La complessità della gestione della catena di fornitura

La gestione della supply chain è il modo in cui i produttori gestiscono il flusso dei loro beni e/o servizi dalla produzione al consumo. Ciò include lo spostamento e lo stoccaggio delle materie prime, delle scorte di produzione, dei prodotti finiti e dell'evasione della domanda e degli ordini. Nel corso di questo processo, i produttori si affidano a vari sistemi e vie di comunicazione collegati, connessi o altrimenti collegati per prevedere quali prodotti i clienti desiderano e di cui hanno bisogno.

Tuttavia, è difficile ottenere una previsione accurata della domanda che allinei correttamente la pianificazione e l'esecuzione dei diversi processi della supply chain. Per arrivare alla previsione più accurata e ottimizzare il movimento dei materiali, i produttori devono sfruttare tutte le informazioni disponibili. Possono quindi sfruttare queste informazioni per integrare le operazioni di pianificazione della domanda con la logistica di approvvigionamento, produzione e gestione delle scorte.

I produttori si rivolgono ai dati in tempo reale

I produttori si rivolgono sempre di più ai dati in streaming (o in tempo reale), ossia a tutti quei dati che vengono generati e forniti costantemente, spesso da un gran numero di fonti, per risolvere le sfide della gestione della supply chain.  Ad esempio, i modelli di utilizzo delle applicazioni web, le attività e le operazioni; gli acquisti o i resi dell'e-commerce; l'impegno sui social media (condivisioni, like, click sui link, ecc.); o i dati trasmessi dai dispositivi connessi. I dati IoT, in particolare, possono aiutare i produttori a monitorare le attrezzature e la manodopera, a migliorare le operazioni, a gestire i materiali e a ottimizzare la catena di fornitura.

Combinando il Machine Learning con i dati in streaming, i produttori possono ottenere visibilità su vari aspetti della loro catena di fornitura. Può fornire informazioni sull'attività dei clienti, consentendo ai produttori di rispondere rapidamente alle tendenze emergenti. Ad esempio, il monitoraggio delle reazioni dei clienti sui social media ai loro marchi e/o prodotti può aiutare i produttori ad adattare i loro programmi di produzione ai prodotti più richiesti. In questo modo è possibile dare priorità ai budget per i prodotti ad alta rotazione, eliminando al contempo i costi di produzione e di magazzino per i prodotti non più richiesti. I dati in tempo reale possono avere un impatto anche sull'evasione, dando ai produttori la possibilità di deviare una consegna in base alle condizioni del traffico in tempo reale.

Perché è così difficile utilizzare i dati in tempo reale con i modelli di Machine Learning?

I dati in tempo reale (streaming) hanno caratteristiche uniche che li distinguono da altri tipi di dati utilizzati nei modelli di Machine Learning. I dati batch, ad esempio, vengono salvati e hanno tutte le informazioni disponibili fin dall'inizio. Al contrario, i dati in streaming sono generati consecutivamente e spesso sono temporanei.

Le caratteristiche comuni dei dati in streaming sono: possono arrivare ai sistemi in ordine sparso, possono essere di dimensioni enormi, possono essere analizzati una volta e poi non utilizzati più.

Queste caratteristiche uniche rendono difficile l'analisi dei dati da parte dei modelli di Machine Learning. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento automatico che analizza una media di 2 miliardi di transazioni di e-commerce all'anno compila i dati di circa 3.800 transazioni al minuto. Date le dimensioni illimitate dei dati in streaming e la velocità con cui vengono forniti, questo può causare una forte pressione sul sistema utilizzato. Per questo motivo i produttori utilizzano più spesso i dati batch nella gestione della catena di approvvigionamento, poiché l'infrastruttura per gestire un volume maggiore potrebbe non essere fattibile.

Le migliori pratiche per integrare i dati in tempo reale nei modelli di Machine learningL

L'analisi dei dati in tempo reale con modelli di machine learning offre ai produttori la visibilità e la velocità necessarie per trasformare l'intero processo della supply chain. In un momento in cui le interruzioni della supply chain continuano a creare carenze e ritardi per i clienti, i produttori hanno bisogno di ogni strumento possibile per soddisfare le richieste dei clienti e persino anticiparle.

Mentre i vantaggi dello streaming dei dati sono stati tipicamente limitati alle aziende con un team di sviluppatori dedicati, i produttori che non dispongono di grandi risorse possono ottenere risultati simili valutando la tecnologia esistente e le capacità del team. Un piccolo team di data science può avere un grande impatto se sa come sviluppare, monitorare e ottimizzare i modelli per i dati in streaming. Allo stesso modo, l'utilizzo di piattaforme in grado di integrarsi in qualsiasi ecosistema di dati e progettate specificamente per attività computazionali in tempo reale e ad alto volume, come il data stream mining, rende l'analisi dei dati in tempo reale senza problemi. Dando priorità alle capacità di streaming dei dati sia nella tecnologia che nelle competenze dei team, i produttori possono sfruttare la potenza dello streaming dei dati e del Machine Learning per ottimizzare la loro supply chain.