La rivoluzione digitale iniziata durante i tardi anni Cinquanta, è proseguita fino ai giorni nostri in varie fasi, tra cui quelle che vengono chiamate terza e quarta rivoluzione industriale. Le tecnologie dell’informazione e della Comunicazione (ICT) hanno apportato grandi cambiamenti socioeconomici, arrivando fino a dove siamo oggi. Siamo infatti circondati da tecnologie, tanto da avere una media di 3 dispositivi a testa, in un mondo in cui siamo costantemente connessi. È in questo contesto che si è sviluppata l’AI, utilizzata in diversi settori, tra cui quello della logistica per il miglioramento della supply chain.
Intelligenza Artificiale e Supply Chain
Il termine “intelligenza artificiale” fu coniato da John McCarthy nel 1956, anche se Alan Turing aveva già precedentemente sollevato la questione dell’intelligenza delle macchine attraverso il test di Turing. Questo test valutava l’intelligenza di una macchina in base alla somiglianza delle sue risposte a quelle di un essere umano.
Basandosi sull’analisi, sull’osservazione e sui dati, i sistemi di intelligenza artificiale identificano modelli, effettuano previsioni e talvolta operano senza supervisione. È proprio per questa sua caratteristica predittiva che viene applicata nella supply chain. Le catene di approvvigionamento coinvolgono una sequenza di attività che inizia con la progettazione del prodotto e procede con l’approvvigionamento, la produzione, la distribuzione, la consegna e il servizio clienti. Da qua possiamo capire l’importanza della capacità predittiva.
Utilizzo dell’AI nella Supply Chain
I due motivi principali per il quale l’AI ha successo nella logistica sono:
- la previsione, dove l’intelligenza artificiale viene impiegata per stimare la domanda futura o rilevare eventuali carenze
nelle fasi precedenti. Gli algoritmi possono anche identificare eventi che segnalano la potenziale comparsa di problemi, permettendo agli operatori della catena di essere avvisati prima che la qualità della produzione subisca un calo.
- le ispezioni, in cui l’intelligenza artificiale è impiegata per identificare eventuali problemi nella produzione e nei macchinari. Inoltre, può essere utilizzata per certificare materiali e componenti, monitorandoli lungo l’intera catena di approvvigionamento.
L’intelligenza artificiale trova diversi campi di applicazione all’interno della gestione della catena di approvvigionamento, vediamo più precisamente quali. Uno dei più importanti utilizzi sta nella previsione della domanda. Infatti, utilizzando big data, incrociando informazioni interne come lo storico vendite e informazioni esterne, riesce a prevedere tendenze di consumo e prevedere la domanda con algoritmi generativi. Questo può essere utile per evitare le rotture di stock ed evitare di accumulare lo stock, limitando così anche lo spreco di risorse.
Tramite l’analisi di vasti dataset, considerando fattori come traffico e condizioni meteorologiche, può consigliare le rotte migliori per il trasporto merci. L’utilizzo del machine learning per selezionare percorsi mirati a ridurre il consumo di carburante contribuisce, inoltre, a diminuire le emissioni, riducendo così l’impatto ambientale della catena di distribuzione.
Nella gestione degli inventari ha due utilizzi principali: analizzando modelli di consumo, tendenze di vendita e variabili stagionali prevede con precisione le necessità di rifornimento. L’AI semplifica la gestione dell’inventario e il tracciamento automatico delle scorte in entrata e uscita, assicurando che l’azienda mantenga la giusta quantità di prodotto. In più, all’interno del magazzino, aiuta ad automatizzare i cicli operativi.
L’AI nella supply chain apre la strada all’inventario in tempo reale, all’emissione immediata di ordini di fornitura e al preciso monitoraggio degli ordini. Questo è utile per tutti gli utenti della supply chain e per il consumatore finale. Ad esempio, la comune domanda sulla localizzazione di un pacco acquistato online può essere risolta in modo veloce ed efficiente tramite l’implementazione di chatbot intelligenti.
Vediamo quindi come l’AI sta diventando un elemento chiave nella gestione dei processi della supply chain, andando a migliorarli. Questa porta una gestione più efficiente e intelligente dei processi produttivi, contribuendo alla riduzione degli sprechi, al miglioramento della precisione delle previsioni e all’ottimizzazione complessiva della catena di approvvigionamento.
Articolo di Silvia Chessa
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