Come integrare l'intelligenza artificiale nelle catene di approvvigionamento complesse

Introdurre per la prima volta un'applicazione di intelligenza artificiale in una rete consolidata è sempre una sfida. Siamo però arrivati al punto in cui molte imprese hanno già realizzato questo tipo di progetti. Le principali aziende di produzione, vendita al dettaglio e logistica stanno già utilizzando l'intelligenza artificiale. Ikea la utilizza per prevedere la domanda di prodotti, DHL automatizza le operazioni ripetitive e Amazon utilizza l'IA per massimizzare la propria redditività. Cosa possiamo imparare da questi progetti di successo su come integrare l'intelligenza artificiale nelle nostre catene di approvvigionamento complesse?

Perché utilizzare l'intelligenza artificiale per gestire le catene di approvvigionamento?

Gli ultimi sviluppi della tecnologia dell'intelligenza artificiale rappresentano fantastiche opportunità per modernizzare e aggiornare processi aziendali inefficienti. L'intelligenza artificiale può aumentare la soddisfazione dei clienti, ridurre i costi di manodopera e gli sprechi, oltre a migliorare i profitti in generale.

Aumentare la soddisfazione dei clienti

Prevedendo la domanda, le applicazioni di intelligenza artificiale possono garantire la disponibilità dei prodotti quando i clienti ne hanno bisogno. Possono anche analizzare lo storico degli acquisti di un cliente per formulare raccomandazioni sui prodotti e anticipare le decisioni di acquisto. Una volta richiesto, l'intelligenza artificiale può ottimizzare il processo di trasporto e consegna, riducendo il tempo necessario al cliente per ricevere il proprio ordine.

Riduzione dei costi di manodopera 

L'intelligenza artificiale può ridurre i costi di manodopera automatizzando le attività ripetitive e di routine, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su operazioni più complesse. È in grado di ottimizzare i processi della catena di approvvigionamento, come lo smistamento e la pianificazione, riducendo la necessità di interventi manuali. L'intelligenza artificiale può anche fornire un supporto ai responsabili delle decisioni gestendo gli inventari e la pianificazione della manutenzione.

Riduzione gli scarti

Oltre agli altri vantaggi evidenziati, l'ottimizzazione delle scorte, dell'utilizzo delle risorse, dello smistamento e della pianificazione, sono tutti aspetti utili a ridurre al minimo gli sprechi nelle catene di approvvigionamento complesse. Le applicazioni di intelligenza artificiale possono inoltre contrastare gli sprechi inutili monitorando e risolvendo i problemi di qualità dei prodotti in tempo reale.

Caso di studio: L'approccio di Amazon all'ottimizzazione della catena di approvvigionamento

Per l'ottimizzazione delle catene di approvvigionamento complesse, Amazon raccomanda un approccio basato su livelli gerarchici. Il problema si suddivide in questi livelli in base alla portata della catena di approvvigionamento, ai tempi decisionali e al tipo di modellazione dell'incertezza. Ciò contribuisce a ridurre la complessità del problema e lo sforzo richiesto. Al livello gerarchico più alto, la complessità del problema dipende dalla vastità della portata. Mentre al livello più basso, la complessità risiede nei dettagli. La definizione esatta di ogni livello dipende dalla natura della catena di approvvigionamento, ma l'impegno richiesto per ciascuno di essi dovrebbe essere indicativo.

Sfide da affrontare nell'adozione dell'intelligenza artificiale

La consapevolezza degli ostacoli più probabili è fondamentale per l'adozione di qualsiasi nuova tecnologia. L'intelligenza artificiale non fa eccezione a questa regola.

Qualità e disponibilità dei dati

Le applicazioni di intelligenza artificiale si basano sui dati. Hanno bisogno del giusto tipo di dati, della giusta qualità, dalle fonti giuste e al momento giusto. Gli algoritmi non solo opereranno su tali dati, ma li useranno anche come fonte di apprendimento. La scarsa qualità e disponibilità dei dati ostacola qualsiasi progetto di intelligenza artificiale.

Complessità della rete

Le catene di approvvigionamento complesse aumentano il numero di aspetti da considerare quando si integra l'intelligenza artificiale. La catena di approvvigionamento può comprendere molte tecnologie, organizzazioni, Paesi o regioni. Ognuno di essi può avere un approccio diverso alla regolamentazione, all'accessibilità dei dati, all'infrastruttura informatica e alla formazione dei dipendenti.

Gestione del cambiamento

L'adattamento delle pratiche della catena di approvvigionamento esistenti e collaudate per includere l'intelligenza artificiale può avere conseguenze imprevedibili. Le procedure, le attrezzature, le strutture organizzative, la cultura aziendale e i ruoli dei dipendenti possono cambiare.

Approcci per un'integrazione di successo

L'integrazione dell'intelligenza artificiale in una catena di approvvigionamento complessa è un percorso ben collaudato. Le aziende che hanno ottenuto risultati positivi spesso condividono i dati dei propri progetti. I principali fattori che supportano una conclusione di successo sono i seguenti:

Pianificazione

Sviluppare una strategia coordinata (come i livelli gerarchici di Amazon) per identificare e gestire il business case di ogni potenziale soluzione.

Visibilità

Ottenere una visibilità end-to-end della catena di approvvigionamento è essenziale. Questo non comprende solo le aree potenzialmente da modernizzare, ma anche tutti i silos di dati esistenti e la rete estesa. Questa visibilità può costituire la base di modelli completi della catena di approvvigionamento.

Raccolta dati

I dati storici e in tempo reale guidano le decisioni prese dalle applicazioni di intelligenza artificiale. Iniziate con la raccolta e l'archiviazione dei dati dell'intera catena di approvvigionamento.

Automazione

Molti dei vantaggi dell'intelligenza artificiale si realizzano solo con l'automazione. Gli algoritmi potrebbero dover apportare modifiche automatiche alla gestione delle scorte, allo smistamento e ai processi di produzione.

Collaborazione

Ottenere dati e visibilità su tutti gli aspetti della catena di fornitura richiede negoziazione e integrazione con i clienti, i fornitori e altre parti interessate. Considerate in che modo qualsiasi miglioramento della catena di fornitura può essere vantaggioso per tutte le parti coinvolte.