Perché la supply chain chiede intelligenza artificiale

La moderna supply chain è definita dalla scala: miliardi di transazioni e terabyte di dati su più sistemi. E quando si verifica un problema con i costi di inventario o la disponibilità, i pianificatori finanziari e della domanda si tuffano in Excel o negli strumenti di Supply chain management legacy nel tentativo di individuare i problemi.

Ma è come cercare il proverbiale ago in un pagliaio. Il volume, la velocità e la varietà dei dati sfidano gli sforzi umani per capire le dinamiche e correggere la nave. Logico quindi il ricorso all’intelligenza artificiale.

Le organizzazioni innovative stanno applicando l'intelligenza artificiale e il machine learning a vasti set di dati della supply chain per ottenere informazioni su problemi e prestazioni che sono effettivamente al di fuori della portata anche dei professionisti più esperti della pianificazione.

Gartner e l'intelligenza artificiale nella supply chain

Gartner ha rilevato che il 25% delle organizzazioni ha avviato iniziative di Intelligenza artificiale nel 2017, rispetto al 10% di due anni prima. Le aziende del settore farmaceutico, dei beni di consumo confezionati, manifatturiero e di altri settori stanno cercando di superare gli strumenti Scm relativamente semplicistici basati su regole di business statiche che inibiscono la capacità di ottimizzare e scalare.

Per un primo progetto, è meglio identificare un problema specifico della catena di fornitura che potrebbe essere risolto con l'intelligenza artificiale. Questo aiuta a concentrare sforzi e risorse su un singolo problema.

Potreste avere una dozzina di potenziali progetti per Ia lungo la vostra supply chain, dalla pianificazione alla produzione, al confezionamento, allo stoccaggio, alla distribuzione e alla logistica. Mirando a uno in particolare si ottengono i migliori risultati riducendo al minimo il rischio che sperimentazioni non ben definite finiscano sul retro del fuoco. Selezionando un progetto discreto, è possibile costruire sui successi iniziali e sugli apprendimenti per applicare l'intelligenza artificiale in altre aree.

Idealmente, le aziende applicano intelligenza artificiale a grandi set di dati di granularità profonda - per esempio, tre anni di dati con granularità fino al livello transazionale giornaliero per posizioni, ordini, impianti, materie prime, clienti e altro ancora.

Poiché è possibile estrarre dati da sistemi diversi (Erp, Mrp, Crm e altri), è ideale avere una coerenza temporale tra questi insiemi di dati. In altre parole, se si dispone di sei mesi di dati sulle materie prime, un anno di dati di inventario e tre anni di dati sulle vendite, per l’intelligenza artificiale può diventare problematico.

È buona norma garantire che i meccanismi di raccolta e memorizzazione dei dati siano orientati a dati altamente granulari. Anche se oggi non sei pronto per l'intelligenza artificiale, sarai pronto per la strada perché l’Ia diventa un differenziatore competitivo.

L'importanza del partner tecnologico

Per le aziende che decidono che l’intelligenza artificiale nella supply chain è la strada giusta per loro (che può dipendere da scala e complessità), il successo dipende in larga misura dai partner tecnologici che scelgono e dai servizi che questi fornitori offrono. Poiché si tratta di un'innovazione emergente, è essenziale garantire che il partner tecnologico scelto sia in grado di lavorare con voi attraverso gli ostacoli e di ideare soluzioni che soddisfino le esigenze.

Come per qualsiasi altra scelta di software aziendale bisogna fare la due diligence e trovare un partner che risponda attivamente alle esigenze aziendali. Ad esempio, il software Ia potrebbe non essere in grado di gestire l'aggregazione e la convalida dei dati necessari. Altri possono avere limitazioni nella capacità di raccogliere i dati, che è meglio realizzare mediante la scansione dei sistemi sorgente centinaia di volte al giorno. La profondità dell'analisi e le tecnologie sottostanti sono altri aspetti da considerare.

Una partnership con intelligenza artificiale è una strada a doppio senso. La probabilità di successo aumenta in modo esponenziale se l’organizzazione ha un cio visionario e altri leader che abbracciano coraggiosamente l'innovazione.

È importante riconoscere che l'intelligenza artificiale nella supply chain è una sorta di viaggio in un territorio inesplorato. Ma è senza dubbio l'innovazione più entusiasmante che la supply chain abbia visto negli ultimi decenni. Anche se non tutte le aziende ne avranno bisogno, coloro per i quali l'intelligenza artificiale nella supply chain può fare la differenza dovrebbero prendere in considerazione l'opportunità di iniziare prima o poi. Le aziende che hanno fatto il salto stanno già vedendo enormi dividendi mentre l’Ia riorganizza le loro operazioni di supply chain.

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