Cos'è l'AI nella supply chain?

Di recente, questa tecnologia ha guadagnato popolarità grazie a ulteriori progressi come l'AI generativa e strumenti come i chatbot, i robot e gli assistenti AI, a dimostrazione del valore apportato dall'AI alla mitigazione del rischio e alla resilienza della supply chain. Nel frattempo, la pandemia di COVID-19 ha messo in luce quanto possa essere fragile la supply chain globale, evidenziando la necessità di strumenti più intelligenti per ridurre i tempi di consegna e diminuire i costi.

Un componente chiave dell'AI è il machine learning (ML), in cui i sistemi apprendono dai dati invece di affidarsi a regole pre-programmate. Il machine learning 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 in grado di ottimizzare il workflow di una supply chain.

Anche se è importante adottare l'AI, implementarla richiede una preparazione attenta. 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 su AI aiutano le aziende a ottimizzare i percorsi, snellire i workflow, migliorare il procurement, minimizzare le carenze e automatizzare i processi end-to-end.

Le moderne supply chain sono complesse, soprattutto per i produttori che si affidano a più partner per spedire le merci puntualmente e in modo organizzato, per ridurre al minimo le interruzioni. Analizzando grandi volumi di dati provenienti da tutta la supply chain, l'AI fornisce insight attuabili che migliorano l'efficienza e la soddisfazione del cliente.

L'AI trova applicazione pratica nelle operazioni della supply chain come la previsione, l'ottimizzazione dei percorsi per i driver, la riduzione del consumo di carburante e la riduzione dei costi operativi. Gli strumenti di ottimizzazione dei percorsi utilizzano i dati provenienti dai dispositivi Internet of Things (IoT), dai fornitori di servizi logistici e dalle reti di fornitori distribuite lungo la supply chain per ottimizzare le reti logistiche.  

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

Una tendenza emergente nello spazio dell'AI è l'agentic AI, in cui ogni agente AI riceve una query in linguaggio naturale e analizza i dati per fornire risposte pertinenti. Gli agenti AI possono lavorare in diverse funzioni aziendali, come il procurement, la supply chain e la pianificazione logistica. Questi agenti AI possono andare ben oltre le attività di routine e prendono invece decisioni informate basate sulle fonti di dati interne ed esterne a cui attingono.  

La gestione personalizzata dell'inventario, la preparazione delle spedizioni e i miglioramenti della sostenibilità contribuiscono ulteriormente all'impatto positivo dell'AI sulle operazioni della supply chain. I risultati sono un risparmio di tempo e costi senza pari, insieme all'analisi dei dati in tempo reale per informare gli stakeholder e i team della supply chain su come gestire al meglio le operazioni relative. 

Il futuro delle operazioni della supply chain risiede nella tecnologia AI e in una riduzione complessiva degli interventi manuali.  

L'AI è in grado di comprendere comportamenti complessi e di imparare attività ripetitive, come il monitoraggio dell'inventario, e completarle in modo rapido e preciso. Le soluzioni di AI riducono i costi operativi complessivi identificando le inefficienze e mitigando i colli di bottiglia. Inoltre, alcuni strumenti di AI vengono utilizzati per analizzare le prestazioni dei fornitori e effettuare confronti di prezzo, assicurando che ogni dollaro speso sia significativo. L'AI non si limita a questo: reindirizza le organizzazioni verso fornitori alternativi e aggiorna rapidamente i piani di consegna, con un intervento umano minimo o nullo.

Utilizza dati storici e in tempo reale per decidere e analizzare le condizioni di mercato. Inoltre, gli strumenti di AI prevengono potenziali interruzioni o errori dovuti a fattori esterni al di fuori del controllo dei fornitori, come le previsioni meteorologiche. Non è più necessario un inserimento manuale dei dati, che richiede tempo, ma è l'AI a fornire la visibilità completa. Questi strumenti di AI possono analizzare le fluttuazioni della domanda e prevenire l'eccesso di scorte attraverso funzionalità di manutenzione predittiva.

Uno dei benefici 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 contribuire a semplificare un framework di pianificazione delle risorse (ERP) e può essere incorporata direttamente. Questo approccio rafforza le attività di gestione del rischio nella supply chain e aiuta a prevenire gli errori prima ancora che si verifichino.

Gli agenti AI ottimizzano le operazioni di inventario monitorando i livelli delle scorte, riallocando le risorse e semplificando le operazioni tra i magazzini. Riducono i costi di trasporto, garantiscono la disponibilità dei prodotti e riducono al minimo gli aggiornamenti manuali, garantendo operazioni fluide a costi ottimali.

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 entrare nel processo decisionale del produttore e migliorare l'accuratezza della previsione della domanda.

Gli agenti AI migliorano la precisione e la velocità degli ordini controllando lo stato della spedizione, aggiornando gli ordini dei clienti e verificando la disponibilità delle scorte. Riducono gli errori manuali, migliorano la produttività dei team di supporto agli ordini e la soddisfazione dei clienti con aggiornamenti tempestivi e trasparenti. Gli agenti AI possono semplificare i sistemi di spedizione e ridurre al minimo la necessità di supervisione umana durante tutto il processo. 

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 della supply chain cercano costantemente di comprendere meglio le proprie operazioni. Con le simulazioni basate sull'AI, sono in grado non solo di acquisire insight, 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 metterli a punto 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 tradizionale di pianificazione e gestione della supply chain.

Scopri cosa funziona e cosa non funziona per la tua azienda. Fai il punto sui colli di bottiglia o sulle aree in cui si verificano problemi costanti per assicurarti che la tecnologia AI ti avvantaggi nel miglior modo possibile.

Cosa puoi fare:

• Identifica i problemi all'interno della supply chain nel suo complesso.
• Pulisci i dati per determinare come utilizzare i dati strutturati e non strutturati.

Decidi quali problemi la tua azienda vuole affrontare per primi e quali sono meno necessari. È probabile che ci siano diversi problemi in una supply chain, quindi la definizione delle priorità è fondamentale.

Cosa puoi fare:

• Dai priorità ai problemi in base alle esigenze della tua supply chain.
• Affronta prima le questioni più difficili e urgenti e poi distingui quelle di media e minore importanza.

Esistono diversi tipi di sistemi tra cui scegliere: le aziende, nella loro scelta, devono considerare le proprie esigenze e la roadmap sviluppata. A questo punto, un'azienda potrebbe rivolgersi a un consulente o un esperto del settore per ricevere assistenza.

Cosa puoi fare:

• Esamina ogni opzione di sistema per vedere quale si adatta meglio agli obiettivi di gestione della supply chain dell'azienda.

• Valuta l'idea di chiedere consiglio a un esperto del settore.

L'azienda deve iniziare l'implementazione della tecnologia AI. L'integratore di sistema dovrà probabilmente collaborare con il team IT interno e con il fornitore della soluzione AI per garantire l'operatività.

Cosa puoi fare:

• Prepara e istruisci un team sulla tecnologia AI.

• Preparati a eventuali imprevisti o errori nel corso del processo.

La tecnologia AI può rappresentare un cambiamento radicale che richiede formazione, pazienza e un piano. I dipendenti devono imparare a svolgere il proprio lavoro e una comunicazione aperta è la chiave per un'implementazione di successo della tecnologia AI.

Cosa puoi fare:

• Prepara un piano per la comunicazione con tutti i dipendenti prima dell'inizio dell'implementazione.

• Considera i tempi di inattività necessari per formare i dipendenti e creare un programma.

La tecnologia AI è in continua evoluzione, miglioramento e adattamento. I team che devono gestire la tecnologia devono testare e monitorare cosa accade quando si verificano delle modifiche, in modo da poter apportare miglioramenti periodici.

Cosa puoi fare:

• Testa regolarmente la soluzione di AI e risolvi i problemi relativi alla sua funzionalità.

• Assicurati che esista un metodo di monitoraggio organizzato per lo svolgimento dei test.