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.