Cos'è l'IA?
L'IA è un campo dell'informatica che descrive un sistema capace di imitare l'intelligenza umana. Lo fa attraverso il machine learning o il deep learning, grazie ai quali è in grado di comprendere un fenomeno esaminando grandi quantità di dati e applicandoli a un problema o a una situazione specifica.
Utilizzando reti neurali, un sistema di IA può analizzare i dati e impiegare algoritmi per reagire in modo autonomo. Il sistema informatico si adatta e agisce in base a ciò che ha appreso e dedotto dai dati, senza bisogno di istruzioni esplicite.
A un livello base, tutti i computer sono artificialmente intelligenti. Operano al livello più semplice di IA, l'IA reattiva: rispondono in modo prevedibile agli input, senza apprendere. Un esempio sono i motori di raccomandazione utilizzati da Amazon o Netflix, che fanno suggerimenti personalizzati su cosa acquistare o guardare in base alle nostre azioni precedenti. Sono sempre unici per noi, quindi possono essere considerati intelligenti, ma non intraprendono azioni autonome senza essere stati programmati in anticipo.
Salendo nella scala dell'IA, troviamo la capacità di apprendere e reagire. Utilizzando l'osservazione e le informazioni storiche, insieme a istruzioni pre-programmate, un sistema può fare previsioni e agire di conseguenza. I veicoli a guida autonoma possiedono questa capacità: combinano dati storici con le osservazioni provenienti da telecamere e sensori per prevedere le azioni degli altri utenti della strada e comportarsi di conseguenza.
Le auto a guida autonoma sono un esempio di IA a memoria limitata. Esistono innumerevoli sistemi che sfruttano questo livello di IA, utilizzando tratti umani comuni, come la capacità di analizzare le informazioni, trarne deduzioni e giungere a una conclusione. Sono in grado di ragionare e risolvere problemi, imparando dall'esperienza pregressa. Tra questi figurano i modelli linguistici di grandi dimensioni (GPT), i chatbot, la tecnologia smart a risposta vocale e i sistemi di riconoscimento delle immagini.
Oltre questo punto, l'IA esiste solo come concetto. È opinione diffusa che esistano altri due livelli di IA. Il primo descrive un sistema dotato di intelligenza emotiva aggiuntiva, capace di discernere autonomamente bisogni, convinzioni ed emozioni umane per comprenderli e reagire di conseguenza.
Il livello più alto è l'IA autocosciente. Si tratterebbe di un sistema così simile a un essere umano da possedere autocoscienza e poter agire in modo indipendente allo stesso livello di una persona.
L'IA nella supply chain.
Una ricerca recente dimostra che "le supply chain basate sull'IA sono oltre il 67% più efficaci, con rischi ridotti e costi complessivi inferiori".
L'IA può essere utilizzata nelle supply chain per migliorare l'efficienza e il servizio clienti, risparmiare denaro e soddisfare le esigenze dei clienti, imparando, perfezionando e ottimizzando costantemente i processi logistici.
Previsione della domanda e gestione delle scorte.
Uno degli utilizzi più promettenti dell'IA nella supply chain è il potenziamento della previsione della domanda. Analizzando grandi volumi di dati, le aziende possono sfruttare l'IA per migliorare l'accuratezza delle proprie previsioni. Si può trattare di dati storici interni all'azienda o di informazioni ed esperienze provenienti dall'esterno.
L'IA può utilizzare l'analisi dei dati in tempo reale e la manutenzione predittiva per prendere decisioni sulle necessità di magazzino. Grazie a una gestione ottimizzata delle scorte tramite la previsione della domanda basata sull'IA, le aziende possono ridurre le rotture di stock, anticipando i picchi di richiesta e garantendo la disponibilità di merce sufficiente.
Immagina di poter prevedere con precisione quanti prodotti acquisteranno i tuoi clienti il mese prossimo o addirittura l'anno prossimo. Indovinare queste previsioni permette di risparmiare e generare profitti, ma dipende da una vasta gamma di fattori: trend di mercato, popolazione, dati demografici, meteo, fattori economici, politica, disponibilità dei materiali e molto altro. Solo un programma di IA sofisticato è in grado di analizzare e modellare una quantità di dati tale da ottenere risultati precisi.
Utilizzando l'IA, un distributore può prevedere l'ordine in cui gli articoli entreranno e usciranno dal magazzino e usare queste informazioni per stoccare le merci nel modo più efficiente. Ad esempio, i prodotti a rotazione rapida, movimentati frequentemente, possono essere posizionati vicino alle aree di imballaggio e spedizione per ridurre al minimo gli spostamenti degli operatori. Quelli a rotazione lenta possono essere collocati in aree meno accessibili, come scaffali più alti o zone distanti dall'imballaggio.
Con previsioni più accurate, le aziende possono liberare spazio di stoccaggio e ridurre il capitale immobilizzato nelle scorte. L'uso di algoritmi di IA per prevedere la domanda può far risparmiare milioni di euro alle aziende. Questo è particolarmente critico per chi opera con margini ridotti, come nel settore FMCG.
All'interno del magazzino.
All'interno del magazzino, i sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono utilizzare la visione artificiale per ispezionare le merci. Con una precisione pari, o forse superiore, a quella umana, questi sistemi sono in grado di individuare difetti di produzione e assemblaggio. Impiegati direttamente sulla linea di produzione, possono essere utilizzati per scartare i prodotti difettosi prima ancora che raggiungano gli scaffali del magazzino.
Per le aziende che producono e distribuiscono beni di valore, l'IA può far risparmiare denaro limitando il numero di resi dovuti a prodotti difettosi. Per chi invece deve rispettare rigorose procedure di sicurezza, l'adozione di test basati sull'IA può prevenire incidenti e tutelare la reputazione aziendale.
Sfruttando sensori intelligenti e dati storici, l'IA può anche prevedere quando macchinari e attrezzature potrebbero guastarsi. Ciò garantisce una pianificazione ottimale della manutenzione e permette di prevenire qualsiasi problema. Questa tecnologia trova applicazione in ogni tipo di attrezzatura da magazzino, dai carrelli elevatori ai bracci robotici, dai nastri trasportatori ad altri macchinari specializzati per la movimentazione dei materiali.
Anche i robot mobili autonomi (AMR) sono talvolta alimentati dall'IA. Quelli dotati di questa tecnologia utilizzano sensori per evitare collisioni con scaffalature, veicoli o operatori, e sfruttano i dati per calcolare i percorsi più brevi o veloci all'interno della struttura.
Logistica e trasporti.
L'IA offre un potenziale enorme per trasformare la logistica e le consegne dell'ultimo miglio.
Grazie all'IA, le aziende possono migliorare l'ottimizzazione del carico utilizzando dati che prevedono volumi e quantità degli ordini. Questo riduce il numero di viaggi necessari, limitando il numero di veicoli e autisti impiegati. Ulteriori risparmi sui costi derivanti dall'IA provengono dalla manutenzione predittiva, che assicura che i veicoli siano sempre in condizioni ottimali e sottoposti a revisione tempestiva.
La pianificazione dei percorsi beneficia già della tecnologia IA. Algoritmi complessi possono generare i tragitti più efficienti analizzando i flussi di traffico, i cantieri stradali, le condizioni meteorologiche e i punti di consegna, prevedendo come il traffico possa variare in base al giorno o all'orario.
Per le consegne dell'ultimo miglio, diverse aziende hanno aperto la strada all'uso di droni, camion a guida autonoma e veicoli per le consegne autonomi. Questi mezzi possono migliorare la sicurezza, ridurre i costi di trasporto e velocizzare le consegne.
Servizio clienti nella supply chain.
L'IA viene utilizzata nel servizio clienti della supply chain per facilitare e migliorare le comunicazioni. Grazie ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) – la tecnologia alla base di strumenti come ChatGPT – i chatbot possono conversare in linguaggio naturale, fare deduzioni, rispondere a domande e risolvere i problemi dei clienti.
Oltre ai vantaggi che le aziende possono ottenere nel servizio clienti, un LLM può essere addestrato sull'enorme mole di dati aziendali interni, come email, verbali di riunioni e altri documenti. In questo caso, l'obiettivo può essere quello di rispondere a quesiti interni o colmare le lacune di conoscenza istituzionale.
Ad esempio, un LLM basato sull'IA potrebbe rivelare quali clienti sono propensi a pagare in ritardo, spiegare perché un determinato fornitore consegna solo il mercoledì o fornire dettagli su come un problema specifico è stato gestito in passato.
Ostacoli all'adozione dell'IA nella supply chain.
Sebbene il futuro dell'IA nella supply chain sia promettente, è importante essere consapevoli degli ostacoli e dei limiti coinvolti.
Costruire e integrare un sistema software basato sull'IA può essere costoso e richiedere molto tempo. Non solo richiede competenze che molte aziende non possiedono, ma comporta anche una curva di apprendimento ripida a causa delle complessità intrinseche di questi sistemi.
È difficile trovare personale con il giusto background di dati e le competenze tecniche necessarie per sviluppare, implementare e gestire le capacità dinamiche dell'IA. Inoltre, per molte aziende, i costi di reclutamento e assunzione di nuovo personale risultano proibitivi.
Oltre all'implementazione iniziale, un'azienda deve anche valutare se le tecnologie scelte richiedano aggiornamenti regolari e come sia posizionata per fornire i flussi di dati costanti necessari al loro funzionamento.
Sfrutta il potenziale dell'IA nella gestione della supply chain.
Guardando al futuro, è evidente che l'IA giocherà un ruolo sempre più centrale nella trasformazione della gestione della supply chain.
Grazie alla sua capacità di automatizzare le attività, ridurre gli errori e fornire insight preziosi, l'IA ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui operano le aziende del settore. I vantaggi offerti nell'ottimizzazione delle previsioni della domanda, nel miglioramento delle operazioni di magazzino, nell'efficienza dell'ultimo miglio e nell'elevazione del servizio clienti rendono questo percorso davvero entusiasmante.
Sfruttando la potenza dell'IA, le aziende possono passare da un approccio reattivo a uno proattivo, sbloccando un futuro in cui la gestione della supply chain garantisce maggiore efficienza e convenienza.
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