Aumentare efficienza nella supply chain con l’intelligenza artificiale

Le diverse supply chain rischiano di diventare inefficienti e poco competitive se non si adattano e modernizzano per  trarre vantaggio dalle ultime tecnologie: attraverso l’implementazione di tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI, Artificial Intelligence), le supply chain possono crescere in flessibilità,fattore indispensabile per far fronte alle crescenti aspettative e richieste dei consumatori.

Ad oggi la complessità della domanda necessita di un supporto ulteriore lungo i diversi stadi che compongono una supply chain. La soluzione non può essere semplicemente l’automatizzazione di qualche processo o l’utilizzo di robot che sostituiscano i lavoratori: l’introduzione di tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI) possono avere un grande impatto nel rendere la gestione del business maggiormente agile ed efficiente.

In queste righe vi presentiamo alcune aree specifiche in cui soluzioni di Intelligenza Artificiale possono portare benefici e miglioramenti principalmente in termini di efficienza:

• Manutenzione dell’attrezzatura: l’efficienza dell’attrezzatura necessita di costanti interventi di riparazione e manutenzione. Attraverso la presenza di sensori applicati alle diverse attrezzature, le tecnologie AI sono in grado di collezionare i dati relativi allo stato di salute dei macchinari e di incrociarli con lo storico degli interventi manutentivi, nonché con i dati contenuti nelle diverse schede tecniche delle attrezzature stesse. In questo modo è possibile non solo automatizzare il processo di manutenzione, ma anche individuare il miglior momento in cui effettuare gli interventi, di modo da minimizzare i fermi produzione.
  L’azienda ha pertanto l’opportunità di perseguire un duplice obbiettivo. Da un lato si prevede un aumento del 20% in termini di produttività, grazie alla minimizzazione dei fermi produzione; dall’altro lato, la migliore gestione e programmazione degli interventi di manutenzione, combinata con un costante monitoraggio delle performance delle attrezzature, permette di tagliare i costi di manutenzione di una percentuale stimata attorno al 10%.

• Impiego di Robot: l’introduzione di robot all’interno dei magazzini comporta notevoli benefici in termini di produttività e di maggior sicurezza all’interno dell’ambiente di lavoro. I robot vengono generalmente impiegati per attività ripetitive e in cui non viene richiesto un alto carico di abilità e conoscenza, ma che potrebbero risultate pericolose se svolte da operatori di magazzino. Le tecnologie legate all’Intelligenza Artificiale possono gestire e controllare numerosi robot a partire da un singolo pannello digitale.
  In futuro, l’adozione su larga scala di tali tecnologie all’interno dei magazzini avrà tra i suoi maggiori impatti lo stravolgimento del personale: si prevede che il rapporto tra supply chain managers e operai di magazzino sarà di circa 6:1.

• Gestione delle scorte: l’impiego di tecnologie di Intelligenza Artificiale permette di implementare e utilizzare accurati modelli di previsione della domanda. Il beneficio immediato può essere rappresentato da un miglioramento delle prestazioni legate alla gestione delle scorte di magazzino. Infatti, corrette e sempre più puntuali previsioni consentono all’azienda di individuare le adeguate quantità di merce da mantenere a stock, riducendo da un lato le scorte di sicurezza, e limitando dall’altro le mancate vendite dovute all’assenza dei prodotti in magazzino. Tramite l’uso di modelli previsionali alimentati da tecnologie AI, si stima che gli errori previsionali possano diminuire dal 20 al 50%, portando ad una riduzione di mancate vendite pari al 65%, nel migliore dei casi.

• Gestione dei fornitori: la comunicazione con i fornitori è un aspetto essenziale per il miglioramento dell’efficienza. Le tecnologie legate all’Intelligenza Artificiale permettono non solo di ottenere informazioni più precise riguardo la domanda dei consumatori, alimentando modelli predittivi, ma abilitano soprattutto una maggiore sincronizzazione tra azienda e fornitori. Grazie a previsioni di domanda più accurate i fornitori possono così evitare sovrapproduzioni. Possono inoltre pianificare meglio la produzione stessa e le consegne, monitorando i dati di stock del cliente: l’azienda cliente ha infatti la possibilità di condividere su piattaforme cloud i dati collezionati costantemente da AI, abilitando il fornitore all’accesso di informazioni estremamente importanti quali il livello delle scorte a magazzino.

• Gestione dei ricevimenti delle spedizioni: quanto descritto in precedenza impatta notevolmente la gestione e organizzazione dei ricevimenti e delle spedizioni. Le tecnologie AI prospettano una rivoluzione delle modalità di spedizione, rendendole sempre più automatizzate: soluzioni con mezzi “self-driving” sono infatti in fase avanzata di sperimentazione. Al di là di tali prospettive future, la gestione dei ricevimenti e delle spedizioni può già oggi beneficiare di modelli previsionali sempre più accurati, capaci di elaborare e tenere in considerazione aspetti apparentemente marginali quali le condizioni metereologiche o le condizioni del traffico. Tali modelli AI di machine learning sono in grado di prevedere e ottimizzare non solo i tempi di consegna al cliente, ma anche i tempi legati al ricevimento, permettendo all’azienda di pianificare e preparare adeguatamente le proprie risorse per tale attività.

In conclusione, le moderne supply chain hanno bisogno di adottare le nuove tecnologie legate all’Intelligenza Artificiale, di modo da mantenere competitività in un contesto sempre più dinamico e trarre vantaggio dalle opportunità che un mercato sempre più esigente non manca di offrire.

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