Uno dei temi centrali per Pirelli riguarda il monitoraggio dello stato della catena di fornitura verso i clienti. Apparentemente può sembrare una domanda semplice, ma in realtà implica la gestione di un sistema complesso, caratterizzato da:
- Modalità diverse di gestione degli ordini;
- Provenienze eterogenee delle merci;
- Disponibilità variabili;
- Stati differenti di avanzamento dell’evasione;
- Tipologie e tempistiche diverse di spedizione (via mare, terra e aria);
- Situazioni doganali differenti.
Tutti questi fattori determinano tempi e modalità con cui la merce raggiunge il cliente. Per questo motivo, l’azienda analizza quotidianamente questi dati per garantire una gestione efficace del rapporto cliente-fornitore.
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La complessità dell’analisi tradizionale
Per rispondere a tale complessità, sono stati sviluppati ambienti analitici dedicati. Tuttavia, l’estrema granularità richiesta dalle funzioni di business rende l’analisi molto articolata: i dati devono essere estratti, analizzati, riaggregati, pivotati, riesaminati e progressivamente scomposti fino al massimo livello di dettaglio.
Questo processo genera:
- Rallentamenti nell’elaborazione dei dati;
- Difficoltà interpretative;
- Lunghi tempi di risposta ai clienti;
- Problematiche nella condivisione delle informazioni.
La soluzione SAP: verso una nuova architettura dati
Per superare questi ostacoli, Pirelli ha adottato un nuovo modello basato sulla tecnologia SAP, in particolare sfruttando SAP BTP e SAP Datasphere. L’idea è stata semplice ma radicale: portare tutti i dati già presenti nell’ERP aziendale all’interno di una nuova architettura analitica.
Il nuovo approccio prevede:
- Riaggregazione dei dati in SAP Datasphere in un modello facilmente interpretabile;
- Strutturazione dell’informazione in modo già aggregato, ma completamente esplorabile lungo gli assi di business;
- Visualizzazione e analisi tramite SAP Analytics Cloud, che consente accesso near real-time.
Questo permette di eliminare le fasi manuali e ripetitive (filtraggio, pivoting, ricerca degli assi critici), accelerando la capacità di individuare eventuali punti di attenzione e criticità nel processo.
Accesso esteso e vantaggi operativi
Il dato così strutturato viene reso disponibile:
- Alle funzioni interne (business, supply chain, gestione cliente);
- Ai clienti stessi, attraverso i sistemi di vendita, fornendo loro una visione consolidata di ciò che stanno ricevendo, da dove proviene e in quali tempi e modalità.
Questo nuovo sistema sta già venendo esteso ad altre funzioni aziendali e ad altri processi che richiedono un’analisi rapida e approfondita dell’intero flusso informativo.
Verso il Next Generation ERP
Questa iniziativa rappresenta il primo passo concreto verso la costruzione del Next Generation ERP, che diventerà un vero e proprio abilitatore digitale. Il progetto sarà avviato nel prossimo anno e prevedrà:
- Il passaggio a S/4HANA;
- L’integrazione delle funzionalità di SAP BTP;
- La creazione di applicazioni e ambienti analitici nativamente integrati nell’ERP;
- L’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale direttamente sui processi analizzati.
Risultati attesi e impatto di business
Alla domanda dell’Advisory Board sull’impatto atteso e sull’allineamento con i bisogni iniziali, la risposta è stata chiara: il bisogno originario era ottenere strumenti avanzati per analizzare dati complessi legati alla supply chain.
Il modello adottato ha soddisfatto pienamente questa esigenza, permettendo:
- Di automatizzare processi prima gestiti manualmente;
- Di ridurre drasticamente i tempi di analisi;
- Di semplificare la fruizione del dato all’interno delle applicazioni operative.
Pur richiedendo un minimo intervento di change management per adattarsi alla nuova user experience, il riscontro finora è stato estremamente positivo, tanto che sono già emerse nuove richieste di estensione del modello ad altri ambiti aziendali.
