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Come l’AI influenza la strategia della supply chain

Come l’AI influenza la strategia della supply chain

Che l’AI stia rivoluzionando il mondo industriale e del business è ormai chiaro a tutti: tra robot che diventano sempre più efficienti e triplicano la produttività, bot che fungono da help desk ed evoluti sistemi di machine learning usati per la manutenzione predittiva dei macchinari, è chiaro che l’AI sia la più grande promessa di questi ultimi anni. Una promessa che sta ancora maturando ma i cui primi frutti sono già ben visibili.

Una delle aree in cui l’AI potrebbe dare le maggiori soddisfazioni alle aziende di oggi e di domani è la gestione della catena distributiva, che si sostanzia in un complesso di attività di coordinamento delle funzioni interne e di tutti i membri della catena di distribuzione, al fine ultimo di massimizzarne l’efficienza. Perché è proprio qui che si annidano le principali criticità del processo di business, che spesso diventa farraginoso a causa di continui interscambi tra fornitori e committenti e di processi logistici imperfetti. Banalmente, il tempo impiegato per rispondere ai fornitori, organizzare processi ripetitivi e trovare soluzioni a imprevisti genera una forte dispersione di efficienza nell’intero processo di business. La soluzione, sia a livello teorico sia pratico, consiste nello sviluppo di un modello di collaboration tra tutti gli attori della supply chain che – per forza di cose – sia dominato dalla tecnologia. Ed ecco che Big Data, Analytics, reti e comunicazioni entrano in gioco e convergono verso il grande dominatore della scena, l’Intelligenza Artificiale.

AI e Supply Chain, coppia d’assi

Posto che un sistema evoluto di Intelligenza Artificiale può intervenire a ogni livello della supply chain per minimizzarne la frammentazione e incrementare l’efficienza, ci sono senza dubbio alcuni ambiti che, vuoi per predisposizione naturale o per successi già ottenuti, ben si prestano all’impiego dell’AI e in particolare del Machine Learning. La gestione operativa dei flussi che transitano per il magazzino, per esempio, può essere migliorata da un algoritmo di AI capace, grazie alla combinazione di dati provenienti da un’infinità di sorgenti, di prevedere l’esatto momento di arrivo e di uscita delle merci; lo stesso algoritmo potrebbe poi dirci dove posizionarle all’interno del magazzino in funzione delle tempistiche e dei modi d’impiego minimizzando così il rischio di sovra/sotto-stoccaggio.

Ma questo è solo un esempio: l’Intelligenza Artificiale può essere determinante in ogni attività che richiede pianificazione, esame del contesto e automazione. Parliamo di logistica, per esempio, poiché non possiamo non menzionare l’AI connessa alla movimentazione delle merci. Chiunque ha ben presente Google Maps e le sue funzionalità di navigazione ‘intelligente’, ma se estendiamo il concetto a un vettore che gestisce operazioni logistiche a livello globale, ci facciamo un’idea del fenomeno e della centralità di un algoritmo evoluto che gestisca infinite variabili e altrettante eccezioni. Qui, l’AI non è utile ma determinante per rendere il processo efficiente: si tratta di acquisire informazioni da tutti i mezzi impegnati e monitorare i loro spostamenti in tempo reale, quindi di metterli in relazione tra di loro e con i fattori esterni in grado di avere un impatto sui tempi di consegna: un fenomeno meteorologico, la particolare congestione di un’area, lo stato delle strade e via dicendo, col risultato di minimizzare i tempi, rendere l’iter efficiente e anche inquinare di meno. Tra qualche anno, quando il trasporto su mezzi a guida autonoma avrà preso piede, l’AI sarà ancora più centrale in questi processi: gli algoritmi calcoleranno non solo le strategie più evolute per gestire logistiche complesse, ma avranno gli strumenti per operare direttamente sugli spostamenti.

Che dire, infine, dei bot? Con le strategie di gestione della supply chain c’entrano anche loro. Anzi, questo è uno degli ambiti più promettenti in assoluto, visto che le loro possibilità di impiego sono infinite. Se è vero che da un lato gli algoritmi gestiscono in autonomia il dialogo con i fornitori ed eseguono ordini di acquisto, la realtà è che non esiste un limite teorico a ciò che possono fare. Un’AI perfettamente addestrata può tenere sotto controllo tutti i fattori interni ed esterni che influiscono sulla produzione, in modo che anche qui un evento naturale, una carenza di materia prima, uno sciopero o un macchinario in manutenzione non creino disagi al business aziendale. Spetta poi al bot, che è l’interfaccia dell’AI, comunicare a chi di dovere fatti, dati, criticità, costi e, soprattutto, le diverse soluzioni possibili, permettendogli di intraprendere la strada ritenuta più corretta.

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