AI/ML per la creazione di catene di fornitura intelligenti

UN Catena di fornitura intelligente integra dati, automazione e tecnologie analitiche avanzate per apportare efficienza e ridurre i costi in diverse parti della catena di fornitura. Può essere una fonte di vantaggio strategico per un'organizzazione migliorando l'esperienza del cliente. In genere è supportato da una combinazione di tecnologie di ottimizzazione e AI/ML. Esploriamo cinque casi d'uso associandoli a cinque elementi della gestione della catena di fornitura: Pianificazione → Origine → Produzione → Consegna → Logistica inversa.

1. Rilevamento della domanda a breve termine (Piano): la gestione delle scorte è un'attività critica della catena di approvvigionamento. Il capitale circolante e i costi di stoccaggio sono legati ai livelli di inventario, che a loro volta dipendono, tra gli altri fattori, da una previsione accurata della domanda. Un elevato livello di precisione delle previsioni aiuta a ridurre i costi di inventario e l'esaurimento delle scorte favorendo la produzione della giusta quantità di prodotto nel luogo giusto al momento giusto. Ciò aiuta a ottimizzare l'inventario nei magazzini riducendo i livelli delle scorte di sicurezza, riducendo così i costi, evitando al tempo stesso l'esaurimento delle scorte che potrebbe portare a perdite di affari e di ricavi a lungo termine. Un’applicazione abilitata all’intelligenza artificiale può identificare modelli negli ordini dei clienti e correlare alcuni indicatori anticipatori alla domanda a breve termine in modo più accurato rispetto ai metodi tradizionali. Con le informazioni sugli ordini in tempo reale, possiamo automatizzare le previsioni della domanda per il mese corrente e quello successivo, che vengono aggiornate regolarmente.

2. Segmentazione dei fornitori (fonte): le grandi organizzazioni possono avere centinaia o migliaia di fornitori che costituiscono parte integrante della loro catena di fornitura. Diverse materie prime in quantità variabili provengono dai fornitori. Per ridurre i costi di approvvigionamento aumentando al contempo l’affidabilità della fornitura, sarebbe utile applicare strategie diverse a diversi fornitori. Raggruppare i fornitori in pochi gruppi chiave sarebbe vantaggioso a questo riguardo, dato l’elevato numero di fornitori. Questo tipo di segmentazione consentirà trattative contrattuali mirate sui prezzi delle materie prime, sui volumi e sui tempi di fornitura per ottimizzare la spesa. Un'applicazione abilitata all'intelligenza artificiale può segmentare i fornitori in base a caratteristiche quali volume, prezzo, relazione strategica, affidabilità per consentire agli specialisti dell'approvvigionamento di adottare strategie di approvvigionamento simili per i fornitori all'interno di un cluster. Questa segmentazione può essere aggiornata su base mensile o trimestrale per tenere conto delle modifiche dei fornitori.

3. Previsioni di guasti alle apparecchiature (Make): tempi di inattività non pianificati dovuti a guasti di affidabilità sono comuni nelle operazioni di produzione. Questi tendono a stressare le posizioni di inventario dei prodotti e possono portare a ritardi nell'adempimento dei clienti. Prevedere quando potrebbero verificarsi tali tempi di inattività può aiutare una struttura a intraprendere azioni per mitigare il rischio di guasti alle apparecchiature o a prepararsi in anticipo creando un inventario per tenere conto dei tempi di inattività. Queste previsioni e le conseguenti azioni di mitigazione possono aiutare a evitare l’esaurimento delle scorte e la perdita di ricavi, nonché a stimolare gli investimenti in opzioni di manutenzione preventiva per evitare costose riparazioni. Un'applicazione abilitata all'intelligenza artificiale può correlare i guasti delle apparecchiature alle misurazioni chiave (come produttività, pressione, temperatura, ecc.) per giorni o settimane che portano a un guasto non pianificato delle apparecchiature e fornire informazioni sulla tempistica dei guasti. A seconda della granularità delle misurazioni, l'applicazione può essere eseguita ogni giorno o ogni pochi giorni per valutare il rischio di errori.

4. Previsione dei tempi di consegna (Consegna): la consegna puntuale ai clienti è una metrica chiave per valutare le prestazioni delle catene di fornitura che influiscono direttamente sull'esperienza del cliente. Le organizzazioni misurano questa metrica e tentano attivamente di migliorarla in base alle tendenze storiche dei ritardi. Essere in grado di prevedere con precisione i tempi di consegna può aiutare a consegnare il prodotto al cliente nel momento richiesto, evitando così un'esperienza negativa del cliente e una conseguente perdita di affari ed evitare sanzioni e altri addebiti dovuti a consegne tardive. Un'applicazione abilitata all'intelligenza artificiale può essere utilizzata per prevedere i tempi di consegna in base al giorno e all'ora di inizio, alla stagione, al corriere, alla fonte e alla destinazione, tra gli altri attributi. Tale previsione per ciascuna spedizione consentirà di tenere informato il cliente e di migliorare l'esperienza e la fidelizzazione del cliente. Inoltre, ciò rappresenta un’opportunità per ottimizzare le rotte e selezionare i vettori più performanti.

5. Previsione dei resi dei clienti (logistica inversa): una percentuale delle vendite viene restituita dai clienti per una serie di motivi, tra cui il mancato rispetto delle specifiche di qualità o ritardi nella spedizione. Per prepararsi alle spedizioni, allo stoccaggio e all'elaborazione dei resi, le aziende devono avere una stima accurata del volume dei prodotti che ritornano. Ciò contribuirà a ridurre i costi di archiviazione ed elaborazione. Un'applicazione abilitata all'intelligenza artificiale può fornire un volume aggregato di resi in funzione delle ultime settimane di spedizioni ai clienti. Questa previsione può essere aggiornata su base settimanale.