La Supply Chain è, per gli Stati e i sistemi economici sovranazionali, come il sistema nervoso centrale che mette in connessione produzione, distribuzione e consumo. Ecco perché gli stress degli ultimi anni, dovuti a eventi globali imprevedibili come pandemie, crisi geopolitiche, disastri naturali e guerre (‘calde’ o ‘ibride’ che fossero, quindi corredate di attacchi informatici), hanno preoccupato e preoccupano così tanto governi e aziende.
Queste ultime, in risposta, stanno accelerando l’adozione dell’intelligenza artificiale per rendere le proprie catene di approvvigionamento più resilienti, efficienti e adattabili; ciò è vero almeno per quanto riguarda quelle imprese che hanno la forza economica per farlo in profondità nei loro progetti – stiamo, quindi, parlando di multinazionali.
A supportare questo puntare la rotta – e gli investimenti – in maniera decisa sull’IA e le sue applicazioni, sono molteplici studi e pareri, come quello del World Economic Forum, che ha recentemente registrato l’opinione degli economisti mondiali, che in misura della quasi totalità (l’86%) ritiene che le imprese debbano implementare dell’IA nelle infrastrutture logistiche.
Ma quali riscontri pratici si hanno oggi? Sulla carta molte aziende stanno applicando l’IA a svariati comparti e processi del loro operato, però disporre di report sui risultati che siano imparziali è difficile, vuoi anche per il relativo poco tempo di sperimentazione effettiva.
Tuttavia trapelano alcuni casi-studio, come quelli di Maersk e di Coca-Cola, due esempi emblematici di questa trasformazione recentemente riportati dalla rivista AI Magazine oltre che dai comunicati delle aziende stesse.
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Supply Chain sotto pressione: perché serve l’IA
La globalizzazione, benedetta nei suoi anni iniziali dal modello economico occidentale, si è rivelata un’arma a doppio taglio con il suo raggiungere la piena maturità, per non dire un’esasperazione del suo sviluppo su scala planetaria: essa ha, infatti, reso il commercio internazionale più accessibile, ma allo stesso tempo più vulnerabile.
Per come la Supply Chain mondiale è stata strutturata, senza tenere conto delle dipendenze da mono-fornitori globali e del reale livello di progresso dei Paesi entro i cui confini essa si snocciola in nome della sola convenienza economica, il minimo incrinarsi degli equilibri ha l’effetto del proverbiali battito d’ali della farfalla; figurarsi eventi come il blocco del Canale di Suez causato dalla nave Ever Given o come la pandemia di COVID-19 o i cyberattacchi a catene commerciali ed infrastrutture o, ancora, lo sgretolarsi dei rapporti di civiltà tra nazioni, blocchi continentali e alleanze, con il ritorno a protezionismi e conflitti armati.
Ognuno di questi fatti ha dimostrato quanto sia fragile l’equilibrio delle catene di approvvigionamento, con conseguenze che vanno dalle più banali alle più importanti – dalla carenza di prodotti ai ritardi nelle consegne, dall’aumento dei costi alla perdita di fiducia da parte dei clienti.
L’IA non è una bacchetta magica, ma per lo meno su quei margini che possono essere limati, si propone come uno strumento strategico per ridurre i sovrapprezzi e minimizzare i rischi.
I sistemi cosiddetti ‘intelligenti’ possono infatti monitorare in tempo reale eventi globali come condizioni meteorologiche, sanzioni economiche, instabilità politiche e minacce informatiche sfruttando la marea di dati in circolazione e incrociandoli con un’efficienza e una reattività difficilmente raggiungibile da un team ‘umano’.
Possono inoltre rilevare i cambiamenti normativi, aggiornare la documentazione doganale, riorganizzare le rotte di trasporto e ottimizzare i flussi logistici in modo autonomo; un approccio proattivo che consente di anticipare i problemi, ridurre i rischi e migliorare la continuità operativa.
Maersk punta sui gemelli digitali
Maersk, uno dei leader mondiali nel trasporto marittimo, ha introdotto una tecnologia avanzata di digital twin per simulare e ottimizzare le operazioni portuali.
Il ‘gemello digitale’ è una replica virtuale del terminale fisico, alimentata da dati provenienti da sensori, macchinari e sistemi operativi. Krishnan Srinivasan, Chief Data Officer di Maersk, ha spiegato sulle pagine di AI Magazine che questa tecnologia consente di testare scenari ipotetici (ossia quei costrutti semantici che gli informatici identificano con l’espressione “what if”, “cosa (accadrebbe) se”) senza impiegare risorse reali.
Entrando nel pratico, è possibile simulare gli effetti di una tempesta sui transiti lungo una rotta o su una singola nave o un terminal, di un guasto tecnico su un’unità in navigazione o a terra, come una gru (inserita in una catena di transiti e consegne), o di una variazione normativa sul flusso delle merci; il risultato più evidente è che ciò che prima richiedeva giorni di analisi con l’IA si può risolvere in poche ore e con una accuratezza superiore.
Maersk, dall’impiego dei Digital Twin, ricava, a suo dire, una pianificazione più agile, una riduzione dei costi operativi e una maggiore capacità di risposta agli imprevisti.
Coca-Cola: previsione della domanda e distribuzione intelligente
L’altro caso citato è quello di Coca-Cola, che ha adottato un sistema di Customer Demand & Supply Planning basato su machine learning (ML) per migliorare la previsione della domanda e la distribuzione dei prodotti.
Attraverso modelli predittivi, vale a dire una modellazione matematica del comportamento dei mercati sulla base di dati che vanno dal clima allo scenario macroeconomico, l’azienda è in grado di anticipare con un certo grado di precisione le esigenze dei clienti, ottimizzando le scorte e pianificando la produzione in modo più efficiente.
José Antonio Echeverría, Chief Customer Service & Supply Chain Officer di Coca-Cola Europacific Partners, sempre su IA Magazine, ha sottolineato come questa tecnologia contribuisca a migliorare il servizio, aumentare la sicurezza e promuovere la sostenibilità, in quanto l’IA consente di adattare rapidamente la logistica alle variazioni del mercato, riducendo gli sprechi e garantendo una distribuzione capillare anche in contesti complessi.
Verso una Supply Chain intelligente: il futuro è adesso
Nonostante una serie di benefici derivanti dal suo impiego appaiano evidenti, l’adozione dell’IA nella logistica è ancora inferiore a livelli considerabili ottimali.
La realtà globale – in questo non fanno molta differenza longitudine o latitudine – è che le aziende esitano per il timore di costi troppo elevati, di andare incontro ad una complessità tecnologica che non saprebbero gestire o per la mancanza di competenze interne, nel delineare le proprie reali esigenze in primis, ma anche nell’interpretazione dei dati che l’IA fornirebbe loro.
Tuttavia, sul piano razionale il rischio di non agire è maggiore: si parla di perdita di competitività, dell’esposizione a shock esterni (da non considerarsi più rarità improbabili) e di inefficienze crescenti.
Per i professionisti della logistica, il messaggio sembra dunque chiaro e suggerisce che investire in infrastrutture intelligenti non è sia una scelta tecnologica, ma una strategia di sopravvivenza e crescita. L’IA chiaramente non sostituisce l’esperienza umana, ma può potenziarla, offrendo strumenti predittivi, analitici e decisionali che trasformano la Supply Chain da reattiva a proattiva.
