L’intelligenza artificiale nella supply chain

Indice

• Supply chain e manutenzione predittiva
  • Intelligenza artificiale e capacità di previsione
  • Una nuova catena di approvvigionamento
  • AI e iter della supply chain

L’AI cresce sempre di più in quella che possiamo definire come una strutturazione generativa con conseguente comprensione della domanda. E’ una tecnologia che sta diventando sempre più centrale, e in particolare nella gestione della supply chain moderna. Le sue applicazioni spaziano dall’ottimizzazione dell’inventario alla previsione della domanda, dalla pianificazione dei trasporti fino all’automazione dei processi decisionali.

Supply chain e manutenzione predittiva

La diagnostica basata sull’AI rappresenta una chiara visione del nuovo impatto che si sta avendo nella gestione stessa della supply chain, e in particolar modo in uno degli ambiti in cui il suo impatto è più evidente ossia, quello della manutenzione predittiva. E questa modalità porta le aziende a gestire le loro attrezzature e infrastrutture, passando finalmente da un modello reattivo ad uno proattivo. È più che chiaro che al cuore di questa rivoluzione c’è il monitoraggio in tempo reale. Dobbiamo sempre di più fare riferimento ad una visione completamente diversa e nuova prendendo quindi in considerazione soluzioni che prima non potevamo immaginare.

Come una rete di sensori IoT disseminati in un’intera catena di approvvigionamento – magazzini, linee di produzione, veicoli di trasporto, fino ai centri di distribuzione. Sensori che operano come sentinelle instancabili che monitorano costantemente lo stato di salute delle attrezzature, raccogliendo costantemente dati…una miriade di dati, tra temperature, vibrazioni, pressioni, livelli di umidità, ad esempio. È come se ogni macchina avesse il suo personale team medico che ne controlla i segni vitali 24 ore su 24, sette giorni su sette.

Ma raccogliere i dati è solo il primo passo. È qui che entra in gioco l’analisi predittiva, il vero motore dell’intelligenza artificiale in questo contesto. Algoritmi sofisticati di machine learning allora prendono in carico questa enorme mole di dati e la trasformano in preziose intuizioni. E questi algoritmi non si limitano ad osservare lo stato attuale delle attrezzature, ma imparano dai modelli storici e dalle correlazioni nascoste nei dati per prevedere potenziali guasti futuri. Algoritmi come detective brillanti che esaminano indizi invisibili altrimenti all’occhio umano.

Intelligenza artificiale e capacità di previsione

La vera magia avviene però quando le varie previsioni nei vari campi, si traducono in azioni concrete. Con queste informazioni a disposizione, le aziende possono passare da un approccio reattivo (aggiustiamo quando si rompe) a uno proattivo (preveniamo prima che si rompa). Gli interventi proattivi diventano la norma. I team di manutenzione possono programmare interventi mirati esattamente quando sono necessari, né troppo presto (sprecando risorse), né troppo tardi (rischiando guasti).

Questo cambiamento di paradigma ha un impatto non da poco sull’efficienza operativa. I tempi di inattività, che sono il nemico numero uno di qualsiasi supply chain efficiente, vengono drasticamente ridotti. Le riparazioni possono essere pianificate durante i periodi di bassa attività, portando ad un numero minimo le interruzioni. Affrontare i problemi nella loro fase iniziale spesso significa riparazioni più semplici e meno costose.

Ma i benefici vanno oltre la semplice riduzione dei costi. La manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale aumenta la vita utile delle attrezzature, migliora la qualità dei prodotti (macchine ben mantenute producono meglio), e incrementa in maniera forte la rete di sicurezza sul lavoro. In più, permette una gestione più precisa dell’inventario dei pezzi di ricambio, riducendo il capitale immobilizzato.

Una nuova catena di approvvigionamento

Partiamo dal rilevamento di frodi. E’ chiaro che in un mondo così interconnesso e complesso, le frodi nella supply chain siano diventate ancora più sofisticate e soprattutto difficili da individuare. Ed è qui che l’intelligenza artificiale si rivela un alleato prezioso.

Utilizzare tecniche avanzate di machine learning e analisi dei dati per creare un profilo normale delle operazioni è allora una nuova modalità di approccio al sistema. Qualsiasi deviazione da questo profilo verrebbe quindi immediatamente segnalata per un’ulteriore indagine. Il notare un improvviso aumento delle spedizioni verso una destinazione insolita, variazioni inspiegabili nei prezzi, o strane discrepanze tra gli ordini e le consegne creerebbe un “punto di allarme” operativo immediato. Ma l’intelligenza artificiale non si limita a segnalare unicamente le anomalie. Impara continuamente da ogni nuova transazione, affinando la sua capacità di distinguere tra attività legittime e sospette. Continuamente, è questa la sua potenza. E questo apprendimento continuo è cruciale in un ambiente in cui i metodi di frode evolvono costantemente.

Passiamo ora al controllo qualità, un altro ambito in cui l’AI sta facendo passi da gigante. Tradizionalmente, il controllo qualità dei prodotti è sempre stato un processo manuale, soggetto a errori umani e limitazioni di tempo. L’introduzione di sistemi di visione artificiale basati sull’AI è la radice del cambiamento radicale di questo scenario. Quando parliamo di analisi ci riferiamo a migliaia di prodotti o di dati specifici. E questa incredibile tecnologia non si limita a cercare difetti predefiniti, ma grazie al deep learning, può imparare a riconoscere sempre nuovi tipi di imperfezioni, adattandosi rapidamente a prodotti e standard di qualità. E questo porta all’analisi di texture, colori, forme e dimensioni con una precisione millimetrica, garantendo una coerenza di qualità impossibile da ottenere invece con metodi tradizionali.

AI e iter della supply chain

Al cuore di questa rivoluzione nella visualizzazione dei dati troviamo infine i dashboard interattivi. Questi non sono semplici grafici statici o tabelle di numeri, ma sono interfacce dinamiche e interattive che offrono una rappresentazione visiva complessa, ma immediatamente comprensibile, dell’intera supply chain.

Una dashboard ben progettata può condensare ingenti flussi di dati in visualizzazioni intuitive che permettono ai manager di cogliere istantaneamente lo stato dell’intera operazione. Con un colpo d’occhio, si può vedere dove si trovano le merci, quali sono i colli di bottiglia attuali (per fare un esempio), come stanno performando i fornitori, quali sono i livelli di inventario e molto altro ancora. Ma la vera potenza risiede nella interattività. Gli utenti possono “zoomare” dai dati aggregati fino ai dettagli più minuti con pochi clic. Vogliono sapere perché c’è un ritardo in una particolare spedizione? Possono cliccare su quell’elemento della dashboard e scavare nei dati sottostanti, seguendo il percorso della spedizione, verificando le condizioni meteorologiche lungo il percorso o controllando lo storico delle performance del fornitore.

Allora non possiamo fare altro che dire che l’efficienza e l’ottimizzazione delle tempistiche, con un aumento della sicurezza sono il preludio ad una diversa, nuova e potente modalità di gestione dell’iter produttivo in ogni settore. E questo solo grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale.