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Come cambia la gestione della supply chain nell’automotive

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Shock commerciali e crisi internazionali inducono l’intero settore dell’automotive a riprogettare catene di approvvigionamento più resilienti e con maggior sicurezza delle forniture

Il mondo dell’auto sta vivendo una trasformazione senza precedenti accelerata da una parte dagli effetti della crisi energetica e geopolitica, dall’altra dalla transizione ecologica.

Come molti altri settori, infatti, si è trovato al centro dello sconvolgimento provocato prima dall’emergenza sanitaria, poi dal conflitto russo-ucraino con le sue conseguenze in termini di carenze energetiche e inflazione economica che hanno messo a dura prova la continuità delle catene di approvvigionamento.

La complessità dei veicoli, accresciuta notevolmente nel tempo, dove il contributo dell’elettronica e dell’alta tecnologia è ormai diventato fondamentale, ha, in larga misura, aumentato il rischio di interruzioni in questi frangenti ed in particolare negli ultimi 2-3 anni. 

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Una somma di fattori

La carenza di materie prime importanti e l’aumento dei loro costi, sono stati inoltre determinanti nel far emergere le criticità di un intero sistema che non aveva mai avuto la necessità di misurarsi, in tempi forzatamente brevi, con prove di resilienza così forti.

A ciò si è aggiunta la svolta che la transizione ecologica sta imprimendo, sotto la spinta del rischio climatico e dei provvedimenti che Europa e Stati Uniti stanno prendendo per limitare le emissioni inquinanti.

Provvedimenti che stanno portando ad un cambio di paradigma per l’industria dell’auto con il passaggio a nuove formule di alimentazione, dai combustibili fossili a soluzioni meno inquinanti quali elettricità e idrogeno.

L’automotive si è quindi impegnata a rivedere profondamente le proprie supply chain apprendendo dai rischi corsi e ponendo in atto nuove strategie per mitigarne gli effetti sia acquisendo gli strumenti per dare maggior visibilità all’intero processo di approvvigionamento, sia valutando le alternative in termini di forniture, sia pianificando ed analizzando diversi scenari possibili nel breve, medio e lungo periodo.

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Forniture a rischio

Abilitare la resilienza delle supply chain vuol dire non essere vincolati a pochi fornitori ed essere in grado di reagire con la dovuta reattività ed agilità anche a fronte di fattori assolutamente non previsti.

La lezione che molti produttori stanno oggi traendo dall’esperienza dell’emergenza Covid-19 e dalle conseguenti politiche Zero Covid applicate da paesi come la Cina, ad esempio, che hanno portato a improvvisi lockdown e fermi produttivi, è la necessità di rivedere la forte dipendenza in atto da talune fonti di approvvigionamento.

La ricerca, non di sostituti ma di alternative, da parte dei maggiori produttori di veicoli a motore è di fatto già iniziata da alcuni anni ed ha portato ad un taglio degli investimenti europei in Cina del 10% circa, mentre gli americani hanno parimenti annunciato la necessità di rivedere le mappe delle forniture.

Secondo dati pubblicati dal quotidiano Repubblica, il 60% delle case che governano la componentistica mondiale nel settore auto farà spostamenti delle proprie catene di fornitura dalla Cina all’Europa o verso gli Stati Uniti.

In pratica, sempre più aziende stanno attuando strategie di reshoring o nearshoring per minimizzare i rischi di shock o conflitti che potrebbero causare nuove interruzioni delle supply chain.

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L’evoluzione delle tecnologie digitali

La riduzione al minimo delle interruzioni delle catene di approvvigionamento, passa anche dalla visibilità end-to-end che si è in grado di dare alla catena delle forniture.

I produttori mondiali di auto sono consapevoli che rendendo visibili tutti i segmenti della catena, non solo i fornitori di primo livello, si avranno maggiori possibilità di individuare per tempo sia le criticità e la loro posizione sia il tipo di rapporto con il fornitore, in modo da predisporre interventi coerenti e personalizzati.

A tale proposito, sta assumendo grande importanza l’evoluzione delle tecnologie digitali e di Machine Learning che possono consentire, in prima istanza, di utilizzare l’analisi predittiva per individuare le situazioni a rischio.

Le capacità delle attuali funzionalità consentono però di fare ulteriori passi avanti, sfruttando l’analisi prescrittiva, capace di indicare le opzioni possibili per risolvere il problema individuato e, nelle fasi più evolute, rendere la catena di fornitura auto apprendente.

In pratica le nuove tecnologie possono imparare dalle azioni passate e guidare le decisioni per intervenire.

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