Cos'è l'AI nella supply chain?

Di recente, questa tecnologia ha guadagnato popolarità man mano che ulteriori progressi, come l'AI generativa e strumenti come i chatbot hanno preso piede, dimostrando quanto questi sistemi possano essere utili per la gestione della supply chain. Nel frattempo, la pandemia di COVID-19 ha messo in luce la fragilità della supply chain globale e la necessità di strumenti di gestione migliori.

Un sottocategoria dell'intelligenza artificiale è il machine learning (ML), che è il processo tramite cui un sistema acquisisce set di dati e apprende processi da essi, anziché essere programmato con istruzioni integrate. Il ML può andare ben oltre ciò che un software tradizionale può fare. È in grado di prevedere la domanda dei clienti, scoprire modelli, fare previsioni di mercato, interpretare testi vocali e scritti e analizzare una moltitudine di fattori che possono ottimizzare il flusso di lavoro di una supply chain. Il numero di nuovi casi d'uso è in continuo aumento.

Sebbene sia importante adottare l'intelligenza artificiale, è anche fondamentale comprendere tutti i vantaggi e le sfide che ne possono derivare prima di introdurre un nuovo sistema in una supply chain. I produttori e i fornitori di servizi logistici dovrebbero adottare le misure necessarie per preparare le loro supply chain per i sistemi di AI e capire che un'ottimizzazione di questa portata può richiedere tempo e risorse.

I sistemi di supply chain basati sull'AI aiutano le aziende a ottimizzare i percorsi, semplificare i workflow, migliorare l'approvvigionamento,ridurre al minimo le carenze e automatizzare i compiti end-to-end.

Una supply chain può diventare complicata, soprattutto per i produttori di beni che spesso si affidano ai loro partner per spedire le merci in modo tempestivo e organizzato. L'AI è in grado di mantenere in equilibrio tutte le parti di una supply chain, grazie alla sua capacità di individuare modelli e relazioni, a differenza di un sistema tradizionale non basato sull'AI. Questi modelli possono aiutare a ottimizzare le reti logistiche dal magazzino alle navi cargo fino ai centri di distribuzione.

Le supply chain moderne sono espansive e richiedono una supervisione approfondita per evitare interruzioni non necessarie. I sistemi AI possono offrire supporto nel forecasting, ad esempio nella pianificazione della domanda, o nella previsione della capacità di produzione e di magazzino in base alla domanda dei clienti. Alcuni utilizzano l'AI per ottenere insight da un set di dati più ampio raccolto dai dispositivi Internet of Things (IoT) distribuiti lungo la supply chain.

L'AI può anche essere utilizzata nelle operazioni della supply chain per tracciare i livelli di inventario e le tendenze del mercato. Nella gestione dell'inventario, l'AI può migliorare la visibilità della supply chain, automatizzare la documentazione per i beni fisici e inserire in modo intelligente i dati ogni volta che gli articoli passano di mano.

Può contribuire alla trasparenza per il produttore e fornire dati preziosi per tutti gli stakeholder nella supply chain. Il miglioramento della trasparenza della supply chain grazie all'AI offre un risparmio di tempo e costi senza pari. Aiuta inoltre le aziende a soddisfare standard etici e di sostenibilità, che sono sempre stati piuttosto dispendiosi in termini di tempo e denaro.

Una supply chain basata sull'AI offre molti potenziali vantaggi per lo sviluppo della resilienza nella supply chain e di una base più solida per i produttori.

L'AI è in grado di apprendere e comprendere comportamenti complessi e di imparare attività ripetitive, come il monitoraggio dell'inventario, e completarle in modo rapido e preciso. Le soluzioni di AI possono ridurre i costi operativi complessivi identificando le inefficienze e mitigando i colli di bottiglia.

L'AI utilizza dati storici e in tempo reale per prendere decisioni in tempo reale, spesso con risposte conversazionali. L'AI elabora i dati ed è in grado di analizzare la radice del problema e suggerire una soluzione in quel momento.

Uno dei vantaggi della tecnologia AI è la sua capacità di individuare comportamenti e pattern. In questo modo, i produttori e gli operatori di magazzino possono addestrare gli algoritmi a trovare i difetti, come gli errori dei dipendenti e i difetti dei prodotti, molto prima che vengano commessi errori più gravi. Inoltre, l'AI può aiutare a semplificare un framework ERP e può essere incorporata direttamente.

Come già detto, l'AI può aiutare a prevedere la domanda grazie al suo ampio utilizzo delle informazioni di inventario. Può aiutare i produttori e i responsabili della supply chain a valutare l'interesse di un cliente per un prodotto e determinare se la domanda di un cliente è in aumento o in calo e ad adeguarsi di conseguenza. Può aiutare nel processo decisionale del produttore e migliorare l'accuratezza della previsione della domanda.

L'AI, in particolare i modelli ML, aiutano a organizzare i magazzini in modo più efficiente, valutando la quantità di materiali in arrivo e migliorando i livelli di servizio. Il sistema di intelligenza artificiale può anche pianificare i percorsi ottimali per i macchinari e per i lavoratori e fungere da potente centro di gestione complessiva del magazzino.

Utilizzando la predictive analytics offerta dall'AI, le aziende sono in grado di rendere le supply chain più sostenibili e migliori per l'ambiente. I produttori possono utilizzare i modelli AI e ML per ottimizzare i carichi dei camion, prevedere i percorsi di consegna più efficienti e ridurre gli sprechi di prodotti sul mercato.

I responsabili delle supply chain cercano sempre di comprendere meglio il loro funzionamento. Con le simulazioni basate sull'AI, sono in grado non solo di acquisire informazioni, ma anche di capire e trovare modi per migliorare. L'AI, lavorando insieme ai gemelli digitali, è in grado di visualizzare potenziali interruzioni della supply chain e di visualizzare attraverso modelli visivi 2D i processi esterni che potrebbero creare tempi di inattività non necessari.

L'implementazione dell'AI può essere complicata e le aziende devono comprendere le sfide e i rischi legati all'introduzione di questa nuova tecnologia.

Ogni volta che un'azienda introduce una nuova tecnologia, deve formare le persone che interagiranno con essa a qualsiasi livello. A causa di questa necessità, è probabile che si verifichino tempi di inattività, quindi è meglio prepararsi e pianificare di conseguenza per limitare le interruzioni. Tutti i professionisti della supply chain devono essere consapevoli dei potenziali tempi di inattività ed essere trasparenti con i partner sulla possibilità che si verifichino.

Ci sono diverse considerazioni sui costi dell'implementazione dell'AI. Insieme al costo del software per l'esecuzione del sistema, anche i modelli di machine learning sono una spesa da considerare. Alcuni sono preassemblati oppure possono essere realizzati da zero, se l'azienda preferisce questa opzione. In ogni caso, è importante addestrare il modello sui propri dati storici puliti prima di introdurre gli algoritmi AI.

Il lavoro non si ferma una volta implementata l'AI. Un sistema AI su scala globale è complesso e richiede ai pianificatori della supply chain di rimanere costantemente aggiornati sulle prestazioni degli strumenti e di perfezionarli secondo necessità.

Ci sono tre rischi comuni quando si integra l'AI nelle supply chain:

L'AI viene creata e generata a partire da grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti. Data la natura dell'origine dei dati, potrebbero presentarsi inesattezze e bias, che potrebbero causare la diffusione di informazioni errate. Per questo motivo, l'AI richiede una revisione umana per garantire che i dati siano equi, imparziali e spiegabili.

L'interazione umana dovrebbe essere la soluzione migliore e l'elemento chiave nella gestione e nel controllo dei rischi della supply chain. L'AI è uno strumento; non può costruire relazioni. Si crede erroneamente che l'AI possa sostituire l'intelligenza umana, ma in realtà è concepita per potenziarla. Inoltre, se la tecnologia fallisce, sono gli esseri umani esperti a dover mantenere in funzione la supply chain.

L'aumento della raccolta e dell'utilizzo dei dati dei clienti per i modelli AI aumenta anche i rischi di sorveglianza, hacking e attacchi informatici. Le aziende devono dare priorità e tutelare la privacy e i diritti sui dati dei consumatori, fornendo garanzie esplicite su come i dati vengono utilizzati e protetti.

Prima di implementare una soluzione di AI, un'azienda deve preparare il proprio sistema legacy di pianificazione e gestione della supply chain.