"Costruire catene di fornitura più intelligenti che consentano la connessione tra imprese, lavoratori e consumatori in un mondo a metà tra fisico e digitale."

Le aziende sono entità globali con Supply Chain complesse alle quali è richiesta una sempre maggiore agilità ed un time-to-market il più rapido possibile; garantire la soddisfazione dei clienti e sviluppare la loro fedeltà non è solo ciò che guiderà il loro successo e la loro crescita, ma è anche ciò che determinerà se continueranno a prosperare nel lungo termine.

È così che i processi della Supply Chain diventano la spina dorsale delle organizzazioni, e la corretta visibilità di ogni nodo consente il bilanciamento di tutto l'ecosistema. L'innovazione e la digitalizzazione dei processi assumono un ruolo primario nello sviluppo delle imprese, perché consentono di ottenere estrema visibilità, flessibilità e gestione della filiera.

Strategia e tecnologia permettono di guidare le operazioni in tempo reale trasferendo intelligenza aumentata ad ogni operatore tramite l'analisi di dati storicizzati, unita all'interpretazione del momento stesso in cui si ha il bisogno di informazioni.

La contaminazione digitale rende i processi più efficaci estendendo i confini della visibilità umana, dando risposte costanti e geolocalizzando asset e uomini all'interno di plant produttivi e logistici.

Da una modalità System of Record, dove è sempre stato l'uomo ad iniziare la domanda ed il sistema a rispondere, si va verso una modalità System of Reality, dove è la macchina che interagisce continuamente con l'uomo lavorando nell'ottica di fornire la prossima miglior mossa.

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Anno di fondazione: 1976
R.E.A. : PD – 196842

21 giugno 2022

Unire Machine Learning & Real Time Data per la migliore visibilità della Supply Chain end-to-end.

I dati in streaming (in tempo reale) possono aiutare i produttori a ottenere una visibilità completa dell'intero processo della supply chain e a diventare più reattivi ai cambiamenti in tempo reale. I produttori di oggi devono tracciare e gestire un grande volume di prodotti attraverso l'intero processo della supply chain (dall'acquisizione delle materie prime e dei componenti alla produzione dei prodotti, alla distribuzione e infine alla consegna dei prodotti ai clienti). Per gestire efficacemente tutti questi elementi in movimento è necessario disporre dei dati più recenti e migliori; anche il più piccolo ritardo può comportare una perdita di fatturato di miliardi. Ma che aspetto hanno i dati in tempo reale nella produzione (e in particolare nella catena di fornitura)? Come vengono elaborati? E come possono essere utilizzati nei modelli di Machine Learning per ottimizzare la supply chain? Vediamo innanzitutto alcune delle sfide intrinseche alla gestione della supply chain.

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.

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