L’intelligenza artificiale favorisce una migliore sostenibilità della catena di fornitura

L’intelligenza artificiale (AI) offre molteplici strade per migliorare la sostenibilità della catena di approvvigionamento. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella gestione della catena di fornitura può portare a operazioni ottimizzate, riduzione degli sprechi, migliore previsione della domanda e pratiche più rispettose dell’ambiente.

Ecco come l'intelligenza artificiale sta favorendo la sostenibilità della catena di fornitura.

1. Previsione della domanda

I metodi di previsione tradizionali possono portare a una sovrapproduzione o sottoproduzione, che a lungo termine sono insostenibili. Tuttavia, l’intelligenza artificiale può prevedere con precisione la domanda analizzando grandi set di dati provenienti da diverse fonti. Questo garantisce le aziende produrre solo la quantità necessaria, riducendo al minimo gli sprechi e gli eccessi.

2. Monitoraggio e instradamento dei fornitori

L’intelligenza artificiale aiuta a selezionare fornitori sostenibili analizzando i loro dati di governance ambientale e sociale. Le aziende possono sostenere la sostenibilità lungo tutta la catena di fornitura scegliendo i fornitori giusti.

Oltre alla semplice selezione, l’intelligenza artificiale monitora attivamente anche i fornitori in tempo reale. Ciò garantisce che rispettino costantemente gli standard di sostenibilità stabiliti.

3. Gestione delle Risorse

I sistemi intelligenti individuano le inefficienze e gli sprechi nella catena di fornitura. Affrontando queste inefficienze, le organizzazioni possono ridurre significativamente gli sprechi nelle fasi di produzione, stoccaggio e distribuzione. L’intelligenza artificiale valuta l’utilizzo delle risorse nei processi produttivi, suggerendo alternative più sostenibili o modi per utilizzare meno risorse.

Invece di limitarsi a reagire ai problemi delle apparecchiature, l’intelligenza artificiale prevede potenziali guasti a macchinari o veicoli analizzando i dati sulle prestazioni. Questo approccio proattivo garantisce che la manutenzione o la sostituzione avvengano prima che si verifichino guasti, evitando inutili riparazioni di emergenza.

4. Benefici ambientali

Il sistema può esaminare l’efficienza e i materiali dell’imballaggio, suggerire modifiche alla progettazione per ridurre al minimo l’uso dei materiali o promuovere alternative biodegradabili o riciclabili. L’intelligenza artificiale facilita la gestione dei resi dei prodotti, delle riparazioni, del riciclaggio e del riutilizzo dei materiali, contribuendo a un’economia circolare più sostenibile.

L’intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nello stoccaggio e nella produzione monitorando i modelli di consumo energetico. In tal modo, fornisce preziose informazioni per un uso più efficiente dell’energia o addirittura per la transizione verso le fonti rinnovabili. Utilizzando i sensori, l’intelligenza artificiale fornisce il monitoraggio in tempo reale di vari processi della catena di approvvigionamento. Ciò aiuta le imprese ad affrontare rapidamente le aree di spreco di risorse o di emissioni elevate.

Le aziende ottimizzano il routing consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di determinare il percorso vie di trasporto più efficienti, minimizzando il consumo di carburante, riducendo i costi, diminuendo le emissioni nocive e promuovendo un ambiente più pulito.

5. Sentimento dei consumatori

L’intelligenza artificiale analizza i sentimenti dei consumatori riguardo alla sostenibilità. Con queste informazioni, le aziende possono orientarsi verso linee di prodotti più sostenibili e adottare pratiche ecocompatibili.

L’intelligenza artificiale simula potenziali scenari della catena di approvvigionamento per valutarne i risultati ambientali e sociali, aiutando le aziende a prendere decisioni sostenibili. La ricerca ha dimostrato le vendite possono aumentare fino al 20% grazie alla responsabilità sociale delle imprese.

Le sfide dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per la sostenibilità della catena di fornitura

L’intelligenza artificiale sarà senza dubbio parte integrante della ricerca della sostenibilità. Tuttavia, con le attuali tecnologie di cui dispone il settore, ci sono alcuni inconvenienti che le organizzazioni devono considerare prima di implementare sistemi intelligenti. Comprendere queste sfide consente loro di massimizzare i vantaggi che ottengono dall’intelligenza artificiale.

1. Qualità e disponibilità dei dati

I modelli di intelligenza artificiale dipendono fortemente dai dati per funzionare in modo efficace. Se le aziende non forniscono dati puliti, strutturati e completi, questi modelli possono produrre risultati imprecisi, portando il sistema a fare previsioni errate.

2. Difficoltà di integrazione

Molte aziende utilizzano ancora sistemi di catena di fornitura legacy. Questi sistemi più vecchi spesso pongono sfide quando le aziende cercano di integrare le moderne soluzioni di intelligenza artificiale, rendendo il processo complesso e ad alta intensità di risorse. Inoltre, l’implementazione dell’intelligenza artificiale per le operazioni della catena di approvvigionamento non riguarda solo la tecnologia. Implica l’adeguamento delle strategie, la ridefinizione dei ruoli e la garanzia che l’intera organizzazione si allinei al nuovo approccio.

Il costo è un’altra considerazione importante perché l’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale nella catena di fornitura può mettere a dura prova i budget. Le aziende devono affrontare spese relative all’acquisizione di tecnologia, all’integrazione dei sistemi, alla formazione dei dipendenti e alla manutenzione continua del sistema.

3. Gestione del cambiamento

Quando le aziende introducono l’intelligenza artificiale nella loro catena di fornitura, spesso adeguano processi e flussi di lavoro di lunga data. I dipendenti abituati ai metodi tradizionali potrebbero opporre resistenza a questi cambiamenti, rendendo la transizione impegnativa.

L’intelligenza artificiale soffre di un notevole divario di competenze poiché è un campo di competenza relativamente nuovo. Le aziende spesso hanno difficoltà ad assumere o trattenere persone con le conoscenze necessarie per gestire l’intelligenza artificiale nelle operazioni della catena di fornitura. Inoltre, gli esperti e i coach di IA aumentano i costi di investimento per l’integrazione dell’IA nei processi aziendali.

4. Eccessiva dipendenza dalla tecnologia

I sistemi intelligenti possono dare alle organizzazioni un falso senso di sicurezza. Sebbene l’intelligenza artificiale sia molto affidabile e precisa, un guasto o un errore del sistema può causare interruzioni significative nella catena di approvvigionamento senza un’adeguata supervisione umana. Ciò è particolarmente vero per le situazioni dove il giudizio umano sfumato è necessario.

5. Pregiudizi e problemi di sicurezza

I modelli di intelligenza artificiale a volte possono riflettere i pregiudizi presenti nei dati di addestramento. Quando ciò accade, il sistema potrebbe prendere decisioni non in linea con gli standard etici o le norme sociali di un'azienda. Ad esempio, un’intelligenza artificiale addestrata all’efficienza e che dà priorità al basso costo può ordinare imballaggi non biodegradabili o riciclabili, il che è problematico per un’azienda che si posiziona come marchio ecologico.

Alcuni algoritmi di intelligenza artificiale funzionano come “scatole nere”, rendendo opachi i loro processi decisionali. Questa mancanza di chiarezza può portare le parti interessate e gli utenti a diffidare della tecnologia. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle catene di approvvigionamento aumenta anche il rischio di attacchi informatici. Le entità dannose potrebbero prendere di mira questi sistemi di intelligenza artificiale per interrompere le operazioni o accedere a dati riservati.

6. Scalabilità e preoccupazioni normative

Man mano che un'azienda cresce, la sua soluzione AI deve adattarsi ad essa. Alcune piattaforme, tuttavia, non sono scalabili in modo efficiente, il che porta a colli di bottiglia operativi. Il panorama in evoluzione dei sistemi intelligenti porta con sé anche il cambiamento delle normative. Le aziende devono rimanere aggiornate su questi cambiamenti per rimanere conformi, il che può essere impegnativo.

Casi di studio reali sull'intelligenza artificiale nella sostenibilità della catena di fornitura

Diverse organizzazioni si sono già occupate di intelligenza artificiale, ottimizzandone l’utilizzo nella catena di fornitura, nella maggior parte dei casi con risultati favorevoli. Alcune aziende segnalano addirittura che l’intelligenza artificiale offre tempi di evasione più rapidi fino a 6.7 ​​giorni rispetto ai loro metodi convenzionali.

Stella McCartney e Google

Diversi attori del settore della moda hanno collaborato con Google, tra cui Stella McCartney. Insieme, hanno sviluppato uno strumento che sfrutta l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico. Questo strumento offre una visione chiara di a l’impatto ambientale della catena di fornitura, aiutando i brand della moda nella selezione di materie prime e tecniche di produzione sostenibili.

Starbucks

Starbucks ha dimostrato il proprio impegno nell’approvvigionamento di caffè prodotto in modo sostenibile. Ha adottato l’intelligenza artificiale e la blockchain per offrire ai consumatori una funzionalità di tracciabilità dal chicco alla tazza. Ora i consumatori possono risalire all’origine del loro caffè, garantire fagioli di provenienza sostenibile e un giusto compenso per gli agricoltori.

Unilever

Dato l’ampio utilizzo di olio di palma nei prodotti, Unilever utilizza il monitoraggio satellitare, l’intelligenza artificiale e i dati di geolocalizzazione per monitorare la propria catena di approvvigionamento di olio di palma. L’obiettivo è combattere la deforestazione legata alla produzione di olio di palma. Questa tecnologia fornisce avvisi in tempo reale sui rischi di deforestazione, guidando l’azienda verso decisioni sostenibili.

Walmart

Walmart ha implementato un Sistema basato su intelligenza artificiale e blockchain risalire all'origine dei prodotti alimentari presenti nei propri punti vendita. Oltre a garantire la sicurezza alimentare, questo sistema consente a Walmart di identificare i fornitori sostenibili e dare priorità alla loro attività.

Sostenibilità della catena di fornitura guidata dall’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale ha il potenziale per rivoluzionare le operazioni della catena di approvvigionamento, ma una profonda consapevolezza e un’attenta considerazione delle sue sfide sono cruciali. Una pianificazione efficace, una formazione continua e valutazioni periodiche possono aiutare a mitigare queste sfide e garantire che l’integrazione dell’intelligenza artificiale valga l’investimento.

Ciascuno di questi esempi del mondo reale sottolinea il ruolo dell’intelligenza artificiale nel migliorare la trasparenza, la tracciabilità e il monitoraggio in tempo reale della catena di approvvigionamento. Con una visione più chiara delle proprie catene di fornitura, le aziende possono prendere decisioni informate che danno priorità alla sostenibilità, riducono al minimo l’impatto ambientale e promuovono l’approvvigionamento etico.