Le catene di approvvigionamento globali operano in un contesto di volatilità senza precedenti. Le interruzioni della pandemia, l'instabilità geopolitica, la carenza di manodopera e l'inflazione hanno rimodellato il modo in cui le imprese operano. Nel frattempo, i volumi di dati sono saliti a livelli travolgenti. A livello globale, si stima che la produzione industriale genererà 4,4 zettabyte di dati entro il 2030, con la logistica e la vendita al dettaglio che aggiungono ancora più complessità.
Per i dirigenti delle grandi aziende, questo crea un paradosso: più dati che mai, ma meno chiarezza. Secondo una recente ricerca, l'85% dei leader segnala un "disagio decisionale", prendendo 10 volte più decisioni ogni giorno rispetto a dieci anni fa, spesso con informazioni incomplete o in silos.
È qui che il software di intelligenza artificiale aziendale diventa trasformativo. Le piattaforme di supply chain di intelligenza artificiale e machine learning (ML) forniscono l'intelligenza e l'automazione necessarie per eliminare il rumore, accelerare il processo decisionale e sbloccare la resilienza operativa. Tuttavia, l'adozione dell'intelligenza artificiale nella supply chain richiede molto di più della tecnologia: richiede un approccio strategico a livello aziendale.
Il nostro ebook, "Demistificare l'intelligenza artificiale", offre un quadro pratico per integrare l'intelligenza artificiale nelle operazioni della supply chain su larga scala.
Perché l'intelligenza artificiale e il machine learning sono ora imperativi aziendali
L'intelligenza artificiale e il machine learning non sono più sperimentali, ma stanno rimodellando le funzioni principali della supply chain moderna. L'adozione dell'intelligenza artificiale garantisce un ROI in tutte le funzioni aziendali, grazie a riduzioni misurabili dei costi, aumento dei ricavi e maggiore agilità.
Ecco come le organizzazioni leader stanno implementando il software ML per la supply chain per influire su ogni fase:
Pianificazione e previsione
- La pianificazione della domanda basata sull'intelligenza artificiale migliora l'accuratezza delle previsioni sfruttando vasti set di dati.
- L'analisi predittiva consente l'allineamento proattivo delle risorse e l'ottimizzazione dell'inventario.
- La modellazione degli scenari con l'intelligenza artificiale riduce le tempistiche di simulazione da ore a minuti, migliorando l'agilità.
Approvvigionamento e approvvigionamento
- Il ML valuta il rischio dei fornitori e prevede gli impatti ambientali.
- Gli insight basati sull'intelligenza artificiale aiutano a creare reti di fornitori resilienti e a ridurre al minimo l'esposizione alle interruzioni.
Produzione e lavorazione
- L'intelligenza artificiale nella produzione rileva le anomalie per il controllo della qualità, ottimizza l'allocazione delle risorse e riduce gli sprechi energetici.
- Le soluzioni connesse integrano l'intelligenza artificiale per supportare il processo decisionale in prima linea e aumentare la produttività.
Logistica e distribuzione
- L'intelligenza artificiale nella logistica e nella supply chain consente l'ETA predittivo, la modellazione del rischio di carico e l'ottimizzazione dei percorsi.
- I motori decisionali basati sull'intelligenza artificiale reindirizzano dinamicamente le spedizioni in risposta alle interruzioni in tempo reale.
Rendimenti e sostenibilità
- L'intelligenza artificiale ottimizza i flussi di lavoro dei resi e riduce gli sprechi attraverso la logistica inversa predittiva.
- La progettazione della rete basata sull'intelligenza artificiale migliora le iniziative di economia circolare e l'efficienza dei costi.
Le sfide della scalabilità di AI e ML nella supply chain
Sebbene i vantaggi siano evidenti, l'integrazione del software di supply chain AI e ML nelle aziende globali è complessa. Molti leader affrontano ostacoli comuni:
• Progetti pilota in silos che non riescono a scalare: testare l'intelligenza artificiale in funzioni isolate senza allinearsi agli obiettivi aziendali principali limita il ROI.
• Frammentazione dei dati: sistemi eterogenei e una scarsa governance dei dati ostacolano l'efficacia dei modelli di intelligenza artificiale.
• Attrito nella gestione del cambiamento: secondo Accenture, l'intelligenza artificiale generativa può automatizzare fino al 29% delle ore lavorative della supply chain, richiedendo la trasformazione della forza lavoro e lo sviluppo delle competenze.
• Complessità dell'integrazione: l'infrastruttura legacy spesso non dispone dell'architettura necessaria per il funzionamento efficace delle moderne piattaforme di intelligenza artificiale e machine learning.
