Come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale stanno trasformando il sistema di gestione della supply chain

Durante la quarta rivoluzione industriale, la convergenza della tecnologia con vari processi di produzione, tra cui la catena di approvvigionamento e la logistica, è diventata una parte indispensabile del fare affari oggi. Le aziende esprimono la necessità di strumenti per migliorare ulteriormente la visibilità e la tracciabilità della catena di fornitura, definendo un nuovo modo per amplificare i profitti nell'era dell'informazione. Di conseguenza, la trasformazione digitale del sistema di gestione della catena di fornitura sta emergendo come una delle ultime tendenze nel mondo del business.

Negli ultimi anni, gli investimenti nelle ultime tecnologie per sostenere la trasformazione digitale della gestione della catena di fornitura hanno raggiunto nuovi livelli. Con l'integrazione di tecnologie di nuova generazione come l'analisi cognitiva, l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) con i sistemi di gestione della catena di fornitura, i produttori sono stati in grado di raggiungere alti livelli di efficienza nel colmare il divario tra domanda e offerta.

Adozione di AI e ML per crescere notevolmente nell'ottimizzazione della supply chain

Un sondaggio è stato recentemente pubblicato da JDA Software, Inc. - una società di software americana - e KPMG LLP - una società di consulenza multinazionale - hanno rilevato che più di tre quarti degli intervistati consideravano la visibilità e la tracciabilità della catena di fornitura come le aree di maggiore investimento per la fornitura dirigenti di catena.

Il sondaggio ha anche rilevato che quasi l'80% degli intervistati considera l'AI e il ML come le tecnologie di maggior impatto in questo panorama grazie alla loro applicabilità nell'affrontare le complesse questioni nella catena di fornitura e nei sistemi della catena del valore. Con la visibilità predittiva end-to-end che sta diventando uno degli aspetti più importanti nei modi moderni per ottimizzare le catene di approvvigionamento, l'ubiquità dello strumento AI e ML aumenterà notevolmente nei sistemi di gestione della catena di approvvigionamento in diverse aree industriali.

Poiché AI e ML stanno emergendo come alcune delle tecnologie di maggior impatto nelle operazioni della catena di fornitura di qualsiasi azienda, gli investimenti in queste tecnologie rimarranno in ascesa. Tuttavia, è di immensa importanza comprendere l'esatto impatto di AI e ML, insieme, sulla gestione della catena di fornitura per garantire di sfruttare queste tecnologie al massimo delle loro potenzialità. L'intelligenza artificiale nella gestione della catena di approvvigionamento non solo automatizza il processo, ma prende anche decisioni su approvvigionamento, gestione dell'inventario, logistica delle forniture, ecc. Senza alcun intervento umano.

Implementazione di AI / ML nella gestione di VUCA come strategia di supply chain

Mentre la tendenza dell'Industria 4.0 sta subendo cambiamenti sia quantitativi che qualitativi nei settori per aumentare i miglioramenti organizzativi, la digitalizzazione di varie operazioni industriali ha anche innescato molti fattori di rischio come volatilità, incertezza, complessità e ambiguità (VUCA). I VUCA sono i principali ostacoli alla standardizzazione dei processi di gestione della supply chain e le aziende hanno trovato un modo per affrontare questi problemi con l'avvento delle tecnologie avanzate come AI e ML.

Sta guadagnando popolarità come un modo efficace per gestire VUCA integrando Intelligenza Artificiale e Machine Learning nei sistemi di gestione della catena di approvvigionamento e nella logistica, che non solo possono identificare ma anche definire gli imprevisti in vari processi. Con l'adozione di strumenti basati su AI e ML nella gestione della supply chain, i produttori sono stati in grado di gestire ambiguità, complessità e altre sfide VUCA associate ai prodotti high-tech, mentre il trend dell'Industria 4.0 continua a rimanere in aumento.

Ruolo dell'intelligenza artificiale nella gestione della supply chain

Poiché l'automazione dei processi robotici sta diventando una parte inevitabile della maggior parte delle operazioni industriali e delle apparecchiature, anche i sistemi di gestione della catena di fornitura stanno subendo una trasformazione digitale. Pertanto, tecnologie come AI e ML fanno parte non solo delle attrezzature di produzione, ma anche della fornitura, delle catene del valore e della gestione del magazzino che prosperano principalmente su un processo decisionale rapido ma accurato.

La pressione incessante di prendere decisioni appropriate più velocemente che mai sta spingendo i produttori a utilizzare tecniche di intelligenza artificiale e ML per ridurre, non sostituire, le interferenze umane nella gestione della catena di fornitura. La maggior parte degli strumenti assistiti da IA ​​e ML implementano tecniche di ragionamento umano come modello quando sono integrate con i processi decisionali nella gestione della catena di approvvigionamento, e questo migliora la velocità e l'accuratezza delle intuizioni sul prodotto e sulle tendenze che vengono finalmente raggiunte da tali protocolli.

Poiché in alcuni casi le decisioni ritardate possono avere un impatto significativo su profitti, entrate, flusso di cassa e persino soddisfazione del cliente. In tal modo, AI e ML stanno consentendo ai produttori di aumentare la velocità dei protocolli decisionali nei sistemi di gestione della catena di approvvigionamento ad alta tecnologia. Con l'impatto positivo degli strumenti basati sull'intelligenza artificiale e sul machine learning sui processi decisionali nella catena di fornitura, è probabile che la sua adozione influenzi la crescita positiva delle aziende in trasformazione digitale.

Le tecniche di AI e ML influenzano un approccio sincronizzato alla pianificazione e all'ottimizzazione della supply chain

La gestione della catena di fornitura è sempre considerata un'interconnessione di vari processi analitici e basati sui dati e la sincronizzazione di tali enormi quantità di dati diventa fondamentale per garantire una pianificazione accurata della catena di approvvigionamento. Inoltre, la crescente complessità della catena di approvvigionamento guidata dalla tecnologia ha portato a un cambiamento fondamentale nel modo in cui viene eseguito il processo di pianificazione sincronizzata per garantire l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento.

Gli strumenti basati su IA e ML stanno entrando nel panorama della pianificazione della supply chain, facilitando il passaggio da una sequenza statica a una dinamica di più operazioni della supply chain. Tali strumenti tecnologici vengono incorporati negli odierni sistemi di gestione della catena di approvvigionamento e questo ne evidenzia i vantaggi nella sincronizzazione della pianificazione della catena di approvvigionamento end-to-end. Questi strumenti possono essere utilizzati anche per automatizzare le procedure per far corrispondere domanda e offerta, nonché i processi decisionali in tempo reale, che alla fine sincronizzano l'ecosistema di pianificazione nel panorama della catena di approvvigionamento.

Sfide nell'adozione dell'intelligenza artificiale e del machine learning nella gestione della supply chain

Sebbene il panorama industriale globale si stia muovendo verso l'adozione di tecnologie di prossima generazione per sostenere la trasformazione digitale, l'adozione di queste tecnologie in aree di nicchia come la gestione della catena di approvvigionamento rimane significativamente bassa. Il divario tra l'hype di tecnologie come AI e ML e l'effettivo valore tecnologico è principalmente attribuito ai limiti nell'adozione di strumenti tecnologici nella gestione della catena di fornitura.

La maggior parte dei manager e dei dirigenti aziendali non riesce a comprendere e visualizzare i vantaggi e gli impatti esatti di AI e ML nella gestione della supply chain nella crescita del business. Inoltre, gli strumenti di AI e ML richiedono una manutenzione periodica per garantire un funzionamento impeccabile entro i parametri previsti dai sistemi di gestione della catena di fornitura, che si è tradotto in un costo aggiuntivo. Tali sfide hanno fortemente ostacolato la penetrazione di queste tecnologie in tutte le regioni geografiche del mondo. Tuttavia, poiché la consapevolezza sull'influenza drammaticamente positiva di AI e ML nella gestione della supply chain sta crescendo rapidamente, la sua adozione diventerà inevitabile nei prossimi anni, nonostante queste sfide.