Oggi prevedere il futuro è possibile. Certo è necessario usare strumenti come il Delivery Management predittivo e l'Internet of Things, IoT, piuttosto che una sfera di cristallo, ma le garanzie di successo sono decisamente maggiori. Oggi è possibile avere una indicazione molto affidabile di quello che accadrà in futuro ricorrendo all'analisi predittiva perché abbiamo a disposizione enormi volumi di dati di valore, capacità di elaborazione, ma soprattutto un mercato in cui è indispensabile differenziarsi dalla concorrenza. Il Delivery Management è quell'ambito intermedio tra la produzione e il mercato che può fare la differenza competitiva, riducendo i rischi operativi e consentendo alle imprese di lavorare in modo più efficiente.
L'analisi predittiva è utilizzabile in tutti i comparti produttivi, dalla gestione del rischio di credito bancario all'analisi dell'efficacia di azioni promozionali, dalla prevenzione dei guasti ad apparecchiature industriali alla possibilità di migliorare servizi per singoli utenti o comunità. Il Delivery Management predittivo è applicabile in piccola scala (ad esempio con sistemi IoT che rilevano i dati dei prodotti presenti in un frigorifero per definire approvvigionamenti, scadenze, interventi, ecc), o su larga scala, con l'elaborazione di dati raccolti dalla Supply Chain, da sistemi IoT di magazzino, da software di project management, ecc.
I modelli predittivi sviluppano risultati, previsioni, partendo da variabili di input, i Dati. In generale possono essere modelli “di classificazione”, per prevedere ad esempio risposte a specifiche Call to Action, o modelli “di regressione”, per prevedere ad esempio i ricavi previsti rispetto a un determinato cliente. Il Delivery Management predittivo va oltre al Project Management perché la 'gestione delle consegne' interessa tutte le operations, dall'organizzazione alla supervisione dei processi e delle tecnologie, dall'amministrazione alla gestione del personale. Più Dati vengono raccolti ed elaborati e più il Delivery Management può essere predittivo. Il connubio Internet of Things e Delivery Management predittivo è ormai indissolubile, essendo i sistemi IoT altamente pervasivi in tutti gli ambiti produttivi.
La disponibilità di dati di qualità quindi è il punto cardine. Il Data Management li raccoglie da diverse fonti e i sistemi IoT sono una delle più interessanti, perché operano sul campo. Prendiamo ad esempio un grande negozio al dettaglio, ma vale per un magazzino, una linea produttiva, per la gestione dei carichi e dei trasporti, ecc. Sistemi IoT nel retail consentono di integrare la tecnologia sia nella gestione ordinaria del punto vendita, sia nella definizione dei processi commerciali. Da una parte consentono di ottimizzare la posizione di prodotti, identificare aree Premium, pensare a layout specifici. Ma dall'altra permettono ad esempio di rendere più efficiente la gestione del personale, mettendolo in grado di prendere decisioni proattive, o di attuare forme di identificazione del cliente per proporgli in tempo reale specifiche offerte.
I dati raccolti dai sistemi IoT nel Delivery e nella logistica migliorano il monitoraggio e la tracciabilità, ma consentono di progettare con un modello predittivo processi di miglioramento ed adeguamento alle richieste del mercato. Il Delivery Management predittivo consente di lavorare sui metodi di spedizione, di minimizzare i rischi di danni alle merci, di pianificare piani assicurativi, di strutturare i processi anticipandone gli sviluppi. La raccolta dati in tempo reale con soluzioni IoT è quindi il fulcro della modellazione predittiva. Conoscere un problema significa prevenirlo, significa prevedere sistemi di alerting che ne anticipino il verificarsi.
L'integrazione di piattaforme IoT con soluzioni di Delivery Management migliora la qualità e la redditività del lavoro. I Dati raccolti sul campo permettono al management di scegliere quali processi strategici attivare nel breve e lungo periodo. Ma costruire modelli per il Delivery Management predittivo richiede tecnologie, ma anche competenze. Perché non si tratta solo di integrare i dati e le informazioni, di utilizzare la tecnologia per la 'pulizia' dei dati, ma anche di costruire un proprio modello di analisi predittiva che richiede skills analitici.
Esistono soluzioni software con funzionali di modellizzazione, ma la costruzione di un progetto di Delivery Management predittivo deve coinvolgere conoscenze specifiche. I responsabili della supply chain interna ed esterna o il Delivery Manager devono essere affiancati da esperti di servizi di analisi, che convalidano i modelli nei processi aziendali. L’implementazione di modelli di Delivery Management predittivo richiede la formazione del Project Manager e del team di Delivery Management al fine di rendere i processi di previsione a breve e lungo termine un modello di business standardizzato all'interno dell'impresa.