Negli ultimi anni, la crescente sofisticazione dell’intelligenza artificiale ha portato livelli senza precedenti di precisione, efficienza e innovazione nella gestione della supply chain. Sta rimodellando il modo in cui vengono eseguite le attività, gestiti i dati e fornito il servizio clienti.
Il futuro dell’intelligenza artificiale nella catena di fornitura è ancora più entusiasmante. Per brand e rivenditori la mera visibilità non è più sufficiente. Vogliono sapere di più di quello che è successo prima, o anche di quello che sta succedendo adesso. Vogliono essere in grado di prevedere il futuro, nel modo più accurato e rapido possibile, mentre si sforzano di bilanciare domanda e offerta, superando al contempo le aspettative dei clienti.
Di seguito sono elencate tre aree chiave in cui l’intelligenza artificiale è destinata ad avere un impatto significativo sul settore della catena di fornitura.
Magazzinaggio e trasporti
Decisioni di routing più intelligenti. Gli algoritmi di intelligenza artificiale si sono già rivelati determinanti nel contribuire a semplificare i percorsi di consegna, ridurre i costi e aumentare la soddisfazione dei clienti. In grado di apprendere da dati e feedback, il sistema diventa ancora più intelligente nel determinare il minor tempo di viaggio e il consumo di carburante, tenendo conto di variabili quali traffico, condizioni meteorologiche, orari di consegna, layout dell’edificio e capacità del veicolo.
Inventario e movimento. Uno degli aspetti critici della gestione del magazzino è l’ottimizzazione della movimentazione delle merci all’interno della struttura. Gli algoritmi di intelligenza artificiale tengono conto di fattori quali la domanda di prodotti, la disposizione del magazzino e i dati in tempo reale sui livelli di inventario. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per prevedere i modelli di domanda, in modo che i magazzini possano anticipare quali prodotti saranno necessari più frequentemente e posizionarli per un accesso più rapido. Tali sistemi si adattano continuamente alle mutevoli condizioni, garantendo che le decisioni rimangano ottimali anche in ambienti dinamici.
Analisi. Nell’ambito della gestione della supply chain, i dati sono sovrani. L'analisi basata sull'intelligenza artificiale fornisce ai magazzini informazioni preziose sulle loro operazioni, consentendo un processo decisionale basato sui dati. Questi strumenti analizzano grandi quantità di dati generati da sensori, tag di identificazione a radiofrequenza e dispositivi Internet delle cose all'interno del magazzino.
L’analisi predittiva, ad esempio, può prevedere le esigenze di inventario e i potenziali colli di bottiglia. L'analisi descrittiva offre una panoramica completa dei dati storici, aiutando i magazzini a identificare tendenze e aree di miglioramento. La combinazione di questi approcci non solo migliora la precisione nella gestione delle scorte, ma contribuisce anche a un’allocazione e una pianificazione delle risorse più efficaci.
I sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare i dati storici per prevedere i modelli di domanda, ottimizzare i livelli di inventario e ridurre la probabilità di esaurimento delle scorte. Questi progressi comportano anche trasformazioni lavorative, consentendo ai lavoratori di impegnarsi in ruoli più stimolanti e strategici intellettualmente, come la supervisione e l’ottimizzazione dei processi automatizzati.
Adempimento e imballaggio. Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale e l’automazione hanno rivoluzionato il modo in cui le attività vengono eseguite in magazzino. Le attività di routine e ad alta intensità di manodopera, come la raccolta degli ordini, l’imballaggio e la gestione dell’inventario, vengono automatizzate. I sistemi basati su algoritmi di apprendimento automatico possono organizzare e imballare in modo efficiente gli articoli, riducendo il tempo necessario per l'evasione. Questi sistemi tengono conto di fattori quali le dimensioni, il peso e la fragilità del pacco, per garantire configurazioni di imballaggio ottimali, ridurre al minimo la necessità di spazio e ridurre il rischio di danni durante il trasporto.
Cross-dock. AI algorithms can analyze a myriad of factors, including weather conditions, traffic patterns and delivery times, enabling dynamic adjustments to routing plans. This results in more responsive and adaptable cross-docking operations. AI’s ability to process vast amounts of information ensures that cross-docks can make informed decisions based on the current state of the transportation network.
Processi manuali e flusso di lavoro
Scansione eventi. L’immissione manuale dei dati è stata per lungo tempo un aspetto della gestione della supply chain che richiede molto lavoro ed è soggetto a errori. Molte aziende oggi fanno ancora affidamento su timestamp scritti a mano quando un prodotto arriva o parte da un luogo. La scansione automatizzata non solo accelera l'immissione dei dati, ma elimina virtualmente anche gli errori associati all'immissione manuale. La scansione disponibile in ogni fase del viaggio di un pallet o di un pacco consente maggiori opportunità di consolidamento lungo tutta la catena. Acquisendo ed elaborando i dati in tempo reale, questi sistemi contribuiscono a un accurato monitoraggio dell'inventario, all'evasione degli ordini e alla visibilità complessiva della catena di fornitura. La posizione in tempo reale viene trasmessa direttamente alle parti interessate tramite un'applicazione o una piattaforma di facile utilizzo.
Programmazione degli appuntamenti. Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono sempre più utilizzati per ottimizzare la pianificazione degli appuntamenti, tenendo conto di fattori quali la capacità del magazzino, la congestione delle banchine, la disponibilità dei trasportatori e le finestre di consegna. Questi sistemi possono modificare dinamicamente gli orari in risposta a eventi imprevisti, come interruzioni meteorologiche o ritardi nel traffico. Automatizzando la pianificazione degli appuntamenti, le aziende possono ridurre al minimo i tempi di attesa, ridurre i costi di trasporto e migliorare l'efficienza complessiva della catena di fornitura.
Tecnologia traccia e rintraccia. I sistemi di tracciabilità e tracciabilità guidati dall'intelligenza artificiale forniscono visibilità end-to-end, fino al consumatore finale. In caso di richiamo o problema di qualità, le aziende possono tracciare rapidamente i prodotti interessati, riducendo al minimo l’impatto sia sui consumatori che sull’intera catena di fornitura.
Servizio clienti personalizzato
Chatbot e intelligenza artificiale conversazionale. Il panorama del servizio clienti ha subito una trasformazione significativa con l’integrazione di chatbot basati sull’intelligenza artificiale e intelligenza artificiale conversazionale. Nel settore della catena di fornitura, i chatbot offrono una soluzione scalabile per gestire le richieste dei clienti e fornire aggiornamenti in tempo reale. I chatbot si basano sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e sull'apprendimento automatico per comprendere e rispondere alle domande dei clienti. Se i clienti chiedono informazioni sullo stato dell'ordine, sul monitoraggio della spedizione o sulle informazioni sul prodotto, i chatbot possono fornire risposte immediate e precise. I lavoratori umani, nel frattempo, possono concentrarsi sulla gestione di interazioni complesse ed emotivamente sfumate.
Risoluzione dei problemi. L’intelligenza artificiale identifica e affronta i problemi nella catena di fornitura prima che si intensifichino. L’analisi predittiva e gli algoritmi di apprendimento automatico possono identificare in modo proattivo potenziali interruzioni, come ritardi nei trasporti, carenze di scorte o colli di bottiglia nella produzione. Attraverso l’analisi dei dati in tempo reale, i sistemi di intelligenza artificiale possono identificare la causa principale dei problemi e suggerire soluzioni adeguate.
Ricerca sui sinistri. I sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare e fare riferimenti incrociati ai dati provenienti da più fonti per indagare in modo efficiente la validità delle affermazioni. Ciò include l’esame dei registri di spedizione, dei dati di inventario e dei registri di comunicazione per fornire una comprensione completa e accurata della situazione. Automatizzando il processo di ricerca, le aziende possono accelerare la risoluzione dei sinistri.
Lavori come l'immissione di dati, la gestione dell'inventario, il routing e l'analisi di base stanno diventando sempre più automatizzati, consentendo ai lavoratori umani di concentrarsi su ruoli più complessi e strategici. Ma questo non deve essere un aspetto negativo per i lavoratori del settore della logistica. Sebbene l’automazione possa sostituire alcuni posti di lavoro, crea allo stesso tempo nuove opportunità. L’ascesa dell’intelligenza artificiale ha portato all’emergere di nuovi ruoli come formatori di sistemi di intelligenza artificiale, tecnici di manutenzione per sistemi robotici e analisti di dati specializzati nell’ottimizzazione della catena di fornitura.
Con l'evoluzione del settore, c'è una crescente domanda di persone con esperienza nella gestione e manutenzione di sistemi automatizzati, sottolineando l'importanza dei programmi di miglioramento delle competenze e riqualificazione. Per quanto l’apprendimento automatico continui a migliorare e ad adattarsi, ci sarà sempre bisogno di un tocco umano quando sono coinvolte le emozioni.
Man mano che le aziende continuano ad abbracciare queste tecnologie, si posizionano non solo per affrontare le sfide di oggi, ma anche per prosperare nel panorama dinamico e in continua evoluzione del futuro. Il continuo sviluppo e l’adozione dell’intelligenza artificiale nella catena di fornitura sottolineano il suo ruolo chiave nel guidare l’innovazione e nel garantire la resilienza delle reti di fornitura globali.
Daniel Sokolovsky è amministratore delegato e cofondatore di WARP.
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- Fonte: https://www.supplychainbrain.com/blogs/1-think-tank/post/38847-how-ai-and-automation-are-poised-to-revolutionize-the-supply-chain-industry
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