Indice

• Il ruolo della data science e dell'IA nell'ottimizzazione della supply chain
  • Le principali tecniche di ottimizzazione
• Vantaggi dell'uso della data science nella gestione della logistica e della supply chain
• Affrontare le sfide di settore con l'IA
• Conclusioni

L'industria della logistica sta affrontando sfide sempre più complesse per soddisfare le crescenti aspettative dei consumatori. La richiesta di tempi di consegna sempre più rapidi, la fornitura costante di prodotti freschi e il mantenimento in magazzino delle ultime novità sono tutti elementi che mettono pressione al sistema logistico. Tuttavia, è emersa una soluzione promettente: l'intelligenza artificiale (IA).

L'integrazione dell'IA nei processi logistici genererà un valore economico annuo compreso tra gli 1,3 e 2 trilioni di dollari ogni anno, con i primi ad adottare queste tecnologie che stanno già registrando margini di profitto superiori al 5%. 1Il ruolo dell'IA nel risolvere queste sfide potrebbe portare in generale la riduzione dei costi operativi del 50% e un incremento della sicurezza del 90%.

Il ruolo della data science e dell'IA nell'ottimizzazione della supply chain

L'industria della logistica sta evolvendo da processi tradizionali, manuali e dispendiosi in termini di tempo, verso una gestione sempre più automatizzata. L'IA è in grado di tracciare i modelli di domanda, ottimizzare le operazioni nei magazzini e persino prevedere tendenze future, aiutando a pianificare i percorsi in modo più efficiente e a prevedere la domanda in base a vari fattori come le condizioni meteorologiche o le tendenze sui social media, capacità impossibili da gestire efficacemente solo con risorse umane.

Le principali tecniche di ottimizzazione

Gli approcci dell'intelligenza artificiale nell'ottimizzazione della supply chain si concentrano sul miglioramento dell'efficienza e della resilienza. Questi approcci trasformano le operazioni logistiche attraverso la modellazione matematica che analizza grandi insiemi di dati sulla logistica e sulla gestione della supply chain.

Alcune delle tecniche IA principali sono:

• Gli algoritmi di machine learning analizzano i dati storici per prevedere la domanda futura, consentendo alle aziende di ottimizzare i livelli di inventario e ridurre i rischi legati alle fluttuazioni tra domanda e offerta. 

• La Network theory e gli graph algorithms ottimizzano la struttura e la dinamica delle reti di supply chain, rendendo più efficiente il trasporto, la distribuzione e la gestione delle rotte di inventario.

• La teoria dei giochi modella le interazioni tra più parti interessate e ottimizza i risultati in contesti di supply chain competitivi, supportando le decisioni strategiche. 

• I metodi per l'analisi testuale estraggono nuove intuizioni dai dati qualitativi, integrando i metodi di ricerca tradizionali applicati alla logistica e alla gestione della supply chain.

• Algoritmi avanzati basati sui big data migliorano la gestione dei costi e della catena del valore per le imprese logistiche nell'era dell'informazione.

Vantaggi dell'uso della data science nella gestione della logistica e della supply chain

Adottare sistemi IA offre molteplici vantaggi che favoriscono la crescita. Grazie a scelte data driven, le aziende possono prendere decisioni più intelligenti, migliorare la pianificazione strategica e aumentare l'efficienza operativa.

L'IA consente alle aziende di anticipare le tendenze di mercato, gestire l'inventario in modo efficace, e allocare le risorse in maniera intelligente generando significativi risparmi sui costi e riducendo i rischi. Ottimizza le reti di approvvigionamento, semplificando i processi di trasporto, distribuzione, e gestione delle rotte di inventario.

Inoltre, l'IA e l'analisi dei big data contribuiscono a una migliore gestione dei costi lungo l'intera catena del valore, rafforzando la competitività e aumentando la redditività.

L'applicazione dell'IA nella logistica va oltre i semplici numeri e le statistiche. Sblocca intuizioni preziose dai dati qualitativi, complementando i metodi di ricerca tradizionali e arricchendo la comprensione del settore, aprendo la strada a prestazioni e adattabilità superiori.

Affrontare le sfide di settore con l'IA

Circa il 90% dei professionisti della logistica afferma che la tecnologia ha avuto un impatto positivo sul loro lavoro. L'IA svolge un ruolo cruciale nella riduzione dei costi, nel miglioramento della produttività e nello snellimento delle operazioni. Le principali aziende logistiche globali, come FedEx, UPS e DHL, hanno investito in modo sostanziale nell'IA per rimanere all'avanguardia e competitive.

Ecco alcune applicazioni di rilievo 2:

• Analisi Predittiva: L'IA ha rivoluzionato la previsione della domanda e la gestione dell'inventario, permettendo alle aziende di adeguare proattivamente i livelli di stock e ridurre le spese operative. Ad esempio, il “Shell Inventory Optimizer” di Shell ed Equinor utilizza l’analisi avanzata per ottimizzare l'inventario, prevedendo una riduzione del 13% dei flussi in entrata e risparmiando milioni di dollari. 

• Magazzini Intelligenti: La combinazione di IA, Internet delle Cose (IoT) e cloud computing rende i magazzini smart capaci di identificare pattern, adattarsi dinamicamente a nuove situazioni e automatizzare le attività ripetitive, rendendo le operazioni di magazzino più efficienti ed economiche. La divisione Cainiao di Alibaba ha inaugurato in Cina un magazzino intelligente che utilizza oltre 100 veicoli guidati automaticamente (AGV) con intelligenza artificiale, triplicando la produttività dei dipendenti.

• Ottimizzazione delle Rotte con IA: L'IA può consolidare dati provenienti da più fonti per ottimizzare i percorsi di consegna, riducendo i costi e migliorando l'affidabilità del servizio. La tecnologia ORION di UPS, basata su IA e machine learning, risparmia circa 100 milioni di miglia e 10 milioni di galloni di carburante all'anno.

• IA Conversazionale: Chatbot e assistenti virtuali con IA offrono supporto clienti 24/7, rispondendo automaticamente alle richieste e fornendo aggiornamenti sulle spedizioni. DHL e BearingPoint hanno collaborato per creare “Marie”, utilizzando l'IA di Salesforce per migliorare l'esperienza cliente e incrementare la produttività degli agenti.

Conclusioni

Il futuro dell'IA nella logistica ha enormi potenzialità, con la collaborazione continua tra aziende e fornitori di tecnologia che alimenta ulteriori innovazioni e vantaggi competitivi nel settore. Sfruttando le tecniche di IA, la gestione della logistica e della supply chain può raggiungere livelli di efficienza, economicità e competitività mai visti nel contesto aziendale in continua evoluzione di oggi.

Man mano che le organizzazioni continuano ad abbracciare la trasformazione digitale, l'integrazione della data science e dell'IA nella gestione della logistica e della supply chain diventa sempre più indispensabile per il successo. Non perdere l'opportunità di ottimizzare le tue operazioni e ottenere un vantaggio competitivo. Collabora Neodata, per integrare senza soluzione di continuità tecnologie di IA all'avanguardia, su misura per le esigenze della tua azienda.