Negli ultimi anni abbiamo assistito ad una netta crescita delle tensioni geopolitiche che, in alcuni casi, possono portare a carenze mondiali di energia e di materie prime, causando a loro volta degli impatti critici sulla pianificazione della produzione e sulla logistica della supply chain, spesso mettendone a nudo la vulnerabilità. L’ottimizzazione della suply chain è diventata quindi una priorità assoluta che impone alle aziende del settore, tra le altre cose, di mappare, monitorare e misurare l’esposizione agli eventi geopolitici in tutti gli anelli e punti di accesso alle catene di fornitura, per consentire una risposta più rapida agli eventi man mano che questi si verificano.
Questo può voler dire, ad esempio, creare una rete di fornitori maggiormente diversificata e l’attivazione di una connettività in tempo reale con i partner logistici con il fine ultimo di avere la possibilità di cambiare direzione rapidamente di fronte a un possibile evento critico. Occorre quindi implementare delle strategie di pianificazione agile che presuppongono però l’adozione di soluzioni software in cloud che offrano visibilità, connettività live e capacità di analisi avanzata dei dati.
Parliamo quindi di soluzioni che incorporano tecnologie come l’Intelligenza Artificiale, strumenti di machine learning, adozione di strumenti di IoT (Internet of Things) che siano in grado di aggiungere automazione e intelligenza all’intera catena della supply chain.
Da questo punto di vista, infatti, le supply chain moderne sono sistemi complessi che devono coordinare una vasta gamma di attività e processi. Tra le sfide principali vi sono:
- Variabilità della Domanda: prevedere con precisione la domanda è cruciale per evitare sia eccessi che carenze di stock.
- Interruzioni: eventi imprevisti come pandemie, disastri naturali e tensioni geopolitiche possono causare gravi interruzioni.
- Visibilità Limitata: la mancanza di visibilità lungo tutta la catena rende difficile il monitoraggio delle merci e la gestione dei flussi.
- Gestione del Rischio: identificare e mitigare i rischi è essenziale per mantenere l’operatività della supply chain.
Previsione della domanda e pianificazione della produzione
L’Intelligenza Artificiale offre degli strumenti utili per affrontare la variabilità della domanda, migliorando la pianificazione della produzione. Algoritmi avanzati di machine learning, infatti, possono analizzare dati storici e tendenze di mercato per prevedere con maggiore precisione la domanda futura, consentendo alle aziende di ottimizzare i propri livelli di stock, riducendo da un lato i costi di magazzino, dall’altro i rischi di stockout.
Un esempio concreto che potremmo citare applicato a questo specifico task è l’uso di Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e modelli di deep learning che possono apprendere modelli complessi nei dati della domanda. Sono sistemi in grado di incorporare variabili esterne come le previsioni meteo, eventi stagionali e cambiamenti economici per affinare ulteriormente le previsioni.
Monitoraggio e tracciamento avanzato delle merci
Un’altra delle aree in cui l’AI sta facendo passi da gigante è il monitoraggio e il tracciamento delle merci. Sensori IoT (Internet of Things) e tecnologie di tracciamento RFID possono infatti fornire dati in tempo reale sulla posizione e le condizioni delle merci lungo tutta la supply chain. I sistemi di Intelligenza Artificiale possono quindi può analizzare nel dettaglio questi dati per identificare potenziali problemi e ottimizzare i percorsi di consegna. Mettiamo il caso di trasporti di prodotti sensibili (come gli alimenti o i farmaci): i sistemi di AI possono monitorarne sostantemente la temperatura e, in caso di variazioni fuori da un range accettabile, possono inviare delle notifiche immediate ai responsabili suggerendo anche eventuali azioni correttive, con l’obiettivo finale di garantire che i prodotti arrivino a destinazione in condizioni ottimali.
Ottimizzazione dei flussi e gestione del rischio
L’AI è anche fondamentale nell’ottimizzazione dei flussi di lavoro e nella gestione del rischio. Attraverso l’analisi di grandi quantità di dati, gli algoritmi di Intelligenza Artificiale possono facilmente identificare i colli di bottiglia e le inefficienze nel sistema, suggerendo modifiche per migliorare la produttività. Inoltre, l’AI può modellare scenari di rischio e suggerire strategie di mitigazione. Da questo punto di vista, ad esempio, nel caso si verifichi una potenziale interruzione della fornitura da un determinato fornitore, l’AI è in grado non solo di valutarne l’impatto sull’intero sistema ma anche di suggerire fornitori alternativi o modifiche nel piano di produzione per minimizzare le conseguenze, con l’obiettivo finale di mantenere la continuità operativa in un mondo sempre più soggetto a situazioni di crisi improvvise determinate dalle recenti e crescenti tensioni geopolitiche che possono interessare tanto le rotte terrestri quanto quelle marittime.
Integrazione e collaborazione
Un altro aspetto importante è l’integrazione e la collaborazione tra diverse parti della supply chain. L’AI può facilitare la condivisione delle informazioni e la collaborazione tra fornitori, produttori e distributori. I sistemi di AI possono aggregare dati provenienti da diverse fonti e fornire una visione unificata e in tempo reale della supply chain. Questo livello di trasparenza è cruciale per prendere decisioni informate e tempestive.
È indubbio quindi che l’Intelligenza Artificiale stia trasformando la gestione della supply chain, migliorando significativamente la visibilità e la resilienza di tutta la filiera, attraverso la previsione della domanda, il monitoraggio avanzato delle merci, l’ottimizzazione dei flussi e la gestione del rischio, consentendo quindi alle aziende del settore di competere al meglio in un mercato globale sempre più complesso e dinamico.
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