Più intelligente, più veloce, più forte: come l'intelligenza artificiale sta rimodellando la moderna catena di fornitura

La moderna catena di fornitura è a un punto di rottura.

La volatilità è diventata la norma e, in ogni regione e settore, i leader della supply chain si trovano ad affrontare una convergenza di forze che i metodi tradizionali non sono più in grado di gestire. Quelle che un tempo sembravano interruzioni isolate, disordini geopolitici, eventi climatici o cambiamenti nella domanda dei consumatori, ora sono diventate pressioni continue e complesse.

A questo punto di svolta, tre fattori universali stanno gravando sulle operazioni della supply chain: incessanti venti contrari macroeconomici, crescenti pressioni sui margini e l'urgente necessità di adottare l'intelligenza artificiale. Ognuno di questi fattori sarebbe una sfida. Insieme, rappresentano una tempesta perfetta, che richiede più di un cambiamento incrementale, ma un approccio fondamentalmente nuovo alla gestione della supply chain.

La tempesta perfetta: tre forze che stanno rimodellando le catene di approvvigionamento

Macroeconomiche: la volatilità è la nuova normalità

I conflitti geopolitici e gli eventi climatici definiscono ormai le catene di approvvigionamento globali. Le recenti tensioni nei pressi dello Stretto di Hormuz, dove transita quasi il 20% del petrolio globale, hanno fatto aumentare i costi del carburante e le tariffe assicurative. costringendo alcuni vettori a prendere in considerazione costose deviazioni attorno all'Africa. Nel frattempo, manovre politiche, tifoni, siccità e scioperi sindacali stanno aggravando i ritardi e interrompendo la pianificazione degli inventari. Solo l'anno scorso, abbiamo assistito a 29 giorni di sciopero portuale e la spirale tariffaria sta costringendo le aziende ad annullare e sostituire interi progetti navali.

Le conseguenze si ripercuotono a livello globale. Una stima suggerisce che le sole interruzioni del Canale di Suez hanno aggiunto 0.7 punti all'inflazione globale dei beni di base. Nel frattempo, gli scioperi portuali, i cambiamenti nelle politiche commerciali e le delocalizzazioni della produzione stanno accelerando la complessità che i professionisti della supply chain devono gestire.

La compressione dei margini: aspettative in aumento, risorse in calo

Alle aziende viene chiesto di fare di più con meno. Ciò significa ridurre i costi di trasporto, ridurre il capitale circolante e migliorare il servizio clienti, il tutto raggiungendo obiettivi di sostenibilità. Non è solo difficile; è spesso contraddittorio. Eppure la maggior parte delle aziende Global 2000 prevede una riduzione del 10% dei costi di trasporto quest'anno. Allo stesso tempo, a Ogni anno, in tutto il mondo, 9.7 trilioni di dollari di capitale circolante restano intrappolati nelle scorte di sicurezza.

Questa non è solo una sfida tecnica; è una sfida umana. Gli analisti dei trasporti dedicano sempre più tempo alla gestione manuale dei dati. Nel frattempo, i team addetti all'esperienza del cliente devono fare i conti con aspettative crescenti e con un approccio di tolleranza zero per i guasti del servizio. La pressione per migliorare le prestazioni riducendo al contempo i costi sta mettendo a dura prova le organizzazioni della supply chain.

Il mandato dell'IA: urgenza senza chiarezza

L'intelligenza artificiale è diventata una necessità. I dirigenti sanno di averne bisogno: la maggior parte dei CEO afferma che la propria sopravvivenza dipende da essa. Ma un'implementazione efficace resta un obiettivo difficile da raggiungere. Gli studi dimostrano che il 42% delle aziende abbandona i progetti di intelligenza artificiale a metà strada e oltre l'80% delle iniziative di intelligenza artificiale non supera mai la fase pilota.

Il rumore che circonda l'IA rende difficile distinguere ciò che è reale da ciò che è solo una bufala. Molte iniziative di IA falliscono non perché la tecnologia non sia all'altezza, ma perché non hanno una direzione chiara o non si integrano bene con i sistemi già esistenti. Di conseguenza, le aziende faticano a generare un reale valore di business nonostante gli ingenti investimenti.

La strada da seguire: dal sovraccarico di dati all'intelligence fruibile

Man mano che le catene di fornitura diventano più complesse e interconnesse, il processo decisionale è sempre più ostacolato da troppi dati e poca chiarezza, rendendo ancora più cruciale la capacità di prendere decisioni rapide e sicure.

Molte organizzazioni hanno investito in piattaforme di visibilità e strumenti di analisi, ma hanno ancora difficoltà a prendere decisioni tempestive e informate. Per affrontare le sfide odierne, è necessario applicare l'intelligenza artificiale per consentire azioni più intelligenti e rapide.

Per aiutare i responsabili della supply chain ad affrontare queste sfide, ecco quattro modi in cui l'intelligenza artificiale sta già offrendo vantaggi tangibili in tutti i settori e come affrontare l'adozione in modo ponderato:

1. Gestione predittiva delle interruzioni
   L'intelligenza artificiale può aiutare le organizzazioni a passare da una gestione reattiva degli incendi a una gestione proattiva dei rischi. Analizzando dati storici, feed live e segnali esterni, come modelli meteorologici, eventi geopolitici e congestione portuale, i modelli di intelligenza artificiale possono identificare tempestivamente i rischi emergenti. Ciò consente ai team della supply chain di valutare percorsi alternativi o di adeguare i livelli di inventario prima che i problemi si aggravino. Ad esempio, durante il crollo del ponte di Baltimora, un'importante azienda automobilistica ha ottenuto 16 milioni di dollari di risparmi sui costi sfruttando l'intelligenza artificiale per gestire l'interruzione.
2. Gestione automatizzata delle eccezioni e delle risposte
   L'intelligenza artificiale può aiutare a identificare anomalie nei dati di spedizione o nelle prestazioni dei fornitori e suggerire azioni correttive in tempo reale. In un caso, un produttore canadese di componenti per autoveicoli ha ottenuto un aumento del 100% della produttività senza dover acquisire personale. Questo è particolarmente utile per gestire il crescente numero di eccezioni, come ritardi nelle consegne o discrepanze di inventario, perché significa che non è necessario monitorare manualmente ogni problema. L'automazione delle risposte di routine consente ai team di concentrarsi sui problemi ad alta priorità e sui miglioramenti a lungo termine.
3. Pianificazione più intelligente della domanda e dell'inventario
   Utilizzando una varietà di fonti di dati, dai segnali di mercato alle tendenze dei punti vendita, l'intelligenza artificiale può migliorare la precisione con cui le aziende prevedono la domanda e gestiscono le scorte di sicurezza. Ciò favorisce un migliore allineamento tra domanda e offerta, riducendo sia le rotture di stock che le scorte in eccesso. Ad esempio, un'azienda svizzera leader nel settore dei dispositivi medici e dell'oculistica ha ridotto le scorte di un giorno e ha realizzato un risparmio annuo di 15 milioni di dollari. L'intelligenza artificiale può persino evidenziare dove il ribilanciamento delle scorte tra le regioni potrebbe migliorare i livelli di servizio o ridurre i costi di trasporto.
4. Riduzione dell'attrito attraverso l'automazione e l'aumento
   L'intelligenza artificiale consente una migliore collaborazione fornendo informazioni condivise e in tempo reale che allineano i team di logistica, approvvigionamento, finanza e assistenza clienti. Con una visione unificata delle operazioni, le organizzazioni possono coordinare le risposte in modo più efficace e prendere decisioni congiunte più rapide. Quando è completamente integrata, l'intelligenza artificiale funge da copilota, riducendo i costi della supply chain e della logistica fino al 15% tramite ottimizzazione consentendo al contempo ai team di concentrarsi su attività strategiche e interfunzionali. Ad esempio, un rivenditore statunitense di articoli per la casa ha utilizzato l'intelligenza artificiale per aumentare del 72% i tempi di risposta alle eccezioni, dimostrando quanto l'intelligenza artificiale possa essere efficace nel coordinamento degli sforzi.

Mettere in pratica l'intelligenza artificiale: una tabella di marcia per catene di fornitura più intelligenti

Il futuro della gestione della supply chain risiede nella combinazione del giudizio umano con le intuizioni generate dalle macchine. L'intelligenza artificiale non sostituirà l'esperienza e l'intuizione dei professionisti della supply chain, ma può amplificarne l'impatto. Evidenziando schemi nascosti, prevedendo i rischi e migliorando la velocità e la qualità delle decisioni, l'intelligenza artificiale consente ai team di operare in modo più proattivo.

Ma sfruttare il potenziale dell'IA non significa solo implementare nuove tecnologie. Richiede allineamento strategico, implementazione ponderata e una cultura aziendale pronta al cambiamento. Per le organizzazioni che desiderano implementare processi più adattivi e resilienti, ecco tre passaggi essenziali per far funzionare l'IA:

1. Inizia con un caso d'uso mirato
   Invece di tentare di rivedere l'intera supply chain, inizia con un problema definito che l'intelligenza artificiale è in grado di risolvere, come il miglioramento della precisione dell'ETA, la semplificazione della gestione delle eccezioni o l'ottimizzazione dell'allocazione delle scorte. I primi successi contribuiscono a creare fiducia, giustificano ulteriori investimenti e creano slancio.
2. Garantire la prontezza dei dati
   L'intelligenza artificiale prospera grazie a dati tempestivi, strutturati e integrati. Prima di passare alla scalabilità, assicurati che sia in atto una governance dei dati di base. Ciò significa standardizzare gli input, abbattere i silos di dati e migliorare la visibilità sui sistemi. Con una solida infrastruttura dati, puoi aspettarti che i risultati dei tuoi modelli siano più affidabili e di impatto.
3. Coinvolgere team interfunzionali
   L'adozione di successo dell'intelligenza artificiale non riguarda solo gli algoritmi, ma anche le persone. Tutti, dalle operations all'IT, dagli analisti agli utenti aziendali, dovrebbero essere coinvolti fin dall'inizio. Quando le persone collaborano allo sviluppo, si garantisce che i modelli di intelligenza artificiale siano non solo accurati, ma anche interpretabili, facili da usare e adatti ai flussi di lavoro reali.

Quando questi elementi si uniscono, l'intelligenza artificiale diventa una parte pratica e integrata del processo decisionale. Queste decisioni non riguardano la supply chain; sono decisioni aziendali che hanno un impatto sui bilanci. Le organizzazioni che capitalizzano le capacità dell'intelligenza artificiale, agendo sui dati in tempo reale in modo sicuro, coerente e su larga scala, saranno quelle che guideranno il processo. Con le giuste basi, l'intelligenza artificiale può aiutare le supply chain a evolversi da reattive a resilienti, pronte ad affrontare qualsiasi sfida futura.