Mentre le aziende si affidano sempre più all'IA per la pianificazione della domanda e degli acquisti, il settore della supply chain sta esplorando il suo utilizzo in altre aree chiave, come la standardizzazione dei processi e l'ottimizzazione delle consegne dell'ultimo miglio.

E mentre COVID-19 ha dato il via a un aumento dell'adozione dell'IA nella supply chain, l'evoluzione dell'IA generativa - guidata dalla popolazione di ChatGPT - ha stravolto le convinzioni su ciò che è possibile fare.

Comprendere l'applicazione dell'IA generativa nella supply chain

Sulla base dei dati, l'IA generativa viene addestrata a creare nuovi contenuti come immagini, testi, audio o video. Sebbene non si tratti di una tecnologia nuova, i recenti progressi in questo campo ne hanno semplificato l'utilizzo e la realizzazione. Per questo le organizzazioni stanno lavorando per comprendere le implicazioni, i casi d'uso aziendali e i modi per sfruttarne i vantaggi.

"Per coloro che perseguono diligentemente l'innovazione guidati dalla strategia e dalla comprensione dei limiti - e non dall'impulso di inseguire l'ultimo oggetto scintillante - l'IA generativa può rivelarsi un agile co-consulente e moltiplicatore nel rafforzamento delle catene di fornitura", ha recentemente affermato EY.

Le capacità dell'IA generativa: Classificare le informazioni sulla base di dati visivi o testuali / Analizzare e modificare rapidamente strategie, piani e allocazioni di risorse sulla base di dati in tempo reale / Generazione automatica di contenuti che consentono tempi di risposta più rapidi / Riassumere grandi volumi di dati ed estrarre intuizioni e tendenze chiave / Assistenza nel reperimento rapido di informazioni rilevanti e risposte immediate tramite voce o testo.

Applicazioni dell'IA generativa nelle catene di fornitura

Di seguito sono riportati alcuni dei modi in cui l'IA generativa viene attualmente utilizzata nelle catene di fornitura.

Pianificazione
Per quanto riguarda la pianificazione della supply chain, molte organizzazioni utilizzano l'IA per analizzare grandi serie di dati storici, tendenze di mercato e altre variabili per creare modelli di domanda in tempo reale. Facendo un ulteriore passo avanti nella previsione della domanda, l'IA generativa può ottimizzare i livelli di inventario, i programmi di produzione e i piani di distribuzione per essere più efficienti nel soddisfare le richieste dei clienti. Altri modi in cui l'IA generativa viene utilizzata nella fase di pianificazione sono la pianificazione della produzione, la programmazione delle sequenze e l'allocazione delle risorse per ridurre al minimo i colli di bottiglia, nonché la gestione del rischio, la simulazione di scenari e le strategie di mitigazione.

Sourcing
Per coloro che operano nella funzione di sourcing, l'utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) può fornire maggiori informazioni sulle comunicazioni con i fornitori e sui dati per la gestione dei fornitori. Può anche supportare, monitorare e analizzare le interazioni con i fornitori, identificare potenziali problemi e migliorare le relazioni con i fornitori. Oltre alla gestione dei fornitori, il sourcing può trarre vantaggio dall'IA generativa per supportare il processo di selezione, analizzando i dati e generando intuizioni per fornire raccomandazioni o classifiche per prendere decisioni informate. Anche l'analisi dei contratti può trarre vantaggio dall'automatizzazione delle informazioni chiave dei contratti e dalla generazione di sintesi o approfondimenti. Inoltre, è possibile rivedere e confrontare i termini, identificare i rischi e garantire la conformità.

La produzione
Quando si tratta di realizzare prodotti, l'intelligenza artificiale generativa può produrre e valutare rapidamente centinaia di progetti alternativi basati su criteri predefiniti per accelerare in modo significativo il processo di innovazione. Imparando dai dati macchina in fabbrica, l'IA generativa può creare nuovi piani di manutenzione predittiva da correlare al momento in cui è probabile che le apparecchiature si guastino. Per chi lavora nel campo della scienza dei materiali e dell'ingegneria, l'IA generativa può aiutare a scoprire nuovi materiali e a ottimizzare quelli esistenti.

Logistica
Infine, per quanto riguarda la distribuzione dei prodotti, l'IA generativa può aiutare in molti modi, dall'ottimizzazione del commercio globale all'ottimizzazione dei progetti delle reti logistiche, fino all'ottimizzazione dei percorsi dinamici dell'ultimo miglio.

I prossimi passi

Sebbene l'IA generativa sia uno strumento utile e potente, ha indubbiamente dei limiti e non è una strategia. Le aziende che desiderano adottare l'IA generativa nella loro attività devono seguire tre passi fondamentali: Concentrarsi sulla trasformazione dell'intero settore / Coordinare la collaborazione dell'organizzazione / Mantenere una mentalità aperta e prevenire i rischi.