Toward an automated supply chain: technological overview and evaluation of readiness

The increasing complexity, cost, and uncertainty of modern supply chains have boosted growing interest on the concept of supply chain automation (SCA). Scope of SCA in nowadays scenario is broad, moving from the idea of physical automation to the one of digital automation of information and business processes, that will be the focus of this thesis. Given the broad range of processes and of technologies enabling their automation, clarifying the concept of “supply chain automation” is valuable. It has indeed received few attentions from academicians, that have to some extends overlooked SCA implementation complexity form a technological and managerial perspective. This thesis aims to fill this gap, and to assess the current technological readiness toward the creation of a completely automated SC. The key technologies identified include Robotic Process Automation (RPA), mainly relevant for tasks execution and transactions automation, Internet of things (IoT) and Cloud computing for automation of data collection, transfer and monitoring, Artificial intelligence (AI) and big data analytics (BDA) for decision-making automation, with focus on recommendations systems, predictions, and planning automation, and Blockchain, for automation of secure transactions through smart contracts. In addition, cyber physical systems (CPS) and supply chain digital twin (SCDTs) technologies have been showing superior performance to achieve orchestrated automation which impact entire stages of the supply chain or even the whole network. The research highlights the fact that the journey toward a completely automated SC is still long, given key challenges of technological integration, organizational readiness, and lack of skills. Managerial insights suggest the relevance of developing a clear strategy and common mindset toward automation before any practical implementation and to implement IoT and Cloud technologies fast in the SCA journey, to provide the required visibility for later development of AI-based decision-making automation. Integration of AI, IoT, and Cloud is relevant for orchestrated automation

La crescente complessità, i costi e l’incertezza caratterizzante le moderne supply chains hanno stimolato un maggiore interesse verso la loro automazione. Questo concetto può assumere diversi aspetti, da automazione fisica a digitale: quest’ultima sarà analizzata in questa tesi, con focus su automazione delle informazioni e dei processi aziendali. Data l’ampia gamma di processi e di tecnologie che ne consentono l’automazione, è utile presentare una chiara definizione del concetto di “automazione della supply chain”, di cui è spesso stata trascurata la complessità tecnologica e manageriale della sua implementazione. Questa tesi mira a colmare questa lacuna e a valutare l’attuale preparazione tecnologica verso la creazione di una supply chain completamente automatizzata. Le tecnologie chiave identificate includono Robotic Process Automation (RPA), rilevante per automazione di attività e transazioni, Internet of Things (IoT) e cloud computing per automazione della raccolta, trasmissione e del monitoraggio dei dati, Intelligenza artificiale (AI) e Big Data Analytics (BDA) per l’automazione del processo decisionale, con particolare attenzione ai sistemi di raccomandazioni, previsioni e automazione della pianificazione, e Blockchain, per l’automazione delle transazioni in sicurezza. Inoltre, le tecnologie di cyber physical systems (CPS) e del digital twin (SCDT) hanno mostrato prestazioni superiori nell’ottica di un’automazione orchestrata che incida su intere fasi della SC o addirittura sull’intera filiera. La ricerca evidenzia il fatto che l’obbiettivo di una supply chain completamente automatizzata è ancora lontano, viste le sfide legate a integrazione tra tecnologie e sistemi, e mancanza di competenze. Gli spunti manageriali suggeriscono l’importanza di sviluppare una strategia chiara e una mentalità comune verso l’automazione prima di qualsiasi implementazione, e di introdurre rapidamente le tecnologie IoT e Cloud, per fornire la visibilità necessaria all’AI. L’integrazione di AI, IoT e Cloud è rilevante per raggiungere un’automazione orchestrata.