In che modo l'intelligenza artificiale nella catena di fornitura apporta valore al tuo business
I leader della catena di fornitura stanno cercando di acquisire una conoscenza più solida della pianificazione della propria catena di fornitura. E quale modo migliore per iniziare se non l’intelligenza artificiale (AI)?
Negli ultimi anni carichi di parole d’ordine, abbiamo visto molti nuovi brillanti strumenti generare entusiasmo – e confusione – attorno al potenziale dell’intelligenza artificiale. Le tecnologie vengono progettate da zero per utilizzare le capacità dell’intelligenza artificiale per migliorare le previsioni e rivelare informazioni più velocemente di quanto potrebbe fare qualsiasi essere umano. E anche ChatGPT rende facile per chiunque creare contenuti – anche articoli completi e white paper – per rispondere praticamente a ogni domanda che le persone possano immaginare.
Quando si tratta di pianificazione della supply chain, può essere difficile credere che queste attuali capacità possano apportare un valore reale. Ma sta gettando le basi per un nuovo paradigma che potrebbe ridurre del 70% il tempo di pianificazione settimanale, ridurre del 15-30% gli errori di previsione e migliorare notevolmente i risultati delle scorte.
Da progetto scientifico ad abilitatore della supply chain
Secondo Gartner, si prevede che l’intelligenza artificiale permeerà ogni innovazione guidata dalla tecnologia e ogni decisione strategica nel prossimo anno. E la precisione e la velocità del processo decisionale dell’intelligenza artificiale non potrebbero arrivare in un momento migliore per i pianificatori della supply chain.
Per stare al passo con le attuali dinamiche del mercato, i pianificatori devono modernizzare le loro tradizionali strategie di supply chain con previsioni che tengano conto dei segnali di mercato e dei fattori di domanda che cambiano più velocemente e con maggiore frequenza.
Ad esempio, l’integrazione nelle previsioni del comportamento dei clienti in tempo reale, dei cambiamenti economici, dei cambiamenti ambientali e degli eventi geopolitici in corso consente alle aziende di prevedere e adattarsi a scenari in evoluzione con maggiore agilità. L'analisi basata sull'intelligenza artificiale colma le lacune critiche inerenti ai modelli convenzionali, affrontando la domanda di base, l'incremento delle promozioni, le previsioni causali e le informazioni sugli utenti all'interno di una soluzione unificata, migliorando significativamente l'accuratezza delle previsioni.
L’intelligenza artificiale ha molte altre preziose applicazioni nella catena di fornitura, tra cui:
- Miglioramento continuo attraverso visibilità in tempo reale, business intelligence fruibile e analisi automatizzata dei dati
- Maggiore precisione di monitoraggio della disponibilità degli ordini e dello stato in tempo reale
- Allerta precoce di ritardi a monte per attivare la pianificazione di emergenza o l’approvvigionamento alternativo
- Identificazione più rapida del calo di popolarità dei prodotti e dei cicli di fine vita attraverso l'analisi del livello delle scorte
- Strategie di prezzo ottimizzate con analisi comparativa dei prezzi dei prodotti, dei costi della catena di fornitura e dei margini di profitto al dettaglio
- Ottimizzazione della domanda, del rifornimento e della pianificazione dell'offerta attraverso l’analisi dei prezzi delle materie prime e dei modelli meteorologici
Sebbene l’elenco dei potenziali miglioramenti sia ampio, ottenere dati da numerose fonti interne ed esterne per sfruttare in modo significativo l’intelligenza artificiale rappresenta una sfida significativa per la maggior parte delle organizzazioni della catena di fornitura. E una volta raccolti, i dati spesso richiedono un po’ di pulizia e standardizzazione.
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In che modo l'intelligenza artificiale matura le capacità di pianificazione della supply chain
La convergenza tra una maggiore disponibilità di dati e i progressi tecnologici rende ora la soluzione giusta è tempo di abbracciare una catena di fornitura basata sull’intelligenza artificiale. Fortunatamente, oggi sono disponibili diverse funzionalità per automatizzare i processi della catena di fornitura e aumentare il processo decisionale del team della catena di fornitura.
Selezione dell'algoritmo di previsione ottimizzato aiuta a garantire che l'accuratezza delle previsioni sia ottimizzata durante tutto il ciclo di vita di un prodotto. Unisce automaticamente più algoritmi ogni volta che vengono aggiunti nuovi dati alla cronologia della domanda e confronta l'accuratezza di ogni articolo previsto con ogni algoritmo di previsione disponibile, scegliendo infine quale gruppo di algoritmi riduce al minimo l'errore di previsione.
Aggiustamento dei valori anomali della domanda rileva automaticamente i dati anomali della cronologia della domanda e fornisce un meccanismo per correggere o spiegare i valori anomali. Ciò elimina il tempo e gli sforzi necessari al pianificatore della domanda per identificare e tenere conto manualmente delle anomalie dovute a esaurimento scorte, programmi promozionali della concorrenza, interruzioni non pianificate o eventi non ricorrenti. Affrontare questi “dati errati” aiuta a migliorare l’accuratezza delle previsioni garantendo che i dati utilizzati dai modelli siano quanto più puliti possibile.
Rilevamento della domanda da dati non strutturati sfrutta il riconoscimento dei modelli e l'elaborazione del linguaggio naturale per leggere e analizzare i big data per riconoscere relazioni complesse e fornire approfondimenti sui dati. Questa funzionalità tiene il passo con ogni cambiamento nelle preferenze e nel comportamento dei consumatori analizzando automaticamente terabyte di dati non strutturati in pochi minuti per determinare il sentiment degli acquirenti e prevedere rapidamente un impatto sulla domanda a breve e lungo termine.
Simulazioni probabilistiche di domanda e offerta comprendere la variabilità della domanda e la capacità di offerta a livello record. A differenza delle previsioni a valore singolo, queste funzionalità costruiscono una gamma di possibili previsioni della domanda e dell’offerta e creano previsioni randomizzate, che vengono utilizzate in simulazioni di gemelli digitali a più livelli e con vincoli di offerta per prevedere la resilienza della supply chain. L’integrazione dei dati sui ricavi e sui profitti a livello di prodotto in queste simulazioni di tipo Monte Carlo consente ai pianificatori di valutare i rischi legati al raggiungimento degli obiettivi volumetrici e finanziari.
Pulizia automatica dei dati e popolamento dei parametri riconosce i dati della catena di fornitura incompleti o inesatti e applica automaticamente i dati corretti o avvisa il responsabile dei dati appropriato affinché intraprenda azioni correttive. Soluzioni avanzate che puliscono automaticamente i dati e popolano i parametri della supply chain garantiscono la disponibilità di dati tempestivi e accurati per le operazioni di pianificazione della supply chain.
Aumento della selezione degli scenari utilizza capacità cognitive avanzate per sviluppare nuove intuizioni e aumentare la capacità di un pianificatore di prendere decisioni rapide e ben informate. Cerca autonomamente le migliori soluzioni per interruzioni e opportunità e può fornire al pianificatore le migliori alternative per accelerare il processo decisionale.
Ottimizzazione del profilo del ciclo di vita del prodotto migliora l'accuratezza delle previsioni a livello di articolo attraverso tecniche di modellazione basate sugli attributi per creare profili di domanda, assegnarli a nuovi articoli, valutarne continuamente l'accuratezza e rivederli. Impara dalle precedenti introduzioni di prodotti per ottimizzare la forma del profilo e il volume per il lancio di nuovi prodotti.
Dove la lungimiranza incontra la reattività
L'adozione dell'intelligenza artificiale nelle operazioni della supply chain non si limita a semplificare i processi. Sblocca un regno di possibilità: dal miglioramento continuo attraverso l’analisi automatizzata dei dati alla pianificazione della domanda ottimizzata e alle simulazioni resilienti. E man mano che l’intelligenza artificiale matura, il suo potenziale di rimodellare il panorama della catena di fornitura diventa sempre più tangibile, promettendo un futuro di efficienza e lungimiranza senza pari.
Per Logility, questo frangente nella pianificazione della supply chain non rappresenta solo un progresso tecnologico, ma anche un'opportunità fondamentale per i leader della supply chain. Le funzionalità di intelligenza artificiale migliorate consentono sempre più ai team di risolvere immediatamente i problemi con avvisi in tempo reale e approfondimenti istantanei, punteggi intelligenti e priorità economica e le migliori politiche di inventario per ogni SKU.
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