Big data analytics and supply chain planning : an intertwined perspective of technology application, adoption and implementation

In the last decade, while supply chains have been experiencing increasing challenges, including the outbreak of the COVID-19 pandemic, the rapid spread of digital technologies has resulted in a growing research attention, reflecting on the strategic role of advanced digital technologies in all dimensions of operations and supply chain management (OSCM). Big data analytics (BDA), defined as the application of advanced analytics on big data to extract knowledge to inform decision-making, has been argued as one of the most prominent technological innovations for the entire span of supply chain management and planning. There is no doubt that managing supply chains means more than good planning, yet the current turbulent environment requires serious decisions to be taken every minute to get supply chains prepared for upcoming events, which, in turn, supports responsive execution and control. Therefore, as supply chain planning (SCP) relies heavily on the analysis and sense-making from data, the emergence of big data has significant implication on the SCP process with the promise of data arriving from a wider range of sources with higher granularity. BDA-driven SCP can better inform both strategic and operational planning decisions in the supply chains in a more timely and accurate fashion. However, on the one hand, the main body of research in OSCM generally considers supply chain management as a broad discipline when investigating the implication of BDA, urging for a more punctual understanding of how BDA is related to the planning processes in supply chains. On the other hand, research to date rarely draws the line between BDA use and the intention to adopt BDA, leaving the process of BDA implementation in organizations as a black box in the existing literature. To this end, this thesis aims to advance the understanding of BDA in SCP to consolidate an intertwined perspective of BDA application, adoption (decision/intention), and implementation, bridging the technological and managerial perspectives of technological innovation. Thus, the objective is threefold: i) to draw up a future outlook of BDA in SCP by clarifying the potential BDA applications in SCP and their impact; ii) to assess the context of BDA adoption decisions by uncovering the mechanism in organizational BDA adoption decisions; and iii) to inform and facilitate organizational transition towards BDA-driven SCP by exploring the management and orchestration of resources and capabilities. This thesis follows a mixed-method research design. Firstly, a systematic literature review is conducted to identify the prominent BDA methods and big data sources for SCP. Based on the objective for BDA adoption and changes to the SCP process, three distinctive roles of BDA on future SCP are deducted. The review also elucidates predictors for BDA adoption decisions in organizations and supply chains, with reference to the diffusion of innovation theory (DOI) and the technology–organization–environment (TOE) framework. Secondly, a Delphi study is carried out to further examine the alignment between BDA technology and the idiosyncratic needs of SCP, triangulating the literature-deducted results. Consensus from the Delphi panel questions the hype in current research and verifies the literature perspective of the usefulness and applicability of the BDA methods and big data sources for SCP, and the relevance of adoption predictors. Research propositions are developed to support how big data and analytics can be used to support SCP processes and to shed light on possible future development of BDA for SCP. Lastly, with explorative case studies, the thesis closes the gap between the organizational adoption decision of the technology and the actual implementation in organizations. With the lenses of technology innovation diffusion and resource orchestration theory, this study highlights the need for a range of resources and capabilities and explains the development, coordination and management of resources and capabilities over the stages of resource structuring, bundling, and leveraging. In summary, this dissertation contributes to the OSCM literature on the management of technological innovation and information systems by developing a consolidated perspective of BDA application, adoption and implementation, which is commonly scattered in literature of various disciplines. It assumes a pragmatic scope to assist manufacturing companies in paving their way to the big data era with the transition of SCP towards a BDA-driven nature. The dissertation integrates original insights into the organization and management theories, shedding light on the adoption and implementation of BDA, as a technological innovation, in SCP.

Nell'ultimo decennio, mentre le supply chains hanno dovuto fronteggiare sfide sempre più importanti, tra cui lo scoppio della pandemia di COVID-19, la rapida diffusione delle tecnologie digitali ha spinto i ricercatori a interessarsi al loro ruolo strategico nella gestione delle operations e delle supply chains (OSCM) in tutti i loro aspetti. Il big data analytics (BDA), definita come l'applicazione di analisi avanzate sui big data per estrarre conoscenza per supportare il processo decisionale, è ritenuta una delle innovazioni tecnologiche più importanti per l'intero ambito della gestione e pianificazione della supply chain. Indubbiamente, gestire una supply chains è qualcosa di più di fare una buona pianificazione, ma la turbolenza dell’ambiente attuale richiede di prendere decisioni serie ogni minuto per preparare le supply chains agli eventi imminenti, supportando l’esecuzione delle attività e il successivo controllo. Poiché la pianificazione della supply chain (SCP) si basa in larga misura sull'analisi e sulla identificazione di un significato dei dati disponibili, l'emergere dei big data ha delle implicazioni significative per processo di SCP, vista la promessa di fornire dati “big” con una granularità maggiore e provenienti da diversi fonti. Il BDA-driven SCP può supportare la presa di decisione nell’ambito della pianificazione strategica e operativa nelle supply chains in modo più tempestivo e accurato. Tuttavia, da un lato, il corpo principale della ricerca sulle implicazioni dell’utilizzo dei BDA in OSCM considera la gestione della supply chain in modo generale: questo sollecita la ricerca nello sviluppo di studi che permettano una comprensione più puntuale di come l’utilizzo dei BDA supporti i processi di SCP. Dall’altro, le ricerche sviluppate finora tracciano raramente una linea di demarcazione tra l'uso dei BDA e l'intenzione di adottarlo, il processo di implementazione di BDA nelle organizzazioni è quindi presentato dalla letteratura come una “black-box”. Pertanto, questa tesi si propone di far progredire la conoscenza sull’applicazione dei BDA nei processi di SCP attraverso una prospettiva che consideri insieme l’applicazione, l’adozione (decisione/intenzione) e l’implementazione delle BDA, collegando gli aspetti tecnologici e di gestione dell'innovazione tecnologica. L'obiettivo principale di questa tesi è triplice: i) delineare una prospettiva futura dell’applicazione dei BDA nei processi di SCP chiarendo le potenziali applicazioni e il loro impatto; ii) valutare il contesto delle decisioni di adozione dei BDA studiando il meccanismo organizzativo sottostante le decisioni legate all’adozione dei BDA; e iii) supportare la transizione organizzativa verso un BDA-driven SCP, esplorando la gestione e il coordinamento delle risorse e delle capacità presenti nell’organizzazione. Questa tesi segue un disegno di ricerca a metodo misto. In primo luogo, viene condotta una revisione sistematica della letteratura per identificare i principali metodi di BDA e le fonti di big data per i processi di SCP. Sulla base di due dimensioni, l'obiettivo dell'adozione dei BDA e le modifiche al processo di SCP, vengono dedotti tre possibili ruoli futuri per il BDA nei processi di SCP. La rassegna chiarisce anche i driver per le decisioni di adozione di BDA nelle organizzazioni e nelle supply chains, con riferimento alla teoria della diffusione dell'innovazione (diffusion of innovation theory, DOI) e al technology–organization–environment (TOE) framework. In secondo luogo, è stato condotto uno studio Delphi per esaminare ulteriormente l'allineamento tra la tecnologia BDA e le esigenze dei processi di SCP, triangolando i risultati dedotti dalla letteratura. Il consenso ottenuto tra i membri del panel Delphi mette in discussione il clamore della ricerca attuale sul tema e verifica la prospettiva della letteratura sull'utilità e l'applicabilità dei metodi di BDA e delle fonti di big data per le SCP, nonché sulla rilevanza dei driver di adozione. Vengono sviluppate proposte di ricerca per indagare come i BDA può essere usato per supportare i processi di SCP e per far luce sui possibili futuri sviluppi dell’adozione del BDA nel SCP. Infine, grazie a casi di studio esplorativi, la tesi mostra quali risorse e capacità sono necessarie per passare dalla decisione di adozione della tecnologica all’effettiva implementazione nelle organizzazioni, inoltre esamina come tali risorse e competenze debbano essere coordinate durante le fasi di implementazione della tecnologia. Questo processo viene spiegato attraverso la teoria della diffusione dell'innovazione tecnologica e la “resource orchestration theory”. In sintesi, questa tesi contribuisce alla letteratura di OSCM nel campo della gestione dell'innovazione tecnologica e dei sistemi informativi, proponendo un modello unificante per l'applicazione, l'adozione e l'implementazione dei BDA, temi che normalmente sono trattati nelle letterature di discipline diverse. La tesi ha delle ricadute sulle pratiche manageriali, in quanto il modello proposto può aiutare le aziende manifatturiere a identificare e coordinare le risorse necessarie per l’adozione dei BDA per il SCP. La tesi integra, nelle teorie dell'organizzazione e della gestione, risultati originali, facendo luce sull'adozione e l'implementazione dei BDA, come innovazione tecnologica, nel processo di SCP.