Panoramica dell'AI nella gestione della supply chain

Le aziende ricorrono con sempre maggior frequenza all'AI per ottimizzare il flusso delle merci, dal sourcing delle materie prime alla produzione, fino alla consegna, per cercare di operare in modo più efficiente. Le supply chain sono realtà complesse la cui gestione richiede tempo e sforzi significativi per più di un reparto all'interno di un'azienda, tra cui procurement, QA e produzione. Tuttavia, con la crescente disponibilità di soluzioni di gestione della supply chain supportate dall'AI, le aziende di tutte le dimensioni hanno ora accesso a strumenti trasformativi per migliorare i processi e ottenere insight più approfonditi sui dati delle filiere.

Casi d'uso dell'AI nella gestione della supply chain

Le aziende utilizzano l'AI nella gestione della supply chain in modi diversi. Andiamo a esaminare alcuni esempi:

• Automazione e monitoraggio delle tante singole operazioni e comunicazioni necessarie per movimentare le risorse tra i vari anelli della catena di fornitura. Per esempio, gli assistenti digitali o i copilot AI possono facilitare la comunicazione ordinaria rispondendo automaticamente alle richieste di informazioni dei fornitori, confermando gli ordini e aggiornando gli stati di consegna per snellire efficacemente gli scambi e ridurre i ritardi nei processi.
• Utilizzo degli algoritmi di machine learning per analizzare in tempo reale grandi quantità di dati provenienti da varie fonti, riconoscendo schemi e anomalie che potrebbero indicare potenziali ritardi o colli di bottiglia.
• Semplificazione delle operazioni di filiera automatizzando la creazione e la gestione degli ordini d'acquisto, monitorando l'avanzamento delle spedizioni, notificando le parti interessate in caso di potenziali problemi e adeguando dinamicamente i livelli di stock.

Come opera l'AI nella gestione della supply chain?

Nella gestione della supply chain viene impiegata un'ampia gamma di tecnologie di AI, tra cui l'automazione dei processi, gli algoritmi di ottimizzazione, i modelli di machine learning guidati dai dati e l'AI generativa. Se alcune applicazioni di AI vengono addestrate su vasti set di dati provenienti dalle varie fasi della supply chain, altre utilizzano invece regole predefinite o modelli matematici. Una volta implementati, questi sistemi possono analizzare schemi, ottimizzare processi e fornire insight per migliorare il processo decisionale.

Prima di entrare nei meccanismi specifici e negli esempi di intelligenza artificiale nella gestione della supply chain, soffermiamoci un attimo sulle varie tipologie di dati con cui spesso operano i sistemi di AI per la gestione delle filiere:

• Dati di stock: livelli di scorte in tempo reale, punti di riordino e ubicazioni di magazzino
• Dati sulle performance dei fornitori: dati storici di affidabilità, tempi di consegna e problemi di qualità
• Dati di logistica e trasporto: itinerari di spedizione, consumo di carburante, tempi di consegna e costi di trasporto
• Dati sulle richieste dei clienti: ordini cliente, resi, preferenze e tendenze stagionali
• Dati di meteo e traffico: dati esterni come condizioni meteorologiche e schemi di traffico
• Dati di produzione e macchinari: tempi di operatività, programmi di manutenzione e performance delle attrezzature
• Dati sui costi dei fornitori: costi di materie prime, spese di spedizione e manodopera
• Dati dei sensori IoT: temperatura, umidità o stato delle attrezzature trasmessi da dispositivi di Internet of Things (IoT) installati in magazzini, camion e fabbriche
• Dati economici e di mercato: indicatori macroeconomici quali i prezzi delle materie prime e le tendenze di mercato
• Dati normativi e di compliance: dati relativi ai regolamenti commerciali, alla conformità ambientale e agli standard di sicurezza

Questi dati possono essere estremamente eterogenei e voluminosi, e le imprese ricorrono spesso a soluzioni AI specializzate per analizzarli in modo più efficace. Così facendo ottengono una visione olistica e un quadro più generale di quanto accade nella loro supply chain rispetto a quanto sarebbe possibile (o accessibile) utilizzando solo sistemi non AI.

Esempi di AI nella gestione della supply chain

Più efficienza nelle attività estrattive

L'AI viene utilizzata per trasformare le prime fasi della supply chain dell'industria mineraria migliorando sia l'efficienza che l'affidabilità. Analizzando i dati dei sensori provenienti da apparecchiature critiche come camion e trivelle, l'AI può apprendere dai dati storici per prevedere potenziali guasti degli impianti, consentendo alle squadre di manutenzione di intervenire prima che si verifichino fermi macchina. L'AI ottimizza inoltre in tempo reale gli itinerari dei sistemi autonomi di trasporto (AHS), garantendo che i camion seguano le rotte più efficienti e non sprechino carburante.

Ottimizzazione della gestione del magazzino

Con l'aiuto dell'AI, le imprese stanno migliorando notevolmente la gestione degli stock di magazzino. Analizzando enormi quantità di dati su ordini cliente, livelli di stock e movimenti dei prodotti, i sistemi di AI prevedono con precisione la domanda e garantiscono livelli di scorte ottimali. Inoltre, gli insight basati sull'AI aiutano le imprese a riorganizzare i layout di magazzino per massimizzare l'efficientamento degli spazi e ridurre i tempi di recupero, velocizzando di conseguenza l'evasione degli ordini e migliorando l'efficienza operativa complessiva.

Ottimizzazione della logistica

Le imprese di servizi logistici si affidano a sistemi abilitati all'AI per ottimizzare gli itinerari di consegna. Questi sistemi analizzano dati quali informazioni sui colli, luoghi di consegna, schemi di traffico e condizioni meteorologiche per individuare in tempo reale gli itinerari più efficienti. Questa tecnologia consente di risparmiare milioni di chilometri di guida all'anno, riducendo il consumo di carburante e i costi di esercizio, e migliorando al contempo l'affidabilità e la prevedibilità dei tempi di consegna.

10 vantaggi dell'AI nella gestione della supply chain

L'implementazione delle tecnologie di AI nella gestione della supply chain offre una serie di vantaggi che migliorano l'efficienza, riducono i costi e innalzano l'efficacia complessiva. I vantaggi si estendono tuttavia anche alla gestione del rischio, alla compliance e ad altri aspetti meno evidenti della supply chain che possono comunque avere un impatto importante sui risultati economici delle imprese e sulla loro competitività.

Questi i vantaggi dell'implementazione delle tecnologie di AI nella gestione della supply chain:

1. Maggiore efficienza: l'automazione delle attività ripetitive e di routine riduce i tempi e gli sforzi necessari per gestire le operazioni della supply chain, permettendo alle risorse umane di concentrarsi su attività più strategiche
2. Maggiore affidabilità delle attrezzature: oltre ad avvisare i team quando i macchinari hanno bisogno di assistenza, le soluzioni di manutenzione predittiva possono anche regolare dinamicamente i programmi di produzione per tenere conto dei tempi di inattività degli impianti e garantire il regolare funzionamento delle operazioni
3. Processo decisionale più attento: gli insight in tempo reale e l'analisi predittiva permettono alle aziende di prendere decisioni informate in modo rapido ed efficace in risposta all'andamento delle condizioni di mercato e agli eventi mondiali
4. Migliore precisione: l'automazione di una pratica soggetta a errori come l'inserimento manuale dei dati e la trasmissione di insight più approfonditi a supporto della previsione della domanda sono solo due dei molti modi in cui l'AI può essere utilizzata per eliminare gli errori e migliorare il processo decisionale umano
5. Strutture ed efficienza della forza lavoro: tecnologie come i gemelli digitali consentono alle aziende di ottimizzare i layout delle strutture utilizzando la modellazione virtuale 3D, mentre l'AI generativa, tramite i copilot, può aiutare gli operatori della supply chain a reperire più rapidamente le risorse di cui hanno bisogno per svolgere il proprio lavoro
6. Gestione dei fornitori: l'utilizzo dell'AI per analizzare le metriche delle prestazioni dei fornitori, effettuare confronti dei prezzi e formulare suggerimenti per la scelta dei vendor permette alle aziende di ottenere condizioni favorevoli e snellire i processi di approvvigionamento, riducendo tempi e costi
7. Gestione del rischio: la previsione e l'identificazione dei rischi potenziali, quali gli errori dei fornitori o le fluttuazioni del mercato, permettono alle aziende di elaborare piani di emergenza e rafforzare la resilienza della supply chain
8. Scalabilità: i servizi di computing basati sull'AI in cloud vengono utilizzati in misura maggiore o minore a seconda delle esigenze delle aziende, consentendo loro di gestire on-demand grandi volumi di dati e reti di supply chain più complesse
9. Rispetto della sostenibilità: il monitoraggio dell'impatto ambientale della supply chain e l'adozione di misure per ridurlo aiutano le aziende a raggiungere gli obiettivi di sostenibilità, a soddisfare i requisiti normativi e a rafforzare il loro ruolo di cittadini d'impresa
10. Visibilità end-to-end: il monitoraggio e la trasparenza migliorati dall'AI sull'intera supply chain possono contribuire a individuare tempestivamente ritardi e colli di bottiglia, permettendo alle aziende di intervenire rapidamente con azioni correttive

5 sfide per l'AI nella gestione della supply chain

L'implementazione dell'AI nella gestione della supply chain non è priva di sfide, che possono comunque essere superate con la ricerca e la pianificazione:

1. Sfide relative ai dati: dati inaccurati o non pertinenti possono impedire ai modelli di AI di fornire informazioni e suggerimenti affidabili, rendendo difficile ricavarne insight significativi e fruibili
2. Capacità e applicabilità: una conoscenza non sufficientemente approfondita delle capacità dell'AI e della loro applicabilità può complicare il processo di identificazione, definizione dell'ambito, assegnazione delle priorità e valutazione dei costi/benefici dei casi d'uso dell'AI
3. Regolamenti: normative nuove e in evoluzione volte ad affrontare le implicazioni etiche dei problemi di AI, privacy e sicurezza richiedono alle aziende di introdurre linee guida chiare per l'utilizzo responsabile dell'AI
4. Preparazione organizzativa: numerose organizzazioni operano ancora con sistemi legacy e on-premise che potrebbero non integrarsi istantaneamente con le soluzioni di AI generativa, ponendo problemi di interoperabilità e introducendo considerazioni di sicurezza legate alla tutela dei dati sensibili
5. Elemento umano: la resistenza al cambiamento può rallentare l'adozione dell'AI; le imprese devono da un lato convincere i team ad abbracciare i nuovi strumenti, e dall'altro fare in modo che siano sempre previste forme di intervento e supervisione da parte dell'uomo

L'AI nella gestione della supply chain per i diversi settori

Il ruolo specifico delle soluzioni di AI e i vantaggi che offrono variano da un settore all'altro. Di seguito sono riportati alcuni esempi riferiti a settori specifici:

Retail: tracciamento delle tendenze delle vendite e previsione della domanda, per evitare eccedenze o carenza di scorte degli articoli più venduti in comparti come l'abbigliamento, l'elettronica o i generi alimentari. I rivenditori ricorrono all'AI anche per snellire l'approvvigionamento ottenendo assistenza nelle trattative con i fornitori.

Cibo e bevande: assistenza nella gestione dei beni deperibili attraverso l'analisi delle condizioni di stoccaggio e l'ottimizzazione degli itinerari delle consegne. Le imprese si avvalgono dell'AI per prevedere la domanda di prodotti come i latticini o la frutta e verdura, assicurandosi che vengano riapprovvigionati secondo il principio just-in-time, riducendo gli sprechi.

E-commerce: miglioramento dell'evasione degli ordini attraverso l'ottimizzazione e l'automazione delle operazioni di magazzino per consentire consegne più rapide e meno errori. Aziende come Amazon si affidano all'AI per gestire robot di magazzino e flotte di furgoni, aumentando notevolmente l'efficienza.

Automotive: semplificazione della produzione nell'industria automobilistica tramite l'automazione degli ordini di fornitura e la gestione delle reti di fornitori globali. Il ricorso all'AI consente agli impianti di disporre dei componenti giusti, come pneumatici e motori, senza appesantire oltremodo il magazzino.

Assistenza sanitaria: possibilità per le aziende farmaceutiche di monitorare il flusso di medicinali e dispositivi medici, prevedendo la domanda di forniture critiche. Questo permette a ospedali e farmacie di rimanere approvvigionati di prodotti salvavita come i vaccini e gli strumenti chirurgici.

Moda: previsione delle tendenze nei modelli e ottimizzazione delle filiere per stare al passo con la domanda stagionale. Le imprese si avvalgono dell'AI per gestire ogni fase dall'approvvigionamento dei tessuti alla distribuzione, per far sì che le ultime collezioni raggiungano puntualmente i negozi al dettaglio e le piattaforme online.

Come rafforzare la sostenibilità attraverso l'AI nella gestione della supply chain

L'AI si sta rivelando uno strumento utile per aiutare le aziende a rendere più sostenibili le supply chain ottimizzando i processi, riducendo gli sprechi e innalzando l'efficienza delle risorse. L'esempio più familiare è forse quello della pianificazione di viaggi con l'intelligenza artificiale per ottimizzare gli itinerari di trasporto in base al traffico, alle condizioni meteo e ai dati cartografici per contribuire a ridurre il consumo di carburante. Vi sono poi gli strumenti di AI per l'analisi predittiva, che oltre ad aiutare i rivenditori a immagazzinare le merci giuste nei luoghi e nei tempi giusti, servono anche a ridurre la sovrapproduzione, limitare il più possibile lo stock in eccesso e prevenire sprechi inutili, tutti fattori chiave per la sostenibilità della supply chain.

Nella gestione dei fornitori, gli strumenti di AI possono aiutare le aziende a riconoscere gli interlocutori che seguono pratiche sostenibili, garantendo un approvvigionamento responsabile dei materiali. Controllando l'impatto ambientale dei fornitori e segnalando le deviazioni dagli obiettivi di sostenibilità, le aziende possono intrattenere partnership etiche e sostenibili lungo l'intera catena di fornitura.

L'AI per le soluzioni di gestione della supply chain: come prepararsi

L'implementazione di soluzioni per la gestione della supply chain basate sull'AI richiede un'attenta pianificazione. Il primo passo consiste nella revisione dei processi attuali per vedere dove l'AI potrebbe aggiungere più valore. Per esempio, è importante capire dove sono già presenti colli di bottiglia o inefficienze che potrebbero essere relativamente facili da risolvere con l'AI. Una volte individuate queste aree, le aziende possono iniziare a gettare le basi per soluzioni di AI più complete, valutando tra le altre cose l'opportunità di realizzare una soluzione internamente o se utilizzare opzioni pronte all'uso.

Successivamente, le aziende dovrebbero eseguire la pulitura dei propri dati. Per funzionare correttamente, l'intelligenza artificiale deve basarsi su dati accurati e di alta qualità, ed è pertanto essenziale raccogliere i dati giusti e renderli accessibili alle applicazioni di AI che li utilizzeranno. Altrettanto importante è la formazione dei dipendenti, i quali devono capire come funzionano gli strumenti di AI e come dovranno utilizzarli per essere più produttivi.

Dotarsi di una strategia e di una roadmap chiaramente definite è forse la parte più importante della preparazione della supply chain per l'AI. Implementare contemporaneamente più soluzioni AI potrebbe risultare poco praticabile, motivo per cui avere un piano che delinei l'ordine dei passaggi, unitamente a scadenze realistiche, consentirà una implementazione più fluida.

Lista di controllo per la preparazione all'AI

Revisione dei processi attuali

• Identifica inefficienze, colli di bottiglia o task ripetitivi: esamina le aree chiave della supply chain (stock, logistica, produzione) per intercettare rallentamenti, errori o attività ad alta intensità di manodopera. Dai la priorità ai processi che assorbono più tempo o sono soggetti a errori umani
• Valuta quali aree potrebbero beneficiare maggiormente delle soluzioni di AI: concentrati su aree ad alto impatto quali la previsione della domanda, la gestione dello stock e l'ottimizzazione della logistica, in cui l'AI aumenta la velocità e l'accuratezza e permette di risparmiare

Valutazione della preparazione dei dati

• Verifica che i tuoi dati siano puliti, accurati e aggiornati: conduci audit periodici dei dati per rimuovere le duplicazioni, correggere gli errori e garantire coerenza tra le piattaforme
• Organizza e archivia i dati in un database multimodale: le varie forme di AI utilizzano tipi di dati diversi, ed è quindi utile organizzare e archiviare i dati in un database multimodale all'interno di un unico sistema per soddisfare queste diverse esigenze

Imposta obiettivi misurabili

• Definisci obiettivi chiari per l'implementazione dell'AI: definisci target specifici, come diminuire del 20% gli errori d'ordine o contrarre del 15% i tempi di consegna, e collega questi obiettivi ai KPI della supply chain
• Allinea gli obiettivi dell'AI alle strategie più ampie del business: fai in modo che le iniziative di intelligenza artificiale supportino gli obiettivi aziendali generali, come il miglioramento della customer satisfaction o la riduzione dell'impatto ambientale

Revisione dei processi attuali

• Identifica inefficienze, colli di bottiglia o task ripetitivi: esamina le aree chiave della supply chain (stock, logistica, produzione) per intercettare rallentamenti, errori o attività ad alta intensità di manodopera. Dai la priorità ai processi che assorbono più tempo o sono soggetti a errori umani
• Valuta quali aree potrebbero beneficiare maggiormente delle soluzioni di AI: concentrati su aree ad alto impatto quali la previsione della domanda, la gestione dello stock e l'ottimizzazione della logistica, in cui l'AI aumenta la velocità e l'accuratezza e permette di risparmiare

Valutazione della preparazione dei dati

• Verifica che i tuoi dati siano puliti, accurati e aggiornati: conduci audit periodici dei dati per rimuovere le duplicazioni, correggere gli errori e garantire coerenza tra le piattaforme
• Organizza e archivia i dati in un database multimodale: le varie forme di AI utilizzano tipi di dati diversi, ed è quindi utile organizzare e archiviare i dati in un database multimodale all'interno di un unico sistema per soddisfare queste diverse esigenze

Imposta obiettivi misurabili

• Definisci obiettivi chiari per l'implementazione dell'AI: definisci target specifici, come diminuire del 20% gli errori d'ordine o contrarre del 15% i tempi di consegna, e collega questi obiettivi ai KPI della supply chain
• Allinea gli obiettivi dell'AI alle strategie più ampie del business: fai in modo che le iniziative di intelligenza artificiale supportino gli obiettivi aziendali generali, come il miglioramento della customer satisfaction o la riduzione dell'impatto ambientale

Elabora una strategia e una roadmap per l'AI

• Assegna priorità ai progetti di AI in base all'impatto e alla fattibilità: valuta i potenziali progetti di intelligenza artificiale studiandone il ROI e la facilità di implementazione, e inizia con progetti che preannunciano risultati rapidi
• Elabora una tempistica per la distribuzione dell'AI in più fasi: articola l'adozione dell'AI in più fasi, puntando prima sulle aree a maggior potenziale di riduzione dei costi o di aumento dell'efficienza

Investi in tecnologie e strumenti adeguati

• Verifica se le soluzioni preconfigurate o personalizzate sono adatte a te: sul mercato è presente una fitta schiera di soluzioni di AI preconfigurate per casi d'uso della supply chain, quindi, prima di investire in una soluzione personalizzata, verifica se una di queste possa soddisfare le tue esigenze
• Scegli piattaforme o strumenti di AI in linea con le esigenze della supply chain: prendi in considerazione strumenti quali l'analisi predittiva per la previsione della domanda, il machine learning per l'ottimizzazione degli itinerari e la visione artificiale per i controlli di qualità
• Verifica che i sistemi siano in grado di assecondare la crescita delle esigenze di AI: scegli piattaforme in cloud capaci di gestire l'aumento dei carichi di dati e di espandersi man mano che la supply chain cresce in termini di complessità

Prepara la tua forza lavoro

• Offri formazione sugli strumenti di AI e sulla loro integrazione nei flussi di lavoro giornalieri: offri al personale una formazione pratica per comprendere le interfacce dell'intelligenza artificiale e il loro ruolo nella gestione dei sistemi
• Incoraggia la collaborazione tra sistemi di AI ed expertise umana: promuovi una cultura in cui gli insight dell'AI non sostituiscono il giudizio umano, ma servono a migliorare il processo decisionale dei dipendenti

Monitora e adegua

• Valuta costantemente le performance dell'AI e adegua di conseguenza: tieni regolarmente traccia dell'impatto dell'AI sulle metriche chiave (quali risparmi sui costi, velocità) e metti a punto gli algoritmi secondo necessità
• Segui gli insight basati sui dati per perfezionare le strategie di AI e massimizzare i risultati: sfrutta l'analisi in tempo reale per ottimizzare in continuo i sistemi di intelligenza artificiale e scoprire nuove opportunità di miglioramento

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