Gestione della catena di approvvigionamento: 10 tendenze e strategie per il 2026

L'intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nella catena di approvvigionamento: l'IA agenziale sta assumendo sempre più il controllo dei processi decisionali operativi e strategici, automatizzando l'approvvigionamento e analizzando i dati in tempo reale. Di conseguenza, le aziende possono non solo aumentare la loro efficienza, ma anche ridurre significativamente i rischi. Allo stesso tempo, il tema della diversificazione sta diventando sempre più importante.

Le catene di approvvigionamento stanno affrontando un cambiamento fondamentale: la previsione dell'intelligenza artificiale, la pianificazione della domanda e delle scorte fino alla pianificazione dettagliata degli acquisti e della produzione sono compiti fondamentali. (Immagine: Unsplash.com)

Le tensioni geopolitiche, i requisiti normativi e la volatilità delle condizioni commerciali inducono le aziende a riorganizzare le proprie strategie di approvvigionamento e ad affidarsi sempre più al multi-sourcing e al nearshoring per agire in modo più flessibile e indipendente.

Cambio di paradigma nella catena di fornitura

Tuttavia, la società di software tedesca Remira, fornitore di soluzioni per la supply chain e il commercio omnichannel con sede a Dortmund, vede altre tendenze significative oltre all'intelligenza artificiale: «La supply chain nel suo complesso sta affrontando un cambiamento di paradigma. La globalizzazione viene sempre più sostituita dalla localizzazione. Le aziende stanno trasferendo la produzione più vicino ai mercati di vendita per ridurre i rischi e rendere più robuste le catene di fornitura. Allo stesso tempo, le scorte aumentano per contrastare la volatilità del mercato», afferma Birger Klinke, Vicepresidente Sales Supply Chain dell'azienda. L'armonizzazione dei processi di pianificazione delle vendite e delle operazioni con l'aiuto di simulazioni in tempo reale sta acquisendo un'importanza strategica, in quanto consente analisi precise degli scenari, una gestione proattiva e un uso sostenibile delle risorse. Allo stesso tempo, l'intelligenza artificiale ottimizza la pianificazione e la previsione lungo l'intera catena di fornitura, tenendo conto di diversi fattori di influenza come gli indici di mercato, i dazi doganali o i prezzi dell'energia - dall'acquisto al punto vendita - e garantendo così previsioni più accurate e vantaggi economici misurabili.

Sfide complesse nel settore IT

I reparti IT di molte aziende si trovano ad affrontare sfide importanti: dalla digitalizzazione dei processi cartacei e delle informazioni tramite elenchi Excel al consolidamento delle architetture IT e dei dati ridondanti esistenti. Anche i processi aziendali devono essere semplificati e armonizzati dal lato dei reparti specializzati. Inevitabilmente, i requisiti di qualificazione per il posto di lavoro degli utenti di oggi stanno cambiando. Inoltre, le nuove normative e gli elevati requisiti burocratici negli acquisti e lungo la catena di fornitura comportano un elevato dispendio di risorse e costi.

Inoltre, gli attacchi informatici sono già la norma, motivo per cui la sicurezza informatica è un fattore chiave di successo anche nella catena di approvvigionamento e nella logistica. Le aziende investono nella resilienza informatica per proteggere le reti e i dati a lungo termine. Infine, molti operatori si stanno concentrando su una maggiore trasparenza dei costi, utilizzando analisi cost-to-serve per suddividere le spese in modo granulare per prodotto, cliente e percorso. Ciò consente di sfruttare un potenziale di ottimizzazione mirato e di prendere decisioni su basi solide.

Panoramica delle 10 tendenze e strategie più importanti nella gestione della supply chain per il 2026

  1. Integrazione dei dati nelle tecnologie cloud per l'utilizzo dell'IA agenziale: L'intelligenza artificiale utilizza agenti per supportare la pianificazione e i processi decisionali. Le aziende consolidano i dati in middleware, data warehouse o data lake per garantire sicurezza, efficienza e accesso in tempo reale, grazie alle tecnologie cloud.
  2. Diversificazione attraverso il nearshoring: Per contrastare meglio i rischi geopolitici e i costi tariffari e di trasporto, le aziende stanno rafforzando le strategie di multi-sourcing e si affidano sempre più a fornitori regionali.
  3. Obblighi ESG (ambientali, sociali e di governance) e di trasparenza: La sostenibilità, le condizioni di lavoro etiche e la rendicontazione delle emissioni di CO₂ stanno diventando criteri fondamentali nella selezione dei fornitori.
  4. Reti di fornitura modulari: Reti flessibili e riconfigurabili con buffer regionali consentono una risposta rapida alle interruzioni della catena di approvvigionamento.
  5. Magazzino strategico «just-in-case» anziché «just-in-time»: In un contesto di crescente volatilità, le aziende stanno accumulando sempre più scorte di sicurezza per attutire meglio le strozzature dell'offerta.
  6. La gestione del rischio prima dell'ottimizzazione dei costi: La produzione e l'approvvigionamento vengono spostati più vicino al consumatore e ai mercati; la gestione del rischio diventa quindi più importante della pura ottimizzazione dei costi.
  7. Pianificazione delle vendite e delle operazioni con In tempo reale-Simulazione: Digitalizzazione fondamentale, integrazione e armonizzazione dell'organizzazione e dei processi end-to-end per consentire catene di approvvigionamento più efficienti e sostenibili con l'aiuto di analisi di scenario.
  8. AI-pianificazione e previsione supportate: Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, è possibile aggiungere alle previsioni della domanda altri fattori di influenza esterni, come gli indici, per ottimizzare la qualità.
  9. Cybersecurity e resilienza: Di fronte alle crescenti minacce informatiche, la sicurezza informatica lungo la catena di fornitura sta diventando una priorità strategica.
  10. L'impatto dell'intelligenza artificiale sul posto di lavoro: Le aziende devono ridefinire i propri metodi di lavoro automatizzando le attività di pianificazione ripetitive grazie all'IA e qualificando il proprio personale per farlo, al fine di sfruttare il potenziale di ottimizzazione in modo mirato.

Fonte e ulteriori informazioni: Remira

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