I vantaggi dell'intelligenza artificiale nella supply chain
Joseph Tsidulko | Content Strategist | 11 gennaio 2024
Gli ultimi anni hanno fatto spostare l'attenzione del pubblico sulla fragilità delle supply chain globali. Queste ampie reti logistiche, vitali per i produttori di ogni paese, sono state ostacolate da ritardi nei trasporti, messe a dura prova da fermi della manodopera e afflitte da una complessità e un'interconnessione crescenti che aggravano le loro inefficienze di lunga data.
I pianificatori della supply chain che cercano di districare queste reti annodate stanno ricevendo una spinta da una tecnologia all'avanguardia che offre un potenziale enorme e in gran parte ancora non sfruttato. Stanno mettendo a lavoro l'intelligenza artificiale per rendere le supply chain più efficienti e resilienti mentre la società si dirige verso un futuro sempre più globalizzato.
Cosa si intende per intelligenza artificiale nella supply chain?
Le aziende utilizzano l'intelligenza artificiale per gestire e ottimizzare le attività della supply chain, come il monitoraggio della qualità dei prodotti, il bilanciamento dei livelli di inventario e l'identificazione di percorsi di consegna a basso consumo di carburante, con una maggiore efficienza rispetto ai software tradizionali.
Intelligenza artificiale (AI, artificial intelligence) è un termine generico per applicazioni che simulano l'intelligenza umana ed eseguono attività complesse. I suoi sottocampi includono il machine learning (ML), in cui i sistemi imparano dal consumo di grandi quantità di dati invece che con l'essere programmati con istruzioni dettagliate. Grazie a questo processo di apprendimento, i sistemi AI possono offrire performance migliori rispetto ai software tradizionali in funzioni come la decifrazione delle informazioni dai feed video, l'interpretazione del testo parlato e scritto, la previsione del comportamento futuro del mercato, il prendere decisioni in scenari complessi e l'identificazioni di insight sepolti in grandi set di dati.
Questo tipo di funzionalità si sta rivelando estremamente utile per gestire e ottimizzare i flussi di lavoro in quasi tutte le fasi della supply chain. Ad esempio, i sistemi della supply chain basati su algoritmi ML possono scoprire pattern e relazioni all'interno di data set spesso impercettibili per le persone o i sistemi non di intelligenza artificiale, ragion per cui possono prevedere in modo più accurato la domanda dei clienti. Questo porta a una gestione del magazzino più efficiente dal punto di vista economico. L'intelligenza artificiale può anche analizzare fattori come il traffico e le condizioni meteorologiche per consigliare rotte di spedizione alternative, riducendo il rischio di ritardi non pianificati e migliorando i tempi di consegna. Può monitorare le aree di lavoro per individuare procedure scadenti di controllo della qualità e violazioni della salute e della sicurezza sul lavoro. E nuovi casi d'uso continuano ad emergere man mano che i professionisti della supply chain continuano a sperimentare con la tecnologia.
Concetti chiave
- Le organizzazioni utilizzano l'intelligenza artificiale per ottimizzare le spedizioni e le consegne, gestire la capacità del magazzino, monitorare l'inventario, prevedere la domanda di parti e componenti specifici, migliorare la sicurezza dei lavoratori e garantire l'integrità dei record delle transazioni nelle supply chain globali.
- Sebbene l'AI possa offrire enormi vantaggi in termini di produttività alla supply chain, riducendone al contempo i costi operativi, l'implementazione della tecnologia può essere difficile e costosa, soprattutto quando prevede l'addestramento di modelli ML personalizzati su dati proprietari.
- I produttori e i fornitori di servizi logistici possono adottare delle misure per preparare le loro supply chain all'integrazione dei sistemi di intelligenza artificiale e al modo in cui questi sistemi possono trasformare la gestione e il funzionamento delle loro reti logistiche.
Intelligenza artificiale nella supply chain nel dettaglio
Le aziende utilizzano i sistemi AI nelle loro supply chain per ottimizzare le rotte di distribuzione, aumentare la produttività del magazzino, semplificare i flussi di lavoro delle fabbriche e altro ancora.
I produttori di prodotti finiti spesso si affidano a centinaia, se non migliaia, di componenti spediti da partner in tutto il mondo che arrivano nelle loro strutture di assemblaggio entro tempistiche previste e coordinate. L'intelligenza artificiale sta dimostrando di poter trovare pattern e relazioni sepolti all'interno di grandi set di dati che aiutano a ottimizzare queste reti logistiche, le quali comprendono navi da carico, camion adibiti alla consegna, magazzini e centri di distribuzione. L'ottimizzazione della supply chain si basa anche sul monitorare le merci fisiche in ogni passaggio. Qui, l'AI può automatizzare la documentazione con la sua capacità di inserire, estrarre e classificare in modo intelligente i dati incorporati nei file di testo per garantire l'integrità delle transazioni con più parti.
Alcuni produttori stanno sfruttando l'intelligenza artificiale nelle previsioni, utilizzandola per prevedere la capacità di produzione e ottimizzare la capacità di magazzino in base alla domanda dei clienti. Alcuni stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per segnalare potenziali ritardi e malfunzionamenti delle apparecchiature prima che causino problemi di produzione. Altri stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per ricavare insight operativi da grandi flussi di dati che fluiscono dal gran numero di dispositivi e sensori Internet of Things (IoT) installati nell'infrastruttura di storage e trasporto.
Sebbene l'AI offra molti potenziali vantaggi alla supply chain, l'implementazione della tecnologia può essere difficile e costosa. L'esecuzione di applicazioni intelligenti nella produzione richiede potenti sistemi di elaborazione (server perimetrali on-premise o istanze basate su cloud) che in genere devono ricevere dati da sensori e dispositivi integrati distribuiti sul campo come parte di un approccio Industria 4.0. Le aziende generalmente ottengono i maggiori vantaggi quando addestrano modelli di machine learning sui propri data set, un processo ancora più compute-intensive e dipendente dai dati.
Trasparenza end-to-end della supply chain con l'intelligenza artificiale
Le moderne supply chain sono diventate così intricate ed espansive che i produttori hanno difficoltà a mantenere la supervisione end-to-end del flusso di materiali e merci che arriva nelle loro strutture. La capacità unica dell'intelligenza artificiale di analizzare rapidamente grandi set di dati può far luce sul funzionamento interno anche delle reti logistiche più complesse.
Quando acquisiscono enormi flussi di dati registrati e altri segnali logistici, gli algoritmi intelligenti addestrati attraverso il machine learning spesso identificano insight preziosi, come le cause di variabilità o i modi per migliorare la capacità dei processi con elementi temporali fissi e variabili che portano a colli di bottiglia. E gli strumenti di supply chain management (SCM) basati sull'intelligenza artificiale si dimostrano superiori rispetto ai sistemi tradizionali nel monitorare in tempo reale grandi quantità di forniture mentre passano attraverso partner intermediari di produzione e distribuzione sulla strada per diventare prodotti finiti. Questa migliore visibilità e questa migliore tracciabilità possono aiutare i produttori a identificare i fornitori che potenzialmente violano le pratiche di sourcing di qualità o etiche.
Migliorando la trasparenza della supply chain, l'uso dell'intelligenza artificiale può aumentare i risparmi di tempo e costi, aspetto che descriveremo più avanti. Può anche aiutare i produttori a garantire che i componenti che utilizzano per realizzare i loro prodotti vengano acquistati in conformità con gli standard etici, di qualità e di sostenibilità, una responsabilità che i regolatori e molti consumatori si aspettano che soddisfino. Le organizzazioni non possono permettersi di lavorare con fornitori, anche quelli con sede all'estero, che violano le norme sul lavoro, del buon governo o ambientali, e gli strumenti di analytics incorporati nelle applicazioni della supply chain abilitate all'intelligenza artificiale possono identificare modelli che rivelano sourcing fraudolento o non etico.
9 vantaggi dell'intelligenza artificiale nella supply chain
I produttori sono stati in prima linea nell'innovazione dell'intelligenza artificiale, sperimentando e implementando varie forme di tecnologia nei numerosi impianti di produzione, centri di storage e distribuzione e veicoli di trasporto nelle moderne supply chain. Questo può portare a una serie di vantaggi.
1. Maggiore efficienza del magazzino
L'intelligenza artificiale può rendere i magazzini più efficienti aiutando con la sua organizzazione e la progettazione dei layout. Valutando le quantità di materiali trasportati attraverso le corsie del magazzino, i modelli di ML possono suggerire layout dei piani che accelerano l'accesso e il tempo di percorrenza delle scorte, dal ricevimento agli scaffali alle stazioni di imballaggio e spedizione. Possono inoltre pianificare percorsi ottimali per lavoratori e robot in modo da rendere più rapido lo spostamento dell'inventario, aumentando così ulteriormente i tassi di evasione degli ordini. Inoltre, analizzando i segnali della domanda provenienti dai sistemi di marketing, linea di produzione e point-of-sale, i sistemi di previsione basati sull'intelligenza artificiale aiutano i produttori a trovare un equilibrio tra inventario e costi di gestione, ottimizzando ulteriormente la capacità di magazzino.
2. Costi operativi ridotti
Grazie alla capacità dell'intelligenza artificiale di apprendere comportamenti complessi e lavorare in condizioni imprevedibili, le attività ripetitive, come il conteggio, il monitoraggio e il documentare l'inventario, possono essere completate con maggiore precisione e meno sforzi; i colli di bottiglia così vengono identificati e mitigati. Identificando le inefficienze e imparando da attività ripetitive, l'intelligenza artificiale può ridurre i costi di gestione di una supply chain complessa.
L'intelligenza artificiale può anche far risparmiare denaro ai produttori e ai responsabili della distribuzione riducendo i tempi di inattività delle apparecchiature vitali. I sistemi intelligenti, in particolare quelli che elaborano i dati dai dispositivi IoT nelle fabbriche intelligenti, possono identificare malfunzionamenti e guasti nelle loro fasi iniziali o prevederli prima che si verifichino, limitando le interruzioni e le perdite finanziarie correlate.
3. Meno errori e meno sprechi
Generalmente l'intelligenza artificiale può individuare comportamenti anomali da parte sia degli esseri umani che delle macchine molto prima delle persone. Ecco perché produttori, operatori del magazzino e compagnie di spedizione stanno addestrando algoritmi per identificare difetti nei loro flussi di lavoro, errori dei dipendenti e difetti dei prodotti. Le telecamere installate nei centri logistici, nelle linee di assemblaggio e nei veicoli di consegna alimentano i sistemi di visione artificiale che utilizzano l'intelligenza artificiale per ispezionare il lavoro riducendo richiami, resi e rilavorazioni. Il sistema può rilevare gli errori dei lavoratori e delle macchine prima che i prodotti vengano montati in un modo incorretto o inviati alle destinazioni sbagliate, risparmiando tempo ed evitando sprechi di materiale. I sistemi intelligenti possono anche effettuare l'analisi della causa principale, valutando grandi volumi di dati per trovare correlazioni che spiegano i guasti e dare ai team gli strumenti per apportare subito correzioni migliori.
L'AI è anche direttamente integrata nei sistemi ERP utilizzati per gestire le transazioni finanziarie mentre le merci si muovono lungo la supply chain, aiutando le aziende a evitare costosi errori di fatturazione e pagamento.
4. Gestione del magazzino più accurata
I produttori stanno sfruttando le funzionalità dell'intelligenza artificiale per gestire i livelli di inventario con maggiore precisione ed efficienza. Ad esempio, i sistemi di previsione basati sull'intelligenza artificiale possono utilizzare le informazioni di magazzino condivise da un cliente a valle per valutare la domanda di tale cliente. Se il sistema stabilisce che la domanda del cliente sta diminuendo, adeguerà di conseguenza le previsioni della domanda del produttore.
I produttori e i responsabili della supply chain stanno inoltre implementando sempre più sistemi di visione artificiale, installando telecamere nell'infrastruttura della supply chain, su rack, su veicoli e persino su droni, per tabulare le merci in tempo reale e monitorare la capacità di storage del magazzino. L'intelligenza artificiale registra inoltre questi flussi di lavoro nei registri e automatizza il processo di creazione, aggiornamento ed estrazione di informazioni dalla documentazione del magazzino.
5. Operazioni ottimizzate attraverso simulazioni
I manager della supply chain possono eseguire simulazioni basate sull'intelligenza artificiale per ottenere più insight sulle operations di reti logistiche complesse e globali e riconoscere i modi per migliorarle.
Utilizzano sempre di più l'intelligenza artificiale insieme a digital twin, rappresentazioni 3D grafiche di oggetti e processi fisici, come merci assemblate o linee di produzione di fabbrica. I responsabili della pianificazione operativa possono simulare vari metodi e approcci sui digital twin (la quantità di output aumenterebbe se aggiungessero capacità al punto A invece che al punto B?) e valutare i risultati senza interrompere le operations del mondo reale. Quando l'AI seleziona i modelli e controlla i flussi di lavoro, queste simulazioni diventano più accurate rispetto a quelle eseguite con i metodi di calcolo tradizionali. Questa applicazione dell'intelligenza artificiale può aiutare gli ingegneri e i responsabili della produzione a valutare gli impatti della riprogettazione dei prodotti, dello scambio di parti o dell'installazione di nuove macchine in fabbrica.
Oltre ai digital twin 3D, AI e ML possono anche contribuire a creare modelli visivi 2D di processi esterni in modo che i pianificatori e i responsabili operativi possano, ad esempio, valutare il potenziale impatto del cambiamento dei fornitori, del reindirizzamento delle rotte di spedizione e distribuzione o del riposizionamento degli hub di storage e distribuzione.
6. Maggiore sicurezza dei lavoratori e dei materiali
I sistemi di intelligenza artificiale possono monitorare gli ambienti di lavoro in tutta la supply chain, come le linee di assemblaggio, gli impianti di immagazzinamento e i veicoli di spedizione, e contrassegnare le condizioni che mettono a repentaglio la sicurezza dei lavoratori e del pubblico. Ciò potrebbe prevedere l'utilizzo della visione artificiale per imporre l'uso di dispositivi di protezione individuale (DPI) o verificare che i lavoratori seguano altri protocolli di sicurezza aziendale e gli standard dell'Occupational Safety and Health Administration. Oppure potrebbe prevedere l'elaborazione dei dati dei sistemi a bordo di veicoli come camion e carrelli elevatori per monitorare se i conducenti li stanno operando in modo sicuro e sobrio. Quando si monitorano le apparecchiature di fabbrica, l'intelligenza artificiale può aiutare a prevedere malfunzionamenti e altre situazioni potenzialmente pericolose. E i dispositivi di sicurezza indossabili basati sull'intelligenza artificiale possono aumentare la protezione: pensa ai giubbotti con sensori che si connettono ai sistemi AI, i quali analizzano i movimenti dei lavoratori del magazzino e li avvisano del rischio di lesioni in base alla loro postura, ai loro movimenti o alla loro posizione nel magazzino.
I sistemi di intelligenza artificiale informati dai sensori in tutte le strutture di distribuzione e nei veicoli aiutano anche a garantire che i materiali pericolosi vengano gestiti e smaltiti correttamente, proteggendo coloro che vivono e lavorano nelle vicinanze. L'intelligenza artificiale può automatizzare le attività pericolose, consentendo ai lavoratori di evitare situazioni che comportano rischi. Ad esempio, i robot intelligenti potrebbero utilizzare algoritmi di intelligenza artificiale insieme a telecamere e sensori per tracciare il percorso più efficiente attraverso un magazzino, quindi trasportare materiali pericolosi evitando gli oggetti nel loro percorso e trasmettendo i risultati a un warehouse management system. Se si verificano incidenti e guasti, l'intelligenza artificiale può eseguire l'analisi della causa principale per scoprirne i motivi alla base e fare in modo che non si ripetano.
7. Consegne più puntuali
I produttori che assemblano prodotti attraverso supply chain complesse dipendono in particolare da consegne puntuali e ben coordinate; l'arrivo posticipato di un singolo componente può ritardare un intero piano di produzione. L'intelligenza artificiale si sta assumendo il compito di ridurre questi problemi di consegna.
Le aziende di logistica utilizzano il machine learning per addestrare modelli che ottimizzano e gestiscono i percorsi di consegna in base ai quali i componenti si spostano lungo la supply chain. Questi modelli possono dare priorità alle spedizioni in base ai volumi degli ordini, alle promesse di consegna, alle scadenze contrattuali, all'importanza del cliente o alla disponibilità del prodotto. E possono fornire a tutti i nodi della rete di distribuzione tempi di arrivo stimati più precisi, identificando le spedizioni che, se in ritardo, rischiano di creare problemi più grandi.
8. Miglioramento della sostenibilità della supply chain
Aumentando l'efficienza operativa, l'intelligenza artificiale può rendere le supply chain più sostenibili e ridurre il loro impatto ambientale dannoso. Ad esempio, i modelli addestrati con il machine learning possono aiutare le organizzazioni a ridurre il consumo energetico ottimizzando i carichi dei camion e le rotte di consegna affinché i camion consumino meno carburante durante la consegna delle forniture. L'intelligenza artificiale può anche contribuire a ridurre la quantità di prodotti sprecati in varie fasi della supply chain. Pensa a una pianificazione della produzione basata sull'intelligenza artificiale che analizza i livelli di inventario passati, le previsioni della domanda attuali e gli stati di manutenzione delle macchine in tempo reale per garantire che un produttore non produca in modo eccessivo.
L'intelligenza artificiale viene utilizzata anche per analizzare i cicli di vita dei prodotti finiti e fornire insight che contribuiscono a un'economia circolare, in cui i materiali vengono riutilizzati e riciclati. Inoltre, i sistemi di pianificazione e sourcing della supply chain con l'intelligenza artificiale integrata possono contribuire ad aumentare la trasparenza tra i fornitori e a consentire loro di aderire agli standard di sostenibilità ambientale e sociale, come pagare i lavoratori in modo equo.
9. Previsione più precisa della domanda
L'intelligenza artificiale è diventata lo standard di riferimento per prevedere la domanda in base sia a segnali di dati interni, come pipeline di vendita e lead di marketing, sia a segnali esterni, come trend di mercato più ampi, prospettive economiche e trend delle vendite stagionali. I pianificatori della supply chain possono utilizzare l'intelligenza artificiale incorporata nel software di pianificazione della domanda per stimare non solo la domanda, ma anche il potenziale impatto di scenari come recessioni economiche o eventi meteorologici gravi, anche sui costi, sulla capacità di produzione e sulla capacità di effettuare consegne.
Le sfide dell'intelligenza artificiale nella supply chain
Non si può mettere l'intelligenza artificiale al lavoro nella pianificazione e nel supply chain management da un giorno all'altro. Sebbene la tecnologia offra un enorme potenziale per ridurre i costi e semplificare i processi, a volte può essere costosa e difficile da implementare. Ci sono alcune sfide comuni che le aziende devono affrontare quando inseriscono l'intelligenza artificiale nelle operations della loro supply chain.
- Costi di addestramento. Come con qualsiasi nuova tecnologia, l'implementazione dell'intelligenza artificiale e l'integrazione in ambienti di produzione richiede la formazione delle persone che interagiranno con questi nuovi sistemi, a volte intimidatori. Formare i dipendenti e superare la loro resistenza al cambiamento in genere richiede la pianificazione di alcuni tempi di inattività, i quali comportano un costo. Prima di questo downtime, i partner di tutta la supply chain dovrebbero collaborare con i loro fornitori o gli integratori di intelligenza artificiale per sviluppare programmi di formazione costruttivi e convenienti, anche se vale la pena notare che qualsiasi approccio alla formazione probabilmente comporterà un costo finanziario.
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Costi operativi e di avvio. I costi di implementazione dell'intelligenza artificiale in genere vanno oltre l'approvvigionamento e l'integrazione degli hardware e dei software che eseguono questi sistemi. Gli algoritmi di machine learning non sempre devono essere creati ex novo; sono disponibili modelli predefiniti che possono essere modificati per adattarsi a una moltitudine di casi d'uso della supply chain. Per ottenere i maggiori vantaggi, tuttavia, le aziende dovrebbero addestrare i modelli sui propri dati. La raccolta, l'aggregazione, la convalida, la trasformazione e la pulizia di grandi quantità di dati di qualità possono richiedere uno sforzo enorme. Se le aziende non preparano correttamente un set di dati di alta qualità, rischiano di ottenere risultati tanto scadenti quanto i dati utilizzati. La formazione del modello ML con questi dati è una fase ad alta intensità di calcolo che di solito richiede server alimentati da unità di elaborazione grafica (GPU, graphics processing unit), cosa che può aumentare l'utilizzo e il costo dei servizi cloud e monopolizzare le risorse on-premise.
Operare e gestire i sistemi di intelligenza artificiale su larga scala in una rete logistica globale non è un'attività da eseguire una tantum. Sebbene l'esecuzione dei sistemi AI non sia tanto impegnativa quanto il loro addestramento, è un processo continuo che ha bisogno di piattaforme potenti, che si tratti di server edge o di macchine virtuali basate sul cloud. Tuttavia, queste soluzioni basate su cloud stanno rendendo la tecnologia di intelligenza artificiale più accessibile e conveniente. Inoltre, alcuni fornitori di infrastrutture cloud offrono piattaforme di data science gestite che semplificano il processo di creazione di modelli ML, automatizzando la loro evoluzione e gestendo i flussi di lavoro AI. - Sistemi complessi. I sistemi AI hanno molte parti in movimento, tra cui dispositivi e sensori che trasmettono dati in tempo reale, server basati su GPU utilizzati per l'addestramento iniziale ed evolutivo di modelli di machine learning, server edge e cloud che eseguono tali modelli in produzione e applicazioni che agiscono sulla base dei pattern rilevati e dei suggerimenti formulati. Le organizzazioni devono integrare questi elementi nei numerosi nodi di una supply chain globale. Devono anche monitorare costantemente questi sistemi e ottimizzare le loro performance, nonché identificare e correggere i difetti.
Esempi di intelligenza artificiale nella supply chain
Immaginiamo un ipotetico produttore americano di automobili che assembla tre modelli popolari nel suo stabilimento nel Michigan. Le decine di migliaia di parti e componenti, come acciaio, pneumatici, candele e lancette per gli indicatori, provengono principalmente da fabbriche e centri di produzione in una dozzina di stati degli Stati Uniti e Canada, Cina, Germania, Giappone e Messico. Alcuni componenti sono prodotti presso strutture di proprietà e di gestione dell'azienda, mentre altri provengono da distributori di terze parti.
La nostra ipotetica azienda automobilistica riceve spesso consegne massicce, alcune provenienti da oltreoceano su navi cargo e altre trasportate da località oltre i confini dello stato o del Nord America. Queste forniture devono infine arrivare nello stabilimento del Michigan per l'assemblaggio finale di un SUV, di un camion o di una berlina. Ma prima devono essere ordinate, pagate, monitorate, ricevute e immagazzinate in grandi magazzini con capacità limitata che l'azienda gestisce nelle vicinanze dell'impianto.
E come se gestire una supply chain così grande e complessa non fosse già una cosa abbastanza impegnativa, l'azienda automobilistica deve fare i conti con l'inflazione che rende le forniture più costose e con l'aumento dei costi energetici che intaccano i margini di profitto. Alzare i prezzi dei veicoli finiti potrebbe aiutare, ma i loro leader di vendita sono dell'idea che potrebbe porre un freno alla domanda dei clienti. E, all'indomani della pandemia, l'azienda deve soddisfare nuove normative che disciplinano gli ambienti di lavoro nelle fabbriche, tra cui l'obbligo di utilizzo dei DPI.
I dirigenti preoccupati chiedono ai consulenti tecnologici se possono trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale e in che parte della supply chain. La risposta è sì, e quasi ovunque.
Per cominciare, l'intelligenza artificiale può offrire performance migliori del software di base dell'azienda nella previsione delle vendite per ogni tipo di veicolo, in base ai trend. Può anche modellare in modo più accurato in che modo le vendite possono essere influenzate da scenari come l'aumento dei prezzi del gas o la penetrazione inaspettata del mercato dei veicoli elettrici. Queste previsioni intelligenti sono una manna dal cielo per i responsabili della pianificazione della supply chain: li aiutano a procurarsi la giusta quantità di forniture per soddisfare la domanda senza incorrere in costi aggiuntivi per gli ordini, sovraccaricare i propri magazzini o avere eccedenze di magazzino. Le previsioni danno inoltre ai pianificatori la fiducia necessaria per investire nell'apertura di varie linee di produzione, o per risparmiare denaro con la loro chiusura, e aiutano a garantire che tali linee abbiamo il personale adeguato.
Le telecamere collegate a modelli visivi basati sull'intelligenza artificiale possono monitorare le linee di produzione e gli impianti di distribuzione dell'azienda automobilistica per assicurarsi che i lavoratori seguano i protocolli di sicurezza e ambientali. Altri modelli addestrati dal machine learning possono analizzare i dati di logistica per ottimizzare le rotte di spedizione, le merci e le operations di warehouse, aumentando le consegne puntuali. Infine, l'intelligenza artificiale e i modelli decisionali possono automatizzare i processi ripetitivi coinvolti non solo nella gestione delle forniture fisiche, ma anche nella gestione dei registri di inventario e transazioni necessari per garantire che tutte le parti della supply chain siano pagate in modo equo e puntuale.
Le aziende automobilistiche reali stanno migliorando l'efficienza, riducendo gli errori, aumentando l'accuratezza della contabilità e ridistribuendo i dipendenti per supportare meglio le esigenze aziendali, risparmiando denaro in quasi tutte le aree delle operations della loro supply chain. Pensa, ad esempio, a Mazda Motor Logistics, che utilizza Oracle Transportation Management per identificare il vettore, il percorso e il livello di servizio ottimali quando distribuisce auto e parti di ricambio in tutta Europa, aumentando il numero di consegne puntuali.
Come preparare la supply chain all'intelligenza artificiale
Le aziende spesso trovano impegnativo e costoso implementare l'intelligenza artificiale in ambienti di produzione. Possono adottare queste misure, anche prima di identificare un progetto specifico, in alcuni casi, per preparare un sistema legacy di pianificazione e gestione della supply chain per una maggiore intelligence.
1. Esegui l'audit della creazione dei valori
Prima di prendere una decisione su un nodo specifico della supply chain da potenziare con l'intelligenza artificiale, per i produttori potrebbe essere utile eseguire l'audit della loro intera rete logistica per identificare i colli di bottiglia, i problemi di produttività e i processi soggetti a errori. Questi audit aiutano i responsabili della pianificazione aziendale a identificare dove l'intelligenza artificiale e altri investimenti tecnologici possono produrre il massimo valore.
2. Crea una strategia e una roadmap
Un'iniziativa di modernizzazione della supply chain generalmente comporta molteplici problemi da risolvere, vantaggi da raggiungere e leader esecutivi da tranquillizzare. Ma la maggior parte dei produttori non può permettersi le spese e i tempi di inattività necessari per aggiornare tutto in una volta sola. Prima di definire progetti specifici, identifica le tue priorità. Quindi, elabora una strategia per una trasformazione di vasta portata che risolva le preoccupazioni principali nelle sue fasi iniziali. Crea una roadmap che assicuri che ogni progetto lungo il percorso consenta il successivo e abbia finanziamenti adeguati.
3. Progetta una soluzione
Dopo aver identificato l'aspetto specifico delle operations della supply chain che trarrà maggior beneficio dall'inserimento dell'intelligenza artificiale, comincia a progettare la soluzione. Considera i tipi di sistemi necessari, ad esempio applicazioni basate su cloud, server edge, piattaforme di data science e dispositivi e sensori connessi a Internet, e come dovranno integrarsi tra loro e le risorse IT esistenti. Questo è il punto in cui la maggior parte delle aziende, se non lo hanno già fatto, scelgono di coinvolgere un integratore di sistemi o un altro tipo di consulenza con competenze del settore.
4. Seleziona un fornitore
Numerosi fornitori di tecnologia offrono soluzioni per la supply chain, e la maggior parte di essi riporta che nei loro prodotti è integrata una qualche tipologia di intelligenza artificiale. Tuttavia, poiché "intelligenza artificiale" è un termine generico che descrive un insieme eterogeneo di funzionalità, ci sono notevoli differenze tra le offerte. Scegliere un fornitore di tecnologia è come impegnarsi in una relazione a lungo termine, una che si spera durerà ben oltre il progetto attuale. I produttori, consigliati dai loro system integrator, dovrebbero valutare attentamente le capacità tecnologiche, i prezzi e i modelli di supporto di ciascun offerente, nonché la loro cultura aziendale, per trovare una soluzione.
5. Implementazione e integrazione
Dopo aver scelto un fornitore di tecnologia, inizia il processo di implementazione e integrazione. Generalmente, un system integrator lavora a stretto contatto con i team IT interni e il fornitore per installare i sistemi, integrarli con quelli esistenti e condurre dei test prima di implementarli. La fase di implementazione richiede in genere alcuni tempi di inattività e un periodo di formazione dei dipendenti una volta completata. Tuttavia, se pianificato con cautela ed eseguito in modo efficace, il passaggio dalla fase di staging a quella di produzione può essere eseguito con pochissime interruzioni.
6. Ricorda la gestione delle modifiche
I cambiamenti possono sembrare un po' sconvolgenti per i dipendenti che hanno eseguito il loro lavoro allo stesso modo per molto tempo, anche se questo era labor-intensive e inefficiente. Prima di implementare una nuova soluzione basata sull'intelligenza artificiale, crea una strategia per preparare l'organizzazione ad adottarla. Il piano dovrebbe comprendere il comunicare con i lavoratori circa i problemi o gli obiettivi che hanno motivato l'adozione dell'intelligenza artificiale, i benefici per la produttività che l'organizzazione spera di raggiungere e i benchmark che i leader utilizzeranno per valutare il successo del progetto.
7. Monitora e regola
In un certo senso, un progetto AI non finisce mai per davvero. L'intelligenza artificiale è una tecnologia dinamica che migliora costantemente attraverso un ciclo di feedback di monitoraggio e regolazione. E anche quando i sistemi abilitati all'intelligenza artificiale sembrano funzionare bene, i team dovrebbero sperimentare modifiche e raccogliere dati che monitorano i risultati per avere dati su cui basare ulteriori perfezionamenti delle performance.
Investi nell'intelligenza artificiale nella tua supply chain con Oracle
La supply chain di un produttore comprende strutture dislocate a livello geografico e isolate a livello operativo, spesso gestite da più partner indipendenti, e le rotte di distribuzione che le collegano. Ogni fase del percorso che va dalla materia prima o dal sottocomponente al prodotto finito richiede soluzioni tecnologiche distinte. Queste soluzioni gestiscono funzioni quali procurement, pianificazione, trasporto, magazzino, manutenzione e analytics e possono trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale.
Sebbene questi sistemi sfaccettati svolgano lavori molto diversi, non possono essere isolati; i dati devono viaggiare insieme alle forniture attraverso l'intera rete logistica. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) è una suite completa di applicazioni che gestisce e connette in modo impeccabile ogni singola fase della supply chain. Queste applicazioni SCM utilizzano il machine learning integrato per migliorare automazione, previsioni e insight. Il software basato sul cloud migliora anche la collaborazione all'interno di un'azienda e con i subappaltatori e i partner esterni.
Domande frequenti sull'intelligenza artificiale nella supply chain
L'intelligenza artificiale migliora con il tempo?
L'intelligenza artificiale è una tecnologia unica perché in grado di migliorare con l'uso. Ad esempio, più dati passano attraverso un modello di machine learning, più il modello sarà in grado di fornire ai responsabili della pianificazione della supply chain funzionalità e insight utili.
Come riesce l'intelligenza artificiale a fare risparmiare tempo e fatica nella produzione?
I produttori spesso utilizzano l'intelligenza artificiale per individuare insight tra grandi quantità di dati che li aiutano a rendere più efficienti i processi di assemblaggio, le reti di logistica e i flussi di lavoro. La tecnologia può anche aiutare ad automatizzare le attività ripetitive, riducendo la necessità di manodopera.
L'intelligenza artificiale è il futuro della supply chain?
L'intelligenza artificiale si è dimostrata notevolmente efficace nel migliorare la pianificazione, la gestione e le operations della supply chain. La tecnologia è già incorporata in quasi tutti gli aspetti delle operations della supply chain e nuovi casi d'uso continuano ad emergere. L'AI sarà certamente una componente integrante di tutti i sistemi di supply chain management in futuro.
Perché l'intelligenza artificiale è importante nel supply chain management?
Negli ultimi anni le supply chain sono diventate sempre più complesse, interconnesse ed espansive, mettendo alla prova la capacità dei produttori di gestirle. L'intelligenza artificiale può fornire assistenza analizzando la quantità crescente di dati generati dalle supply chain moderne e utilizzando tali dati per sviluppare previsioni estremamente accurate, rivelare insight operativi e migliorare l'efficienza dei processi di storage e trasporto su vaste reti di logistica che coinvolgono più partner indipendenti.
In che modo l'intelligenza artificiale può essere utilizzata nella supply chain
L'intelligenza artificiale può supportare quasi tutte le funzioni di una supply chain moderna, tra cui pianificazione, gestione dell'inventario e del magazzino, elaborazione delle transazioni, trasporto, monitoraggio e ispezione. E nuovi casi d'uso per questa tecnologia versatile continuano ad essere sviluppati.