Giugno 20, 2022
Il nostro CEO, Giovanni Baruffini, ha parlato alla redazione di The Procurement della nuova soluzione di Niuma per l’individuazione dei rischi di fornitura.
Nel corso dell’ultimo Meet Up, organizzato lo scorso 18 maggio, Niuma ha diffuso i risultati del progetto EPICS (EProcurement Innovation for Challenging Scenarios). Ha dato una panoramica sulle soluzioni realizzate grazie all’applicazione dell’AI e l’attenzione dei partecipanti all’evento si è concentrata, tra gli altri, sul tema della gestione dei rischi di fornitura.
Complice di questo interesse la presenza di Stefano Mazzola, CPO di GEFRAN SpA, al fianco della quale Niuma – sua partner da anni – ha potuto sperimentare parte della nuova soluzione di Risk Management. Per questo abbiamo deciso di farci raccontare da Giovanni Baruffini, CEO di Niuma, la soluzione da loro ideata per il Risk Management.
Come sempre per i nostri progetti, siamo partiti dalle esigenze reali dei nostri clienti. Gestire i rischi nel procurement significa risolvere essenzialmente tre problemi:
Per questa ragione, quindi, abbiamo ideato una soluzione che supporti le aziende in queste tre fasi: Identificazione, Analisi e Valutazione del rischio. All’interno di questo quadro abbiamo pensato all’inserimento di automazioni e di algoritmi di Intelligenza Artificiale, laddove possibile, per rendere esponenzialmente più veloce il lavoro delle Funzioni Acquisti.
Per quanto riguarda l’Identificazione del rischio è stata fondamentale la collaborazione con GEFRAN. I dati relativi ai rischi sono spesso implicitamente contenuti nei dati che gli Uffici Acquisti posseggono e devono essere categorizzati e analizzati alla luce del tipo di conoscenza che se ne vuole estrarre. Con l’Ufficio che fa capo all’Ing. Mazzola, abbiamo raccolto e integrato i dati presenti nei database GEFRAN (informazioni su geolocalizzazione dei fornitori, sul numero di fornitori per un determinato componente, etc.) con informazioni derivanti da Info Provider (per esempio sull’obsolescenza dei materiali); abbiamo costruito un processo automatizzato di identificazione dei rischi relativi alle forniture; abbiamo infine consegnato un output che consiste in una dashboard interattiva che la Funzione Acquisti può consultare e interrogare per conoscere quali sono i materiali e le forniture interessati da eventuali rischi.
Proseguendo nel framework della soluzione, nella seconda fase, quella di Analisi del rischio, gli elementi di rischio precedentemente individuati vengono associati ad altri dati, relativi alla registrazione di alcuni eventi relativi alle funzioni aziendali (per esempio eventi di fornitura o di produzione). Da un lato, quindi, un elenco di probabili rischi, dall’altro le annotazioni di quanto accaduto (eventi positivi o negativi) ad esempio in fase di fornitura o di produzione.
È qui che entrano in gioco gli algoritmi di AI, per trovare correlazioni o schemi frequenti che denotano le cause principali degli eventi negativi, ma più di tutto per ottenere possibili previsioni di futuri eventi negativi.
Proviamo a fare un esempio, prendiamo il rischio di single source. Nell’elenco degli eventi negativi di fornitura potrebbero celarsi importanti correlazioni tra tali eventi e i single source, ovvero la presenza di un singolo fornitore in Albo per un determinato materiale; l’AI renderebbe visibili queste correlazioni, permettendo quindi di effettuare importanti valutazioni per mitigare e annullare un rischio di questo tipo.
L’ultima fase è poi quella di Risk Evaluation. La nostra soluzione va a valutare probabilità e impatto degli eventi negativi individuati precedentemente, restituendo degli alert sulla valutazione del rischio (ad esempio grave, e quindi da considerare con la massima priorità).
La sperimentazione fatta fianco a fianco con GEFRAN è la dimostrazione che una soluzione di Risk Management non può essere un prodotto a scaffale, ma deve nascere da un lavoro fatto di concerto insieme al cliente, che spesso conosce i rischi che la propria Supply Chain può subire, ma che soprattutto deve possedere una notevole quantità di dati da mettere a disposizione della sperimentazione con l’AI.
Noi abbiamo parlato, per esemplificare, solo di alcuni dei rischi in cui le Supply Chain possono incorrere; ma una soluzione flessibile e customizzabile come la nostra potrebbe essere applicata ad altre categorie di rischio, se i dati a disposizione dell’azienda – interni o provenienti da info provider – lo consentissero; rischi come avere in Albo fornitori situati tutti nella stessa area geografica, fornitori che non sono compliant rispetto alle indicazioni ESG, o ancora fornitori che non risultano – a un’analisi accurata – solidi finanziariamente.
Il vantaggio di una soluzione come questa per le Funzioni Acquisti, come sempre accade con l’applicazione dell’AI, è certamente un risparmio di tempo e un livello di automazione che non sono replicabili con i soli sforzi del personale aziendale.
