00:00:07 Introduzione al concetto di supply chain bionica e background di Stefan Gstettner.
00:01:58 Spiegazione della supply chain bionica e della sua importanza nell’industria.
00:03:39 L’approccio di Lokad alla supply chain bionica e il ruolo degli scienziati della supply chain.
00:05:36 Sfide nella collaborazione tra uomo e macchina e la necessità di un modello operativo bionico.
00:07:50 I quattro elementi di un modello operativo bionico: guida, modello operativo, competenze e piattaforma tecnologica.
00:08:29 Insidie della trasformazione delle supply chain nell’industria.
00:10:47 Dirigenti che si concentrano sull’aumento del valore e sulla preparazione per il futuro.
00:12:41 Affrontare le complessità nelle supply chain e abbracciare la tecnologia.
00:15:50 Il concetto di gemello digitale e il suo ruolo in una supply chain bionica.
00:17:18 Utilizzare strumenti per potenziare l’intelligenza umana nelle supply chain.
00:19:31 La sfida dell’accesso al talento e il tempo necessario per formarlo.
00:20:22 Il ruolo dell’interazione umana nelle future supply chain.
00:21:28 L’importanza di cambiare contesto per guidare il cambiamento di comportamento nelle supply chain.
Riassunto
La supply chain bionica, un concetto incentrato sulla collaborazione tra uomo e macchina, è cruciale per il futuro della gestione della supply chain. Stefan Gstettner e Joannes Vermorel ne discutono l’importanza e le sfide, evidenziando la necessità di prospettive end-to-end e modelli operativi centrati sull’essere umano. Gstettner propone un modello operativo bionico con quattro elementi: guida, modello operativo, competenze e piattaforma tecnologica. Vermorel sottolinea i metodi di previsione “approssimativamente veri” e migliori strumenti per potenziare l’intelligenza umana. Entrambi gli esperti riconoscono le difficoltà nella trasformazione delle supply chain, ma concordano sul fatto che bilanciare l’intuizione umana e la tecnologia sia essenziale per adattarsi al cambiamento del panorama industriale.
Riassunto Esteso
Discutono il concetto di supply chain bionica e le sue implicazioni per il futuro della gestione della supply chain.
Stefan Gstettner fornisce una panoramica del suo background, affermando di avere 25 anni di esperienza nella gestione della supply chain. Ha ricoperto vari ruoli nel settore della consulenza ed è stato anche responsabile delle operazioni di un’azienda di vendita al dettaglio omnicanale in Germania per sette anni. Inoltre, insegna gestione della supply chain al MIT per contribuire a risolvere il problema della carenza di talenti nel settore.
La supply chain bionica, secondo Gstettner, non è destinata a essere un altro termine di moda, ma piuttosto un concetto serio. È emerso dal lavoro del think tank BCG sulla società del futuro. L’azienda bionica si basa sulla collaborazione tra macchine, intelligenza artificiale e esseri umani, concentrandosi su come utilizzare al meglio questa combinazione. Questo concetto è particolarmente rilevante per la gestione della supply chain, poiché si basa pesantemente sulla tecnologia, sull’analisi dei dati e sull’intelligenza artificiale, nonché sulla collaborazione tra esseri umani e macchine.
Joannes Vermorel condivide le sue opinioni sulla supply chain bionica, concordando sul fatto che si tratta di un concetto molto rilevante. Spiega che Lokad, un’azienda di software specializzata nell’ottimizzazione della supply chain, ha lavorato sull’idea di una supply chain bionica, seppur accidentalmente. Inizialmente si sono concentrati nello sviluppo di strumenti software per l’ottimizzazione predittiva delle supply chain, ma si sono rapidamente resi conto della complessità dei problemi che affrontavano. L’idea di avere un algoritmo di machine learning in grado di risolvere autonomamente problemi come la localizzazione dei negozi si è rivelata troppo difficile a causa del vasto numero di casi d’uso.
La discussione mette in evidenza l’importanza crescente del concetto di supply chain bionica nella gestione della supply chain. L’idea ruota attorno all’utilizzo efficace della collaborazione tra esseri umani, macchine e intelligenza artificiale per ottimizzare e migliorare le operazioni della supply chain. Sia Gstettner che Vermorel sottolineano l’importanza di questo concetto per il futuro della gestione della supply chain, riconoscendo al contempo le complessità e le sfide che comporta la sua implementazione.
Esplorano le sfide dell’interazione tra esseri umani e macchine e l’importanza di un modello operativo bionico per la gestione della supply chain.
Vermorel condivide l’approccio della sua azienda, che si concentra sul ruolo di un “supply chain scientist”. Questa figura è responsabile della generazione di decisioni e intuizioni, nonché del primo punto di contatto per le persone che mettono in discussione il sistema. Sottolinea che questo ruolo non è ancora considerato “bionico”, ma si sta muovendo in quella direzione.
Gstettner sottolinea che, nonostante siano stati effettuati investimenti significativi nella gestione digitale della supply chain, il pieno valore non è ancora stato realizzato. Crede che l’attenzione rivolta alle singole sotto-funzioni abbia portato a una perdita della prospettiva end-to-end, che è cruciale per una gestione efficace della supply chain. Per affrontare questo problema, Gstettner sostiene l’adozione di un modello operativo bionico composto da quattro elementi: guida, modello operativo, competenze e piattaforma tecnologica.
Sia Gstettner che Vermorel riconoscono le difficoltà nel trasformare le supply chain. Vermorel sottolinea il problema dello spostamento dei problemi, in cui miglioramenti in un’area possono causare problemi in un’altra. Sottolinea anche la sfida di gestire la complessità delle soluzioni software end-to-end. Al contrario, Gstettner fa notare che gli esecutivi sono principalmente interessati ad aumentare il valore per le loro aziende e a prepararsi per il futuro. Sono concentrati sui cambiamenti organizzativi e sul supporto IT fondamentale per guidare il cambiamento e rendere le loro aziende pronte per il futuro.
Vermorel discute dell’importanza di essere “approssimativamente veri” nella gestione della supply chain, invece di essere “esattamente sbagliati”. Sottolinea che gli esseri umani sono bravi in questo, ma le macchine spesso faticano. Lokad ha compiuto progressi in questo ambito attraverso la previsione probabilistica, che fornisce una rappresentazione più accurata del futuro rispetto ai metodi di previsione classici. Tuttavia, adottare questo approccio è stato una sfida per coloro che lavorano nell’industria della supply chain a causa delle sue differenze rispetto ai metodi tradizionali.
Al giorno d’oggi, Gstettner osserva che gli esecutivi della supply chain sono concentrati nel guardare avanti per prepararsi al futuro. Sono interessati a comprendere i potenziali cambiamenti tecnologici e organizzativi che plasmeranno le loro industrie nei prossimi anni. Gli esecutivi si trovano ad affrontare numerose opportunità tecnologiche e cercano di individuare i migliori modi per guidare il cambiamento nelle loro organizzazioni.
Questa intervista mette in evidenza la necessità di un modello operativo bionico nella gestione della supply chain, che enfatizza la prospettiva end-to-end e la collaborazione tra esseri umani e macchine. Sia Vermorel che Gstettner discutono delle sfide nella trasformazione delle supply chain e dell’importanza di trovare un equilibrio tra l’intuizione umana e gli sviluppi tecnologici. Gli esecutivi della supply chain devono guardare al futuro e considerare come le loro organizzazioni possano adattarsi al cambiamento del panorama delle loro industrie.
Vermorel esprime il suo entusiasmo per il concetto di una supply chain bionica, ma riconosce anche le frustrazioni e le complessità legate alla gestione delle realtà della supply chain. Spiega che, a causa della complessità del mondo reale, la gestione della supply chain comporta la gestione di una vasta gamma di modelli statistici e complicazioni, come magazzini allagati e scadenze per i prodotti alimentari freschi. Inoltre, Vermorel osserva che quando le persone si confrontano con gli indicatori chiave di performance, può essere difficile per loro accettare e adattarsi ai cambiamenti che influiscono sui loro interessi personali.
Chandler introduce il termine di moda “gemello digitale” e Gstettner ammette che è un concetto difficile da definire. Tuttavia, suggerisce che un gemello digitale rappresenta una supply chain end-to-end, anche se non è accurato al 100%. Raggiungendo una rappresentazione accurata all'80%, i gestori della supply chain possono comprendere meglio la dinamica del sistema e prendere decisioni più intelligenti basate sull’analisi degli scenari.
Vermorel sostiene che per rendere le supply chain più bioniche, sono necessari strumenti migliori per potenziare l’intelligenza umana. Cita Excel come esempio di uno strumento che ha permesso agli esseri umani di effettuare analisi quantitative su una scala inumana, ma riconosce che non è una soluzione sufficiente per modellare sistemi complessi. Vermorel ritiene che gli approcci di programmazione siano stati i più efficaci nel trasformare le intuizioni umane in qualcosa di più automatizzato, anche se riconosce che futuri progressi tecnologici potrebbero smentirlo.
Gstettner concorda sul fatto che l’automazione e la tecnologia avranno un ruolo sempre più importante nella presa di decisioni della supply chain, ma insiste sul fatto che l’interazione umana sarà sempre necessaria. Sottolinea l’importanza di progettare un modello operativo incentrato sull’essere umano per la supply chain del futuro, che richiederebbe di cambiare il contesto in cui gli esseri umani si comportano. Gstettner ritiene che la chiave per cambiare il comportamento umano sia modificare il contesto, ad esempio creando insiemi bilanciati e ben sincronizzati di obiettivi per affrontare obiettivi contrastanti come la gestione delle scorte e la disponibilità dei prodotti.
Trascrizione completa
Kieran Chandler: Ehi, la convergenza di una serie di tecnologie in evoluzione, come l’intelligenza artificiale, la blockchain e l’Internet delle cose, ha portato all’evoluzione di un nuovo concetto noto come supply chain bionica. Oggi su Lokad TV, siamo lieti di avere con noi Stefan Gstettner, partner presso BCG, che ci parlerà un po’ di più di questo concetto e di come si confronta con alcune delle tecniche esistenti sul mercato. Quindi Stefan, grazie mille per essere qui con noi oggi.
Stefan Gstettner: Grazie per avermi invitato.
Kieran Chandler: Forse come prima domanda, potresti dirci qualcosa in più sulla tua formazione e su cosa stai facendo presso BCG.
Stefan Gstettner: Assolutamente. Come hai detto, sono un partner presso BCG con un focus sulla gestione end-to-end della supply chain e sulle relative questioni logistiche. In questo ruolo, aiuto i nostri clienti globali nei settori principali a sfruttare le nuove opportunità offerte dalle tecnologie digitali e a trasformare gradualmente le loro supply chain in supply chain digitali. Per poter fare ciò, ho una formazione di 25 anni nella gestione della supply chain. Ho iniziato con un dottorato di ricerca in un periodo in cui nemmeno si chiamava gestione della supply chain. Ho avuto vari ruoli nella consulenza, ma ho anche gestito le operazioni di un’azienda di vendita al dettaglio omnicanale in Germania per sette anni. Inoltre, sono professore associato al MIT, dove insegno giovani talenti nella gestione della supply chain nel loro programma globale, cosa che mi piace molto.
Kieran Chandler: Fantastico, e oggi il nostro argomento è questa idea di una supply chain bionica. Sicuramente suona molto futuristico, ma forse potresti darci una panoramica iniziale.
Stefan Gstettner: Non stiamo cercando di introdurre un altro termine di moda nel gioco perché ce ne sono già molti in circolazione. I miei colleghi del think tank di BCG, l’Istituto Bruce Henderson, hanno sviluppato una visione su come sarà l’azienda del futuro. Si tratta molto della collaborazione tra macchine, intelligenza artificiale e esseri umani e di come l’azienda dovrebbe organizzarsi per sfruttare al meglio questa combinazione. Lo chiamano azienda bionica. Ora, per la gestione della supply chain, è particolarmente rilevante perché la supply chain riguarda la tecnologia, l’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale, ma forse ancora più importante, riguarda molto la collaborazione tra esseri umani e macchine. Quindi lo chiamiamo supply chain bionica, senza cercare di introdurre un nuovo termine di moda, ma come un tema ragionevole e un buon titolo per ciò che vogliamo raggiungere.
Kieran Chandler: Amiamo assolutamente un termine di moda. Joannes, abbiamo parlato in passato della relazione tra esseri umani e macchine quando abbiamo analizzato le interfacce utente. Quali sono le tue prime impressioni su questa idea di una supply chain bionica?
Joannes Vermorel: Credo che sia molto rilevante e in realtà si abbini abbastanza bene a ciò che Lokad sta facendo, anche se un po’ per caso. Non avevamo un grande piano o una visione. Il modo in cui abbiamo affrontato la risoluzione dei problemi legati alla supply chain è stato sviluppando strumenti software per l’ottimizzazione predittiva delle supply chain. Abbiamo rapidamente capito che c’era tanta complessità con cui dovevamo confrontarci. L’idea di avere un algoritmo di machine learning che avrebbe scoperto da solo come risolvere un problema, anche semplice come l’allocazione dei negozi, era troppo perché ci sono troppe eccezioni. Quindi avevamo bisogno di qualcosa…
Kieran Chandler: Quindi Joannes, puoi dirci di più su Lokad e su cosa fai?
Joannes Vermorel: Abbiamo iniziato con l’idea di ottimizzazione della supply chain in cui potevamo partire da una comprensione umana e modellare il problema in qualcosa che la macchina potesse utilizzare per scalare le intuizioni a livello di una grande rete di vendita al dettaglio. Questa era l’idea di base di ciò che abbiamo fatto e alla fine è diventata questa sorta di idea di ciò che chiamiamo a Lokad il “supply chain scientist”, letteralmente qualcuno che è responsabile di fronte per l’elaborazione dei dati e la generazione di decisioni e intuizioni, mentre è il primo punto di contatto per le persone reali che possono mettere in discussione ciò che sta accadendo in questo sistema. Quindi, sì, penso che forse non siamo ancora qualificabili come bionici, ma è un percorso in questa direzione. Anche se non avevo qualcosa di così preciso come “supply chain bionica” per guidare il nostro percorso quando stavamo lavorando per il mondo.
Kieran Chandler: Storicamente, perché diresti che è stato così difficile per gli esseri umani interagire con le macchine?
Stefan Gstettner: Non direi nemmeno che è stato solo storicamente. Probabilmente tutti noi abbiamo già programmato algoritmi anche 20 anni fa, quindi non è una novità. Ma negli ultimi anni ci sono stati molti investimenti nel digitale, prendiamo ad esempio la previsione della domanda. C’è una grande quantità di intelligenza che fluisce nella previsione della domanda, e ovviamente c’è anche una collaborazione tra esseri umani e algoritmi qui. Tuttavia, gli esecutivi con cui ho parlato non vedono ancora che il pieno valore della supply chain sia stato raggiunto. Secondo me, è perché gli esseri umani erano molto impegnati nel cercare di capire come collaborare con una macchina. È molto più impegnativo farlo con gli algoritmi che farlo con Excel, ad esempio. Ora, essendo così impegnati a fare questo, penso che si sia perso di vista che la gestione end-to-end della supply chain riguarda proprio l’end-to-end. Sorprendentemente, non si tratta di concentrarsi su una sotto-funzione. Si tratta di allineare e sincronizzare l’intera supply chain, e questo, secondo me, ha perso un po’ di focus. Quindi, ora dobbiamo entrare nel tipo di cosa bionica per sottolineare nuovamente che gli esseri umani devono collaborare, ovviamente con l’aiuto delle macchine, e questo è ciò che non è ancora successo. Ed è per questo che alcuni dirigenti sono frustrati perché gli investimenti non hanno dato i risultati sperati. E quindi, diciamo che è necessario un modello operativo bionico che comprende essenzialmente quattro elementi: innanzitutto, l’orientamento nella supply chain, quindi i buoni vecchi KPI, cosa vogliamo ottenere dalla nostra supply chain? È la velocità, è l’affidabilità, è il focus sui costi? E come segmentiamo la supply chain e come le assegniamo valori obiettivo? Buona vecchia gestione della supply chain, niente di digitale senza di essa o al suo interno. Poi, il modello operativo, che secondo noi è un modello operativo molto basato sulla piattaforma per mettere insieme le persone che sincronizzano la supply chain, anche fisicamente a volte. In secondo luogo, le competenze, ovviamente, intendo, un insieme completamente diverso di persone capaci di progettare l’intera supply chain. E poi, la piattaforma tecnologica, ma forse non come prima cosa, ma come fondamento ovviamente ne abbiamo bisogno. E questo in pochissime aziende è stato stabilito finora. E quindi, penso che storicamente questo sia un po’ la delusione riguardo alla supply chain digitale.
Kieran Chandler: Quindi, Joannes, come fornitore di software, quali pensi siano le insidie che le aziende affrontano nel tentativo di ottimizzare la loro supply chain?
Joannes Vermorel: Beh, come fornitore, se non riesci a gestire questo processo end-to-end, ciò che effettivamente consegnerai è solo una spostamento del problema. Sposti un problema da una posizione all’altra e magari i tuoi KPI sul silo che stai prendendo in carico sembrano buoni, ma in realtà hai creato problemi in altri settori. Quindi, in realtà, non hai migliorato molto le competenze. Hai distrutto valore, il che è molto, molto negativo. Purtroppo, alcune grandi aziende sono abbastanza brave a farlo. E la sfida è che non appena si desidera fare qualcosa come un software end-to-end, diventa una sfida incredibile perché il software diventa incredibilmente complicato. E penso che la maggior parte delle persone sarebbe d’accordo sul fatto che un ERP medio, stiamo parlando di migliaia di tabelle, centinaia di schermate. Quindi, è come dire, wow, tanta complessità e stiamo appena grattando la superficie. Quindi, abbiamo davvero un problema di gestione della complessità. La domanda è: come puoi ottenere ciò che le persone fanno in Excel? Stanno facendo qualcosa di molto umano, ma è molto, molto difficile replicarlo con le macchine. È essere approssimativamente corretti invece di essere esattamente sbagliati. Le macchine sono molto, molto brave a essere esattamente sbagliate su larga scala. Quindi, da Lokad, abbiamo avuto alcune piccole scoperte, come la previsione probabilistica, per avvicinarci a questa idea di approssimativamente corretto, uno stato operativo. Ma è un cambiamento in corso. E la cosa è che, sebbene sia una risposta tecnologicamente molto rilevante, è anche una risposta molto sorprendente per le persone che gestiscono la supply chain perché non assomiglia affatto a ciò che facevano prima, soprattutto rispetto alle previsioni classiche. Quindi, la previsione probabilistica è una previsione. Si tratta di conoscere cose sul futuro, ma è così bizzarro rispetto al modo classico che, in effetti, in termini di adozione, è una grande sfida a sé stante.
Kieran Chandler: Ok, Stefan, come si stanno approcciando i dirigenti della supply chain a questi problemi e cercando di implementare nuove tecnologie?
Stefan Gstettner: Beh, i dirigenti non sono principalmente interessati a implementare tecnologie. Sono interessati ad aumentare il valore per l’azienda e a prepararsi per il futuro. Ciò che vedono sempre di più e su cui ricevono input esterni tutto il tempo è che, ovviamente, tra dieci anni sarà tutto molto diverso. Quindi, la mia citazione preferita, penso che sia stata Gates a dire questo, è che sovrastimiamo sempre il cambiamento nei prossimi due anni e sottovalutiamo il cambiamento nei prossimi dieci anni. E il ruolo dei dirigenti è guardare dieci anni avanti e non solo due anni. Ed è ciò che stanno chiedendo alle loro organizzazioni di fare ora. Il futuro sarà completamente diverso. Ammettiamolo. Non lo vediamo ora, ma sarà così. Quindi, come possiamo cambiare, non solo dal punto di vista tecnologico, ma anche dal punto di vista organizzativo? Ecco perché stiamo dando maggiore importanza al modello operativo. E poi, ovviamente, si chiedono anche quale sarà la piattaforma fondamentale o il supporto fondamentale sul lato dei sistemi, dei dati e dell’analisi per guidare questo cambiamento. E stanno ancora lottando per capire perché la mia organizzazione non sta guidando il cambiamento che voglio che avvenga. Ci sono alcuni ostacoli che ancora non rendono l’azienda pronta per il futuro. Questo è ciò che preoccupa maggiormente i dirigenti.
Kieran Chandler: Parliamo di una supply chain bionica. Sembra qualcosa tratto da Ironman - molto cool e futuristico. Com’è in realtà?
Joannes Vermorel: La realtà di una supply chain bionica è allo stesso tempo frustrante e affascinante. La parte frustrante è quando si desidera affrontare la realtà della supply chain, si finisce per dover gestire centinaia di tabelle che rappresentano una controparte digitale del mondo reale. Il mondo è molto disordinato e se si vuole essere precisi, è necessario affrontare questa complessità. Si finisce per dover gestire modelli statistici per affrontare cose come magazzini allagati, strane problematiche di compatibilità nelle parti aerospaziali o date di scadenza a livello di lotto per i prodotti freschi. Quindi, ci sono molte complessità che devono essere affrontate e richiedono molto impegno. Dal punto di vista tecnologico, non si ottiene qualcosa di puro o pulito come possono essere la maggior parte dei buoni prodotti software.
C’è anche un altro aspetto. In teoria, vorremmo avere un approccio super razionale all’ottimizzazione della supply chain, dove le persone sarebbero d’accordo sul fatto che se migliora il margine di profitto, è buono per l’azienda. Se ci sono esternalità come impatti ambientali, li terremmo in considerazione in modo da ottimizzare correttamente, inclusi gli effetti esterni. Ma in modo molto banale, quando le persone si trovano di fronte a KPI, è difficile per loro.
Ad esempio, abbiamo avuto un’esperienza con una grande rete di vendita al dettaglio in cui abbiamo diagnosticato che le scorte nei negozi svolgevano due ruoli. Uno è quello di servire i clienti, quindi si ha un po’ di inventario per garantire che quando le persone entrano nel negozio, possano essere servite adeguatamente. Poi ci si rende conto che una parte significativa delle scorte non è lì per questo scopo, ma per scopi di merchandising - per rendere il negozio attraente. Si potrebbe concludere che si dovrebbe spostare il budget per le scorte destinate a scopi di merchandising nel marketing invece che nella supply chain. Tuttavia, questo può portare a intense lotte politiche tra i dipartimenti che improvvisamente si trovano di fronte a una grande quantità di scorte spinte nel loro budget. Questo può talvolta influire sui bonus e creare resistenza al cambiamento.
Kieran Chandler: Poiché amiamo i buzzword, introduciamone un altro: il concetto di un “gemello digitale”. Come si inserisce nell’idea di una supply chain bionica e dove entra in gioco?
Stefan Gstettner: Nella mia esperienza, il termine “gemello digitale” può essere difficile perché ognuno ha una comprensione diversa. Già è difficile capire la supply chain, ma aggiungere la parola “digitale” la rende ancora più confusa. Quando si ha un gemello digitale, sembra che nessuno sappia di cosa si tratti. Non cercherò di definire un gemello digitale, ma l’idea è avere una rappresentazione di tutta la supply chain. Sono pienamente d’accordo sul fatto che non sarà mai accurata al 100%, ma al momento abbiamo solo una rappresentazione accurata al 10% dell’intera supply chain. Se possiamo ottenere una rappresentazione accurata all'80% della supply chain end-to-end, possiamo iniziare a conoscere le dinamiche del sistema. Potremmo capire le implicazioni di un picco nella previsione della domanda, come regolare l’inventario target, come giocare con le sequenze di produzione e cosa significa per il lato della fornitura. Possiamo anche esplorare diversi scenari. In questo senso, un gemello digitale può essere il veicolo per consentire alle persone di pensare in questo modo.
Kieran Chandler: Chi gestisce la supply chain end-to-end per sperimentare scenari e prendere decisioni intelligenti, e se ciò è inteso come un vento di cambiamento giornaliero, credi che questo sia uno dei principali fattori abilitanti?
Stefan Gstettner: Sì, credo che questo sia uno dei principali fattori abilitanti per prendere decisioni più intelligenti nelle supply chain.
Kieran Chandler: Joannes, se guardiamo al futuro e a cosa faremo alle nostre supply chain per renderle un po’ più bioniche, abbiamo bisogno di migliori classi di strumenti per potenziare l’intelligenza umana?
Joannes Vermorel: Sì, potenziare l’intelligenza umana è cruciale per le supply chain. Anche se è una parola grande, può essere qualcosa di semplice. Ad esempio, Excel consente a una persona con capacità matematiche medie di gestire una grande quantità di numeri. Nel XIX secolo sarebbe stato impossibile eseguire migliaia di operazioni di base al giorno con un semplice impiegato, anche se fosse stato brillante. Quindi, in un certo senso, strumenti come Excel danno alle persone una comprensione quantitativa a una scala relativamente inumana.
Tuttavia, Excel ha i suoi limiti quando si tratta di modellare sistemi complessi, quindi non può essere la risposta definitiva. Secondo me, gli approcci più efficaci finora sono stati basati sulla programmazione, poiché aiutano a separare le intuizioni umane e a trasformarle in qualcosa di più automatizzato. Penso che questa tendenza continuerà almeno per i prossimi anni, ma è possibile che io stia sottovalutando qualche cambiamento di paradigma che potrebbe verificarsi in seguito.
So anche che alcune persone al MIT stanno lavorando duramente per fornire talenti intelligenti al campo della supply chain. Tuttavia, credo che ottenere accesso a tutti i talenti necessari sarà un ostacolo significativo per diverse decadi. Ci vuole molto tempo per formare persone che a loro volta possono formare altre persone. Questo è uno dei motivi per cui Silicon Valley continua ad avere tanto successo; hanno avuto generazioni di talentuosi ingegneri del software che possono formare altri ingegneri del software e creare aziende più innovative. Lo stesso vale per il MIT: molte università stanno cercando di replicare il suo successo, ma ci vorranno decenni per arrivarci.
Kieran Chandler: Stefan, secondo te, come dovrebbe essere un’iniziativa di supply chain bionica di successo?
Stefan Gstettner: Sono d’accordo sul fatto che ci sarà un grado molto più elevato di automazione e la tecnologia prenderà il sopravvento su una grande percentuale delle decisioni nella supply chain. Tuttavia, penso che ci sarà sempre bisogno di interazione umana. Dobbiamo progettare un modello operativo incentrato sull’essere umano per le supply chain del futuro, che includa gli elementi che ho descritto in precedenza.
Un aspetto da considerare è il comportamento umano. Se vogliamo cambiare il comportamento, dobbiamo capire come farlo, poiché il comportamento storico a compartimenti stagni non è stato particolarmente efficace. Crediamo che il contesto in cui gli esseri umani si comportano sia la forza trainante più importante per il comportamento. Se non cambiamo il contesto, ad esempio, stabilendo obiettivi equilibrati e sincronizzati, allora gli esseri umani non cambieranno mai il loro comportamento e non avremo mai successo e prestazioni.
Penso che la combinazione intelligente di ciò che aziende come Lokad stanno facendo e di ciò di cui le aziende hanno bisogno sul lato umano sia la chiave. Questa connessione tra i due, che potremmo chiamare la supply chain bionica, è il futuro.
Kieran Chandler: Fantastico. Concludiamo qui. Grazie per il vostro tempo, a entrambi.
Joannes Vermorel: Grazie.
Stefan Gstettner: Grazie.
Kieran Chandler: Grazie per averci seguito questa settimana, ci vediamo la prossima volta. Ciao per ora.
