Come usare l’intelligenza artificiale nella Supply Chain

Nell'ultimo decennio l'industria ha assistito a cambiamenti digitali senza precedenti. L'avvento delle nuove tecnologie ha ridefinito i modelli operativi utilizzati in fabbrica e l’integrazione di soluzioni tecnologicamente avanzate promette di rivoluzionare ulteriormente il panorama industriale.

Uno degli strumenti tecnologici più promettenti che sta emergendo è l'Intelligenza Artificiale Generativa (AI Generativa). Questa forma avanzata di AI è in grado di creare, simulare e prevedere modelli basati su enormi quantità di dati, spesso con una precisione superiore alla capacità umana. Nella supply chain, ciò si traduce in una migliore gestione delle risorse, in previsioni più accurate e in una maggiore efficienza operativa.

Ma come si può utilizzare concretamente l'AI Generativa nella supply chain? Questa tecnologia, che va oltre la semplice analisi dei dati, ha il potenziale di trasformare ogni segmento della catena logistica: dalla previsione della domanda di mercato all'ottimizzazione delle risorse disponibili, fino alla gestione degli inventari e alla pianificazione delle rotte.

In questo articolo scopriamo come l'AI Generativa sta plasmando la supply chain del futuro: le principali applicazioni, i benefici tangibili e le strategie per integrare con successo questa nuova tecnologia nella gestione della catena di approvvigionamento.

Esempi di utilizzo dell’AI generativa nella Supply Chain

La gestione della catena di approvvigionamento ha subito negli anni dei cambiamenti significativi, resi necessari anche dall’evolversi della situazione geopolitica, che ha portato alla volatilità della domanda, a nuovi comportamenti di acquisto dei consumatori e alla diffusione di nuove modalità di vendita online. In questo scenario si è reso necessario implementare tecnologie innovative che permettessero di superare il gap digitale esistente, con l’obiettivo di trovare una soluzione alle nuove sfide del commercio globale.
L’implementazione dell’AI nella supply chain è un chiaro esempio di come le nuove tecnologie possano migliorare l’efficienza dei processi produttivi: dal monitoraggio dei dati, alla generazione automatica della documentazione tecnica, fino all’utilizzo di chatbot basati su machine learning in grado di migliorare l’interazione uomo-macchina. Gli ambiti di applicazione dell’intelligenza artificiale nella supply chain sono molteplici. Scopriamoli insieme:

• Analisi e monitoraggio dei dati. Le nuove tecnologie basate sul machine learning sono sempre più utili per comprendere ed elaborare i dati relativi al processo produttivo. Le aziende possono infatti selezionare gli algoritmi di apprendimento automatico più adatti al proprio business per creare modelli personalizzati in grado di aiutare i board aziendali durante il processo decisionale. Dopo aver testato e validato il funzionamento del modello sarà inoltre possibile implementarlo nell’ambiente di produzione, mediante un'integrazione con i software scelti per la pianificazione della supply chain.


• Gestione dei fornitori. Grazie ai modelli basati sull’intelligenza artificiale generativa le aziende non solo possono analizzare in profondità le precedenti interazioni e le transazioni avvenute con i propri fornitori, ma possono anche prevedere le dinamiche future del mercato e le potenziali oscillazioni dell'offerta di materie prime. Questa previsione proattiva permette di suggerire le strategie di negoziazione più vantaggiose e di identificare i momenti ideali per stipulare contratti o fare acquisti. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella supply chain, inoltre, permette di automatizzare il processo di monitoraggio e di valutazione dei fornitori e di identificare i potenziali rischi. Avendo queste informazioni a disposizione in anticipo, le imprese possono pianificare contromisure, come la ricerca di fornitori alternativi o la modifica delle strategie di acquisto, garantendo così la continuità della catena di approvvigionamento.


• Previsione della domanda. Utilizzando l'analisi dei dati storici combinata con gli algoritmi generativi, si può prevedere la domanda futura dei prodotti in modo accurato, permettendo alle aziende di preparare in anticipo il Piano Principale di produzione (MPS) e quello di approvvigionamento dei materiali. Le tecnologie basate sul machine learning, infatti, consentono di sviluppare previsioni di vendita, indispensabili per la definizione delle scorte e la gestione dei magazzini.


• Gestione degli inventari. Questa tecnologia può analizzare modelli di consumo, trend di vendita e variabili stagionali per anticipare con precisione le necessità di rifornimento. L’AI può semplificare infatti la gestione dell’inventario e il tracciamento automatico delle scorte in entrata e in uscita dal magazzino, garantendo all’azienda di avere a disposizione la giusta quantità di prodotto ed evitando gli eccessi che potrebbero tradursi in costi di stoccaggio e deperimento delle merci. Il suo utilizzo permette infatti di ridurre drasticamente la percentuale di errore umano, evitando situazioni di sovraccarico o di sottostocking.


• Ottimizzazione delle rotte logistiche. L’utilizzo dell’AI generativa nella supply chain permette di elaborare grandi set di dati relativi al traffico, alle condizioni meteorologiche e a tanti altri fattori, con cui è possibile suggerire le rotte ottimali per il trasporto delle merci. L’impiego del machine learning per la scelta di percorsi che minimizzino il consumo di carburante, inoltre, determina una riduzione delle emissioni e la conseguente diminuzione dell’impatto ambientale della catena di distribuzione.


• Manutenzione predittiva. Grazie all’uso dell'AI generativa nella supply chain è possibile ottimizzare la manutenzione predittiva delle apparecchiature, dei macchinari e dei veicoli utilizzati nella catena di approvvigionamento. Analizzando enormi quantità di dati l'AI identifica pattern e tendenze che indicano la necessità di interventi manutentivi, che consentono alle aziende di creare modelli predittivi in grado di ridurre i tempi di inattività delle macchine e di minimizzare le interruzioni nella produzione o nella logistica.

L'utilizzo dell'AI generativa nella supply chain rappresenta il futuro per le aziende che desiderano rimanere competitive in un mercato in continuo mutamento. La digitalizzazione e l'innovazione tecnologica sono infatti ormai requisiti indispensabili per chi desidera rimanere competitivo e anticipare le esigenze del futuro.

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