basa su Azure Machine Learning e offre una serie di algoritmi statistici e di machine learning mainstream (ARIMA, exponential smoothing, XGBoost, Prophet) con selezione automatica del modello.¹¹ Il nuovo workspace di Demand Planning enfatizza l’usabilità, la collaborazione e approfondimenti supportati da Copilot, sebbene la documentazione pubblica e i blog rimangano di alto livello riguardo alla modellizzazione sottostante oltre a rimandare a questi algoritmi consolidati.¹¹⁹ Complessivamente, le capacità di supply chain di Microsoft sono commercialmente mature e ampiamente distribuite attraverso un ecosistema globale di partner, ma la profondità tecnica dell’ottimizzazione e dell’AI è limitata dalla necessità di rientrare in una vasta piattaforma ERP anziché in un motore di ottimizzazione specializzato.

Microsoft vs Lokad

Microsoft e Lokad affrontano entrambi la pianificazione e l’analisi della supply chain, ma lo fanno da direzioni quasi opposte. Microsoft parte da una base orizzontale di cloud ed ERP — Azure, Dynamics 365, Dataverse, Power Platform — e sovrappone funzionalità specifiche per la supply chain all’interno di tale ambiente. Lokad parte dal problema della previsione della domanda probabilistica e dall’ottimizzazione economica, e ha costruito una piattaforma SaaS specializzata e un linguaggio specifico del dominio (Envision) dedicato al processo decisionale per la supply chain piuttosto che all’elaborazione delle transazioni.¹²¹³

Per quanto riguarda i dati e il calcolo, le applicazioni di finance and operations di Microsoft seguono un’architettura applicativa multi-tier convenzionale con un database relazionale, server applicativi AOS e un client web; add-in più recenti come Inventory Visibility sono implementati come microservizi che espongono API per sistemi esterni e permettono query di inventario in tempo reale ad alto volume.⁶⁵ Al contrario, Lokad gestisce una piattaforma cloud multi-tenant costruita attorno a un data store basato su eventi e una macchina virtuale distribuita personalizzata che esegue script Envision su grandi dataset tabulari, con primitive per la previsione probabilistica e l’ottimizzazione integrate nel linguaggio stesso.¹³ Dove Microsoft espone schermate di configurazione, workflow low-code e flussi di Power Automate per definire la logica di pianificazione, Lokad espone codice: ogni trasformazione, previsione e fase di ottimizzazione è definita come programmi Envision eseguiti quotidianamente o su richiesta, il che rende la soluzione più programmabile ma anche più dipendente da una competenza specialistica.¹³

In termini di previsione e ottimizzazione, le capacità documentate di Microsoft ruotano attorno a modelli mainstream di serie temporali e di machine learning per la previsione (ARIMA, ETS, XGBoost, Prophet) ospitati su Azure Machine Learning¹¹ e a una combinazione di logiche di pianificazione basate su regole e su buffer (MRP classico, DDMRP) all’interno delle sue funzionalità di Planning Optimization e Demand Driven MRP.⁷ La documentazione pubblica della nuova capacità di Demand Planning enfatizza approfondimenti assistiti dall’AI, spiegazioni in stile Copilot e una migliore esperienza utente, ma non descrive una pipeline end-to-end di ottimizzazione probabilistica; le previsioni sembrano essere generate per ogni serie con la selezione del modello tra gli algoritmi supportati, per poi essere immesse in euristiche di pianificazione il cui funzionamento interno non viene dettagliato apertamente.¹¹⁹ I materiali di Lokad e le coperture indipendenti descrivono un approccio basato su previsioni probabilistiche (distribuzioni complete della domanda piuttosto che stime puntuali) e algoritmi di ottimizzazione stocastica come lo Stochastic Discrete Descent, insieme a recenti lavori sulla programmazione differenziabile e sull’“ottimizzazione latente” combinatoria per problemi di scheduling.¹³¹⁴ Le prestazioni di Lokad nella competizione M5 (sesta in classifica su 909 squadre, con la migliore accuratezza a livello SKU)¹⁴ e il posizionamento consolidato attorno alla previsione quantile/probabilistica suggeriscono un focus più profondo sulla qualità delle previsioni e delle decisioni rispetto a quanto evidente nella documentazione del prodotto di Microsoft.

Per quanto riguarda l’impronta funzionale, Microsoft offre un ampio ventaglio di applicazioni: Dynamics 365 SCM per produzione, magazzinaggio e inventario; Intelligent Order Management per l’orchestrazione degli ordini su più canali; Finance, Sales e altre applicazioni Dynamics; oltre all’integrazione con Microsoft 365, Teams e Power Platform. Ciò le consente di presentare una soluzione a fornitore unico che copre l’esecuzione transazionale, la collaborazione, l’analisi e la pianificazione. Lokad esplicitamente non sostituisce i sistemi ERP o WMS; si posiziona come un livello di ottimizzazione sopra i sistemi transazionali esistenti, concentrandosi su cosa acquistare, dove immagazzinare, quanto produrre e (in alcuni casi) come prezzare, lasciando che gli ERP gestiscano il lato operativo.¹³¹⁵ Nella pratica, l’approccio di Microsoft favorisce l’integrazione dei processi e un’interfaccia utente coerente, mentre Lokad mira a un trattamento quantitativo più approfondito dell’incertezza e dei driver economici, assumendo che i dati possano essere estratti da qualunque ERP già in uso dal cliente.

Commercialmente, Microsoft è una corporation globale con centinaia di migliaia di clienti e un vasto ecosistema di partner, pertanto Dynamics 365 SCM e i moduli correlati beneficiano di una roadmap stabile, certificazioni e disponibilità di partner di implementazione. Lokad è relativamente più piccolo (fondato nel 2008, operante come fornitore specializzato) ma ha accumulato un’esperienza consolidata con supply chain complesse, in particolare nel settore aerospaziale (Air France Industries e contesti MRO correlati)¹²¹⁵ e nel retail, e ha ricevuto riconoscimenti esterni come il premio Windows Azure Platform Partner of the Year di Microsoft nel 2010 per l’uso di Azure nella previsione su larga scala.¹⁶ Per gli acquirenti, il compromesso è sostanzialmente tra una piattaforma generalista con funzionalità di supply chain integrate (Microsoft) e un motore di ottimizzazione specializzato che si affianca ai sistemi esistenti (Lokad). In un confronto diretto, Microsoft solitamente prevale per l’ampiezza della copertura funzionale, per l’ecosistema e per l’integrazione nello stack IT aziendale, mentre Lokad si differenzia per la profondità e la trasparenza del suo stack di ottimizzazione probabilistica e per il trattamento della previsione e dell’ottimizzazione come disciplina programmabile piuttosto che come compito di configurazione.

Storia aziendale e percorso verso le applicazioni enterprise

L’ingresso di Microsoft nel software per applicazioni enterprise avvenne relativamente tardi rispetto ai fornitori ERP tradizionali. I primi decenni dell’azienda furono dominati da MS-DOS, Windows, Office e strumenti per sviluppatori, con prodotti server (Windows Server, SQL Server, Exchange) e soluzioni back-office di base che arrivarono negli anni ‘90. La mossa strategica verso le applicazioni aziendali fu segnalata dall’acquisizione di Great Plains Software, un fornitore ERP per il mercato medio fondato nel North Dakota, annunciato a dicembre 2000 e conclusosi nell’aprile 2001 per circa 1.1 miliardi di USD.² Great Plains portò con sé funzionalità contabili, di distribuzione e di produzione di base, principalmente per aziende piccole e di medie dimensioni, operando come “Microsoft Great Plains” all’interno del gruppo Productivity and Business Services.²

L’acquisizione di Navision a/s nel 2002, un fornitore ERP danese con le linee di prodotto Navision e Axapta, estese la portata di Microsoft nel segmento ERP europeo per il mercato medio e upper-mid-market.³ Il prodotto Axapta di Navision sarebbe diventato Dynamics AX, poi re-architettato in Dynamics 365 Finance and Supply Chain Management nell’era cloud.³ Insieme, Great Plains e Navision costituirono il nucleo di Microsoft Business Solutions, poi ribattezzato Microsoft Dynamics, coprendo funzionalità finanziarie, di distribuzione, CRM e di base per la supply chain su più codebase (AX, NAV, GP, SL, CRM). Nel tempo, Microsoft consolidò il marketing sotto il marchio Dynamics, indirizzando gradualmente i clienti verso applicazioni Dynamics 365 ospitate nel cloud e de-enfatizzando alcune linee legacy on-premise.

Questa storia è importante perché gran parte della funzionalità di supply chain di Microsoft è ereditata o stratificata su questi sistemi ERP. Dynamics 365 SCM è il successore cloud della linea AX; mantiene il focus sui processi operativi end-to-end (approvvigionamento, produzione, magazzino, trasporti) e incorpora la logica di pianificazione principalmente come moduli all’interno dell’ERP piuttosto che come un ottimizzatore standalone. L’introduzione successiva di add-in cloud (Inventory Visibility, Planning Optimization, Demand Planning) riflette un cambiamento architettonico dai motori di pianificazione monolitici on-premise verso microservizi SaaS, ma il ruolo fondamentale di Microsoft rimane quello di un fornitore ERP che si estende nella pianificazione anziché di uno specialista della pianificazione che parte da zero.

Portafoglio prodotti per la supply chain

Dynamics 365 Supply Chain Management

Dynamics 365 Supply Chain Management è l’applicazione di punta di Microsoft per le operazioni di produzione e supply chain nella famiglia finance and operations. La documentazione ufficiale lo descrive come una soluzione che “automatizza e semplifica la supply chain, la produzione e la logistica” e sottolinea scenari di pianificazione, produzione, gestione del magazzino, trasporti e gestione degli asset.⁴ Funzionalmente, l’applicazione offre:

Capacità di master planning e material requirements planning (MRP), storicamente utilizzando un motore di pianificazione in-process e più recentemente il servizio cloud Planning Optimization.
Esecuzione della produzione (produzione discreta, di processo e lean manufacturing), compresi bill of materials, percorsi, ordini di produzione e esecuzione sul piano di produzione. – Gestione dell’inventario tra siti e magazzini, compreso il tracciamento per lotto/seriale e la gestione della qualità. – Gestione del magazzino con funzionalità avanzate (wave picking, modelli di lavoro, supporto per dispositivi mobili). – Gestione dei trasporti, compresa la ricerca delle tariffe, i carichi, i percorsi e la riconciliazione del trasporto merci. – Gestione degli asset per la manutenzione di attrezzature e strutture.

Dynamics 365 SCM utilizza lo stesso modello di dati e framework applicativo di Dynamics 365 Finance; molti clienti dispongono entrambi insieme come un unico ERP per finanza e operazioni. La logica di pianificazione (previsione, MRP, Ottimizzazione della pianificazione) viene eseguita sia all’interno dell’applicazione sia tramite servizi connessi, con output (ordini pianificati, proposte di fornitura) scritti nelle tabelle ERP standard. Ciò comporta una stretta integrazione con i processi di esecuzione, ma accoppia anche la pianificazione strettamente al modello transazionale, il che può limitare la flessibilità per approcci di ottimizzazione più avanzati.

Visibilità dell’inventario, Ottimizzazione della pianificazione e DDMRP

L’add-in Visibilità dell’inventario è un componente notevole perché è esplicitamente progettato come microservizio indipendente anziché essere solo una funzione dell’applicazione principale. La documentazione di rilascio di Microsoft descrive Visibilità dell’inventario come “un microservizio indipendente che abilita la visibilità globale in tempo reale dell’inventario semplificando l’integrazione con sistemi esterni” e afferma che può gestire “milioni di transazioni ogni minuto” per i rivenditori e produttori ad alto volume.⁵ Il servizio può ingerire aggiornamenti dell’inventario da Dynamics 365 SCM e sistemi esterni (piattaforme e-commerce, fornitori di logistica di terze parti) ed espone API per interrogare l’inventario “available to promise” attraverso canali in quasi tempo reale. Dal punto di vista tecnico, questo è uno degli esempi più chiari dell’uso da parte di Microsoft di un microservizio cloud-native per risolvere un problema specifico della supply chain (inventario globale e omnicanale), scollegato dai cicli transazionali dell’ERP.

L’Ottimizzazione della pianificazione è un servizio cloud che scarica i calcoli di pianificazione principale dal motore legacy integrato nel prodotto a un servizio esterno ospitato in Azure. La documentazione sull’architettura per le app di finanza e operazioni indica che l’Ottimizzazione della pianificazione gira al di fuori del livello principale dell’applicazione e viene invocata tramite l’applicazione per generare ordini pianificati basati su domanda, fornitura, tempi di consegna e vincoli.⁶ Sebbene ciò riduca il carico computazionale sull’ERP e consenta a Microsoft di evolvere indipendentemente il motore di pianificazione, la documentazione pubblica è scarsa sui sottoalgoritmi di ottimizzazione. Non esiste una descrizione dettagliata delle formulazioni matematiche (ad es. modelli di programmazione lineare, formulazioni stocastiche) o delle funzioni obiettivo; gli utenti vedono opzioni di configurazione (gruppi di copertura, impostazioni di consolidamento) e ricevono ordini pianificati, ma il risolutore è essenzialmente una scatola nera.

Microsoft promuove inoltre la funzionalità Demand Driven MRP (DDMRP) in Dynamics 365 SCM, presentata come un’“innovazione nella pianificazione” che combina il controllo dell’inventario basato su buffer con aggiustamenti dinamici.⁷ Contenuti di consulenza di terze parti la riassumono come buffer DDMRP configurati nel sistema, con una logica di pianificazione che adatta i punti di riordino e le quantità d’ordine in base alla domanda, ai tempi di consegna e alla variabilità.⁷ Ciò è in linea con la metodologia DDMRP riconosciuta a livello di settore anziché introdurre un’ottimizzazione innovativa; in sostanza, è Microsoft che implementa regole basate sul buffer riconosciute all’interno del suo motore di pianificazione.

Dynamics 365 Gestione Intelligente degli Ordini

Dynamics 365 Gestione Intelligente degli Ordini (IOM) è commercializzato come una soluzione di orchestrazione degli ordini multicanale e di adempimento. La documentazione di Microsoft descrive IOM come basato su Dataverse e Power Platform, utilizzando connettori predefiniti, orchestrazione basata su eventi e regole configurabili per instradare gli ordini dai canali (e-commerce, marketplace, call center) verso le fonti di adempimento (magazzini, negozi, fornitori di drop-ship).⁸ IOM può ingerire eventi d’ordine, applicare regole e (in alcuni casi) utilizzare punteggi basati su machine learning per decidere le opzioni di adempimento, e si integra con Power Automate per l’automazione dei flussi di lavoro e con Power BI per l’analisi.⁸

Da un punto di vista tecnico, IOM è notevole per il forte affidamento su infrastrutture low-code: i flussi sono definiti in Power Automate, i connettori si basano sull’ecosistema Microsoft più ampio, e gran parte della logica di orchestrazione è configurata tramite interfacce utente anziché codice.⁸ Il materiale di marketing di Microsoft fa riferimento a “orchestrazione degli ordini guidata dall’IA” e “adempimento intelligente” ma la documentazione tecnica pubblica non specifica gli algoritmi utilizzati per valutare le opzioni di adempimento (ad es. se ottimizza un obiettivo di costo/servizio tra tutte le opzioni o semplicemente applica regole in sequenza). In pratica, l’architettura appare basata su eventi ed estensibile, ma la profondità dell’ottimizzazione non è documentata in maniera trasparente.

Microsoft Supply Chain Piattaforma e Supply Chain Center

Nel novembre 2022, Microsoft ha annunciato Microsoft Supply Chain Piattaforma e Supply Chain Center, presentati come uno strato unificato sopra Dynamics 365, Azure, Microsoft Teams e Power Platform per fornire visibilità sulla supply chain, analisi dei rischi e collaborazione.¹⁰ Le notizie della stampa di settore al lancio descrivevano Supply Chain Center come uno strato di dati e insights in grado di collegarsi a SAP, Oracle e altri sistemi tramite connettori predefiniti, fornendo dashboard per il rischio di fornitura, l’inventario e la logistica.¹⁰ Tuttavia, le coperture successive indicano che Supply Chain Center è rimasto in anteprima e che Microsoft ha interrotto l’anteprima pubblica il 31 ottobre 2023, informando i clienti che il prodotto non sarebbe divenuto disponibile in generale e che le capacità sottostanti sarebbero continuate tramite Dynamics 365 SCM, IOM e Power Platform invece.¹⁰

Questo episodio è rilevante per valutare la direzione strategica di Microsoft: piuttosto che impegnarsi in un prodotto separato e autonomo di controllo della supply chain, Microsoft sembra integrare nuovamente l’UX e le analisi specifiche per la supply chain nelle sue applicazioni aziendali più ampie e negli strumenti low-code. Per i clienti, ciò significa che le scommesse a lungo termine dovrebbero essere fatte su Dynamics 365 SCM, Power Platform e i servizi di dati di Azure anziché sul marchio discontinuato Supply Chain Center.

Dichiarazioni su IA, machine learning e ottimizzazione

Previsione della domanda e Pianificazione della domanda

La funzionalità di previsione della domanda documentata in Dynamics 365 SCM si basa su Azure Machine Learning e espone diversi “modelli di previsione della domanda” popolari: ARIMA, smoothing esponenziale (ETS), XGBoost e Prophet.¹¹ Il sistema può valutare questi modelli sui dati storici e selezionare automaticamente il modello che minimizza l’errore per ogni serie di domanda.¹¹ Questo è un approccio ragionevole e mainstream: ARIMA e ETS coprono i modelli classici delle serie temporali, mentre XGBoost e Prophet offrono opzioni di machine learning più flessibili. La generazione delle previsioni è guidata dalle transazioni storiche, con impostazioni per orizzonti, aggregazioni, rilevamento di valori anomali e aggiustamenti manuali. Tuttavia, la documentazione pubblica enfatizza le previsioni puntuali e non descrive output probabilistici completi (ad es. griglie quantili o distribuzioni scenari).

Nel 2024, Microsoft ha annunciato una nuova funzionalità di Demand Planning, disponibile come parte di Dynamics 365 Supply Chain Management Premium, presentata come una “soluzione di pianificazione della domanda collaborativa di nuova generazione” con “nuove capacità di pianificazione della domanda basate su AI.”⁹ Il relativo post sul blog evidenzia uno spazio di lavoro ridisegnato, una migliore collaborazione e approfondimenti forniti da Copilot, oltre a funzionalità aggiuntive quali flussi di lavoro per l’introduzione/rimozione di prodotti, sicurezza a livello di riga e commenti a livello di cella.⁹ Viene inoltre citato un cliente, Poloplast (un produttore austriaco di tubi), che riporta un miglioramento nell’allocazione dello stoccaggio e una riduzione dei costi di stoccaggio esterno “perché ora si basa su metodi statistici emersi in Dynamics 365.”⁹ Tuttavia, oltre a fare riferimento ai metodi statistici e agli approfondimenti basati su AI, Microsoft non rivela nei materiali pubblici quali nuovi algoritmi, se ce ne sono, supportino il Demand Planning rispetto al motore esistente di previsione della domanda. Non si fa menzione di distribuzioni probabilistiche, ottimizzazione stocastica o funzioni di costo end-to-end; l’enfasi è sulla facilità d’uso e la collaborazione, con “AI” presentata principalmente come assistenza (spiegazioni di Copilot, modifiche riassunte) piuttosto che come un approccio di modellazione fondamentalmente nuovo.

Da una prospettiva scettica, Microsoft sembra utilizzare tecniche di previsione consolidate (ARIMA, ETS, XGBoost, Prophet) integrandole in un’interfaccia utente moderna e collaborativa con assistenza in stile Copilot. Si tratta di un’evoluzione valida e probabilmente pragmatica, ma non raggiunge il tipo di previsione probabilistica e incentrata sulla decisione che alcuni fornitori specializzati enfatizzano. Senza whitepaper tecnici o artefatti di codice, non è possibile verificare eventuali innovazioni AI più profonde; la documentazione disponibile punta a algoritmi standard e ampiamente utilizzati.

Orchestrazione degli ordini, inventario e ottimizzazione

Nell’orchestrazione dell’inventario e degli ordini, il componente più esplicito in stile “AI” di Microsoft è probabilmente Visibilità dell’inventario piuttosto che un ottimizzatore. Visibilità dell’inventario è documentato come un microservizio indipendente che fornisce “visibilità globale in tempo reale dell’inventario” e la capacità di “gestire milioni di transazioni ogni minuto,” destinato a rivenditori e produttori omnicanale.⁵ Il servizio affronta i problemi di latenza e frammentazione dell’inventario basato sull’ERP centralizzando e memorizzando nella cache gli stati dell’inventario provenienti da diverse fonti ed espone API per interrogazioni di stock. Pur essendo importante per operazioni della supply chain reattive, questo è principalmente un servizio di integrazione e caching, non un motore di ottimizzazione.

L’Ottimizzazione della pianificazione, il DDMRP e IOM incarnano collettivamente la logica di pianificazione lato esecuzione di Microsoft, ma ancora una volta la profondità tecnica risulta opaca. Il DDMRP segue la metodologia basata sul buffer riconosciuta; un’analisi di terze parti focalizzata sui produttori di elettronica descrive il DDMRP di Microsoft in Dynamics 365 SCM come un modo per posizionare e dimensionare i buffer basato sui punti di disaccoppiamento, con una gestione visiva dello stato dei buffer e ordini di rifornimento automatizzati quando i buffer vengono superati.⁷ Questo è metodologicamente solido ma standard; il valore risiede nell’integrazione nell’ERP anziché in algoritmi innovativi.

Il materiale di marketing di IOM fa riferimento a “ottimizzazione dell’adempimento guidata dall’IA,” tuttavia la documentazione sull’architettura mette in evidenza i connettori, l’elaborazione basata su eventi e le regole configurabili.⁸ Non esiste una specifica pubblica su come il prodotto pesi le opzioni concorrenti di adempimento (ad es. costo, data di consegna promessa, vincoli di capacità) o se risolva un problema di ottimizzazione formale anziché applicare regole basate sulla priorità. Dato il focus sul low-code e la necessità di mantenere la configurazione accessibile agli utenti aziendali, è ragionevole assumere che la maggior parte dei clienti implementi politiche basate su regole (logica if/then, punteggio, forse semplici classificazioni basate su ML), e non un’ottimizzazione stocastica completa.

Nel complesso, le affermazioni di Microsoft su IA e ottimizzazione sembrano essere autentiche nel senso che sono presenti modelli di machine learning mainstream e una certa automazione, ma non si traducono in un’ottimizzazione stocastica all’avanguardia o in framework decisionali completamente probabilistici. Senza una documentazione tecnica dettagliata, esperimenti riproducibili o collaborazioni accademiche, è più sicuro interpretare le capacità della supply chain “alimentate da AI” di Microsoft come miglioramenti incrementali basati su tecniche standard piuttosto che come scoperte fondamentali.

Stack tecnologico e architettura

Le app per finanza e operazioni (incluso Dynamics 365 Supply Chain Management) funzionano come applicazioni SaaS in Azure, utilizzando un’architettura multi-tier con un database relazionale, un livello Application Object Server (AOS) e un client web.⁶ La documentazione di Microsoft “Application stack and server architecture” per le app di finanza e operazioni descrive come il livello applicativo funzioni in Azure Service Fabric, con scalabilità orizzontale tra nodi, mentre il livello del database utilizza Azure SQL Database.⁶ Il client è un’interfaccia utente basata su browser, e vi sono endpoint di integrazione tramite OData, servizi personalizzati ed entità di dati. Lifecycle Services (LCS) viene utilizzato per gestire ambienti, distribuzioni e aggiornamenti.

Visibilità dell’inventario, Demand Planning, Ottimizzazione della pianificazione e IOM sono implementati come servizi separati che si integrano tramite Dataverse e/o API. Visibilità dell’inventario è esplicitamente descritto come un microservizio indipendente non legato a un’istanza ERP specifica, rendendo più semplice l’integrazione di fonti di terze parti.⁵ IOM è costruito su Power Platform, sfruttando Dataverse per l’archiviazione dei dati, Power Automate per i flussi di orchestrazione e Power BI per l’analisi.⁸ Demand Planning è offerto come un workspace all’interno di Dynamics 365 SCM ma si affida ad Azure Machine Learning e ad altri servizi cloud dietro le quinte.¹¹⁹

Questa architettura riflette la strategia cloud generale di Microsoft: una combinazione di grandi applicazioni aziendali multi-tenant (Dynamics 365), piattaforme low-code (Power Platform) e microservizi specializzati per carichi di lavoro specifici. Per la supply chain, ciò significa che le funzioni di pianificazione, orchestrazione e visibilità non sono isolate in un motore di ottimizzazione autonoma; sono distribuite tra molteplici servizi, con Dataverse e i servizi Azure che fungono da tessuto di integrazione. Il lato positivo è una forte integrazione con altri prodotti Microsoft e la possibilità di riutilizzare gli stessi strumenti low-code in diversi ambiti. Il lato negativo è che la pianificazione e l’ottimizzazione della supply chain sono intrinsecamente limitate dalla piattaforma circostante, sia in termini di modello di dati che di scelte tecnologiche.

Distribuzione, roll-out e maturità commerciale

Come per la maggior parte delle applicazioni Dynamics 365, l’implementazione di Dynamics 365 SCM e dei componenti correlati della supply chain avviene tipicamente attraverso l’ecosistema di partner di Microsoft. Microsoft fornisce il software e l’infrastruttura cloud, mentre integratori di sistema e consulenti gestiscono la progettazione dei processi, la configurazione, le integrazioni e la migrazione dei dati. Questo è corroborato da storie di clienti pubblici in cui clienti noti collaborano sia con Microsoft sia con partner per implementare SCM, IOM o Demand Planning.

Studi di caso evidenziano l’adozione in vari settori:

Hamilton Company, un produttore statunitense di strumenti di precisione e apparecchiature di laboratorio, viene presentato in una storia cliente di Microsoft come utilizzatore di Dynamics 365 Finance e Supply Chain Management per modernizzare le operazioni, con benefici in termini di produttività e visibilità.¹⁷
Walki, un produttore di materiali per imballaggio, viene citato per aver adottato Dynamics 365 Finance e SCM per integrare le operazioni e ottenere migliori informazioni e capacità di pianificazione in tempo reale.¹⁸
Poloplast, un produttore austriaco di tubi, viene citato nel blog sul Demand Planning 2024 come cliente che utilizza Dynamics 365 per migliorare la pianificazione della domanda e le previsioni, riportando un miglioramento dell’allocazione dello stoccaggio e una riduzione dei costi di stoccaggio esterno.⁹

Questi esempi, insieme a molti altri presenti nella libreria delle evidenze dei clienti di Microsoft, indicano che Dynamics 365 SCM è commercialmente maturo e distribuito in produzione in diverse geografie e settori. Tuttavia, tendono a enfatizzare l’integrazione dei processi, la visibilità e i miglioramenti di base nella pianificazione, piuttosto che offrire risultati di ottimizzazione profonda. Le metriche fornite (ad es. la riduzione dei costi di stoccaggio esterno nel caso di Poloplast) sono plausibili, ma sono inquadrate come miglioramenti derivanti dal passaggio a una pianificazione integrata e informata statisticamente rispetto ai processi manuali o frammentati precedenti, piuttosto che da una ottimizzazione stocastica avanzata.

Date le dimensioni e l’ampiezza del portafoglio prodotti di Microsoft, è ragionevole classificare Dynamics 365 SCM come una soluzione consolidata e mainstream per le operazioni della supply chain incentrate sull’ERP. Capacità più recenti come Demand Planning e Intelligent Order Management sono più nuove (in anteprima 2021–2023, generalmente disponibili 2023–2024) e possono essere considerate emergenti all’interno del portfolio Microsoft, sebbene si basino su componenti maturi della piattaforma. L’anteprima dismessa del Supply Chain Center suggerisce che i prodotti di “control tower” per la supply chain di livello superiore siano ancora in fase di definizione nella strategia di Microsoft.

Limitazioni, lacune e questioni aperte

Una valutazione scettica della tecnologia della supply chain di Microsoft deve distinguere tra i punti di forza della piattaforma e la profondità specifica della pianificazione:

Trasparenza algoritmica: La documentazione pubblica per Planning Optimization, DDMRP e IOM non fornisce formulazioni matematiche o dettagli sull’ottimizzazione. I clienti vedono le opzioni di configurazione e i risultati, ma non possono facilmente valutare come vengano calcolate le decisioni (funzioni obiettivo, vincoli, approssimazioni). Ciò rende difficile valutare se il sistema stia eseguendo un’ottimizzazione avanzata o applicando euristiche relativamente semplici.
Modellizzazione probabilistica: La funzione di previsione della domanda di Microsoft utilizza modelli riconosciuti di serie temporali e di machine learning, ma la documentazione si concentra sulle previsioni puntuali e sulla selezione dei modelli piuttosto che sulle distribuzioni complete di probabilità.¹¹ La nuova capacità di Demand Planning enfatizza l’IA e gli insight di Copilot, tuttavia non vi è alcuna evidenza di una modellizzazione completamente probabilistica e centrata sulle decisioni (ad es. simulazioni Monte Carlo di domanda e offerta, ottimizzazione su distribuzioni) nei materiali pubblici.⁹ Questa è una distinzione importante per un’ottimizzazione della supply chain consapevole dei rischi.
Espansione incontrollata vs. specializzazione: Dynamics 365 SCM fa parte di una vasta piattaforma ERP. Ciò garantisce l’integrazione, ma significa anche che la pianificazione della supply chain compete per l’attenzione con finanza, HR, CRM e altri settori. Al contrario, i fornitori specializzati in ottimizzazione possono concentrare interamente la ricerca e sviluppo su previsione e ottimizzazione. Non vi è alcuna indicazione pubblica che Microsoft mantenga un programma di ricerca dedicato all’ottimizzazione della supply chain paragonabile al suo lavoro in altre aree dell’IA (ad es. modelli linguistici).
Stabilità del prodotto a livello di “platform”: La breve durata del Microsoft Supply Chain Center (solo in anteprima, ritirato in circa un anno)¹⁰ solleva dubbi sulla stabilità delle offerte di control tower per la supply chain di livello superiore. Sebbene i componenti sottostanti (Dynamics 365 SCM, IOM, Power Platform) probabilmente continueranno ad esistere, i clienti che cercano una soluzione strategica e a lungo termine per una control tower potrebbero trovare il branding e l’imballaggio legati all’analisi della supply chain più fluidi.
Dipendenza dai partner: La qualità dell’implementazione e il grado di sofisticazione della pianificazione raggiunto nella pratica dipenderanno fortemente dalle capacità dei partner e dall’appetito dei clienti per il cambiamento dei processi e dei dati. Microsoft fornisce gli strumenti; se questi vengano usati per implementare una pianificazione avanzata e guidata dai dati oppure semplicemente per replicare gli approcci manuali esistenti con una nuova interfaccia utente, è in gran parte al di fuori del controllo diretto di Microsoft.

Nessuno di questi punti nega il valore delle offerte di supply chain di Microsoft come parte di una piattaforma ERP e cloud integrata. Tuttavia, suggeriscono che gli acquirenti in cerca di un’ottimizzazione stocastica all’avanguardia e di un’IA profondamente trasparente potrebbero dover integrare lo stack di Microsoft con strumenti specializzati — o accettare che Dynamics 365 SCM e i servizi correlati offrano principalmente capacità di pianificazione incrementale e mainstream, piuttosto che spingere l’innovazione nell’ottimizzazione quantitativa della supply chain.

Conclusione

Microsoft è un fornitore di software aziendali e servizi cloud le cui capacità per la supply chain sono integrate all’interno dell’ecosistema più ampio di Dynamics 365 e Microsoft Cloud. Dynamics 365 Supply Chain Management fornisce una solida spina dorsale transazionale per la produzione, il magazzinaggio, il trasporto e l’inventario, mentre componenti aggiuntivi come Inventory Visibility, Planning Optimization e DDMRP rispondono a specifiche esigenze di pianificazione e visibilità. Offerte più recenti come Demand Planning e Intelligent Order Management introducono esperienze utente moderne, integrazione low-code e assistenza AI in stile Copilot, e sono supportate da algoritmi di previsione standard e dall’infrastruttura cloud di Microsoft.

Da un punto di vista tecnico, le funzionalità di previsione e pianificazione documentate si basano su modelli mainstream (ARIMA, ETS, XGBoost, Prophet) e su motori di pianificazione integrati nell’ERP, con pochi dettagli pubblici sugli algoritmi di ottimizzazione o sulla modellizzazione probabilistica. La separazione architetturale di alcuni carichi di lavoro di pianificazione in microservizi (Inventory Visibility, Planning Optimization) è sensata e in linea con le migliori pratiche del cloud, ma di per sé non garantisce un’ottimizzazione avanzata. Le affermazioni di marketing sull’IA e sulla pianificazione “intelligente” devono quindi essere interpretate come miglioramenti incrementali ai metodi consolidati, piuttosto che come prove di un’ottimizzazione stocastica all’avanguardia, in assenza di divulgazioni tecniche più dettagliate.

Commercialmente, i prodotti di supply chain di Microsoft sono maturi come parte della suite Dynamics 365, con numerosi clienti noti e un vasto ecosistema di partner. Per le organizzazioni già impegnate con lo stack ERP e cloud di Microsoft, Dynamics 365 SCM e i relativi servizi offrono un percorso naturale e integrato per digitalizzare e modernizzare in modo moderato la pianificazione della supply chain. Per le organizzazioni che cercano la massima profondità nella previsione probabilistica e nell’ottimizzazione, le offerte di Microsoft possono fungere da spina dorsale transazionale e di integrazione da integrare con piattaforme di ottimizzazione specializzate come Lokad, che trattano le decisioni della supply chain come una disciplina programmabile e basata sulla scienza dei dati, rendendo i modelli sottostanti più espliciti.

In breve, Microsoft offre una piattaforma per la supply chain incentrata sull’ERP, ampia nelle capacità, con una tecnologia di previsione e pianificazione credibile ma mainstream, una forte integrazione e una notevole capacità di implementazione attraverso i partner. Attualmente, non presenta – sulla base delle evidenze pubblicamente disponibili – uno stack di ottimizzazione all’avanguardia e trasparente nel senso di una modellizzazione completamente probabilistica e centrata sulle decisioni; piuttosto, offre una piattaforma pratica e generalista nella quale, se necessario, possono essere integrati motori di ottimizzazione più specializzati.