it@intel

White paper
giugno 2016
IT@Intel
Ottimizzare la catena di fornitura di Intel
con una piattaforma dati in memoria
Introduzione
La nuova piattaforma di dati
in memoria di Intel trasformerà
la nostra catena di fornitura
tramite la disponibilità di
analisi aziendali predittive
in tempo reale, per consentire
processi decisionali migliori
e più veloci.
Craig Chvatal
Enterprise Strategic Architect,
Intel IT
Hima Reddy
IT Supply Chain Architect, Intel IT
Nel mondo aziendale di oggi, sempre più frenetico, la rapidità del processo
decisionale basato sui dati è fondamentale per mantenere un vantaggio
competitivo. Questo aspetto è particolarmente importante per la catena
di fornitura di Intel, che spazia dalla raccolta di ordini all'acquisizione delle
risorse fino alla manifattura, al test e alla consegna finale del prodotto.
Stiamo adottando una nuova piattaforma dati in memoria che in teoria
potrebbe trasformare l'intero ambiente di applicazioni aziendali e business
intelligence (BI) di Intel. La prima implementazione di questa piattaforma
trasformerà la catena di fornitura di Intel fornendo un'analisi predittiva in
tempo reale. I vantaggi per il business e per l'IT sono i seguenti:
• Prestazioni di sistema più elevate.
• Livelli di reporting e transazioni compressi.
• Consolidamento delle funzionalità di database, elaborazione dati e
applicazioni in una piattaforma comune, eliminando più punti di errore.
• Uso di dati in tempo reale, che implica una riduzione dei passaggi tra le
applicazioni di elaborazione delle transazioni online e quelle di analisi.
In questo modo si riducono la latenza e i tempi necessari per prendere
decisioni, consentendo a Intel di mantenere livelli di inventario ottimali.
• Supporto dell'analisi self-service, che consente alle organizzazioni di
prendere decisioni più rapide ed efficaci senza aspettare che il reparto IT
crei report e nuovi database.
• Migliore qualità dei dati eliminando la necessità di riconciliarli tra sistemi
diversi.
• Flusso di lavoro della catena di fornitura migliorato tramite un'interfaccia
utente comune per più applicazioni, riducendo anche la quantità di
training e supporto che i team IT devono fornire alle business unit di Intel.
La piattaforma dati in memoria in tempo reale supporta l'obiettivo di Intel
IT di implementare una catena di fornitura dinamica in grado di reagire
immediatamente ai cambiamenti. Aspetto ancora più importante, saremo
in grado di costruire su ciò che apprendiamo con l’implementazione della
catena di fornitura, applicando dati in tempo reale in modi innovativi in
molte altre aree aziendali.
IT@Intel White paper: Ottimizzare la catena di fornitura di Intel con una piattaforma dati in memoria
Sommario
1Introduzione
2 Il problema aziendale
3 La visione di Intel IT per una
catena di fornitura con dati
in tempo reale
–– Roadmap per
l'implementazione
dei dati in tempo reale
–– Storie di successo di gestione
della catena di fornitura
6 Lezioni apprese durante
la migrazione delle
applicazioni per la gestione
della catena di fornitura
su una piattaforma dati
in memoria
6 Fasi successive
7Conclusioni
Acronimo
BI business intelligence
Esempio di applicazioni
per la gestione della catena
di fornitura Intel
Più usate
• Gestione delle allocazioni
• Pianificazione della domanda
• Pianificazione della rete di fornitura
• Valutazione della capacità
• Valutazione della disponibilità
• Gestione degli eventi
• Gestione dei trasporti
Altre applicazioni
• Vendite aziendali,
approvvigionamento,
gestione dell'inventario
e gestione finanziaria
• Gestione del magazzino
• Pianificazione delle divisioni delle
business unit e delle fabbriche
• Gestione dei subcontraenti
• Gestione business-to-business
• Ottimizzazione dell'inventario
Condividete:
2 di7
Il problema aziendale
Nel 2014, le applicazioni per la gestione della catena di fornitura di Intel
IT (vedere Esempio di applicazioni per la gestione della catena di fornitura
Intel nella barra laterale) supportavano diverse linee di prodotti importanti
che generano una parte significativa del fatturato di Intel. Il business di
Intel dipende pesantemente da queste applicazioni, 24 ore al giorno,
7 giorni alla settimana. In caso di problemi in queste applicazioni, gli effetti
sul business di Intel sarebbero immediati. Con l'ingresso di Intel in nuovi
mercati, la gestione della catena di fornitura diventa più volatile e richiede
una maggiore agilità basata su business intelligence in tempo reale. Le
applicazioni legacy per la gestione della catena di fornitura non erano in
grado di supportare questa esigenza.
Ecco alcune limitazioni di queste applicazioni:
• Latenza dei dati. Il processo legacy di gestione della catena di fornitura è
orientato ai batch. Eseguivamo 200 processi batch all'ora. Questi processi
hanno dipendenze e vengono eseguiti su più piattaforme, causando una
latenza nei dati. La latenza ostacolava la capacità di Intel di eseguire
una pianificazione in tempo reale di domanda e offerta. I cambiamenti
nella domanda senza visibilità in tempo reale nella catena di fornitura
generavano ritardi nelle decisioni o negli adeguamenti.
• Frammentazione e qualità dei dati. Il sistema legacy raccoglieva
i dati attraverso molti hop, allungando i tempi richiesti e imponendo
una riconciliazione dei dati. Con il sistema legacy i dati fornivano
solo informazioni in retrospettiva. Di conseguenza, i team Intel che si
occupavano della gestione della catena di fornitura ricevevano avvisi,
analisi e supporto decisionale in maniera limitata o di tipo storico. La BI
arrivava a posteriori, senza la possibilità di assegnare priorità ai rischi. Il
supporto decisionale era basato sul giudizio degli esperti e non su dati in
tempo reale. I dati provenienti da un'applicazione di gestione non erano
necessariamente disponibili anche alle altre.
• Mancanza di scalabilità. Il sistema legacy era costituito da più
piattaforme per supportare gruppi diversificati di utenti (responsabili
di divisioni e fabbriche, acquirenti in outsourcing, reparto finanziario,
business unit e così via). Le limitazioni in termini di latenza, disponibilità,
trasformazione dei dati e processi batch generavano la creazione di più
soluzioni di BI. Le applicazioni per la gestione della catena di fornitura
e le relative dipendenze sono in continua evoluzione, con la media di
un rilascio al giorno, diventando difficili da usare. Oltre a ostacolare il
processo decisionale, questi svantaggi rendono i processi di pianificazione
della catena di fornitura difficilmente scalabili.
La nostra piattaforma di dati in memoria elimina la maggior parte di
queste limitazioni, offrendoci la possibilità di convergere verso una singola
soluzione end-to-end per la gestione della catena di fornitura.
IT@Intel White paper: Ottimizzare la catena di fornitura di Intel con una piattaforma dati in memoria
La visione di Intel IT per una
catena di fornitura con dati
in tempo reale
La nostra visione per il 2017 è avere un sistema end-to-end, semplificato,
trasformazionale e in tempo reale per la gestione della catena di fornitura.
Prevediamo di realizzare questa visione in diverse aree. Il primo passaggio
consiste nel trasformare il business con soluzioni di BI che consentano
visibilità e gestione dei rischi per gli eventi aziendali. Incorporeremo
quindi l'analisi integrata e il supporto decisionale. Infine trasformeremo
il business con una pianificazione aziendale integrata end-to-end.
Una singola piattaforma integrata per la gestione della catena di fornitura
offrirà visibilità end-to-end e in tempo reale nell'inventario. In questo modo
potremo integrare la gestione dei rischi con la pianificazione aziendale,
l'analisi predittiva e l'analisi degli scenari. Per realizzare questi obiettivi,
è necessaria una piattaforma dati in memoria a elevate prestazioni. Una
piattaforma per la gestione della catena di fornitura in tempo reale può
creare una soluzione di BI di tipo "rilevare e reagire" che consiglierà le azioni
e influenzerà le decisioni per una maggiore efficienza. Questa visibilità justin-time può fornire un impatto positivo e misurabile sul business tramite
l'ottimizzazione dell'inventario e le percentuali massime di evasione degli
ordini. Prevediamo di usare l'analisi in tempo reale per orientare le decisioni
che forniscano il maggiore impatto sul business.
I nostri obiettivi per la piattaforma dati in memoria sono riepilogati nella
tabella 1.
Roadmap per l'implementazione dei dati in tempo reale
L'analisi dell'inventario di beni finiti è una delle prime applicazioni
consolidate, transazionali e analitiche per la gestione della catena di
fornitura che stiamo implementando. Questa applicazione consentirà
agli analisti di analizzare e gestire rapidamente le posizioni dei magazzini
internazionali di Intel.
• Nella prima fase, usiamo la piattaforma dati in memoria per ottenere
visibilità quasi in tempo reale dell'inventario di beni finiti, inclusi i dati
in transito.
• Poi identificheremo le aree in cui Intel era a rischio. Intendiamo
incorporare più segnali di domanda nella piattaforma in memoria
per confrontare settimane di inventario rispetto a vari obiettivi. Saremo
quindi in grado di evidenziare e monetizzare le aree di rischio con diversi
orizzonti di pianificazione: in tempo reale, quotidiano, settimanale,
mensile e trimestrale, per creare una soluzione di nuova generazione
per le settimane di inventario del Material Master.
• Infine, potremo confrontare l'inventario pianificato e quello effettivo
ed eseguire un'analisi ciclo su ciclo per identificare la causa di fondo
e spiegare quando e come si sono verificate le situazioni di rischio.
Inoltre, potremo eseguire un'analisi di simulazione per valutare gli
scenari di migrazione e risolvere le aree di rischio. Useremo un semplice
strumento di analisi dell'offerta/domanda per valutare il rapporto tra
settimane di inventario e cambiamenti nella domanda, nell'offerta, nella
combinazione di SKU e così via.
La figura 1 mostra il nostro scenario legacy per la catena di fornitura,
mentre la figura 2 mostra quello pianificato.
Condividete:
3 di7
Tabella 1. Obiettivi della piattaforma dati in
memoria di Intel IT per l'ottimizzazione della
catena di fornitura
Categoria
di efficienza
Obiettivi specifici
Efficienza
nell'analisi
finanziaria
•Generare report su pagamenti
e audit della logistica globale
il 72% più velocemente
•Generare report sui magazzini
aziendali il 60% più
velocemente
•Ridurre l'accesso ai database
finanziari di oltre il 35%
Efficienza nella
pianificazione
della catena di
fornitura
•Eseguire la gestione delle
allocazioni il 25% più
velocemente
•Completare le transazioni
chiave il 23-50% più
velocemente
•Aumentare gli spazi di crescita
per l'elaborazione in batch
della catena di fornitura
e la pianificazione delle
combinazioni di prodotti
Elaborazione
dei data dei
magazzini
aziendali
•Aumentare la velocità
di elaborazione del 38%
•Ridurre i tassi di errore
•Risolvere i problemi prima
che diventino critici
•Crittografare i database dei
magazzini aziendali e della
catena di fornitura
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4 di7
Scenario delle applicazioni legacy, 2014
Molteplici client
di reporting
di business
intelligence
GESTIONE DELLA CATENA
DI FORNITURA
PIANIFICAZIONE
DELLA FORNITURA
PIANIFICAZIONE
DELLA DOMANDA
GESTIONE DELLE
ALLOCAZIONI
DISPONIBILITÀ
GLOBALE
ARCHIVIO DATI
OPERATIVO
HOP DEI
DATI
DATA WAREHOUSE
AZIENDALE
HOP DEI
DATI
STAGING
DEI DATI
HOP DEI
DATI
APPLICAZIONI
PERSONALIZZATE
HOP DEI DATI
SISTEMI DI
SUPPORTO
DECISIONALE
GESTIONE DEGLI ORDINI E PIANIFICAZIONE
DEI REQUISITI DI MATERIALI
LATENZA DI 4-8 ORE
LATENZA DI PIÙ DI 8 ORE
Figura 1. Scenario della catena di fornitura legacy di Intel Le limitazioni delle applicazioni legacy di
gestione della fornitura includono latenza, frammentazione dei dati, mancanza di scalabilità e hop
eccessivi dei dati.
Scenario delle applicazioni pianificate, 2017
Nuove applicazioni
e client consolidati
di business intelligence
e reporting in tempo reale
APPLICAZIONI
PERSONALIZZATE
STAGING
DEI DATI
GESTIONE
DEGLI ORDINI
GESTIONE DELLA
CATENA DI
FORNITURA
SISTEMI DI SUPPORTO
DECISIONALE
DATA WAREHOUSE
AZIENDALE
PIATTAFORMA DATI IN MEMORIA
LATENZA ZERO - DATI IN TEMPO REALE
Figura 2. Scenario della catena di fornitura pianificata di Intel. La nuova piattaforma dati in memoria offrirà
business intelligence in tempo reale e applicazioni ben connesse.
Storie di successo di gestione della catena di fornitura
La piattaforma dati in memoria ha semplificato lo scenario di gestione della catena di
fornitura. I team Intel che si occupano della gestione della catena di fornitura usano la
nuova piattaforma dati in memoria per migliorare l'efficienza nella pianificazione, rendere
possibile la pianificazione in tempo reale nei sistemi downstream, ridurre i tempi di ciclo della
pianificazione e ottimizzare l'inventario. Un database in memoria usato per il reporting in tempo
quasi reale ha aumentato l'efficienza nella pianificazione della catena di fornitura, che migliora
i tempi di risposta ai clienti, elimina il rischio di ritardi e di perdita di opportunità e riduce il
tempo richiesto per prendere decisioni e il time to market.
La soluzione fornisce ai clienti aziendali di Intel l'accesso istantaneo a report, dashboard e
query ad hoc con un minore coinvolgimento dei team IT. La gestione della catena di fornitura
è diventata molto più efficiente, perché chi si occupa di pianificazione può accedere a dati
in tempo reale per prendere decisioni. L'aggregazione in tempo reale elimina la necessità di
costose attività di ottimizzazione, come gli indici e le visualizzazioni materializzate. Le librerie
di analisi predefinite offrono un'analisi più approfondita dei dati correnti e storici.
Condividete:
IT@Intel White paper: Ottimizzare la catena di fornitura di Intel con una piattaforma dati in memoria
I team che si occupano della gestione della catena di fornitura possono ora estrarre dati non
strutturati, migliorando il processo decisionale. La piattaforma dati in memoria consente a Intel IT
di trasformare dati non strutturati in informazioni strutturate per l'analisi e la correlazione con set
di dati strutturati. L'analisi del testo classifica costantemente le relazioni tra entità per la sentiment
analysis. I team possono svolgere simulazioni per identificare meglio i rischi con previsioni di
inventario, migliorando l'efficienza della gestione della catena di fornitura e i profitti di Intel.
Ecco alcuni esempi specifici di come la piattaforma dati in memoria sta trasformando la gestione
della catena di fornitura in Intel.
Miglioramenti del runtime
Abbiamo riscontrato miglioramenti del runtime per tutte le applicazioni di gestione della catena
di fornitura.
• Applicazioni quotidiane Abbiamo ottimizzato la generazione di bolle di consegna del
magazzino per tutte le movimentazioni di prodotti in uscita. Possiamo ora controllare
immediatamente la disponibilità in magazzino. Uno strumento di ottimizzazione della
distribuzione ripianifica la movimentazione delle scorte tra località internazionali, in base agli
output aggiornati delle fabbriche, alla domanda corrente, agli inventari e alle ricevute pianificate.
Tutte le richieste di trasferimento delle scorte vengono generate automaticamente, inclusi i
relativi ordini. La datazione automatizzata degli ordini arretrati fornisce ai clienti l'impegno per
le migliori date di consegna in base alla diversa disponibilità di forniture. Possiamo eseguire
la configurazione dell'ultima fase dei prodotti on demand negli impianti di assemblaggio-testproduzione, e possiamo iniziare la gestione dell'escalation della produzione.
• Applicazioni settimanali Possiamo eseguire strumenti di ottimizzazione della distribuzione
e funzionalità corrispondenti per ripianificare la domanda attraverso la rete di produttori
subcontraenti per diverse linee di prodotti, inclusi silicio, moduli, interconnessioni,
schede madri e sistemi. I piani e gli impegni di offerta/domanda vengono reimpostati con
l'aggiornamento quotidiano delle previsioni dei clienti, delle previsioni delle forniture, dell'area
geografica e dei cambiamenti nell'allocazione ai clienti.
• Applicazioni continuamente connesse. Intel esegue 200 dipendenze di processi batch all'ora,
24 ore su 24, ogni giorno. La piattaforma dati in memori ha migliorato anche i runtime di queste
applicazioni sempre connesse.
Pianificazione in tempo reale
Il miglioramento della pianificazione in tempo reale ha favorito tempi di risposta più rapidi per i
clienti. La pianificazione dei tempi di ciclo è stata ridotta fino al 40%. Oltre alla pianificazione ridotta
dei cicli, attualmente vengono eseguiti meno processi batch durante il weekend. La pianificazione
della gestione della catena di fornitura si estende a nuove linee di business; le fusioni e le
acquisizioni vengono integrate senza altri investimenti nell'IT. Infine, l'inventario è stato ottimizzato
riducendo i costi di trasporto e il numero di giorni in cui i prodotti rimangono in magazzino.
Altri risultati
Implementando la piattaforma dati in memoria, abbiamo già realizzato molti dei nostri obiettivi (vedere
la Tabella 1). Per l'elaborazione delle transazioni online, abbiamo ridotto gli hop dei dati ed eliminato
più punti di errore. Con la latenza ridotta dei dati e tempi più rapidi per le decisioni, manteniamo livelli
ottimali di inventario e prendiamo decisioni in tempo reale in base ai dati più aggiornati. Abbiamo
anche eliminato le riconciliazioni dei dati tra sistemi. Grazie alla piattaforma dati in memoria, i team che
si occupano della gestione della catena di fornitura possono aumentare l'efficienza della pianificazione,
migliorane l'accuratezza e ridurre l'inventario. Altri miglioramenti includono i seguenti:
• Dimensioni del database ridotte del 63%
• Catene di elaborazione il 40% più veloci
Condividete:
5 di7
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6 di7
• Runtime della programmazione delle applicazioni aziendali avanzate
ridotto del 24%
• Runtime dei processi batch ridotto in media del 24%
• Query generali sui magazzini aziendali il 62% più veloci
• Tempi di risposta medi delle dieci transazioni principali ridotti del 47%
Lezioni apprese durante
la migrazione delle applicazioni
per la gestione della catena
di fornitura su una piattaforma
dati in memoria
Mentre completavamo le varie fasi della migrazione della gestione della
catena di fornitura di Intel su una piattaforma dati in memoria, abbiamo
capito cosa funzionava e cosa no. Le quattro principali lezioni apprese
sono le seguenti:
• Pianificare la scalabilità. Per realizzare una scalabilità dinamica del
sistema, riserviamo il 20-50% della capacità di memoria dei server
alla memoria di lavoro.
• Collaborare con i responsabili del business. Nelle prime fasi del
processo di migrazione, abbiamo collaborato con i gruppi aziendali.
In questo modo siamo riusciti a definire nuove opportunità per l'uso
della piattaforma dati in memoria per trasformare il business di Intel.
Abbiamo dimostrato il valore della piattaforma con piccoli progetti,
continuando a migliorare ogni successo.
• Implementare in fasi. Abbiamo prima di tutto eseguito la migrazione
dei nostri dati nel database in memoria per verificare l'equivalenza
delle funzionalità con gli attuali database. Abbiamo poi ottimizzato il
codice personalizzato per il sistema in memoria in modo da migliorare
le prestazioni dell'analisi. Infine, abbiamo riprogettato i processi
aziendali per l'uso dei dati e dell'analisi in tempo reale.
• Eseguire controlli di qualità. Abbiamo eseguito controlli di qualità
dei dati prima, durante e dopo la migrazione, con conteggi delle righe,
checksum e verifiche della coerenza dei dati.
Fasi successive
Prevediamo di continuare ad aumentare il valore aziendale ricavato
dall'analisi in tempo reale in aree come la gestione dell'inventario
di parti di ricambio, l'efficienza della catena di fornitura, il reporting
sull'inventario delle scorte, la risposta in tempo reale a cambiamenti
nell'offerta/domanda, il reporting end-to-end per i capitali, le
piattaforme, le schede madri e i materiali dei sistemi e l'efficienza della
chiusura finanziaria. Abbiamo anche identificato diverse, aree oltre alla
gestione della catena di fornitura, in cui la piattaforma dati in memoria
è applicabile. Possiamo continuare a sviluppare le basi che abbiamo
posto con la gestione della catena di fornitura per offrire un maggiore
valore aziendale Intel in queste aree.
Condividete:
Uno sguardo
più approfondito
all'elaborazione
in memoria
La nuova piattaforma dati
in memoria è progettata per
supportare l'elaborazione analitica
e transazionale in tempo reale.
Combina software di database con
server preottimizzati basati sulla
famiglia di processori Intel® Xeon® E7
v2, sistemi di storage e hardware di
rete. Analisi, elaborazione spaziale ed
elaborazione dei flussi eseguite in un
singolo ambiente. La piattaforma può
contribuire ad accelerare la business
intelligence, anticipare le opportunità
e i rischi futuri e rispondere
rapidamente ai cambiamenti
del business.
La piattaforma opera completamente
in memoria, a differenza dei
tradizionali database che archiviano
i dati su disco. I dati diventano
quindi più rapidamente accessibili
perché non devono essere ricaricati
o riscritti. La capacità della memoria
dei server basati sulla famiglia di
processori Intel Xeon E7 v2 con 15
core può supportare fino a 1,5 TB
di memoria per socket. Con i server
basati sulla famiglia di processori
Intel Xeon E7 v2 e la piattaforma
dati in memoria, abbiamo riscontrato
che l'elaborazione delle transazioni e
i dati potevano essere analizzati quasi
alla stessa velocità in cui venivano
generati dagli utenti e dai dispositivi.
IT@Intel White paper: Ottimizzare la catena di fornitura di Intel con una piattaforma dati in memoria
Conclusioni
7 di7
IT@Intel
L'implementazione di una piattaforma dati in memoria ci ha consentito
di rendere scalabile e in tempo reale la BI della gestione della catena di
fornitura. Siamo ora in grado di elaborare rapidamente notevoli quantità
di dati grazie all'elaborazione in memoria. Ora è possibile aggiungere
durante l'analisi dati acquisiti in tempo reale. Le nostre analisi sono più
complete con l'esecuzione di algoritmi e librerie in database predittivi, di
testo e spaziali. In particolare, la gestione dinamica dell'inventario offerta
dalla piattaforma ha assicurato a Intel un solido ritorno sull'investimento.
Abbiamo consolidato e semplificato lo scenario di gestione della catena
di fornitura in Intel e aumentato significativamente l'efficienza nelle
applicazioni aziendali e nella BI. Implementando una piattaforma comune,
possiamo dedicarci all'innovazione, aumentando il valore di business della
piattaforma dati in memoria e dei dati in tempo reale.
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