6 Applicazioni innovative dell'intelligenza artificiale nella gestione della supply chain

Oggi, l’intelligenza artificiale (AI) sembra alimentare tutto nella nostra vita, dal modo in cui facciamo acquisti con chatbot che sembrano leggere le nostre menti, ai nostri spostamenti quotidiani, dove le auto autonome si guidano da sole.

Non c’è da meravigliarsi che aziende di tutti i tipi in tutto il mondo stiano rapidamente integrando l’intelligenza artificiale nei loro sistemi operativi. UN recente indagine di McKinsey & Company ha svelato un impressionante tasso di adozione dell’intelligenza artificiale, che è 2.5 volte superiore oggi rispetto al 2017.

La capacità dell'intelligenza artificiale di automatizzare attività ripetitive e analizzare rapidamente grandi volumi di dati consente alle aziende di semplificare i propri processi, rendendoli più produttivi ed efficienti. Per questi motivi, l’uso dell’intelligenza artificiale nelle operazioni della supply chain non è più un optional: è il motore che guida le prestazioni e l’efficienza del carburante. 

Con gli algoritmi di intelligenza artificiale, le aziende possono prevedere ritardi, identificare potenziali interruzioni nelle loro catene di fornitura e persino ottimizzare le operazioni di magazzino, dallo smistamento e imballaggio delle merci alla gestione dei livelli di inventario.

Sembra interessante? Continua a leggere mentre spieghiamo cos'è l'intelligenza artificiale e come può rivoluzionare le catene di approvvigionamento in sei modi innovativi!

Sommario
L'ABC dell'intelligenza artificiale: un'analisi dei suoi fondamenti e dello stato attuale
Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale nelle catene di fornitura?
Verso una catena di fornitura ottimizzata per l’intelligenza artificiale: considerazioni finali

L'ABC dell'intelligenza artificiale: un'analisi dei suoi fondamenti e dello stato attuale

L'intelligenza artificiale (AI) è una branca dell'informatica che mira a creare macchine e software in grado di imitare l'intelligenza umana. Sembra eccessivamente complesso o tecnico? Non deve essere necessariamente così: esploriamo insieme cos'è realmente l'intelligenza artificiale prima di approfondire i suoi usi all'interno della gestione della catena di fornitura.

Che cos'è l'intelligenza artificiale (AI)?

L’intelligenza artificiale, o AI in breve, è come dare a un computer un cervello in grado di pensare, apprendere e risolvere problemi in un modo simile a come fanno gli esseri umani. Non è un cervello fatto di cellule e neuroni, ma fatto di codice di programmazione che utilizza dati ed esperienze per migliorare nei compiti. 

Questi compiti potrebbero essere qualsiasi cosa, dalla comprensione delle parole pronunciate (come fanno Siri o Alexa), al riconoscimento delle immagini (come Facebook identifica i tuoi amici nelle foto), al consiglio di quale video guardare dopo (come fa Netflix) o persino alla guida di automobili. L’intelligenza artificiale può essere suddivisa in due grandi tipologie in base a ciò che fa con le informazioni che ottiene:

• IA discriminativa: Questo sottoinsieme dell’intelligenza artificiale è incentrato sull’identificazione. Ad esempio, se gli mostri una serie di foto, può capire quali contengono gatti e quali no. È come un detective che esamina gli indizi (dati) per capire "chi è" (identificare le cose).
• IA generativa: Invece di limitarsi a identificare le cose, l’intelligenza artificiale generativa può effettivamente creare cose nuove. Non sa solo che aspetto ha un gatto; può immaginare un gatto che nemmeno esiste e poi generare da zero una foto o un racconto su di esso.

Quali sono le attuali tecnologie di intelligenza artificiale?

Gli attuali strumenti di intelligenza artificiale generativa sono diventati sempre più capaci di svolgere vari compiti e ruoli, dai compiti d’ufficio e creazione di contenuti alla progettazione e produzione. Possiamo classificare le attuali tecnologie di intelligenza artificiale in due categorie: quelle relative al testo e al suono e quelle relative all’immagine e al video.

Generazione di testo e voce

L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando il modo in cui creiamo testo e suono, semplificando la produzione di qualsiasi cosa, dai contenuti scritti alla musica. Strumenti di conversazione come ChatGPT ed Gemini sono addestrati su vasti contenuti da Internet. Possono tenere conversazioni, scrivere bozze di e-mail, scrivere saggi, rispondere a domande e persino creare contenuti scritti da zero.

Quando si tratta di voce e suono, i progressi sono altrettanto impressionanti. Ad esempio, strumenti come MuseNet di OpenAI ed juke-box possono generare composizioni musicali in una varietà di generi, oppure possono ricevere testi e uno stile musicale e generare un brano originale da quell'input.

Generazione di immagini e video

L’elaborazione del linguaggio naturale dell’intelligenza artificiale sta cambiando le regole del gioco anche nel mondo delle immagini e dei video. Immagina di digitare una semplice descrizione di una scena e di ottenere un'immagine dettagliata e originale che corrisponda alle tue parole. Questo è esattamente ciò che piace agli strumenti DALL-E Fare. Puoi dire a DALL-E: "Disegnami un elefante rosa che vola nel cielo" e voilà, otterrai un'immagine proprio come quella.

Quando si tratta di video, i progressi sono ancora più entusiasmanti. OpenAI ha recentemente introdotto Sora, uno strumento AI di testo in video in grado di creare video ricchi, dettagliati e realistici. Quindi, qualcuno può dire a Sora di realizzare un video su un drago e un cavaliere che ballano, e Sora può generare quel video, facendolo sembrare una vera scena di un piccolo film.

Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale nelle catene di fornitura?

Ora che sappiamo cos’è l’intelligenza artificiale, comprese le sue ultime scoperte, forse ti starai chiedendo quale sia esattamente il ruolo dell’intelligenza artificiale gestione della catena di approvvigionamento È. Continua a leggere mentre esploriamo sei applicazioni pratiche dell'intelligenza artificiale nelle catene di fornitura globali.

1. Previsione della domanda

Se c’è qualcosa di potente nell’intelligenza artificiale, è certamente in grado di elaborare e analizzare i big data – grandi quantità di informazioni che le nostre menti umane non possono assimilare – in tempo reale. In primo luogo, l’intelligenza artificiale esamina questi grandi set di dati che potrebbero includere il volume degli acquisti passati, le condizioni meteorologiche prevalenti, le tendenze attuali dei social media e tutti i principali eventi imminenti che potrebbero modificare le preferenze di acquisto dei consumatori.

Quindi, sfruttando una tecnica chiamata machine learningL'intelligenza artificiale impara da tutti questi dati per prevedere la quantità necessaria per un prodotto specifico e quando i clienti probabilmente vorranno acquistarlo. Di prevedere la domanda dei clienti più accuratamente, le aziende possono allineare meglio i propri livelli di inventario alla domanda prevista, riducendo i costi di mantenimento e minimizzando il rischio di scorte invendute.

Amazon è un ottimo esempio di azienda che utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per rivoluzionare la previsione della domanda. Utilizzando Amazon Forecast, un servizio basato sull'apprendimento automatico, Amazon può prevedere la domanda futura di milioni di prodotti a livello globale in pochi secondi. 

Gli scaffali virtuali di Amazon sono riforniti di articoli appena sufficienti perché l'intelligenza artificiale prevede quanti ne verranno venduti. E poiché hanno un'idea migliore di cosa sarà necessario e dove, Amazon può spostare gli articoli più vicino a dove vivono i clienti prima ancora che facciano clic "Acquistare. '

2. Ottimizzazione del magazzino

Magazzinaggio è una parte vitale della gestione della catena di fornitura, poiché funge da spina dorsale che consente alle aziende di mantenere i propri prodotti archiviati, organizzati e prontamente disponibili per la spedizione ai clienti. Tuttavia, il magazzinaggio è pieno di sfide logistiche, come prevedere la giusta quantità di scorte da conservare, capire il modo migliore per organizzare gli articoli per un accesso rapido e persino gestire il compito fisico di spostare le merci nel magazzino.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare i dati storici sulla movimentazione dei prodotti e i modelli di domanda per progettare o suggerire layout di magazzino ottimali. Ciò include l’identificazione delle migliori ubicazioni per le merci in base alle loro dimensioni, peso e frequenza di accesso, garantendo così un posizionamento logico che massimizzi l’utilizzo dello spazio e riduca al minimo i tempi di prelievo. 

Per esempio, Ocado, pioniere nella tecnologia alimentare, sfrutta l'intelligenza artificiale per automatizzare le operazioni di magazzino. Mentre i progetti di magazzino tradizionali dedicano uno spazio significativo ai corridoi affinché i lavoratori umani raccolgano gli articoli, i magazzini di Ocado sono altamente automatizzati, in cui ogni metro quadrato è destinato allo stoccaggio dei prodotti e robot mobili autonomi (AMR) recuperano e trasportano gli articoli come richiesto.

Questi robot si muovono su una griglia di stoccaggio tridimensionale, soprannominata "alveare", sfruttando in modo ottimale tutto il potenziale spazio di stoccaggio. Il design della griglia consente ai robot di accedere a qualsiasi prodotto immagazzinato dall'alto, il che rappresenta un netto cambiamento rispetto allo stoccaggio tradizionale. Questo design aiuta Ocado a immagazzinare più merci in un'area limitata e a evadere rapidamente gli ordini poiché i robot possono spostarsi rapidamente in qualsiasi posizione nella rete.

3. Logistica e pianificazione del percorso

Il tempo è essenziale nella logistica. La capacità dell’intelligenza artificiale di analizzare modelli storici di traffico, condizioni stradali attuali, previsioni meteorologiche e altro ancora, consente di prevedere e determinare i percorsi più efficienti per il trasporto. Meno tempo sulla strada e percorsi più diretti significano che i veicoli utilizzano meno carburante, il che non solo riduce i costi ma diminuisce anche l’impatto ambientale delle operazioni di trasporto.

Uno dei principali vantaggi dell’intelligenza artificiale nel routing dei trasporti è la sua capacità di adattarsi ai cambiamenti man mano che si verificano. In caso di ritardi dovuti a ingorghi o chiusure stradali, l’intelligenza artificiale è in grado di reindirizzare le spedizioni in tempo reale, apportando le modifiche necessarie a orari e percorsi. Ciò è particolarmente utile durante il coordinamento tra diverse modalità di trasporto come camion, navi e treni utilizzati in spedizione intermodale or trascaricare.

Ad esempio, United Parcel Service (UPS), una delle più grandi società di consegna di pacchi a livello globale, utilizza l'ottimizzazione e la navigazione integrate su strada (ORION), un sistema basato sull'intelligenza artificiale, per ottimizzare dinamicamente i percorsi di consegna. ORION ricalcola i percorsi di consegna dei singoli pacchi nel corso della giornata al variare delle condizioni del traffico, degli impegni di ritiro e degli ordini di consegna. 

Ottimizzando dinamicamente i percorsi, ORION fa risparmiare significativamente tempo e riduce il consumo di carburante. Secondo quanto riferito, il sistema riesce a risparmiare 2-4 miglia per conducente ogni giorno, consentendo di completare più consegne in un periodo di tempo più breve.

4. Valutazione e selezione dei fornitori

Nella gestione della catena di fornitura, un buon fornitore si traduce in prodotti di qualità, costi ridotti, consegne puntuali e, in definitiva, clienti soddisfatti. Tuttavia, effettuando valutazioni dei fornitori comporta lo screening di centinaia di potenziali fornitori per identificare quelli che soddisfano criteri predeterminati (ad esempio, costi, qualità, tempi di consegna). Ciò costituisce un carico di lavoro manuale sostanziale e soggetto a errori.

Per fortuna, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono estrarre e analizzare dati da varie fonti, inclusi siti Web dei fornitori, record di prestazioni, rapporti di settore e forum commerciali online, consentendo un processo di selezione più informato. Dopo aver elaborato tutti i dati, l’intelligenza artificiale può quindi creare e aggiornare automaticamente profili dinamici dettagliati per ciascun fornitore, incorporando fattori quali:

• Prestazioni di qualità: Metriche storiche della qualità, tassi di rendimento, conformità agli standard di qualità (certificazioni ISO), ecc.
• Stabilità finanziaria: Punteggi di credito, tendenze della redditività, analisi degli indici finanziari, ecc.
• Prestazioni di consegna: Tassi di consegna puntuali, tempi di consegna, affidabilità nel rispettare i programmi di consegna, ecc.
• Efficacia dei costi: Competitività dei prezzi, analisi della struttura dei costi, costo totale di proprietà, ecc.
• Capacità tecnologica: Adozione di tecnologie di produzione avanzate, possesso di proprietà intellettuale, ecc.
• Gestione del rischio: Esposizione a rischi geopolitici, resilienza della catena di fornitura, storia della gestione delle interruzioni, ecc.
• Considerazioni geografiche: Vicinanza a mercati chiave o siti di produzione, impatto dei costi logistici e di trasporto, ecc.

Dopo la selezione, l'intelligenza artificiale può continuare a monitorare le prestazioni dei fornitori. Ad esempio, potrebbe utilizzare l’analisi del sentiment per valutare la salute finanziaria dei fornitori o rilevare i primi segnali di instabilità o interruzioni.

Ad esempio, IBM Gestione del ciclo di vita dei fornitori Emptoris l'applicazione dispone di un modulo di valutazione delle prestazioni progettato per creare, gestire e valutare le valutazioni dei fornitori interfunzionali. 

Questo processo di valutazione delle prestazioni valuta le prestazioni di un fornitore in un periodo determinato, considerando misure sia quantitative (fatti concreti) che qualitative (ad esempio, innovazione). Oltre alla valutazione delle prestazioni, IBM Rischio del fornitore Il modulo aiuta nell'identificazione precoce del rischio eseguendo calcoli del rischio in tempo reale e attivando avvisi di conseguenza.

5. Ottimizzazione dell'imballaggio

Il packaging è un potente strumento di branding e marketing; tuttavia, cosa ancora più importante, incide direttamente sull’efficienza e sul rapporto costo-efficacia della distribuzione dei prodotti. Imballaggio ottimizzato non solo riduce i costi dei materiali, ma riduce anche i costi di spedizione grazie all'ottimizzazione del peso e dell'utilizzo dello spazio.

Analizzando fattori quali la forma del prodotto, la fragilità, il peso e le proprietà dei diversi materiali, l'intelligenza artificiale può identificare progetti che utilizzano una quantità minima di materiale garantendo comunque la sicurezza del prodotto durante il trasporto. Inoltre, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono simulare e ottimizzare le dimensioni e le forme degli imballaggi per inserire più prodotti in ogni spedizione, riducendo così il numero di viaggi richiesti.

Un ottimo esempio del mondo reale è come Confezione, leader nelle soluzioni di imballaggio on-demand, si affida a un sistema basato sull'intelligenza artificiale per analizzare le dimensioni di ciascun articolo da imballare e creare imballaggi di dimensioni personalizzate per ciascun ordine. L’intelligenza artificiale considera diversi fattori, tra cui:

• Le dimensioni degli articoli
• Spazio protettivo o imbottitura richiesti
• Il miglior orientamento dell'articolo all'interno della scatola
• Vincoli materiali ed efficienze

Il risultato è una dimensione di imballaggio ottimale che garantisce il massimo livello di protezione, riduce al minimo il materiale di imballaggio utilizzato e lo spazio che ogni pacco occuperebbe durante il trasporto. 

Inoltre, Packsize's imballaggio su richiesta Le macchine, come il sistema Box On Demand, utilizzano le specifiche di progettazione consigliate dall'intelligenza artificiale per tagliare, piegare e incollare automaticamente il cartone ondulato in una scatola di dimensioni personalizzate. Il macchinario traduce il design dell'intelligenza artificiale in un pacchetto fisico perfettamente dimensionato per il prodotto.

6. Approvvigionamento globale intelligente

Il sourcing globale su piattaforme online B2B come Alibaba.com sta diventando sempre più un elemento strategico della gestione della catena di fornitura. Tuttavia, l’approvvigionamento globale presenta una serie di potenziali errori e sfide, soprattutto per gli acquirenti aziendali principianti.

Ad esempio, gli acquirenti potrebbero incontrare difficoltà nel trovare il prodotto giusto tra milioni di prodotti disponibili. Inoltre, interagire con fornitori di paesi diversi introduce potenziali malintesi dovuti a barriere linguistiche.

Con l’intelligenza artificiale, gli acquirenti possono sperimentare un processo di approvvigionamento ottimizzato. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono identificare e monitorare le tendenze del mercato, suggerire i tempi migliori per reperire specifiche categorie di prodotti e persino automatizzare le attività di routine negli approvvigionamenti, come la creazione di ordini di acquisto, l’elaborazione delle fatture e il monitoraggio dei pagamenti.

Un ottimo esempio concreto è il modo in cui Alibaba.com ha sfruttato l’intelligenza artificiale attraverso lo strumento Smart Assistant per fornire un servizio clienti 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, agli acquirenti e aiutarli a raggiungere i risultati desiderati. processo di approvvigionamento il più efficiente possibile. 

Smart Assistant è una guida personale intuitiva e basata sull'intelligenza artificiale per l'approvvigionamento che aiuta le aziende a scoprire nuove opportunità, rimanere aggiornate sulle tendenze, monitorare perfettamente gli ordini e altro ancora, il tutto attraverso un unico punto di contatto efficiente. Tra le numerose funzioni di assistenza, tre caratteristiche chiave per rendere intelligente il sourcing globale includono:

• Ricerca immagini aggiornata
• Richiesta intelligente di proposta (RFQ)
• Aiuto immediato

Le prime due funzionalità sono state introdotte nel settembre 2023 e da allora hanno aiutato le aziende a approvvigionarsi di prodotti in modo efficiente e accurato. IL Ricerca immagini aggiornata la funzionalità consente agli utenti di cercare prodotti utilizzando immagini, anziché query basate su testo. Gli acquirenti possono caricare un'immagine dell'articolo che desiderano acquistare, a quel punto l'intelligenza artificiale dell'Assistente Intelligente interpreta accuratamente il contenuto dell'immagine per trovare prodotti visivamente simili. 

Al contrario, la Smart RFQ sfrutta l’intelligenza artificiale per automatizzare il processo, rendendolo più veloce da generare per gli acquirenti RFQ. Secondo Alibaba.com, gli acquirenti che hanno utilizzato lo strumento Smart RFQ hanno assistito a un 29% di aumento dei preventivi da parte dei fornitori, mentre i fornitori hanno registrato un aumento del 21% nelle risposte degli acquirenti ai preventivi rispetto al tradizionale processo RFQ manuale.

Il lancio della terza funzionalità, Instant Help, è previsto per il 2024. Questa funzionalità utilizza un chatbot AI che non solo risponde a domande di base, ma offre anche approfondimenti del settore in tempo reale, conoscenze essenziali del settore e dettagli sul prodotto. Inoltre, fornisce suggerimenti pratici intesi a migliorare la comunicazione tra acquirenti e fornitori.

Verso una catena di fornitura ottimizzata per l’intelligenza artificiale: considerazioni finali

Se c’è qualcosa che possiamo imparare da tutte queste applicazioni ed esempi, è che l’intelligenza artificiale può semplificare le operazioni dell’intera catena di approvvigionamento, dalla determinazione della domanda di prodotti alla logistica e alla distribuzione. Tuttavia, le aziende dovrebbero tenere a mente alcune sfide legate all’intelligenza artificiale che potrebbero ostacolarne l’applicazione nelle catene di approvvigionamento, come:

• Rischi per la sicurezza informatica: Ad esempio, gli hacker possono utilizzare l’intelligenza artificiale per prevedere e sfruttare rotte o orari di spedizione.
• Problemi etici e di privacy: Ad esempio, le tecnologie di sorveglianza dell’intelligenza artificiale che monitorano la produttività dei lavoratori senza consenso.
• Costi elevati di implementazione: Ad esempio, sono necessari aggiornamenti all’infrastruttura esistente per supportare l’integrazione dell’intelligenza artificiale.
• Integrazione con i sistemi esistenti: Ad esempio, strumenti di analisi AI incompatibili con i vecchi software ERP.

Sei interessato a saperne di più su come l'intelligenza artificiale può rivoluzionare la gestione della supply chain? Guardare questo blog pubblica un post per vedere come l'intelligenza artificiale generativa gestisce tutti gli aspetti del processo di intermediazione doganale, dal completamento delle pratiche burocratiche necessarie alla stima dei dazi e delle tasse doganali!