Come l'intelligenza artificiale sta rimodellando silenziosamente la logistica: riducendo gli sprechi e aumentando i margini

Mentre finanza e sanità ottengono i titoli per aver adottato l'intelligenza artificiale, alcuni dei casi d'uso più redditizi sono sulle strade. La logistica è la spina dorsale del commercio globale e i dirigenti stanno capendo: nel 2024, 90% dei leader della supply chain ha affermato che le capacità tecnologiche sono i principali fattori nella scelta dei partner di trasporto merci. Il motivo? L'intelligenza artificiale sta trasformando un settore noto per la sua inefficienza nel vantaggio delle aziende sulla concorrenza.

Storicamente basata su processi basati su carta, la logistica è stata un punto cieco per i leader della supply chain. Questa mancanza di visibilità alimenta l'effetto frusta: piccole variazioni della domanda al dettaglio aumentano man mano che risalgono la supply chain, raggiungendo i fornitori di materie prime. Insieme ai lunghi tempi di consegna, ciò costringe ogni fase (rivenditori, grossisti, distributori e produttori) a ordinare in eccesso, esacerbando il problema.

Ma immaginiamo per un secondo che invece di riempire camion e magazzini di chip semiconduttori solo per vedere la domanda di PC in calo, la logistica avesse un monitoraggio in tempo reale e visibilità della supply chain. E se potessero prevedere le fluttuazioni della domanda con una precisione del 99.9%? E fornire soluzioni logistiche flessibili come il trasporto su richiesta in risposta?

Con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, questo ideale potrebbe non essere così lontano come pensano i leader aziendali.

La visibilità della supply chain spiega l'inspiegabile

Alla domanda "Quale delle capacità tecnologiche degli spedizionieri ritieni più preziosa?", il 67% degli intervistati ha votato per monitoraggio della spedizione in tempo reale.

I dispositivi Internet of Things (IoT) rivoluzionano il tracciamento del carico, offrendo visibilità granulare e avvisi in tempo reale sulle condizioni delle merci, cruciali per spedizioni sensibili al tempo o a temperatura controllata come cibo e prodotti farmaceutici che hanno rigide normative di verifica. I responsabili della supply chain non solo possono scoprire quanta scorta hanno e dove si trova in qualsiasi momento, ma possono anche conoscerne le condizioni. Gli spedizionieri possono monitorare e condividere informazioni sul fatto che le merci siano calde, fredde, bagnate o asciutte e possono vedere se porte, scatole o altri contenitori vengono aperti. Queste informazioni spiegano le anomalie con prodotti alimentari che arrivano deperiti, riducendo al minimo gli sprechi futuri.

Passando al settore dell'elettronica, le aziende possono assicurare ai clienti che prodotti come le schede madri dei laptop sono autentici quando gli articoli vengono tracciati e rintracciati. I responsabili del magazzino e dell'inventario possono scansionare codici a barre e codici QR per monitorare i livelli delle scorte o utilizzare tag di identificazione a radiofrequenza (RFID) attaccati agli oggetti per tracciare beni di alto valore senza doverli scansionare. I tag RFID più avanzati offrono avvisi in tempo reale quando le condizioni (come la temperatura) si discostano dalle soglie preimpostate.

La visibilità a livello di articolo è diventata un must per gli spedizionieri e i loro partner della supply chain. I fornitori di servizi logistici devono adattarsi rapidamente alle interruzioni e ai cambiamenti della domanda e questa visibilità aumenta la resilienza. Queste informazioni consentono alle aziende di avere una visione olistica dell'inventario e di prendere decisioni informate in tempo reale, riducendo gli sprechi e migliorando l'utilizzo delle risorse.

Previsione della domanda e tempi di consegna affidabili

L'utilità dei sensori IoT va ben oltre il semplice monitoraggio degli articoli e l'aggiornamento dei clienti in tempo reale. Forniscono dati che alimentano gli algoritmi di previsione della domanda.

Fai Coca-Cola, ad esempio. Il colosso delle bevande analcoliche sfrutta l'IoT per monitorare e raccogliere dati dai suoi distributori automatici e frigoriferi, tracciando metriche in tempo reale per i livelli di stock e l'analisi delle preferenze dei consumatori. Ciò consente a Coca-Cola di fare previsioni informate sulla domanda di specifici tipi di prodotti e gusti.

Gli spedizionieri utilizzano sempre più un metodo simile per prevedere il volume di merci in tratte specifiche, consentendo loro di ottimizzare l'impiego della flotta e soddisfare gli accordi sul livello di servizio (SLA). Buone notizie per le aziende, che beneficiano di tempi di consegna più affidabili, il che significa minori costi di inventario e meno rotture di stock.

Ci sono due modi generali le aziende di logistica utilizzano le previsioni:

1. A lungo raggio (strategico): Per budget e pianificazione patrimoniale (piani da 6 mesi a 3 anni).
2. Corto raggio (operativo): Particolarmente utile per la logistica, prevede il trasporto merci via terra fino a 14 giorni in anticipo e da 1 a 12 settimane per il trasporto marittimo.

Ad esempio, la società di corriere di DPDgroup, Speedy, prevede la domanda combinando i dati storici delle spedizioni (dimensioni dei pacchi, tempi di consegna, comportamento dei clienti, ecc.) con fattori esterni come festività, picchi di vendita al dettaglio (Black Friday), ecc. Con il nuovo sistema, la previsione della domanda basata sull'intelligenza artificiale ha consentito a Speedy di identificare e annullare rapidamente viaggi e trasporti di linea non necessari. Ciò ha portato a un Riduzione dei costi hub-to-hub del 25% e un aumento del 14% nell'utilizzo della flotta. McKinsey ha trovato risultati simili nella gestione della supply chain, con strumenti di previsione riducendo gli errori dal 20 al 50%.

Corrispondenza carico-capacità: smetti di trasportare aria

Uber Freight ha segnalato nel 2023 che tra 20% e 35% delle 175 miliardi di miglia stimate che i camion percorrono ogni anno negli Stati Uniti sono probabilmente vuote, prosciugando i budget di carburante e manodopera. Ora che l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e la tecnologia dei gemelli digitali sono mainstream, un camion che ha appena effettuato una consegna a Dallas non dovrebbe tornare a Chicago. Le piattaforme di abbinamento dei carichi basate sull'intelligenza artificiale analizzano la domanda di merci, la disponibilità dei camion e i modelli di percorso per garantire che ogni camion trasporti alla massima efficienza.

Le aziende di logistica prendono le informazioni raccolte sul trasporto merci utilizzate negli strumenti di previsione della domanda (dimensioni del carico, peso, dimensioni, tipo, se è deperibile, pericoloso, ecc.) e le analizzano in modo incrociato con la loro capacità. L'analisi basata sull'intelligenza artificiale può esaminare le dimensioni, le caratteristiche, la posizione e la disponibilità del camion, insieme alle normative sulle ore di servizio del conducente, per collegare spedizionieri e trasportatori in tempo reale. La tecnologia del gemello digitale può potenzialmente fare un ulteriore passo avanti, simulando scenari virtuali per garantire la corrispondenza ottimale.

Supponiamo che uno spedizioniere inserisca le informazioni sul suo carico imminente in una piattaforma digitale. Il sistema analizza la capacità disponibile del vettore e abbina il carico all'opzione più adatta, tenendo conto dei fattori di ottimizzazione menzionati in precedenza. La transazione viene elaborata e la spedizione viene monitorata durante tutto il suo percorso.

Tracciando le risorse, prevedendo la domanda e abbinando i carichi, le aziende di logistica stanno risparmiando enormi quantità. Stanno riducendo al minimo i chilometri a vuoto, massimizzando l'utilizzo dei veicoli ed eliminando l'impronta di carbonio, migliorando in definitiva le relazioni con i clienti con consegne più affidabili.

I vantaggi vanno oltre la logistica. Questo livello di visibilità della supply chain consente ai rivenditori e ai produttori di ottimizzare i programmi di produzione e ridurre i costi di mantenimento delle scorte. Possono pianificare le spedizioni in modo più efficiente, riducendo al minimo i ritardi e le spese di stoccaggio e riducendo le spese di trasporto assicurando un utilizzo ottimale dei camion e una capacità minima sprecata.

Qualsiasi settore che si occupi di allocazione delle risorse (compagnie aeree, produzione, persino cloud computing) può imparare dal modo in cui l'intelligenza artificiale nella logistica sta semplificando le operazioni.