La gestione della catena di approvvigionamento è una delle aree chiave che incidono sui profitti delle aziende. Le organizzazioni possono ottenere un vantaggio competitivo e massimizzare i loro profitti sfruttando la potenza della tecnologia per aumentare l'efficienza delle loro operazioni di supply chain. Sfruttando la potenza del ML, le aziende possono ridurre i costi e aumentare i profitti, offrendo al contempo una migliore esperienza ai clienti.

Questo articolo esamina le applicazioni comuni dell'apprendimento automatico che offrono soluzioni eccellenti nella gestione della supply chain.

Che cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che consente ai sistemi informatici di imparare dai dati, identificare modelli e prendere decisioni senza essere programmati. Analizzando grandi quantità di dati storici, gli algoritmi di apprendimento automatico possono identificare modelli e tendenze che altrimenti sarebbero difficili o impossibili da riconoscere per gli esseri umani. La vostra azienda può utilizzare queste intuizioni per prendere decisioni più informate, in modo rapido e accurato, sui vostri processi di gestione della supply chain.

Gestione della catena di fornitura
Le competenze chiave della maggior parte delle aziende includono le loro catene di fornitura. La catena di fornitura è costituita da tutte le fasi necessarie per portare un bene o un servizio dall'inizio ai consumatori finali. Le persone, le informazioni, i canali, le risorse e i mezzi di trasporto, in quanto gruppi separati, fanno tutti parte della catena di fornitura e sono collegati tra loro. La gestione della catena di fornitura integra tutte le attività della catena di fornitura, dai fornitori originali all'approvvigionamento, passando per l'adempimento fino agli utenti finali.

Punti dolenti nella gestione della catena di fornitura
Ci sono alcuni problemi che le catene di approvvigionamento devono affrontare e che gli algoritmi di apprendimento automatico possono risolvere.

Alcune delle sfide specifiche includono:
_ Scarsa gestione delle relazioni della catena di fornitura
_ Pianificazione insufficiente delle risorse
_ Manutenzione di bassa qualità e standard di sicurezza
_ Alti costi di trasporto
_ Esigenze del cliente non soddisfatte
_ Inefficienze di costo

Come le tecniche di apprendimento automatico possono aiutare a migliorare la catena di fornitura.
Molti studi hanno analizzato le varie applicazioni dell'apprendimento automatico in parti delle catene di fornitura. Alcune di queste applicazioni includono la selezione dei fornitori, la previsione dei rischi finanziari e della catena di fornitura e l'automazione dei quadri SCM. Le applicazioni di ML aiutano a migliorare l'efficienza delle operazioni della supply chain, riducendo i costi, minimizzando i ritardi e migliorando la soddisfazione dei clienti.

Esaminiamo alcuni usi standard delle applicazioni di apprendimento automatico nella gestione della supply chain.

1_ Automazione del quadro SCM. Il ML può automatizzare alcune attività della supply chain, come la gestione delle scorte, la previsione della domanda e l'evasione degli ordini. L'automazione delle attività può contribuire a ridurre i costi e a migliorare l'efficienza snellendo i processi ed eliminando il lavoro manuale. Gli algoritmi di ML possono aiutare ad automatizzare le attività del servizio clienti, come il monitoraggio degli ordini e la risoluzione delle domande, liberando risorse umane per attività a maggior valore aggiunto, come il marketing o lo sviluppo dei prodotti.

2_ Analisi predittiva. Un modo in cui la gestione della supply chain può applicare l'apprendimento automatico è l'analisi predittiva. Gli algoritmi di ML possono prevedere la domanda dei clienti e ottimizzare la pianificazione della produzione analizzando i dati storici e le tendenze dei clienti. Le aziende possono prevedere meglio gli ordini futuri e pianificare i livelli di scorte. Quando la vostra organizzazione adotterà un sistema di previsione intelligente, potrete aspettarvi prestazioni ottimizzate, costi ridotti e un aumento delle vendite e dei profitti.

3_ Gestione del rischio. Gli algoritmi di ML possono analizzare i dati storici per identificare potenziali rischi nella catena di fornitura, come ritardi nelle consegne o difetti dei prodotti, molto prima che si verifichino. Le organizzazioni possono adottare misure proattive per mitigare questi rischi prima che causino interruzioni nel processo della supply chain. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono anche prevedere i rischi finanziari, lanciando allarmi sulle attività fraudolente. I manager aziendali possono rafforzare la sicurezza impostando avvisi che includano i pagamenti doppi ai fornitori. In questo modo, possono ridurre le probabilità di potenziali accuse di frode.

4_ Ottimizzazione del processo della catena di fornitura. Le organizzazioni possono ottimizzare l'intero processo della catena di fornitura, dall'inizio alla consegna all'utente finale. Gli algoritmi di ML possono aiutare a identificare le aree in cui è necessario apportare miglioramenti per ottenere maggiore efficienza e risparmi sui costi. Le aziende che ottimizzano le loro catene di fornitura possono selezionare le opzioni migliori e, di conseguenza, migliorare l'efficienza.

5_ Ottimizzazione dei trasporti e della logistica. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per ottimizzare i percorsi e gli orari di trasporto. Ad esempio, è possibile analizzare i dati sul traffico in tempo reale per determinare i percorsi di consegna più efficienti. Le aziende possono ridurre i costi del carburante e garantire la puntualità delle consegne. Gli algoritmi di ML possono anche tracciare le merci durante il transito. I dati storici possono prevedere con precisione i tempi di consegna e ridurre gli errori. I responsabili della supply chain possono controllare e migliorare le operazioni e aumentare la soddisfazione dei clienti grazie a una previsione accurata dei tempi di consegna.

6_ Gestione dell'inventario. La gestione delle scorte è una delle aree critiche delle applicazioni di ML nelle catene di approvvigionamento. L'apprendimento automatico migliora la gestione dell'inventario prevedendo la domanda di determinati prodotti e prevedendo quando gli articoli devono essere riforniti. La pianificazione dell'inventario è essenziale per tracciare e ottimizzare il programma della domanda e dell'offerta. La pianificazione aiuta a prevenire l'eccesso di prodotti non necessari o l'esaurimento troppo rapido delle scorte. La pianificazione delle scorte assicura che i clienti abbiano sempre accesso ai prodotti di cui hanno bisogno quando ne hanno bisogno.

7_ Selezione dei fornitori. Una delle funzioni principali delle catene di fornitura è la selezione dei fornitori ideali per l'azienda. Trovare i fornitori giusti richiede molto tempo ed è anche costoso. Le tecniche di apprendimento automatico possono essere utilizzate per individuare i fattori corretti nella selezione e nella valutazione dei fornitori. Le organizzazioni possono utilizzare dati storici, performance di mercato e variazioni stagionali per individuare i fattori corretti nella selezione e nella valutazione dei fornitori.

Abbracciare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico
Le tecniche di apprendimento automatico sono utilizzate in tutti i settori in varie aree della supply chain. È importante notare che esistono diverse applicazioni di ML a seconda della natura del settore, del tipo e del volume di dati di cui dispone l'azienda. Tutti questi fattori hanno un effetto significativo sulla selezione di un algoritmo adatto. L'utilizzo delle tecniche di apprendimento automatico è destinato ad aumentare in futuro. Man mano che un numero sempre maggiore di aziende abbraccerà l'IA e il ML per migliorare le loro catene di fornitura, probabilmente aumenteranno le loro capacità, le loro conoscenze e le loro intuizioni commerciali.