Supply Chain: da Henry Ford all'intelligenza artificiale

(Fonte: Chaay_Tee/Shutterstock.com)

Carolyn Mathas per PartProcurer.com | Tempo di lettura stimato: 4 minuti, 40 secondi

La prima catena di fornitura (supply chain) della storia e l'odierna controparte, complessa e basata sull'intelligenza artificiale (AI) non hanno tratti in comune identificabili. Un secolo fa, le linee di assemblaggio che hanno dato il via alla produzione di massa erano state realizzate da Henry Ford, permettendo la produzione di prodotti omogenei su larga scala. Le attuali catene di fornitura globali sono basate su una molteplicità di organizzazioni e processi, oltre che su tecnologie in rapida evoluzione. La crescente complessità delle supply chain si traduce in un aumento dell'entità dei problemi da affrontare.

Le problematiche di una moderna supply chain

Le attuali supply chain devono affrontare una molteplicità di problematiche che Henry Ford non avrebbe mai neppure immaginato. Le aspettative dei clienti sono sempre maggiori – più prodotti, logistica complessa, più sicurezza e naturalmente rigoroso rispetto dei tempi di consegna. Di conseguenza è necessario contenere i costi lungo l'intera supply chain, compito non certo tra i più semplici. Di seguito un elenco di alcune delle problematiche che si incontrano lungo l'intera filiera:

• Risorse e materiali: scarsità, problemi geopolitici, pressioni dal lato sia della domanda sia dell'offerta
• Inventario: adeguamento per supplire a eventuali carenze, gestione delle tempistiche, evitare l'eccesso di scorte, obsolescenza
• Garantire qualità e sicurezza: evitare prodotti scadenti o comunque al di sotto degli standard ed essere in grado di supportare standard di sicurezza in continua evoluzione
• Costruire e mantenere le relazioni: la scarsità di professionisti che si occupano della supply chain è un altro problema con il quale devono confrontarsi le aziende di logistica che tradursi in una gestione inefficiente e difficile dei rapporti con i fornitori
• Gestire grandi volumi di dati: gestire e interpretare in maniera efficace l'enorme mole di dati creata e disponibile lungo l'intera supply chain che possono produrre valide decisioni basate su analisi è un compito decisamente impegnativo
• Visibilità lungo le supply chain: si tratta di un aspetto fondamentale per garantire resilienza, accuratezza, efficienza, capacità di supportare eventuali interruzioni e di reagire in modo adeguato e rapido laddove necessario
• Efficienza in termini di costi
• Definizione accurata dei prezzi.

Fortunatamente oggigiorno è disponibile la tecnologia, in particolar modo l'intelligenza artificiale (AI) che permette di affrontare in modo efficace tutte queste problematiche.

AI: un pensiero che non arriva dall'essere umano

L'intelligenza artificiale è ampiamente adottata in vari settori, supply chain compresa, per automatizzare compiti ripetitivi ed eliminare gli errori che potrebbero commettere gli esseri umani senza il suo ausilio. L'analisi predittiva eseguita mediante l'AI prevede, ottimizza, supporta e automatizza le decisioni lungo l'intera catena. In un ambiente competitivo e complesso come quello attuale non è semplicemente possibile prescindere dall'analisi dei dati.  La capacità di analizzare simultaneamente l'intero volume di dati conferisce una maggiore rapidità ai processi decisionali e razionali.

Invece di fare affidamento sugli esseri umani per continuare a innovare e agire al di fuori degli schemi consueti, l'intelligenza artificiale in misura sempre maggiore sarà in grado di svolgere compiti seguendo uno schema assimilabile a quello del cervello umano. Rispetto a quest'ultimo, l'AI apporta alcune migliorie, tra cui:

• Analisi predittiva
• Auto-organizzazione
• Incremento di produttività grazie alla possibilità di eseguire lavori ripetitivi che dipendono fortemente dai dati
• Automatizzazione delle operazioni per garantire maggiore efficienza
• Pianificazione e implementazione delle modalità più rapide per la consegna delle merci
• Valutazione dei rischi nella selezione dei fornitori
• Chatbot per assicurare un servizio continuo (24/7) di assistenza ai clienti
• Attenuazione dei rischi.

Alla fine, l'intelligenza artificiale consentirà di effettuare la spedizione e la consegna dei prodotti in modo completamente autonomo. Le funzionalità di base dell'AI utilizzata nella supply chain stanno anche cedendo il posto ai vantaggi tipici dell'approccio basato sull'apprendimento automatico.

Apprendimento automatico: i vantaggi

L'apprendimento automatico (machin learning), un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, consente a un algoritmo, un software o a un programma di apprendere e adattarsi senza essere esplicitamente programmato per fare ciò. Tramite l'utilizzo di dati o di osservazioni per addestrare un modello di elaborazione basata su pattern di dati, è possibile migliorare l'analisi dei trend, l'individuazione di anomalie, nonché ottenere informazioni più numerose e dettagliate in tutti quei casi in cui i set di dati da analizzare sono di notevole entità. Tra le applicazioni in cui l'apprendimento automatico risulta particolarmente utile si possono annoverare:

• Analisi predittiva: specialmente nell'identificazione di pattern nascosti
• Gestione del magazzino: al fine di evitare un eccesso (o una carenza) di scorte
• Automazione del controllo qualità: ricerca di danni nei container o negli imballaggi che possono essersi verificati durante il trasporto
• Accuratezza nelle previsioni: l'abbinamento tra telematica, dispositivi IoT (Internet of Things) e trasporti “intelligenti” consente di migliorare la comprensione delle informazioni e altre tecnologie simili. Secondo uno studio condotto da McKinsey, le implementazioni basate su AI/ML nella supply chain consentono di ridurre gli errori di previsione in misura fino al 50%
• Prevenzione delle frodi: fornisce analisi in tempo reale per rilevare anomalie o deviazioni dallo schema abituale, compresa la prevenzione dell'abuso di credenziali privilegiate responsabile delle violazioni nella supply chain
• Tracciamento dell'”ultimo miglio”: ottimizza il processo e garantisce una maggiore accuratezza.

L'utilizzo dell'apprendimento automatico nelle supply chain consente anche di ridurre gli spechi e migliorare la qualità per aumentare l'efficienza in termini di costi, consentendo di risolvere più rapidamente i problemi e di velocizzare l'attività amministrativa.

Il fattore cruciale

In base a uno studio condotto da  McKinsey, il 61% dei responsabili  ha riportato una diminuzione dei costi e il 53% un incremento del fatturato come risultato diretto dell'introduzione dell'intelligenza artificiale nello loro catene di fornitura. Diminuzione dei costi di gestione dell'inventario,  riduzione fino al 75% dell'inventario, e minori costi di trasporto e di manodopera sono gli altri principali vantaggi legati all'uso dell'intelligenza artificiale.

L'introduzione dell'AI non è comunque un processo privo di ostacoli. La sua integrazione in alcuni casi è stata più veloce rispetto alla capacità di gestione delle sue funzionalità da parte di alcune aziende. Ne consegue che l'implementazione dell'intelligenza artificiale consente di risolvere problemi sia nuovi sia di vecchia data, creandone nel contempo degli altri tra cui:

• Il costo: L'intelligenza artificiale è costosa in quanto non si tratta di una soluzione di tipo universale. Essa si presenta sotto forma di sistemi indipendenti che devono essere integrati e installati, includono l'hardware e l'addestramento e devono prevedere la scalabilità. Un'apparecchiatura che sfrutta l'intelligenza artificiale utilizza chip realizzati con materiali rari, necessita di aggiornamenti costanti, manutenzione (sostituzione delle batterie) e consuma una discreta quantità di energia.
• Problemi etici: Tra questi l'inevitabile soppressione di posti di lavoro e i rischi legati alla sicurezza dell'intelligenza artificiale quando integrata nei veicoli autonomi utilizzati per i trasporti.

L'intelligenza artificiale è destinata a trasformare la supply chain nei prossimi anni in quanto, grazie alla sua capacità di elaborare i dati generati dalle operazioni, consentirà il controllo qualità, la manutenzione predittiva e l'ottimizzazione della catena di fornitura.

Da quando, all'incirca un secolo fa, Henry Ford ha realizzato una linea di assemblaggio e sono nate le supply chain, l'automazione, l'intelligenza (artificiale), l'apprendimento automatico, una capacità senza precedenti di generare e analizzare dati e un approccio veramente globale hanno contribuito a creare un meccanismo che lo stesso Henry Ford non avrebbe mai potuto immaginare.