L’introduzione di applicazioni basate sull’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali, e non solo, sta gradualmente rivoluzionando le metodologie operative contribuendo ad accrescerne il tasso di efficienza e produttività.
Limitandoci al comparto della logistica, l’AI, dopo un primo momento di iniziale scetticismo, sta ora mostrando tutta la sua potenzialità suscitando l’interesse degli operatori.
Ne sono esempio le applicazioni, sempre più diffuse, dedicate alla gestione del magazzino che attraverso l’analisi dei dati e l’analisi predittiva sono in grado di fornire supporto decisionale e migliorare la competitività.
L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale generativa sta trovando spazio anche nelle grandi piattaforme di gestione delle supply chain messe a punto dai Big Tech per aiutare le aziende a sfruttare ed elaborare la grande mole di dati raccolti nelle varie fasi del processo di approvvigionamento.
L’obiettivo è quello non solo di ottenere maggiore efficienza ma anche di migliorare la visibilità end-to-end ed essere in grado di rispondere con tempestività ai cambiamenti della domanda
Leggi anche:
ChatGPT: quale contributo nella logistica?
L’individuazione dei rischi
Le recenti esperienze che le catene di approvvigionamento globali hanno dovuto superare, spesso senza una idonea preparazione, hanno posto l’accento sulla assoluta necessità di predisporre strumenti di previsione e di intervento adeguati e soprattutto tempestivi.
La messa a punto di piani alternativi richiede, infatti, la possibilità di identificare quasi in tempo reale i potenziali rischi e problemi.
L’Intelligenza Artificiale può proprio in virtù della sua capacità di elaborazione di grandi quantità di dati, far emergere i potenziali problemi, provvedere alla loro segnalazione e proporre soluzioni.
L’algoritmo di AI possiede le potenzialità per analizzare articoli, notizie, dati interni ed esterni che possano generare un potenziale rischio per la supply chain e, in maggior dettaglio, abbiano ricadute su altri soggetti che vi partecipano quali fornitori o partner.
In questa analisi possono essere compresi anche rischi di carattere geopolitico, tecnologico, finanziario o meteorologico.
Leggi anche:
Reslotting del magazzino, più efficiente con l’AI
L’interattività con i fornitori
In questa direzione si stanno muovendo le Big Tech lanciando aggiornamenti alle loro piattaforme, come nel caso di Microsoft che ha in questi giorni presentato una nuova funzionalità di intelligenza artificiale generativa nella sua piattaforma di gestione Supply Chain Center.
La nuova funzione chiamata Copilot si basa sulla interattività con clienti e fornitori per affrontare in modo proattivo il potenziale rischio di un’interruzione della catena di approvvigionamenti.
A questo scopo le informazioni raccolte dall’AI vengono condivise con i responsabili delle operazioni e con i clienti per generare approfondimenti predittivi e concordare un’azione rapida in collaborazione con i fornitori.
Il vantaggio principale è quello di una maggiore resilienza, agilità e competitività della supply chain.
Le comunicazioni avvengono via mail contestualizzate, generate dalla nuova funzionalità e mirate ad allertare i fornitori e trovare soluzioni per soddisfare gli ordini eventualmente coinvolti nel rischio individuato.
Sulla stessa linea finalizzata a mettere in comune dati e informazioni si stanno muovendo anche altri Big quali Amazon Web Services e Oracle con nuovi aggiornamenti alla sue piattaforme Transportation Management e Global Trade Management che fanno parte della Oracle Fusion Cloud Supply Chain Management.
