00:00:03 L’importanza dei ruoli del team nelle supply chains.
00:00:36 Il ruolo degli executive della supply chain nella gestione dei dati.
00:03:28 Necessità di un data officer fuori dal dipartimento IT.
00:05:39 Consegne chiave da un data officer.
00:06:59 Ruolo e compiti del Supply Chain Scientist.
00:08:00 Il ruolo del Supply Chain Scientist nella preparazione dei dati.
00:09:31 Sfide nell’unire i dataset, preparazione dei dati.
00:11:13 Pro e contro dei Supply Chain Scientist interni.
00:12:51 Equilibrare ruoli interni ed esterni per i data officer.
00:14:53 Decisioni in supply chain: sfide e ruolo dell’esperienza.
00:16:02 Necessità di un coordinatore dedicato alla supply chain.
00:17:02 Considerare le realtà fisiche nelle decisioni della supply chain.
00:19:28 Sfide in ruoli non convenzionali nella supply chain.
00:22:17 Strategie per attrarre ingegneri nella supply chain.
00:24:42 Fattori di successo per team di supply chain coesi.
Riepilogo
Kieran Chandler e Joannes Vermorel discutono i ruoli chiave nelle iniziative di supply chain di successo, che includono gli executive della supply chain, data officers, supply chain scientists, e i coordinatori. Vermorel sottolinea il ruolo degli executive nel far convergere la visione aziendale, dei data officers che operano in modo indipendente dal dipartimento IT per estrarre e strutturare i dati, e la responsabilità dei scientist di generare decisioni ottimizzate basate su quei dati. Introduce il concetto di “product kaneto” o coordinatore, che comunica la visione della direzione raccogliendo al contempo feedback dal livello operativo. Vermorel affronta anche le sfide associate all’assunzione per questi ruoli e il ruolo cruciale della coesione del team nel risolvere le complesse problematiche della supply chain.
Riepilogo Esteso
Kieran Chandler, il conduttore, dà inizio all’intervista, enfatizzando l’importanza di un team solido per l’implementazione di successo delle iniziative di supply chain. Successivamente invita Joannes Vermorel, il fondatore di Lokad, a condividere la sua conoscenza sui diversi ruoli professionali cruciali per questo successo.
Vermorel chiarisce il ruolo degli executive della supply chain. Spiega che queste figure si occupano principalmente di comunicare e allineare tutti alla visione aziendale di ottimizzare la supply chain. Affrontano la sfida della frammentazione della supply chain, caratterizzata da segmentazioni verticali e orizzontali. Gli executive si sforzano di far transitare l’organizzazione da questa struttura frammentata, a matrice, a una più interconnessa. Questo cambiamento non avviene per il gusto del cambiamento, ma per affrontare le inefficienze dell’approccio matrice, che può limitare la flessibilità e ostacolare il funzionamento ottimale della supply chain.
La conversazione prosegue quindi sul ruolo del data officer. Contrariamente alla pratica prevalente di collocare il data officer all’interno del dipartimento IT, Vermorel propone che questo ruolo operi in modo indipendente. Tale autonomia è essenziale perché il compito del data officer è estrarre dati da più sistemi, un compito che potrebbe essere compromesso se fosse intrecciato con le urgenze quotidiane del dipartimento IT. La priorità del data officer è progettare una rappresentazione dei dati coerente per tutto ciò che è pertinente alla supply chain.
Il deliverable chiave fornito dal data officer, spiega Vermorel, è una pipeline di dati di livello “production-grade” che estrae quotidianamente dati da tutti i sistemi rilevanti e li presenta in modo da poter essere sfruttati programmaticamente. Questi dati vengono solitamente consolidati in un “data lake” - un repository di archiviazione che memorizza una quantità massiccia di dati grezzi nel loro formato nativo fino a quando non è necessario. Inoltre, il data officer fornisce anche una documentazione completa del data lake affinché gli altri membri dell’organizzazione possano comprendere e utilizzare i dati in modo efficace.
Spostando l’attenzione sul ruolo del Supply Chain Scientist, Vermorel lo descrive come la figura incaricata di creare modelli matematici basati sui dati forniti dal data officer. Ciò implica preparare i dati di produzione affinché siano adatti all’analisi statistica e alle previsioni, oltre a generare modelli che producano decisioni ottimizzate. Il Supply Chain Scientist offre anche Key Performance Indicators (KPIs) per assicurare al resto dell’organizzazione che queste decisioni siano efficaci e sotto controllo.
In reazione al suggerimento di Chandler riguardo alla separazione dei compiti di preparazione dei dati e di modellizzazione, Vermorel concorda sul fatto che alcuni compiti possano essere condivisi con il data officer. Sottolinea, tuttavia, che il Supply Chain Scientist gioca un ruolo fondamentale nel rendere i dati adatti all’analisi statistica e nel creare modelli basati su tali dati.
Vermorel espone le difficoltà che emergono nella gestione dei dati, in particolare quando si cerca di combinare dataset disparati. Egli chiarisce che, sebbene un data officer possa semplificare in un certo modo questo processo, permangono complicazioni sostanziali. Ad esempio, allineare i dati di vendita e di reso può essere complesso e i metodi per risolvere tale problema possono differire a seconda che la questione venga affrontata da un punto di vista della supply chain, del marketing o della revisione interna. Pertanto, Vermorel propone che i dati non debbano essere eccessivamente preparati; piuttosto, dovrebbero rimanere il più possibile vicini ai production systems eliminando quante più complessità legate all’IT possibile.
Successivamente esamina i ruoli all’interno di un’iniziativa di quantitative supply chain, concentrandosi sul bilanciamento tra avere questi ruoli internamente o esternamente. Per quanto riguarda la parte executive, essa può essere esternalizzata a consulenti strategici per la validazione. Tuttavia, per la visione e la leadership, è necessario che sia interna. Allo stesso modo, un data officer potrebbe essere esterno, ma è necessaria una familiarità con il panorama IT dell’azienda, il che rende una posizione interna più efficiente.
Vermorel sottolinea il ruolo del Supply Chain Scientist, che crea modelli per guidare le decisioni. Tuttavia, l’impatto di queste decisioni potrebbe non manifestarsi per diversi mesi e può comportare costi sostanziali se
si verificano errori, come l’arresto di uno stabilimento produttivo a causa di stock outs. Data l’elevata posta in gioco, suggerisce di iniziare con un Supply Chain Scientist esterno esperto, che abbia lavorato in diverse aziende, prima di sviluppare questa competenza internamente.
Il primo ruolo menzionato da Vermorel è quello del Supply Chain Scientist. Questa figura si assume la responsabilità di analizzare i dati, assicurando che la modernizzazione economica sia in linea con la strategia aziendale e comprendendo le limitazioni della supply chain. Tuttavia, Vermorel riconosce che tali individui spesso non dispongono del tempo necessario per esaminare tutti i flussi di lavoro.
Per colmare questa lacuna, Vermorel introduce il concetto di un ruolo di “product kaneto” o coordinatore. Questa persona agisce come mediatore, comunicando la visione della direzione al personale, raccogliendo al contempo feedback essenziali dal livello operativo. Questo scambio di informazioni assicura che l’automazione generata sia in linea con le realtà dell’esecuzione della supply chain.
Successivamente, la conversazione si sposta sul ricoprire questi ruoli recentemente definiti. Vermorel riconosce che trovare candidati adatti a queste posizioni può essere una sfida a causa della loro natura non convenzionale. Per il ruolo del data officer, che richiede una combinazione di competenze IT e la prontezza a lavorare al di fuori di un ambiente IT tradizionale, suggerisce di cercare individui con esperienza come data architect o amministratori.
Il ruolo del Supply Chain Scientist è generalmente ricoperto da ingegneri, ma attrarre ingegneri talentuosi in un settore che potrebbe non essere percepito come “cool” o all’avanguardia può essere una sfida. Vermorel suggerisce di cercare individui capaci che non siano necessariamente le “rock stars” dei loro campi, ma che siano comunque competenti e qualificati.
Il ruolo di coordinatore, propone Vermorel, sarebbe meglio ricoperto da individui con un MBA o un background simile, idealmente da coloro che dimostrano una mentalità imprenditoriale o “intrapreneurial”. Questo ruolo richiede un alto grado di organizzazione, resistenza e chiare capacità comunicative, a causa della necessità di un’interazione costante con vari stakeholder all’interno dell’organizzazione.
Discutendo gli ingredienti per un’iniziativa di supply chain di successo, Vermorel evidenzia la necessità di un team capace di affrontare problemi difficili senza ricorrere a dispute personali. Sottolinea che le problematiche nel supply chain management sono complesse e richiedono tempo per essere risolte. Mantenere coesione e pazienza all’interno del team è cruciale per evitare l’abbandono prematuro di un progetto che potrebbe essere sulla strada giusta, necessitando solo di più tempo per la realizzazione della soluzione.
Trascrizione Completa
Kieran Chandler: Oggi discuteremo di alcuni ruoli professionali dietro quel team e di come le loro competenze individuali possano contribuire al successo o al fallimento di un’iniziativa di data management. Quindi Joannes, iniziamo presentando alcuni di questi diversi ruoli. Cominciamo con gli executive della supply chain. Saranno sempre a un livello più elevato, senza essere coinvolti nelle operazioni quotidiane. Qual è il loro ruolo principale in tutto ciò?
Joannes Vermorel: Gli executive della supply chain svolgono un ruolo cruciale nelle iniziative che probabilmente interessano principalmente Lokad, come le iniziative di quantitative supply chain. Il loro ruolo è fondamentalmente diverso per quanto riguarda l’ottimizzazione della supply chain. La responsabilità dell’executive è sostanzialmente quella di far sì che tutti aderiscano a questa visione e di allineare gli sforzi. Non è una cosa da poco. Nel nostro episodio precedente, abbiamo discusso della frammentazione della supply chain, caratterizzata sia da segmentazioni verticali che orizzontali. Ad esempio, potrebbero esserci vari dipartimenti che rappresentano diverse linee di prodotti, gestiti da persone differenti. Esiste anche un’altra dimensione in questa matrice, con ruoli differenti responsabili delle previsioni, della pianificazione e così via. Tuttavia, anche se ogni singola cellula di questa matrice fosse ottimizzata, la supply chain nel suo insieme potrebbe risultare inefficiente. Qualunque cosa accada tra due celle diverse della stessa matrice non può essere gestita con un approccio a divide et impera. In Lokad, mettiamo in discussione questa visione a matrice della supply chain. Il nostro obiettivo è spingere l’executive della supply chain a pensare oltre la matrice, verso un sistema più interconnesso. La performance della tua supply chain è tipicamente limitata da un collo di bottiglia che può essere ovunque. Non ha senso micro-ottimizzare tutto localmente se stai semplicemente spostando un problema da un luogo all’altro.
Kieran Chandler: Parliamo di una di quelle celle nella matrice di cui stiamo discutendo. Se osserviamo il ruolo di un data officer, spesso si parla di quel data officer che non fa parte di un dipartimento IT e agisce in autonomia. Perché è così?
Joannes Vermorel: Se vuoi portare avanti un’iniziativa di quantitative supply chain, devi estrarre dati da molti sistemi. Ti serviranno ordini d’acquisto, liste dei prodotti, informazioni sui fornitori e altro ancora. Per qualsiasi azienda di una certa dimensione, finirai per dover estrarre dati da un paio di sistemi, potenzialmente una dozzina se l’azienda è grande. Se la persona che svolge questo lavoro dipende dal dipartimento IT, la sua priorità sarà mantenere la produzione senza intoppi. Qualsiasi altra cosa sarà una priorità secondaria e lontana. Pertanto, è necessario un data officer che possieda tutte le competenze IT necessarie per estrarre grandi quantità di dati, ma che non sia vincolato dalle priorità del dipartimento IT.
Kieran Chandler: Potresti spiegare l’urgenza quotidiana del dipartimento IT e perché richiede un’attenzione separata?
Joannes Vermorel: Sì, il dipartimento IT si concentra principalmente sul mantenimento dei sistemi di produzione per tenerli sempre operativi. Di conseguenza, necessita di un’attenzione separata. È inoltre cruciale avere una persona o una funzione dedicata perché si desidera costruire una visione coerente dei dati. Se ti affidi a una matrice, il rischio è di finire con tante rappresentazioni, ad esempio, della valutazione dell’inventario quanti sono i dipartimenti. Quello di cui hai veramente bisogno è qualcuno che possa progettare una rappresentazione dei dati coerente per tutto ciò che è rilevante per la supply chain.
Kieran Chandler: Quindi, qual è il deliverable chiave che il data officer sta fornendo?
Joannes Vermorel: Il deliverable chiave è tipicamente una pipeline di dati di livello production-grade. Questa verrà eseguita quotidianamente, estraendo dati da tutti i sistemi rilevanti e presentandoli in modo da poter essere sfruttati programmaticamente. In sostanza, i dati devono essere consolidati in qualcosa come un data lake, che sono database specializzati nel servire i dati in massa. L’obiettivo non è fornire i dati riga per riga; si tratta piuttosto di fornire, ad esempio, l’intera storia delle vendite degli ultimi anni. Questo viene solitamente definito data lake, e puoi trovare numerose soluzioni di data lake su tutte le principali piattaforme di cloud computing. Un altro deliverable è avere una documentazione coerente dei dati, in modo che le persone sappiano come utilizzare il risultato.
Kieran Chandler: Bene, abbiamo parlato di quel data lake. La persona che deve occuparsene è il Supply Chain Scientist, che sembra essere incredibilmente impegnato a destreggiarsi tra numerose responsabilità. Cosa fa quotidianamente?
Joannes Vermorel: Il Supply Chain Scientist è responsabile della generazione di un modello, spesso uno matematico. A volte comporta compiti banali come preparare i dati di produzione affinché siano pronti e adatti per l’analisi statistica. Uno dei compiti più evidenti è il demand forecasting, ma hai anche il lead time forecasting e altre incertezze. Tuttavia, per fare questo tipo di previsione, non puoi semplicemente utilizzare i dati estratti direttamente dal sistema di produzione. Ci sono molti artefatti che richiedono una riflessione accurata. Ad esempio, le vendite non equivalgono alla domanda. Se si verifica un stock out, le vendite potrebbero diminuire mentre la domanda in realtà aumenta. Il Supply Chain Scientist genera un modello basato su questi dati, fornendo in definitiva decisioni ottimizzate. Fornisce anche KPI per dimostrare al resto dell’organizzazione che quelle decisioni sono sotto controllo e stanno migliorando le cose.
Kieran Chandler: In termini di modernizzazione e preparazione dei dati, non sarebbe più efficiente dividere questi due compiti? Avere una squadra responsabile della modernizzazione e un’altra della preparazione?
Joannes Vermorel: In una certa misura, sì. Il responsabile dei dati può effettivamente semplificare il compito per il Supply Chain Scientist. Ci sono molte cose che lui o lei può fare. Nel data lake, ad esempio, i dati possono essere resi il più coerenti possibile, ad esempio mantenendo lo stesso formato per numeri o date. Se hai in atto dei master data, puoi assicurarti che esista un modo coerente per identificare i prodotti che acquisti o vendi, o qualunque altra cosa all’interno dell’organizzazione.
Ci sono tonnellate di cose che il responsabile dei dati può fare per mettere tutti sullo stesso piano, affinché i dataset siano immediatamente pronti per essere elaborati. Tuttavia, il problema sorge quando vuoi unire dataset. Improvvisamente, incontri una quantità illimitata di complicazioni. Ad esempio, se vuoi associare dati statisticamente significativi dove sono coinvolti vendite e resi, puoi affrontare molte complicazioni.
Il modo in cui vuoi effettuare questi accoppiamenti potrebbe variare a seconda che tu stia affrontando il problema da una prospettiva di supply chain, di marketing o anche da una prospettiva di audit interno. È qui che entra in gioco l’angolo business. Pertanto, tracciamo una linea, assicurandoci che chi prepara i dati rimanga relativamente agnostico dal punto di vista del business.
Il problema è che, se non lo fai, rischi un’ottimizzazione prematura, dove i dati sono già stati riformulati in un certo modo che impedisce ad alcune classi di ottimizzazione di manifestarsi in una fase successiva. In sostanza, per un Supply Chain Scientist, i dati non dovrebbero essere eccessivamente preparati. Dovrebbero rimanere il più possibile vicini ai sistemi di produzione, pur eliminando quanti più artefatti IT e problematiche legate all’IT.
Kieran Chandler: Molto spesso, i Supply Chain Scientist agiscono esternamente, lavorando con noi qui a Lokad. Perché ha senso questo? Non avrebbero una migliore comprensione dei processi aziendali e della realtà quotidiana dell’azienda se operassero internamente?
Joannes Vermorel: È un punto molto interessante. Per tutti i ruoli in un’iniziativa quantitativa di supply chain, c’è un equilibrio tra l’esecuzione interna ed esterna. Per la parte esecutiva, ciò che spesso viene delegato esternamente è far convalidare le decisioni di management da consulenti strategici. Questo è tipicamente ciò che fanno i noti gruppi di consulenza strategica.
Tuttavia, quando si tratta di fornire leadership e far seguire alle persone la visione che hai presentato, questo deve essere fatto internamente. Lo stesso vale per il responsabile dei dati. Puoi affidarti in larga misura a una società IT esterna, e molte aziende lo fanno. L’unico limite è la familiarità con il panorama applicativo dell’azienda.
Nel corso degli anni, il personale interno diventa estremamente familiare con il tuo panorama IT, e questo diventa un fattore capitale. Il ruolo del responsabile dei dati è probabilmente il più semplice da esternalizzare, ma se non lo internalizzi, finisci per avere qualcosa di molto più costoso nel lungo periodo. Ciò perché le persone saranno meno efficienti a causa della mancanza di familiarità ed esperienza con il tuo panorama IT.
Quando si tratta di Supply Chain Scientist, abbiamo anche un equilibrio tra interno ed esterno. Ma c’è una sottile sfumatura. Questa persona produrrà un modello che genera decisioni. Con il responsabile dei dati, è abbastanza semplice verificare se può accedere ai dati e se il lavoro è svolto in maniera adeguata.
Tuttavia, con un Supply Chain Scientist, è possibile e abbastanza semplice valutare la qualità del lavoro, ma c’è una piccola complicazione. Quando si tratta di una supply chain decision, tipicamente puoi solo valutarne la correttezza, o riconoscere che si è trattato di una cattiva decisione, all’incirca sei mesi dopo.
Kieran Chandler: Ti ritrovi con una sfida molto specifica, tipicamente decisioni che hanno un rapporto costo-rendimento molto asimmetrico. Questo significa che potresti riuscire a risparmiare riducendo l’inventario, ma se ti trovi di fronte a esaurimenti drammatici di stock, potresti addirittura fermare l’intero impianto produttivo solo perché mancano alcune cose. Il costo può essere altamente asimmetrico e ci vogliono alcuni mesi per comprenderlo appieno.
Joannes Vermorel: Sì, esattamente. È il tipo di situazione in cui non vuoi che un Supply Chain Scientist lo affronti per la prima volta nella tua azienda. È meglio iniziare con qualcuno di un team che ha già fatto questo per molte aziende e poi cercare gradualmente di sviluppare la competenza interna su questo tema. Sul lungo periodo, puoi sviluppare questa competenza internamente, ma per l’avvio è meglio trovare persone che lo hanno già fatto altrove. Questo è l’equilibrio, ed è per questo che a Lokad offriamo il Supply Chain Scientist come parte del pacchetto, almeno inizialmente.
Kieran Chandler: Ha senso. L’ultimo tassello del puzzle, per così dire, è un project manager. Stiamo parlando di una squadra molto piccola qui, quindi perché è necessario avere un project manager?
Joannes Vermorel: Di solito, nelle iniziative quantitative di supply chain serve un project manager o coordinatore perché la visione delineata dal management della supply chain deve essere trasmessa a molte persone, e ciò richiede molto tempo. È vantaggioso se il direttore della supply chain non è costretto a parlare individualmente con innumerevoli interlocutori. Essendo parte del management, questa persona probabilmente passa già gran parte del tempo a comunicare con molti. Aiuta davvero avere qualcuno la cui funzione possa coordinare un gran numero di persone e occuparsi di tutte le attività banali per assicurarsi che tutti siano allineati. È un compito che richiede molto tempo.
Il coordinatore di progetto esamina anche le clausole minuziose di tutti i flussi di lavoro della supply chain. Una decisione generata dal modello prodotto dal Supply Chain Scientist, come le decisioni di inventory movement, verrà ottimizzata solo se conforme alla dura realtà della supply chain. Ad esempio, se decidi di posizionare questa quantità di inventario su uno scaffale ma fisicamente non ci sta, non importa se il tuo modello indica che è una buona decisione. La realtà è che superi la capacità dello scaffale, quindi non può essere una buona decisione spostare così tanto inventario.
Il tuo modello matematico o statistico può fallire se viola qualcosa che è una realtà fondamentale. Possono emergere una miriade di vincoli molto sottili dal flusso di lavoro. A volte si tratta letteralmente del modo in cui la supply chain è organizzata fisicamente. Ci vuole molto tempo per analizzare nel dettaglio questi aspetti, e il Supply Chain Scientist è già molto occupato a elaborare i dati, assicurandosi che l’analisi abbia senso e che la modernizzazione economica sia davvero allineata con la strategia aziendale.
La persona che conosce meglio questi vincoli è anche quella che deve essere informata della nuova visione delineata dal management. Ecco perché è estremamente vantaggioso avere questo ruolo di coordinatore di progetto. Questa persona può sia trasmettere la visione del management sia raccogliere tutte le informazioni necessarie.
Kieran Chandler: Abbiamo ricevuto feedback che suggeriscono la necessità di un nuovo ruolo nella gestione della supply chain per ottimizzare l’automazione e massimizzare il ritorno sull’investimento. Tuttavia, questi sono ruoli unici che non esistono tradizionalmente. Dove dovremmo cercare per coprire questi ruoli?
Joannes Vermorel: All’interno della gestione della supply chain esiste da tempo la tradizione di avere persone fondamentali nel guidare il cambiamento. Quindi, penso che questo aspetto sia relativamente coperto e si inserisca nel quadro tradizionale. Tuttavia, per ruoli come il responsabile dei dati, solitamente vengono ricoperti da persone con esperienza come data architect o amministratori.
Kieran Chandler: Potresti approfondire la natura del ruolo del responsabile dei dati?
Joannes Vermorel: La novità del ruolo del responsabile dei dati è che richiede competenze IT, ma deve anche operare al di fuori della sfera IT tradizionale. Questa persona diventa essenzialmente il rappresentante IT fuori dal dipartimento IT, il che rappresenta una svolta unica. Tuttavia, ciò può complicare il reperimento di talenti per questo ruolo.
Kieran Chandler: Perché questo ruolo risulta difficile da coprire?
Joannes Vermorel: La sfida risiede nel percorso di carriera. In una grande azienda, il dipartimento IT è come una mini-organizzazione con una chiara progressione per i suoi membri. Ma se sei la persona IT al di fuori dell’IT, il percorso di carriera potrebbe non essere così chiaramente definito, e quell’ uncertainty può risultare scoraggiante.
Kieran Chandler: E per quanto riguarda il ruolo del Supply Chain Scientist? Quali sfide presenta?
Joannes Vermorel: Per i Supply Chain Scientist, il background tipico è l’ingegneria. Attrarre ingegneri di talento in un settore che potrebbe non essere considerato il più affascinante può rappresentare una sfida. I giovani ingegneri potrebbero aspirare a lavorare per aziende di alto profilo come Apple o Airbnb.
Kieran Chandler: È solo una questione di prestigio di queste aziende o c’è di più?
Joannes Vermorel: Non si tratta solo di prestigio. Queste aziende sono ritenute “cool” perché il loro management è altamente capace e guida con l’esempio. Un Supply Chain Scientist desidera poter guardare a qualcuno di più esperto e capace di sé, e aspirare a essere come quella persona in futuro. Per le aziende tradizionali che non dispongono di questa competenza interna, ciò può rappresentare una sfida.
Kieran Chandler: Quindi, come possono queste aziende superare questa sfida?
Joannes Vermorel: Devono procedere per piccoli passi. Forse non saranno in grado di assumere ingegneri che altrimenti lavorerebbero per Google, ma possono comunque trovare talenti abbastanza validi con un profilo leggermente diverso.
Kieran Chandler: Quindi, direi che è ovviamente positivo che possano lavorare ovunque scelgano. Per il coordinatore qui, tipicamente si tratta di un profilo che si ottiene da persone che hanno fatto un MBA. I migliori profili sono quelli di persone che sono quasi intraprenditori, giovani così. Credo che si chiamino intrapreneurs quando hai una mentalità imprenditoriale all’interno dell’azienda.
Joannes Vermorel: Sì, tipicamente, sono i leader. Una delle qualità necessarie è una grande dose di resistenza, perché finirai per parlare incessantemente con moltissime persone. Devi essere molto chiaro nella tua comunicazione, per non spaventare nessuno e per non tradire la visione del management. Ci vuole molta energia. Hai anche bisogno di persone molto organizzate. Se sei in contatto con molte persone nell’organizzazione e non sei organizzato, puoi in realtà generare notevole disordine. È fondamentale assicurarsi di non avere un impatto netto negativo sull’intera iniziativa creando caos nell’organizzazione.
Kieran Chandler: Bene, e per concludere, qual è l’ingrediente chiave che questa squadra deve avere per garantire il successo di un’iniziativa di supply chain?
Joannes Vermorel: Probabilmente l’elemento chiave è essere duri sul problema piuttosto che essere duri sulle persone. È una mentalità generale, perché i problemi affrontati sono molto complessi e metteranno alla prova l’ego di molte persone. Una delle sfide più grandi è mantenere una squadra coesa, in modo che i problemi, per quanto difficili, vengano affrontati unitamente. Quando un problema risulta difficile, significa anche che servirà più tempo per risolverlo. Se perdi coesione solo perché un problema richiede improvvisamente qualche mese in più per essere completamente affrontato, l’iniziativa può crollare, anche se era sulla buona strada. È solo che ci è voluto più tempo per fornire una soluzione soddisfacente, invece di implementare un rimedio rapido in cui la gente dice: “Questa macchina è folle, basta con questa follia, smettiamo persino di cercare di ottimizzare la supply chain.”
Kieran Chandler: Ottimo, dobbiamo lasciarci qui per oggi, ma grazie per aver dedicato del tempo.
Joannes Vermorel: Grazie a te.
Kieran Chandler: Bene, questo è tutto per questa settimana. Torneremo di nuovo la prossima settimana con un altro episodio. Fino ad allora, grazie per averci seguito.
