Sei elementi essenziali per una catena di fornitura agile, resiliente e sostenibile
La catena di fornitura è definibile come il sistema che collega i fornitori ai clienti, attraverso la produzione, la distribuzione e la consegna di beni o servizi.
Anche detta Supply Chain, deve affrontare continue sfide, come la domanda variabile, i costi elevati, i rischi operativi e le il cambiamento climatico.
Per superare queste sfide, la catena di fornitura ha bisogno di una pianificazione e di un’analisi efficaci, che possano supportare le decisioni ottimali in ogni fase del processo.
L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia che può simulare le capacità cognitive umane, come l’apprendimento, il ragionamento, la percezione e la decisione.
L’AI può aiutare la catena di fornitura ad automatizzare le decisioni end-to-end, dalla pianificazione alla consegna, passando per la produzione e la distribuzione.
In questo modo, l’AI può contribuire a creare una catena di fornitura agile, resiliente e sostenibile, che possa adattarsi ai cambiamenti e alle opportunità del mondo reale.
Esistono sei elementi essenziali dell’automazione basata sull’AI nella pianificazione e nell’analisi della catena di fornitura, che sono: flusso di dati e automazione dei processi, garanzia della qualità dei dati basata sull’AI, analisi dei dati basata sull’AI, ottimizzazione basata sull’AI, prescrizione basata sull’AI, apprendimento basato sull’AI: vediamoli più nel dettaglio.
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Flusso di dati e automazione dei processi
Il primo elemento è il flusso di dati e l’automazione dei processi, che consiste nel garantire il trasferimento sicuro e veloce dei dati tra diverse fonti e piattaforme digitali, e di fornire una visione end-to-end dei processi della catena di fornitura.
Questo elemento è fondamentale per integrare e sincronizzare le informazioni e le azioni lungo la catena di fornitura, e per ridurre i tempi e gli errori manuali.
Garanzia della qualità dei dati basata sull’AI
Il secondo elemento è la garanzia della qualità dei dati basata sull’AI, che consiste nel mantenere la qualità e la coerenza dei dati attraverso l’intelligenza artificiale, in quanto essa può validare i dati e identificare le anomalie o le incongruenze.
SI tratta di un fattore importante per assicurare che i dati siano accurati, completi, aggiornati e affidabili, e per evitare decisioni errate o inefficaci.
Analisi dei dati basata sull’AI
Il terzo elemento è l’analisi dei dati basata sull’AI, che consiste nell’utilizzarla per estrarre informazioni rilevanti dai dati, come le tendenze, i modelli, le previsioni, le correlazioni, le cause e gli effetti.
La massima utilità si ha nel comprendere il comportamento e le esigenze dei clienti, per monitorare e valutare le prestazioni della catena di fornitura, e per identificare le opportunità e le minacce.
Ottimizzazione basata sull’AI
Il quarto elemento è l’ottimizzazione basata sull’AI, che la vede protagonista per trovare le migliori soluzioni ai problemi della catena di fornitura, considerando i vincoli, gli obiettivi, le preferenze e i rischi.
Questo punto è necessario per massimizzare l’efficienza e la qualità della catena di fornitura, per minimizzare i costi e gli sprechi, e per bilanciare la domanda e l’offerta.
Prescrizione basata sull’AI
Il quinto elemento è la prescrizione basata sull’AI, che si serve dell’AI per generare raccomandazioni azionabili e personalizzate, basate sull’analisi e sull’ottimizzazione dei dati.
Si tratta di un fattore vantaggioso per supportare le decisioni umane, per facilitare la collaborazione tra i diversi attori della catena di fornitura, e per aumentare la soddisfazione dei clienti.
Apprendimento basato sull’AI
Il sesto e ultimo elemento è l’apprendimento basato sull’AI, che si basa sull’utilizzo dell’AI per migliorare continuamente le prestazioni e l’accuratezza dell’automazione, attraverso il feedback, l’adattamento e l’auto-correzione.
Si tratta di un fattore essenziale per rendere la catena di fornitura più intelligente, più flessibile e più sostenibile, e per far fronte ai cambiamenti e alle richieste del futuro.
