10 modi in cui l'AI sta trasformando la gestione delle operazioni

La gestione delle operazioni consiste nel trovare soluzioni per fare le cose in modo più efficiente, preciso e fluido. Include un'ampia gamma di attività, come pianificazione, organizzazione, inventario, gestione della supply chain, programmazione della produzione, controllo della qualità, logistica, efficace gestione dei processi e manutenzione degli asset. Queste funzioni condividono attualmente un filo conduttore, ovvero sono pronte per essere migliorate attraverso l'intelligenza artificiale (AI).

L'AI, la tecnologia che consente a computer e macchine di simulare l'intelligenza e la capacità di risoluzione dei problemi degli esseri umani, sta trasformando i settori. Di fatto, il 94% dei dirigenti aziendali in un sondaggio ha affermato che l'AI sarà critica per il loro successo nei prossimi cinque anni. E poiché la gestione delle operazioni è fondamentale per il funzionamento di un'azienda e per rimanere competitiva, utilizzare l'AI in modo produttivo è essenziale.

L'AI è uno strumento potente per i responsabili delle operazioni che cercano di semplificare i processi, ridurre i costi e migliorare l'efficienza operativa. I sistemi basati su AI possono analizzare grandi quantità di dati, il che supporta un processo decisionale in tempo reale e l'ottimizzazione dei processi aziendali. Questi sistemi aiutano i responsabili delle operazioni a individuare i colli di bottiglia, prevedere i guasti delle attrezzature e adattarsi alle tendenze del mercato.

L'AI può anche fornire consigli fruibili per risolvere i problemi e aumentare i dati incompleti o incoerenti, portando a insight più accurati e a un processo decisionale informato. Gli sviluppi a livello di machine learning, automazione e analytics predittiva stanno aiutando i responsabili delle operazioni a migliorare la pianificazione e a semplificare i workflow.

Sebbene i benefici dell'AI siano evidenti, le aziende devono anche essere consapevoli delle sfide che comporta. Tra queste rientrano i timori relativi alla privacy dei dati, le problematiche di conformità normativa e la necessità di personale qualificato per gestire le tecnologie AI. Sebbene l'AI possa essere adattiva e avviare importanti modifiche ai processi senza input, il giudizio umano deve comunque convalidarne gli output e prendere decisioni strategiche di livello superiore. Spesso l'approccio più efficace consiste nell'abbinare le funzionalità dell'AI all'esperienza umana.

Attraverso un'attenta pianificazione ed esecuzione, le aziende possono utilizzare la potenza dell'AI per raggiungere risultati migliori.

L'AI utilizza l'analytics avanzata per estrarre insight preziosi e fare previsioni. I modelli di machine learning possono analizzare i dati storici sulle vendite, le tendenze di mercato, la stagionalità, i modelli meteorologici, il sentiment sui social media e altri fattori per generare previsioni sulla domanda. Ad esempio, l'AI può analizzare i pattern di vendita e prevedere le vendite future, aiutando le aziende a mantenere livelli di inventario ottimali. Uno studio ha scoperto che gli strumenti basati su AI possono ridurre gli errori di forecasting fino al 50% e ridurre le vendite perse a causa di carenze di inventario fino al 65%.

L'uso dell'AI nella gestione della supply chain può migliorare il processo decisionale e l'efficienza operativa. L'AI consente alle aziende di elaborare grandi quantità di dati in tempo reale, anticipare le tendenze del mercato, ottimizzare la logistica ed eseguire il routing e la pianificazione in base alle mutevoli condizioni. Può anche semplificare i workflow attraverso l'automazione, migliorare il procurement, ridurre le interruzioni e fornire una migliore visibilità e trasparenza end-to-end.

L'utilizzo di dispositivi Internet of Things (IoT) nelle operazioni della supply chain fornisce inoltre ai sistemi AI una gamma più ampia di dati, consentendo di ottenere insight più completi. IBM ha applicato diverse delle sue soluzioni per la supply chain basate su AI alle sue operazioni, generando 160 milioni di dollari di risparmi e un tasso di evasione degli ordini del 100% anche durante il picco della pandemia di COVID-19.

Gli algoritmi di AI possono analizzare i dati dei sensori e i dati storici sulla manutenzione per prevedere i guasti delle attrezzature. L'AI può anche contribuire a creare modelli di analisi dei modi e degli effetti dei guasti (FMEA) in modo più efficiente, riducendo il tempo e lo sforzo necessari per sviluppare questi studi. Di conseguenza, le aziende possono pianificare la manutenzione in modo proattivo per ridurre al minimo il tempo di inattività, prolungare la durata degli asset e ridurre i costi operativi. Ad esempio, un'azienda mineraria ha utilizzato soluzioni basate su AI per prevedere le esigenze di manutenzione, riducendo i tempi di inattività della produzione fino al 30%.

Addestrandosi sui dati storici, i modelli AI possono identificare rapidamente pattern insoliti e outlier che potrebbero segnalare problemi di controllo della qualità. Connettendosi con i dati provenienti da telecamere, droni, sensori e altri dispositivi edge, l'AI può risolvere i problemi di qualità in tempo reale. Le visualizzazioni e gli algoritmi basati su AI possono rilevare i difetti dei prodotti più velocemente e con maggiore precisione rispetto all'uomo, a volte identificando anche la causa principale. Di fatto, un produttore di automobili ha scoperto che un sistema di ispezione visiva basato sull'AI ha identificato i difetti con una precisione fino al 97%, rispetto al 70% degli ispettori umani.

I chatbot e gli assistenti virtuali basati su AI possono fornire assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7, risolvendo problemi comuni e migliorando l'esperienza del cliente. Questo servizio può migliorare notevolmente la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti. Ad esempio, Bouygues Telecom ha utilizzato l'AI generativa per estrarre e analizzare i dati del call center, consentendo ai lavoratori di fornire soluzioni e suggerimenti personalizzati in tempo reale. Questo approccio personalizzato ha portato a una riduzione del 30% delle operazioni pre- e post- chiamata e si prevede che farà risparmiare più di 5 milioni di dollari.

I chatbot basati su AI possono offrire supporto al personale 24 ore su 24, fornendo dati e rispondendo alle domande più comuni. Possono aiutare i lavoratori a risolvere i problemi più rapidamente, così come a migliorare i tassi di risoluzione al primo intervento e aumentare l'efficienza operativa. Questa assistenza supporta la conservazione delle conoscenze istituzionali e aiuta a superare le lacune di competenze. Ad esempio, l'AI e la realtà virtuale possono essere utilizzate per creare simulazioni che consentono ai lavoratori di esercitarsi in modo sicuro prima di applicare le proprie competenze in situazioni reali. I programmi di formazione basati su AI possono fornire esperienze di apprendimento personalizzate, adattando i contenuti alle capacità e ai progressi individuali.

L'automazione dei processi robotici (RPA) utilizza bot basati su AI per automatizzare le attività di routine basate su regole e ripetitive, come l'immissione di dati, l'elaborazione delle fatture e le risposte del servizio clienti. I bot possono estrarre dati, compilare moduli, generare report ed eseguire altre attività di routine, aumentando l'efficienza, riducendo gli errori e consentendo alla forza lavoro di dedicarsi ad attività più complesse e strategiche. Deloitte ha scoperto che l'RPA ha ridotto la preparazione dei report di gestione da diversi giorni a solo un'ora e ha accorciato i tempi di preparazione delle note spese di viaggio da tre ore a 10 minuti.

L'AI può supportare il processo decisionale basato sui dati analizzando grandi set di dati e fornendo insight che potrebbero sfuggire all'essere umano. Applicata ai big data, questa analytics avanzata può migliorare la pianificazione strategica, la gestione del rischio e l'allocazione delle risorse. Con l'avvento dei sistemi AI in grado in grado di elaborare il linguaggio naturale, le aziende possono ottenere insight più approfonditi dai dati non strutturati. La tecnologia è in grado di prevedere i potenziali rischi, aiutando le aziende a prepararsi alle potenziali sfide. L'intelligenza decisionale basata su AI può essere applicata a casi d'uso come l'ottimizzazione del portfolio e dei prezzi.

AIOps, o intelligenza artificiale per le operazioni IT, utilizza l'AI per automatizzare e semplificare la gestione dei servizi IT e i flussi di lavoro operativi. Le applicazioni IT, gli strumenti di monitoraggio delle prestazioni e i componenti dell'infrastruttura possono generare enormi quantità di dati. Le soluzioni AIOps possono ordinare questi dati per identificare eventi e pattern significativi, diagnosticare le cause principali e segnalarle all'IT e DevOps per una risposta rapida e una correzione o una risoluzione automatica. Ad esempio, Electrolux ha utilizzato AIOps per ridurre i tempi di risoluzione dei problemi IT da tre settimane a un'ora e ha risparmiato più di 1.000 ore all'anno automatizzando le attività di riparazione.

L'AI può aiutare le aziende a ridurre il proprio impatto ambientale, ottimizzando l'uso delle risorse e identificando opportunità di efficienza energetica e riduzione degli sprechi. Questo approccio, a sua volta, può portare a una riduzione delle emissioni di carbonio e supportare le iniziative più ampie volte a contenere le emissioni di gas serra. L'analytics avanzata dei dati e l'automazione dei report possono semplificare la rendicontazione in materia di sostenibilità e conformità normativa.

Sempre più aziende stanno trovando modi per integrare l'intelligenza artificiale nella gestione delle operazioni. Via via che i progressi nell'intelligenza artificiale e nella data science continuano, possiamo aspettarci metodi di integrazione dell'AI più sofisticati che miglioreranno ulteriormente le operazioni aziendali e forniranno nuovi percorsi per ottenere un vantaggio competitivo.

La scelta degli strumenti di AI e delle soluzioni software più adatti è fondamentale per qualsiasi trasformazione digitale. Ad esempio, IBM^® Maximo Application Suite offre gestione intelligente degli asset, monitoraggio, manutenzione predittiva e affidabilità in un'unica piattaforma. IBM Sterling Supply Chain Intelligence Suite utilizza la potenza dell'AI per migliorare la resilienza e la sostenibilità della supply chain. IBM offre inoltre una gamma crescente di soluzioni di AI per aiutare le aziende a reinventare il futuro e creare un vantaggio competitivo.