IA nelle Supply Chain: applicazioni chiave e vantaggi per le aziende

Introduzione all’IA nella Supply Chain

L’IA si sta sviluppando rapidamente, ampliando applicazioni e potenziale, in particolare il suo impatto sul settore della supply chain. Vediamo di saperne di più qui sotto.

Che cos’è l’IA nella supply chain?

L’IA è un ramo dell’informatica che si riferisce allo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono alle macchine di mostrare un’intelligenza simile a quella umana. Nella gestione della supply chain, l’IA viene utilizzata per analizzare, prevedere e ottimizzare le operazioni per raggiungere la massima efficienza.

Grazie alla capacità di elaborare grandi quantità di dati ad alta velocità, l’IA è diventata uno strumento prezioso nella gestione di supply chain complesse.

L’importanza dell’IA nella gestione moderna della supply chain

Negli ultimi anni le supply chain sono state sottoposte a un controllo maggiore, in particolare negli Stati Uniti. Nel 2021 è stato firmato un’Executive Order on America’s Supply Chains. Questo ordine mirava a garantire la resilienza della supply chain statunitense in settori critici come ICT e semiconduttori, assicurando lo sviluppo, la distribuzione e la competitività sicuri delle tecnologie di IA, mitigando al contempo i rischi derivanti da minacce geopolitiche, informatiche e ambientali.

Poi, nel 2023, è stato pubblicato un rapporto di avanzamento della Casa Bianca USA sulla costruzione di supply chain resilienti e un Executive Order on Safe, Secure, and Trustworthy Artificial Intelligence.

Il rapporto ha evidenziato che il CHIPS and Science Act ha stanziato 52,7 miliardi di dollari per rafforzare la produzione domestica di semiconduttori, fondamentale per lo sviluppo dell’IA, mentre gli investimenti nella formazione della forza lavoro e nella ricerca puntano a sostenere l’innovazione nei campi correlati all’IA.

Partnership internazionali, come l’Indo-Pacific Economic Framework, hanno promosso supply chain sicure e resilienti per prodotti digitali e ICT, assicurando che gli Stati Uniti restino competitivi nello scenario globale dell’IA. Questi sforzi affrontano vulnerabilità nei materiali critici, favoriscono l’innovazione abilitata dall’IA e mettono in sicurezza le tecnologie che alimentano l’economia dell’IA.

Un recente sondaggio McKinsey ha inoltre mostrato che la maggior parte dei rispondenti ha riportato un aumento significativo dei ricavi oltre il 5% nella gestione della supply chain e dell’inventario grazie all’IA.

Perché usare l’IA nelle supply chain?

L’IA offre un’opportunità unica per le aziende di snellire le operazioni e ottenere un vantaggio competitivo nella supply chain. Le imprese possono prevedere con precisione la domanda, identificare potenziali rischi e interruzioni e prendere decisioni basate sui dati che portano a maggiore efficienza e risparmi sui costi.

Inoltre, l’IA può automatizzare attività come la gestione dell’inventario, l’ottimizzazione dei percorsi e la selezione dei fornitori, liberando risorse umane per concentrarsi su attività più strategiche.

Senza l’uso dell’IA, raggiungere livelli così elevati di efficienza e accuratezza sarebbe quasi impossibile, considerando il ritmo serrato delle supply chain.

Che cos’è l’IA nella logistica?

L’IA ha un impatto particolarmente significativo sulla logistica, il processo di pianificazione, implementazione e controllo del flusso delle merci. Consente alle aziende di logistica di ottimizzare percorsi di trasporto, operazioni di magazzino e programmazione delle consegne sulla base di dati in tempo reale e analisi predittiva.

L’IA nella logistica consente di ottenere tempi di consegna più rapidi, ridurre i costi e aumentare la soddisfazione dei clienti.

Applicazioni chiave dell’IA nella Supply Chain

L’IA sta già rivoluzionando la gestione della supply chain attraverso diverse applicazioni chiave. Ecco alcuni usi comuni:

1. Previsione della domanda

La previsione della domanda basata su IA consente alle aziende di prevedere con alta accuratezza la domanda futura di prodotti analizzando un’ampia gamma di fonti dati, tra cui vendite storiche, trend di mercato, fattori economici e comportamenti dei clienti.

A differenza dei metodi tradizionali, i modelli di IA possono adattarsi a nuovi schemi e reagire a dati in tempo reale, rendendo le previsioni più dinamiche e affidabili.

• Modelli predittivi: Algoritmi di machine learning, come l’analisi delle serie temporali e le reti neurali, identificano schemi di domanda complessi e generano previsioni più precise.
• Adeguamenti in tempo reale: l’IA consente di modificare al volo le previsioni in base ai cambiamenti dei driver della domanda, come nuove promozioni, mutamenti di mercato o eventi esterni (ad es. condizioni meteo o festività).
• Meno rotture di stock e sovrascorte: previsioni accurate della domanda assicurano che le aziende abbiano i prodotti giusti al momento giusto, migliorando la soddisfazione dei clienti e riducendo i costi legati a scorte in eccesso o vendite perse.

Si possono usare modelli come i seguenti:

• ARIMA stagionale: i modelli ARIMA stagionali (Autoregressive Integrated Moving Average) sono usati per la previsione di serie temporali, cioè il processo di predire valori futuri basandosi su dati passati. Questi modelli tengono conto sia della tendenza sia delle componenti stagionali.
• Random forest: le random forest sono un tipo di algoritmo di machine learning che utilizza molteplici alberi decisionali per generare previsioni. Possono gestire grandi dataset con molte variabili e hanno un’elevata accuratezza predittiva.

Un buon esempio di IA in questo caso d’uso è l’utilizzo dell’IA da parte di Amazon per prevedere la domanda giornaliera nelle spedizioni di oltre 400 milioni di prodotti durante la stagione festiva 2023.

2. Gestione dell’inventario

L’IA ottimizza anche la gestione dell’inventario. Ciò avviene analizzando dati di vendita, dinamiche della supply chain e variabili esterne per mantenere livelli di stock ideali. Questo aiuta le aziende a trovare il delicato equilibrio tra avere scorte sufficienti per soddisfare la domanda ed evitare eccedenze che comportano costi di mantenimento.

Ecco alcuni modi comuni in cui l’inventario può essere gestito con l’IA.

• Rifornimento automatico: i sistemi di IA possono riordinare automaticamente i prodotti quando i livelli di stock raggiungono soglie predefinite, garantendo un rifornimento costante senza intervento manuale.
• Scorte guidate dalla domanda: prevedendo la domanda in modo più accurato, l’IA aiuta a mantenere scorte di prodotti ad alta richiesta riducendo gli articoli meno popolari, ottimizzando l’uso dello spazio e i costi di giacenza.
• Efficienza del magazzino: i sistemi guidati dall’IA ottimizzano il layout del magazzino e i percorsi di picking, migliorando la velocità di evasione e riducendo il tempo e le risorse necessari per l’elaborazione degli ordini.

La gestione dell’inventario è anche un’applicazione comune dell’IA in sanità, dove molti materiali monouso vengono consumati rapidamente.

3. Ottimizzazione della supply chain

L’IA migliora e semplifica l’intero processo di ottimizzazione della supply chain.

L’IA può fornire visibilità end-to-end e automatizzare processi complessi, dalla pianificazione della produzione alla logistica. Gli algoritmi di IA possono analizzare i dati lungo vari touchpoint, consentendo decisioni ottimali su programmi di produzione, percorsi di trasporto e allocazione delle risorse.

Più nello specifico, ecco alcuni modi d’uso dell’IA:

• Ottimizzazione di rotte e logistica: i sistemi basati su IA possono ottimizzare i percorsi di trasporto, consolidare le spedizioni e considerare traffico e meteo in tempo reale, riducendo tempi di consegna e costi del carburante.
• Pianificazione della produzione: gli algoritmi di IA bilanciano la capacità produttiva con la domanda, adeguando programmi e risorse per prevenire colli di bottiglia e rispettare le scadenze più efficacemente.
• Visibilità end-to-end: con l’IA, le aziende ottengono visibilità in tempo reale lungo la supply chain, migliorando il tracciamento di ordini, spedizioni e livelli di scorte, e consentendo di identificare e mitigare precocemente potenziali interruzioni.

4. Gestione delle relazioni con i fornitori

L’IA può anche rafforzare la gestione delle relazioni con i fornitori (SRM).

Un modello di IA può fornire insight sulle performance dei fornitori, sui fattori di rischio e sulle opportunità di collaborazione. Questi insight possono essere generati analizzando grandi quantità di dati aziendali.

In particolare, è possibile migliorare questi aspetti:

• Monitoraggio delle performance dei fornitori: l’IA traccia KPI come lead time, tassi di difettosità e conformità, offrendo una visione completa dell’affidabilità e qualità di ogni fornitore.
• Valutazione del rischio: l’IA identifica e valuta i rischi nella base fornitori analizzando fattori esterni (ad es. cambiamenti geopolitici, solidità finanziaria) che potrebbero influenzarne la stabilità, abilitando una gestione proattiva del rischio.
• Pianificazione collaborativa: l’IA può migliorare la collaborazione condividendo previsioni di domanda e piani di produzione con i fornitori, migliorando il coordinamento e assicurando che possano soddisfare la domanda in modo efficiente.

Ciò può essere particolarmente utile per le supply chain nell’e-commerce, dove sono coinvolti più partner fornitori.

I vantaggi dell’IA nella gestione della Supply Chain

L’uso dell’IA nella supply chain offre grandi benefici, tra cui decisioni migliori, riduzione dei costi, efficienza operativa e maggiore sostenibilità.

Ciascuno di questi vantaggi aiuta le aziende a gestire le complesse sfide della supply chain e a restare competitive in mercati dinamici.

1. Decisioni migliori

L’IA trasforma il processo decisionale nelle supply chain fornendo insight in tempo reale, basati sui dati, che permettono alle aziende di prendere decisioni proattive anziché reattive.

I sistemi di IA possono analizzare grandi volumi di dati da più fonti — inclusi dati storici, trend di mercato e fattori esterni come meteo e cambiamenti economici — per generare insight predittivi e raccomandare azioni.

• Analisi predittiva: i modelli predittivi basati su IA prevedono la domanda, aiutando le aziende ad adeguare l’inventario, ottimizzare i piani produttivi e ridurre la probabilità di rotture di stock o sovrascorte.
• Pianificazione di scenari: simulando vari scenari (ad es. cambiamenti della domanda, interruzioni nella fornitura), l’IA consente di valutare gli impatti potenziali delle diverse scelte, migliorando la capacità di pianificare le incertezze.
• Risposta più rapida ai cambiamenti: gli strumenti di supporto decisionale abilitati dall’IA possono rilevare in tempo reale problemi o trend, come un improvviso aumento della domanda o un collo di bottiglia logistico, consentendo rapide correzioni per mantenere fluide le operazioni. L’IA è inoltre in grado di analizzare dataset più grandi più velocemente rispetto all’analisi manuale.

Per esempio, l’architettura di cognitive supply chain technology di IBM ha permesso loro di rispondere rapidamente ai problemi nella supply chain prima che si verificassero interruzioni.

In questo modo si possono intraprendere azioni rapide per cercare una seconda fonte di approvvigionamento se una fallisce. La loro tecnologia di cognitive supply chain che sfrutta l’IA ha portato a un tasso di evasione ordini del 100% anche durante la pandemia del 2020.

2. Riduzione dei costi ed efficienza operativa

Grazie alla stessa tecnologia di cognitive supply chain basata su IA, IBM ha ridotto i costi della supply chain di 160 milioni di USD.

L’IA riduce significativamente i costi e aumenta l’efficienza operativa automatizzando e ottimizzando i processi chiave della supply chain. Dalla gestione dell’inventario alla pianificazione logistica, l’automazione guidata dall’IA minimizza i compiti manuali, riducendo l’errore umano e migliorando l’efficienza dei processi.

• Ottimizzazione dell’inventario: i sistemi di IA possono mantenere livelli di stock ottimali analizzando fattori come storico vendite, lead time e stagionalità, riducendo i costi da eccedenze e minimizzando le spese di stoccaggio.
• Programmazione automatizzata: l’IA snellisce i piani di produzione e logistica, minimizzando i tempi morti e migliorando l’utilizzo delle risorse. Ad esempio, gli algoritmi possono ottimizzare carichi dei camion, percorsi di spedizione e orari di consegna, portando a minori costi di carburante e consegne più rapide.
• Riduzione degli sprechi: grazie a previsioni precise e a un’allocazione efficiente delle risorse, l’IA riduce gli sprechi in produzione e logistica. Ciò non solo riduce i costi di smaltimento, ma contribuisce anche alla sostenibilità ambientale.

3. Maggiore sostenibilità

Come abbiamo discusso in un articolo a parte, l’IA può migliorare la sostenibilità in vari ambiti. Nelle supply chain, l’IA può abilitare un uso più efficiente delle risorse e ridurre sprechi ed emissioni.

Man mano che le aziende puntano a raggiungere obiettivi di sostenibilità, l’IA offre strumenti per tracciare, misurare e ottimizzare le pratiche sostenibili all’interno della supply chain.

• Minori emissioni di carbonio: l’ottimizzazione dei percorsi e della logistica basata su IA può ridurre il consumo di carburante selezionando rotte efficienti, consolidando le spedizioni e minimizzando i trasporti non necessari, con conseguente riduzione dei gas serra.
• Efficienza energetica: in produzione, l’IA può ottimizzare l’uso dei macchinari, minimizzare i tempi di inattività e programmare la produzione in base alla disponibilità e al costo dell’energia, riducendo i consumi e migliorando la sostenibilità operativa.
• Minimizzazione degli sprechi: prevedendo accuratamente la domanda, l’IA aiuta a ridurre la sovrapproduzione e l’inventario non necessario, minimizzando gli sprechi e supportando un approccio di economia circolare, in cui le risorse vengono riutilizzate o reimpiegate.

Secondo un rapporto ONU, il settore dei trasporti e delle supply chain è responsabile del 25% delle emissioni globali di gas serra. Con la riduzione degli sprechi e i miglioramenti nella gestione dell’inventario grazie all’IA, potrebbero derivarne riduzioni delle emissioni.

Integrare l’IA nella gestione della supply chain porta in definitiva a operazioni più agili, economiche e responsabili dal punto di vista ambientale.

Questi miglioramenti aiutano non solo a risparmiare e ottimizzare le risorse, ma anche ad allinearsi agli sforzi globali verso la sostenibilità, migliorando l’immagine del brand e l’appeal verso clienti attenti all’ambiente.

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IA generativa nella Supply Chain

L’IA generativa è una forma avanzata di intelligenza artificiale che usa il deep learning per creare output nuovi e unici a partire da un set di dati di training. Nella gestione della supply chain, l’IA generativa può aiutare a ottimizzare i processi generando molteplici scenari e suggerendo la linea d’azione più efficiente.

Ecco alcuni potenziali casi d’uso:

• Generare percorsi di trasporto alternativi per minimizzare i costi e migliorare l’efficienza
• Creare programmi di produzione ottimizzati in base a livelli di domanda variabili
• Generare soluzioni potenziali per interruzioni della supply chain in tempo reale

Casi di studio

L’IA generativa sta trasformando la gestione della supply chain permettendo alle aziende di ottimizzare le operazioni, aumentare l’efficienza e migliorare il processo decisionale. Ecco alcuni esempi reali di aziende che la sfruttano nelle loro supply chain:

1. DHL Supply Chain

DHL ha stretto una partnership con Boston Consulting Group per implementare applicazioni di IA generativa volte a migliorare la gestione e l’analisi dei dati. Una di queste è uno strumento di data cleansing che elabora e analizza dati di potenziali clienti, consentendo agli ingegneri DHL di progettare soluzioni logistiche in modo più efficiente.

Un’altra applicazione supporta i team sales fornendo insight durante lo sviluppo delle proposte, permettendo offerte ai clienti più rapide e personalizzate.

2. Mars Incorporated

Mars collabora con Celonis per utilizzare l’IA generativa nell’ottimizzazione dei carichi dei camion. Analizzando fattori come meteo e dettagli delle spedizioni, il sistema di IA raccomanda consolidamenti dei carichi, riducendo lo sforzo manuale dell’80% e abbassando costi di spedizione ed emissioni.

3. ThredUp

Il retailer di abbigliamento di seconda mano ThredUp impiega l’IA nei propri centri di distribuzione per aumentare throughput e produttività. L’IA viene usata per generare descrizioni dettagliate degli articoli, snellendo le operazioni e migliorando l’efficienza.

4. UPS

UPS utilizza il sistema On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION), che sfrutta IA e algoritmi avanzati per ottimizzare in tempo reale i percorsi di consegna. Il sistema considera fattori come volume dei pacchi, finestre di consegna, traffico e meteo in tempo reale per generare percorsi efficienti, risparmiando oltre 10 milioni di galloni di carburante all’anno e riducendo costi ed emissioni di carbonio.

Questi esempi mostrano come l’IA generativa venga applicata in vari settori per aumentare l’efficienza della supply chain, ridurre i costi e migliorare l’efficacia operativa complessiva.

Sfide e considerazioni nell’implementazione dell’IA

Nonostante i numerosi vantaggi, implementare l’IA nelle supply chain non è privo di sfide. Queste difficoltà possono essere rilevanti per le organizzazioni non preparate al cambiamento.

Privacy dei dati

Privacy e sicurezza dei dati sono preoccupazioni significative, poiché i sistemi di IA si basano sull’elaborazione di grandi quantità di informazioni potenzialmente sensibili. Le aziende devono assicurare che le pratiche di gestione dei dati siano conformi a regolamenti e standard internazionali.

Se la tua organizzazione ha sede nell’UE, l’EU AI Act è una linea guida chiave con rigide regole sulla privacy dei dati a cui bisogna attenersi. Puoi saperne di più nella nostra guida all’EU AI Act per i leader.

Come si vede dall’immagine sopra, l’EU AI Act impone una buona governance dei dati, che può rappresentare una sfida per molte piccole imprese.

Qualità e complessità dei dati

Gli algoritmi di IA sono validi quanto i dati su cui sono addestrati. Le aziende devono assicurare che i propri dati siano accurati, pertinenti e costantemente aggiornati per evitare previsioni errate.

In tutti i settori, la qualità dei dati è una sfida chiave per l’adozione dell’IA. Questi problemi di accuratezza e integrazione dei dati sono particolarmente veri nelle supply chain complesse.

Ad esempio, in una supply chain globale, i dati devono essere raccolti e analizzati da vari fornitori, produttori e distributori in diversi Paesi e fusi orari. Ciò presenta sfide per integrazione, standardizzazione e interoperabilità dei dati.

Alti costi di implementazione

Con l’implementazione di qualsiasi nuova tecnologia c’è un costo iniziale. Le aziende devono valutare attentamente il ritorno sull’investimento e i potenziali benefici prima di investire nell’IA.

Alcuni di questi costi possono derivare da:

• Assunzione di professionisti qualificati per sviluppare e mantenere i sistemi di IA
• Aggiornamento dell’infrastruttura esistente per supportare la tecnologia di IA
• Manutenzione di grandi modelli di IA on-premise

Tuttavia, gli esiti positivi dell’IA superano di gran lunga le sfide finanziarie e operative dell’adozione di soluzioni di IA.

Formazione e adattamento della forza lavoro

L’impatto sulla forza lavoro è un’altra considerazione. Sebbene l’IA possa automatizzare molte attività, può anche portare alla necessità di reskilling e upskilling in ambito IA. Le aziende devono trovare un equilibrio tra avanzamento tecnologico e mantenimento del patrimonio di competenze della propria forza lavoro.

Le organizzazioni devono essere pronte a mettere i dipendenti nelle condizioni di lavorare a fianco dell’IA e usare questi nuovi strumenti per colmare eventuali gap di competenze.

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Il futuro dell’IA nella Supply Chain

Guardando avanti, il ruolo dell’IA nella gestione della supply chain tenderà probabilmente ad espandersi. Le tecnologie emergenti potenzieranno ulteriormente le capacità dell’IA, offrendo soluzioni ancora più sofisticate alle sfide della supply chain.

Supply chain autonome

Ad esempio, le supply chain si muoveranno verso l’autonomia, con processi e macchine guidati dall’IA che lavorano in modo indipendente. Questo potrebbe portare a un’accuratezza ed efficienza quasi perfette, riducendo la necessità di intervento umano.

Analisi predittiva

L’analisi predittiva continuerà a evolvere, consentendo alle aziende di anticipare le interruzioni con maggiore anticipo e apportare rapidamente gli aggiustamenti necessari. Ciò aiuterà a gestire in modo proattivo i rischi ed evitare potenziali battute d’arresto.

Innovazione guidata dall’IA generativa

L’IA generativa avrà anche un ruolo più importante nell’innovazione della supply chain. Potrà essere utile per delineare più opzioni di design per prodotti e processi. Le aziende potranno così individuare soluzioni ottimali che forse non sarebbero state possibili con metodi tradizionali.

Considerazioni finali

L’IA ha già fatto passi significativi nella gestione della supply chain e il suo ruolo continuerà a crescere. Per le organizzazioni e i singoli, è fondamentale restare aggiornati su questi sviluppi. DataCamp for Business fornirà ai tuoi team e dipendenti le competenze di IA necessarie per cogliere le opportunità più interessanti del settore.