Come AI viene utilizzato nella gestione della catena di approvvigionamento

L’AI sta trasformando la gestione della catena di approvvigionamento con maggiore efficienza, visibilità e ottimizzazione. Ci sono diversi modi in cui le organizzazioni della catena di approvvigionamento possono implementare l’AI per sperimentare questi benefici, dalle simulazioni intelligenti al controllo di qualità automatizzato. L’adozione dell’AI sarà fondamentale per evolvere la catena di approvvigionamento e adattarsi alle sfide odierne della catena di approvvigionamento.

1. Ottimizzazione con simulazioni AI

L’AI è ottima nell’analizzare i dati per prevedere i risultati. Le aziende della catena di approvvigionamento possono utilizzare questa capacità per ottimizzare le loro operazioni attraverso simulazioni AI. L’AI può valutare una determinata configurazione operativa e individuare i collo di bottiglia e i potenziali problemi.

In una simulazione, c’è molta più flessibilità per le aziende della catena di approvvigionamento per ottimizzare le loro operazioni senza causare ritardi nel mondo reale. Google (GOOGL ) ha lanciato uno strumento di simulazione digitale basato su AI nel 2021, progettato per aiutare le aziende della catena di approvvigionamento a risparmiare denaro attraverso l’ottimizzazione. Questi tipi di strumenti possono essere estremamente efficaci per qualsiasi anello della catena di approvvigionamento.

Ad esempio, un gestore di magazzino potrebbe creare un gemello digitale di tutto il magazzino. Potrebbe quindi utilizzare una simulazione logistica AI su quel gemello digitale per sperimentare diverse strategie di ottimizzazione. In questo modo, è in grado di trovare la strategia logistica ottimale per il magazzino senza interrompere le operazioni del mondo reale.

2. Gestione dell’inventario automatizzata

I magazzini sono anelli cruciali nella catena di approvvigionamento. Se un magazzino funziona in modo inefficiente o gestisce l’inventario in modo inefficiente, potrebbe causare gravi effetti a catena in tutta la catena di approvvigionamento. L’AI può aiutare i magazzini ad automatizzare la gestione dell’inventario, risparmiando tempo e denaro.

Ad esempio, le unità potrebbero essere dotate di etichette IoT che tengono traccia dello stato di ogni articolo. Se gli articoli all’interno di ogni unità sono deperibili, l’IoT tracker terrà traccia di quanto sono vicini le date di scadenza. Le etichette IoT possono inviare dati come questo a un hub AI che gestisce tutti questi dati di inventario. L’AI può quindi avvisare i gestori di magazzino quando le unità di inventario sono vicine alla scadenza o quando i livelli di inventario superano o scendono al di sotto di una certa soglia.

3. Sicurezza informatica della catena di approvvigionamento

La sicurezza informatica non è mai stata più importante per le organizzazioni della catena di approvvigionamento. In effetti, nel 2022, il ransomware-as-a-service è emerso come un nuovo mercato underground in cui gli hacker possono acquistare ransomware per condurre attacchi rapidi alle aziende. Le grandi aziende non sono le uniche a subire gli attacchi, però. Un incidente nel 2022 ha interessato fino a 2000 singole piccole e medie imprese.

La gestione della catena di approvvigionamento necessita di una sicurezza informatica efficace e agile per stare al passo con queste minacce in ogni fase della catena. L’AI è uno strumento estremamente efficace per raggiungere questo obiettivo grazie alle sue capacità di riconoscimento dei modelli.

Ad esempio, un magazzino potrebbe utilizzare l’AI per monitorare costantemente l’attività di accesso ai suoi server. Se l’AI rileva tentativi di accesso sospetti o non autorizzati, può avvisare il personale di sicurezza e addirittura bloccare l’account sospetto.

4. Previsione della domanda AI

L’AI ha molto da offrire anche ai produttori e ai rivenditori. Queste aziende possono utilizzare gli strumenti di analisi dei dati AI per ottenere un’idea precisa di cosa saranno la domanda e l’offerta nei prossimi trimestri. Gli algoritmi AI possono analizzare numerosi set di dati, come i dati di vendita e le tendenze dei consumatori, per prevedere quanto di un certo prodotto sarà in domanda.

La previsione della domanda precisa consente a ogni anello della catena di approvvigionamento di ridurre la tensione complessiva sulla catena di approvvigionamento. Se i produttori sanno esattamente quanto di un certo materiale avranno bisogno, non devono sovraccaricare i fornitori di materie prime ordinando in eccesso.

Lo stesso vale per i rivenditori che inviano i loro ordini ai produttori. Alla fine, ciò potrebbe aiutare a ridurre gli sprechi nella catena di approvvigionamento.

5. Riduzione degli sprechi e degli errori

L’AI può essere uno strumento estremamente prezioso per ridurre gli sprechi di materiali e migliorare il controllo di qualità complessivo nella catena di approvvigionamento. Ciò è dovuto in gran parte alle incredibili capacità del machine learning, che consente di apprendere come automatizzare processi altrimenti complicati. Le aziende della catena di approvvigionamento possono combinare l’AI e l’IoT per una rapida e precisa riduzione degli sprechi e degli errori.

Ad esempio, un’azienda di produzione potrebbe voler automatizzare il controllo di qualità per le sue scatole di cartone. Una telecamera AI potrebbe essere utilizzata per scansionare le scatole mentre passano sulla linea di assemblaggio, rilevando rapidamente qualsiasi imperfezione senza creare un collo di bottiglia.

Allo stesso modo, i dispositivi IoT potrebbero essere utilizzati per raccogliere dati su quanto materiale grezzo viene utilizzato nel processo di produzione. Gli algoritmi di analisi dei dati AI potrebbero utilizzare questi dati per identificare dove vengono utilizzati più materiali e dove vengono sprecati i materiali più frequentemente.

Queste informazioni consentono alle aziende di utilizzare i materiali grezzi in modo più efficiente e ridurre la tensione complessiva sulla catena di approvvigionamento.

6. Monitoraggio della sostenibilità della catena di approvvigionamento

La sostenibilità è diventata una priorità importante in tutta la catena di approvvigionamento negli ultimi anni. Da un lato, è benefico per l’ambiente e per le persone che lavorano nella catena di approvvigionamento e la sostengono.

Inoltre, le iniziative di sostenibilità si concentrano spesso sulla riduzione degli sprechi, che è un aspetto importante per ridurre la tensione sulla catena di approvvigionamento, in particolare per i fornitori di materie prime. L’AI può aiutare le aziende a monitorare la sostenibilità delle loro catene di approvvigionamento, aumentando la visibilità.

Un ottimo esempio è l’ottimizzazione delle rotte utilizzando algoritmi logistici AI. Le aziende possono ridurre l’impronta carbonica delle loro catene di approvvigionamento identificando le rotte di spedizione più efficienti da utilizzare, sia via terra che via mare.

Inoltre, l’AI e i dispositivi IoT possono anche aiutare le aziende a monitorare la sostenibilità tra i loro partner e fornitori. Gli algoritmi AI possono tenere traccia di dove provengono tutti i componenti di un prodotto finito in tutta la catena di approvvigionamento. Ciò aumenterebbe la visibilità e consentirebbe alle aziende di migliorare la consapevolezza dei potenziali punti deboli della sostenibilità.

Ad esempio, un fornitore potrebbe utilizzare coloranti dannosi nel proprio processo di produzione. Se un’azienda è in grado di essere consapevole di ciò grazie all’AI, può scegliere un fornitore più sostenibile.

Costruire una catena di approvvigionamento più intelligente con l’AI

L’AI sarà fondamentale per innovare i processi della catena di approvvigionamento per costruire una catena di approvvigionamento più efficiente e sostenibile nel futuro. Le aziende di ogni anello della catena di approvvigionamento possono implementare l’AI per automatizzare i processi, migliorare le loro operazioni, rafforzare la sicurezza e utilizzare meglio le materie prime. Con la tecnologia giusta a disposizione, qualsiasi azienda della catena di approvvigionamento può evolversi per affrontare le sfide odierne.