L'intelligenza artificiale nella pianificazione della domanda sta realizzando il suo pieno potenziale

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L'intelligenza artificiale nella pianificazione della domanda: stai realizzando il tuo pieno potenziale?

Nel frenetico mondo degli affari di oggi, le supply chain sono la spina dorsale di operazioni senza interruzioni. La capacità di gestire in modo efficiente il flusso di beni e servizi dalla produzione al consumatore finale è fondamentale.

Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale (AI) è emersa come una forza trasformativa, rivoluzionando il modo in cui operano le supply chain. Il caso d'uso più diffuso oggi è l'applicazione di modelli di intelligenza artificiale e machine learning (ML) per aumentare l'accuratezza della previsione della domanda. Tuttavia, con l'aumento della diffusione dell'intelligenza artificiale e del machine learning, continuano a emergere nuove applicazioni, che rivelano un significativo potenziale non sfruttato.

Noi di Blue Yonder abbiamo visto in prima persona come l'applicazione di AI e ML alla pianificazione della domanda possa aumentare la resilienza della supply chain, aumentare la produttività dei pianificatori e portare agilità al processo decisionale critico. L'intelligenza artificiale è un fattore critico per la pianificazione della domanda e dell'offerta (DSP), che consente ai pianificatori di collaborare, modellare e ottimizzare facilmente una vista di pianificazione a 360 gradi in pochi secondi anziché in giorni. Poiché i tempi di ritardo sono ridotti al minimo grazie all'intelligenza artificiale, le aziende possono capitalizzare le nuove opportunità e risolvere le interruzioni prima che i costi e i risultati del servizio ne risentano.  

Questo post del blog esplorerà la miriade di modi in cui l'intelligenza artificiale sta rimodellando il futuro delle supply chain tramite DSP e altre pratiche di pianificazione della domanda di nuova generazione.
 

Pianificazione intelligente degli scenari: gestione delle interruzioni, creazione di resilienza
 

Nel più recente sondaggio Blue Yonder Supply Chain Executives, l'84% degli intervistati ha dichiarato che la propria organizzazione ha subito interruzioni della supply chain nell'ultimo anno. I principali impatti di queste interruzioni includono ritardi dei clienti (nominati dal 42% dei dirigenti), blocco della produzione (42%), problemi di conformità normativa (39%), danni reputazionali e monetari (38%) e incapacità di soddisfare la domanda (38%) 

La pianificazione degli scenari è uno strumento fondamentale per comprendere l'impatto delle interruzioni, prima di agire, per ottenere risultati più sicuri e prevedibili. Tuttavia, gli strumenti e i processi di pianificazione degli scenari utilizzati oggi dalla maggior parte delle aziende non sono ottimali. 

Perché? Perché si affidano all'intuizione umana e all'intervento manuale per creare e valutare molteplici scenari complessi. La pianificazione manuale degli scenari non solo è un lavoro noioso e dispendioso in termini di tempo, ma comporta anche decisioni non ottimali perché sono stati creati troppi scenari granulari o troppo pochi scenari ampi, mancando le leve critiche e i punti decisionali. Data la complessità dei mercati moderni, così come delle moderne catene di approvvigionamento, è difficile per i pianificatori umani e la cognizione umana creare e testare scenari di pianificazione della domanda significativi.

Abilitate dal ML, le soluzioni di pianificazione della domanda di nuova generazione di Blue Yonder si basano su algoritmi avanzati che riducono in modo intelligente e autonomo l'ambito del problema a un insieme logico di scenari realistici e più applicabili. L'intelligenza artificiale predittiva integrata valuta questa serie di scenari fattibili e consiglia gli scenari principali che raggiungeranno gli obiettivi predefiniti dell'azienda. Ciò consente ai pianificatori umani di mappare varie leve in uno scenario, impostare i valori limite, quindi sparare e dimenticare.

La pianificazione degli scenari basata su intelligenza artificiale e machine learning riduce il tempo medio impiegato da giorni o ore a pochi minuti. I pianificatori possono concentrarsi su decisioni e azioni strategiche di maggior valore, piuttosto che limitarsi a raccogliere dati.
 

La vostra pianificazione della domanda sta raggiungendo il suo pieno potenziale?

Stai sfruttando l'intelligenza artificiale al massimo delle sue potenzialità nella previsione della domanda? Approfondiamo i modi in cui l'intelligenza artificiale sta rimodellando il futuro delle supply chain, tra cui l'aumento della resilienza, l'aumento della produttività dei pianificatori e l'agilità del processo decisionale critico.

Variabili complesse che determinano la domanda: allineare le decisioni alla realtà


Considerare l'intera gamma di potenziali variabili che influenzano la domanda è essenziale per le aziende per prendere decisioni informate, ottimizzare le operazioni, soddisfare i clienti e mantenere un vantaggio competitivo. 

Ma non tutte le variabili che guidano la domanda sono ovvie o facili da capire, se si applica solo l'intelligenza umana al problema. Variabili come il tempo, l'introduzione di nuovi prodotti, le festività, i cambiamenti nelle preferenze dei clienti e gli eventi culturali possono avere un impatto significativo sulla domanda. La capacità di identificare i fattori giusti, comprenderne l'effetto sulla previsione e modellarne l'impatto è fondamentale per garantire l'accuratezza delle previsioni. Tuttavia, i driver della domanda possono essere difficili da prevedere, misurare e quantificare.

Ad esempio, le elezioni presidenziali statunitensi del 5 novembre 2024 hanno causato cambiamenti significativi nel comportamento dei consumatori, come l'accaparramento dei prodotti, anche prima che Donald Trump entrasse in carica. Se le aziende di prodotti di consumo interessate avessero potuto prevedere questo picco di domanda, avrebbero potuto disporre di quantità extra di prodotto. Ma come avrebbero potuto saperlo?
Entrano in gioco l'intelligenza artificiale e il machine learning, che possono illuminare i molteplici driver della domanda e la loro complessa interazione, posizionando le aziende in grado di affrontare le incertezze del mercato con fiducia e agilità. 

Storicamente, l'identificazione delle giuste variabili che guidano la domanda richiedeva centinaia di ore di lavoro da parte di data scientist, esperti del settore e specialisti di prodotto. E, a causa della complessità del problema e dell'elemento dell'errore umano, c'era sempre una significativa possibilità che le variabili critiche venissero trascurate. Il livello di rischio associato ai metodi di pianificazione della domanda umana era elevato.

Ma oggi il deep meta learning, un'innovazione AI all'avanguardia utilizzata nelle soluzioni di pianificazione della domanda di Blue Yonder, alimenta un approccio algoritmico basato sui dati che è molto più veloce e molto più accurato dei metodi manuali. 

Con il meta learning profondo, i modelli di ML imparano autonomamente e continuamente a selezionare e configurare la migliore combinazione di variabili da utilizzare in un modello di domanda. Il deep meta learning non solo elimina le congetture e i pregiudizi umani dal processo di identificazione delle variabili, ma consente anche una riconfigurazione più rapida delle variabili al variare del mercato e delle realtà aziendali. 

La natura dinamica del deep meta learning consente ai team di pianificazione della domanda di rimanere meglio allineati con le preferenze dei clienti, nonché con altri driver della domanda comprovati. Con il deep meta learning, i pianificatori della domanda sono finalmente in grado di acquisire il valore completo di dati illimitati e sbloccare la velocità del ML integrato.

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IA generativa: sblocca la produttività e migliora le prestazioni del team 


Oggi c'è molto entusiasmo per l'uso e l'impatto dell'IA generativa in una vasta gamma di discipline. Un recente articolo ha evidenziato come Blue Yonder stia utilizzando le innovazioni dell'intelligenza artificiale di nuova generazione, tra cui l'intelligenza artificiale generativa, per trasformare le catene di approvvigionamento del mondo.

Nell'area della pianificazione della domanda, Blue Yonder sta integrando le sue soluzioni con l'intelligenza artificiale generativa, utilizzando le capacità di linguaggio naturale dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Supportata dal linguaggio naturale, l'intelligenza artificiale generativa di Blue Yonder può migliorare notevolmente la produttività dei pianificatori attraverso un accesso più rapido a informazioni basate sui dati, al processo decisionale assistito e all'automazione dei processi. 

Quando l'intelligenza artificiale generativa è integrata direttamente nell'esperienza dell'utente, Blue Yonder consente ai pianificatori di porre facilmente domande chiarificatrici, richiedere dati, visualizzare i fattori di influenza e valutare l'efficacia delle decisioni passate. Tutti questi vantaggi migliorano significativamente la qualità del processo decisionale.

Inoltre, i modelli di intelligenza artificiale generativa di Blue Yonder possono essere addestrati su procedure operative standard aziendali, processi aziendali, flussi di lavoro e documentazione software, consentendo loro di rispondere alle domande dei pianificatori con risposte contestualizzate e pertinenti. Rispetto allo scenario attuale, in cui i pianificatori devono scavare tra più risorse basate su testo per trovare risposte alle query di base, questa è una funzionalità rivoluzionaria. 

Mentre cerchiamo di preparare la prossima generazione di pianificatori della domanda, un programma di formazione generativo basato sull'intelligenza artificiale può ridurre significativamente il tempo e l'impegno necessari per la formazione incrociata dei pianificatori e l'inserimento dei nuovi assunti.

Sfrutta tutto il potenziale dell'intelligenza artificiale e supera in astuzia i tuoi concorrenti 

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle catene di approvvigionamento non è solo un progresso tecnologico; Si tratta di un cambiamento fondamentale nel modo in cui operano le aziende. L'utilizzo di modelli avanzati di intelligenza artificiale e machine learning per migliorare l'accuratezza delle previsioni è solo il punto di partenza. 

Sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale, le aziende possono creare supply chain agili, reattive e sostenibili in grado di soddisfare più prontamente le esigenze del mercato moderno. Abbracciare l'intelligenza artificiale non è più un'opzione, ma una necessità per le aziende che vogliono prosperare nel panorama in continua evoluzione del commercio globale. Inizia a pianificare un grande vantaggio competitivo contattando Blue Yonder. 

I vantaggi del Supply Chain Planning

Aumenta le prestazioni, l'agilità e la resilienza con una suite unificata per la pianificazione della supply chain che collega l'intera catena del valore e consente di prendere decisioni in tempo reale.