Big data solutions towards the mitigation of the Bullwhip effect

As we are coming to the peak of the digital era, nowadays we are surrounded by an overwhelming quantity of data. The increase in product connectivity, the usage of social media, the deployment of cloud-based service and IoT products have led firms and company to work on vast and various amount of data. Concurrently, the recent global pandemic highlighted the role of the global supply chain in today’s economy. Information about customer and supply chain partners is becoming essential to perform in today’s market, this thesis highlight the impact of information distortion across the supply chain. As literature shows collaboration methods have been widely discussed and studied, yet new approaches based on new technologies like, Big Data, can be used to reduce the well-known bullwhip effect. To compare the two approaches a model that displays both dynamics have been developed, and a framework built upon four scenarios was built. The analysis of these four scenarios, characterized by a different degree of both collaboration and usage of new technologies, highlighted how collaboration methods are more effective in mitigating the distortion of demand yet are more complicated to develop correctly. While Big data technologies allows to have similar performance in terms of distortion of demand, they also enhance the effectiveness of a firm. In fact, they are not only capable of enhancing performance in terms of efficiency but also allows to enter new domain of product customization, enhanced service level and overall better customer satisfaction.

Le chiusure e le limitazioni legate alla recente pandemia hanno evidenziato l'importanza della supply chain e le forti relazioni che sono presenti fra le sue parti. Contemporaneamente, l'aumento della connettività dei prodotti, l'uso dei social media, l’utilizzo di servizi cloud, insieme ai nuovi prodotti IoT, hanno portato le imprese ad operare in un contesto caratterizzato da elevate quantità di dati. In questo senso, per rimanere competitivi, è diventato essenziale per le aziende acquisire e integrare le informazioni riguardanti i diversi partecipanti della supply chain, dal cliente finale fino al fornitore più distante. Data la rilevanza di questi fenomeni, questa tesi ha come scopo quello di evidenziare l'impatto della distorsione delle informazioni attraverso la supply chain, insieme allo studio di possibili soluzioni volte alla riduzione dell’effetto bullwhip. L’analisi ha permesso di evidenziare l’esistenza di due possibili approcci a tale fenomeno: collaborazione fra i diversi partecipanti oppure adozione di nuove tecnologie (Big Data). Per confrontarli, è stato sviluppato un modello che mostra le dinamiche della supply chain, e, partendo da queste due macrocategorie, sono stati creati quattro scenari per strutturare l’analisi, permettendo di evidenziare come i metodi di collaborazione risultino più efficaci nel mitigare la distorsione della domanda ma siano più complicati da sviluppare. D’altro canto, nonostante i Big data non raggiungano le stesse prestazioni in termini di variazione degli ordini, permettono una maggiore efficacia dell’azienda. Inoltre, non solo consentono una migliore efficienza, ma permettono anche di fornire una più ampia offerta e un migliore servizio al cliente.