Fondata in Galles addirittura 250 anni fa (nel 1759), oggi GKN è un produttore che opera nei settori automobilistico, macchine agricole e movimento terra, e aerospazio, con circa 40mila dipendenti in 30 paesi, tra cui l’Italia dove ha sette sedi.
La crescita di GKN nel tempo – in particolare della divisione Land Systems, che ha sessanta sedi nel mondo che fanno capo, in termini di sistemi informativi, al sito di Brunico in Italia – è dovuta in parte a una serie di acquisizioni, che hanno creato varie complessità nella gestione del sistema ERP: è diventato sempre più difficile mantenere alto il livello di supervisione degli indicatori chiave di performance (KPI) nella gestione della supply chain, delle scorte, dell’approvvigionamento e della soddisfazione del cliente.
Spinta dalla volontà di monitorare le performance dei processi e di innescare un meccanismo di avvisi automatici in caso di anomalie, quindi di individuarne la causa principale e attuare misure correttive, GKN ha adottato una soluzione di data warehouse e business intelligence.
Il progetto ha compreso diverse fasi preparatorie all’introduzione della nuova tecnologia. Inizialmente, in collaborazione con il partner, è stata effettuata un’analisi per comprendere i KPI a maggior valore aggiunto in funzione delle strategie di business dell’impresa. Una seconda fase, a cui hanno collaborato le diverse funzioni aziendali e che ha restituito una serie di report specializzati per ambito, ha permesso di individuare le aree prioritarie da monitorare, su cui l’azienda ha ritenuto di ottenere nell’immediato evidenti benefici.
Il focus è stato dunque posto sulla Supply chain e sugli Acquisti, e in particolare su analisi delle giacenze, calcolo indice prezzi e livello servizio (lato cliente e fornitore). Prima dell’introduzione della soluzione di monitoraggio delle performance, GKN ha dovuto inoltre affrontare il problema della qualità dei dati. Sotto la responsabilità dell’azienda e con il supporto del partner, è stato portato a termine il processo di bonifica dei dati provenienti dai sistemi ERP utilizzati dai diversi plant dell’impresa.
La soluzione implementata, che va a sostituire sistemi di monitoraggio non integrati, permette di analizzare tali dati, interni e strutturati, insieme alle informazioni di vendita, per cui si sfruttano anche fonti esterne. In tal modo si può aumentare, attraverso il monitoraggio e le tempestive azioni correttive, l’efficacia dei processi.
Come risultati GKN ha in effetti visto salire del 30% il tasso di soddisfazione dei clienti, ottimizzando la consegna ed eliminando, in modo proattivo anziché reattivo, le strozzature critiche (“colli di bottiglia”) o le carenze. Attraverso una maggiore visibilità sull’intera supply chain, è anche migliorata la relazione col fornitore e l’affidabilità delle consegne. Infine l’azienda ha anche ridotto l’inventario di magazzino del 15%, migliorando la previsione e la gestione delle scorte.
Sebbene il progetto non fosse affidato a un team dedicato, l’impresa è riuscita fin da subito a ottenere i benefici attesi. La capacità del provider tecnologico di offrire tecnologie mature e già testate ha permesso all’azienda di non dover acquisire conoscenze tecnologiche e di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto, come la misurazione dei KPI.
Attualmente per quanto riguarda la funzione acquisti il progetto può considerarsi concluso, mentre è ancora in fase di sviluppo quello che andrà a impattare sulla Supply Chain. Sono stati inoltre già individuati i KPI necessari al monitoraggio dell’area finance. In futuro, GKN intende integrare i sistemi di BI e analytics anche in altre aree: l’uso di tecnologie di Big data potrebbe influire sulle vendite, attraverso l’individuazione del profilo dei clienti e l’analisi del loro comportamento. Inoltre, anche se già oggi i dati risultano idonei, GKN vuole attivare un’iniziativa per migliorare ulteriormente la qualità interna dei dati e integrarli con fonti esterne. Infine, con l’obiettivo di migliorare il processo di sviluppo nuovi prodotti, in particolare la fase di testing, l’azienda ha in corso un progetto di analytics nell’ambito dell’engineering dei prodotti. Per tutto questo, GKN ha definito dei piani di formazione per creare il know how interno, in termini di ruoli e competenze, più adatto a utilizzare i nuovi tool di analytics.
Articolo basato su un caso del report “Big Data: un mercato in cerca d’autore” dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano
