AI nella logistica. 5 migliori strumenti | AI nel business #89

AI nella logistica. Come migliorare il sistema di consegna utilizzando l’intelligenza artificiale?

Il settore della logistica sta subendo una trasformazione. Secondo le previsioni di Allied Market Research, il valore di questo settore raggiungerà 13 trilioni di dollari entro il 2027. È l’IA che fornisce avvisi in tempo reale su problemi operativi, consentendo alle aziende di reagire prontamente e garantire consegne tempestive.

Grazie agli algoritmi di IA, è possibile garantire l’accuratezza dei dati per il processo decisionale e prevedere le esigenze di inventario per evitare carenze di prodotti popolari. L’IA identifica anche i percorsi di consegna più economici ed efficienti, con conseguenti risparmi sui costi. Ecco alcuni modi chiave in cui l’IA impatta il settore della logistica:

• Gestione delle risorse – L’IA migliora l’efficienza operativa. Ad esempio, i sistemi di IA analizzano il consumo di carburante e le ore di lavoro degli autisti per ottimizzare gli orari e i percorsi di consegna.
• Evoluzione e apprendimento dai trend – grazie all’IA, le aziende automatizzano i processi e rimangono competitive. Gli algoritmi apprendono dai modelli di vendita stagionali per prevedere meglio la domanda futura.
• Tracciamento dei pacchi – L’IA aiuta a monitorare le consegne per garantire che siano puntuali. I sistemi di tracciamento basati su IA notificano all’azienda eventuali ritardi nel trasporto.
• Trasparenza della catena di approvvigionamento – L’IA consente una rapida risoluzione dei problemi. I cruscotti di IA consentono l’identificazione e la risoluzione in tempo reale dei colli di bottiglia nella catena di approvvigionamento.
• Gestione dei dati – L’IA garantisce l’accuratezza e la coerenza dei dati. I sistemi di IA monitorano e aggiornano i dati sui prodotti in tempo reale, garantendo la loro accuratezza lungo l’intera catena di approvvigionamento.

IA nella logistica. Migliori strumenti

Lo sviluppo della tecnologia IA nella logistica ha aperto nuove possibilità per le aziende di migliorare la gestione della catena di approvvigionamento. Diamo un’occhiata agli strumenti più avanzati che assistono nel raggiungimento di questi obiettivi.

IBM Watson Supply Chain

IBM Watson Supply Chain è uno strumento che, attraverso l’IA, fornisce alle organizzazioni informazioni in tempo reale, suggerimenti predittivi e raccomandazioni per l’azione. Questo consente di ottimizzare la gestione dell’inventario, la previsione della domanda e le relazioni con i fornitori attraverso l’analisi dei dati provenienti da varie fonti. IBM Watson Supply Chain Insights è una soluzione basata su IA che:

• aumenta la visibilità della catena di approvvigionamento,
• fornisce informazioni, consentendo una migliore gestione dei dati e indicazioni pratiche.

Questo consente una mitigazione più efficace delle interruzioni e dei rischi, nonché un miglioramento del processo decisionale e delle prestazioni lungo l’intera catena di approvvigionamento.

Fonte: IBM (https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)

SAP Ariba

SAP Ariba è una piattaforma basata su cloud per la gestione degli acquisti e della catena di approvvigionamento che sfrutta l’IA per semplificare i processi di approvvigionamento di beni, gestione dei fornitori e negoziazione dei contratti. Il suo motore analitico supportato da IA aiuta le aziende a identificare potenziali rischi e opportunità per migliorare l’efficienza e la sicurezza nella loro catena di approvvigionamento.

L’IA nella logistica applicata da SAP Ariba è un servizio di gestione degli acquisti e delle spese che consente ai fornitori e agli acquirenti di connettersi e condurre affari su un’unica piattaforma. Fornisce un insieme completo di soluzioni per gestire l’intero processo di approvvigionamento e costruire catene di approvvigionamento etiche ed ecologiche.

Il principale vantaggio di SAP Ariba è la capacità di integrarsi senza soluzione di continuità con altri strumenti SAP per garantire un supporto aziendale completo in termini di servizi digitali e competenze. Questo porta a una riduzione delle interruzioni finanziarie e operative e a una diminuzione del rischio associato ai fornitori. La rete Ariba è un componente chiave di SAP Ariba, alimentata da SAP HANA, che fornisce una piattaforma per gestire cataloghi, offerte, acquisti e fatture.

Fonte: SAP (https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)

o9 Solutions

o9 Solutions offre una piattaforma di Pianificazione Aziendale Integrata (IBP) supportata da IA che aiuta le organizzazioni ad allineare i processi di tre aree principali dell’azienda:

• catena di approvvigionamento,
• reparto vendite, e
• area finanziaria.

Le avanzate capacità di previsione della domanda consentono alle aziende di ottimizzare i livelli di inventario, ridurre i tempi di evasione degli ordini e migliorare la soddisfazione del cliente. o9 Solutions è una piattaforma di pianificazione e decisione supportata da IA che consente una vera Pianificazione Aziendale Integrata (IBP) per le aziende globali. Offre un insieme di soluzioni per la pianificazione e l’analisi della catena di approvvigionamento, la pianificazione al dettaglio e la programmazione della produzione.

Il cruscotto o9 Control Tower consente decisioni rapide e informate basate sui dati. La piattaforma o9 Solutions, che offre soluzioni di IA nella logistica, aiuta le aziende a gestire processi complessi integrando le migliori pratiche e consentendo una pianificazione strategica aziendale basata sui dati.

Fonte: o9 Solutions (https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)

FourKites

FourKites è una piattaforma di monitoraggio della catena di approvvigionamento in tempo reale che utilizza IA e machine learning per prevedere i tempi di arrivo delle spedizioni e ottimizzare i percorsi di trasporto. Di conseguenza, le aziende possono ridurre i costi di trasporto, aumentare la soddisfazione del cliente e minimizzare l’impatto ambientale delle operazioni logistiche.

Uno dei clienti di FourKites, Henkel, beneficia dell’uso dell’IA nella logistica avendo accesso a dati in tempo reale sulla posizione e sul tempo di arrivo stimato (ETA) delle spedizioni. Questo consente loro di pianificare meglio le proprie attività e rispondere a potenziali ritardi. FourKites ha anche portato altri vantaggi a Henkel, come risparmi di tempo e costi, miglioramento della qualità, risoluzione equa delle controversie e evitamento di sanzioni per ritardi. Nel 2023, Henkel ha pianificato di monitorare quasi un milione di spedizioni utilizzando FourKites.

Oracle SCM

Oracle SCM è uno degli strumenti di IA più sofisticati nella logistica. Fornisce un insieme di strumenti di gestione della catena di approvvigionamento supportati da IA che migliorano il processo decisionale, ottimizzano i processi e migliorano le prestazioni operative lungo l’intera catena di approvvigionamento (Oracle Supply Chain Management (SCM)). Alcuni di questi strumenti includono:

• Oracle Intelligent Track and Trace – uno strumento per tracciare il percorso del vettore e il percorso della spedizione,
• Oracle Demand Management – uno strumento di gestione della domanda che consente di controllare i livelli di inventario anche nelle grandi imprese,
• Oracle Supply Chain Planning – un modulo utilizzato per pianificare le catene di approvvigionamento nell’azienda,
• Oracle Transportation Management – una piattaforma di gestione dei trasporti,
• Oracle Warehouse Management – uno strumento per controllare i magazzini e le consegne.

Oracle SCM (Supply Chain Management) è un insieme completo di applicazioni progettate per gestire la catena di approvvigionamento con maggiore efficienza e visibilità. Include una gamma di funzionalità, come la gestione del ciclo di vita del prodotto, la pianificazione della catena di approvvigionamento, l’approvvigionamento, la logistica e la gestione degli ordini. Uno strumento logistico supportato da IA può anche integrarsi con dispositivi Internet of Things (IoT) e blockchain per affrontare le sfide moderne della catena di approvvigionamento.

Oracle utilizza non solo IA e ML (Machine Learning) nella logistica, che accelerano l’analisi dei dati, rivelando problemi legati ai dipendenti e inefficienze nella catena di approvvigionamento. Le soluzioni moderne che collaborano con l’IA nella logistica includono anche interfacce vocali e Natural Language Processing (NLP), migliorando non solo l’accessibilità e la velocità, ma anche l’analisi dei dati e le capacità decisionali.

Tuttavia, l’innovazione più significativa è l’analisi predittiva. Essa consente di confrontare gli ordini di vendita futuri con i livelli di personale per scoprire lacune nelle competenze e identificare le esigenze relative al volume del magazzino o alla disponibilità dei veicoli. Tutto ciò è volto a ridurre le interruzioni nella catena di approvvigionamento.

Fonte: Oracle (https://www.oracle.com/scm/product-tours/#supply-chain-planning)

Quali problemi possono sorgere nell’uso dell’IA nella logistica?

Introdurre l’IA nella logistica comporta delle sfide. La trasformazione iniziale richiede investimenti significativi e digitalizzazione dell’impresa. Gli algoritmi di IA nella logistica possono essere complessi, il che può inizialmente rendere difficile comprendere le decisioni proposte dai nuovi sistemi di gestione implementati.

Garantire la sicurezza dei dati è anche essenziale per proteggere l’integrità operativa e la fiducia dei clienti. Inoltre, i sistemi di IA addestrati su dati di scarsa qualità possono portare a decisioni errate e pregiudizi algoritmici. Pertanto, è importante dare priorità alla formazione dei dipendenti e alla raccolta accurata dei dati per ottimizzare il trasporto fin dall’inizio dell’implementazione dell’IA nella logistica all’interno di un’azienda.

Il futuro dell’IA nella logistica

L’IA trasforma la logistica, semplificando le operazioni, riducendo i costi di consegna e fornendo alle aziende un vantaggio strategico. Le capacità dell’IA consentono alle aziende di:

• ottimizzare le catene di approvvigionamento – l’IA nella logistica consente una pianificazione e una gestione delle risorse più precise,
• pianificare i percorsi – grazie all’intelligenza artificiale, è possibile trovare i percorsi più efficienti per il trasporto delle merci,
• ottenere un vantaggio strategico – le aziende che utilizzano l’IA nella logistica ottengono un vantaggio sulla concorrenza affinando continuamente sia i sistemi di consegna che i metodi di gestione nel tempo.

Lo scenario futuro con l’IA nella logistica potrebbe apparire come segue: le aziende si affideranno sempre di più all’IA per la previsione della domanda, l’automazione dei processi di magazzino e l’ottimizzazione dei percorsi di consegna. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella gestione, nella pianificazione e nella creazione di strategie future crescerà anch’esso.

Riepilogo

L’IA nella logistica porta significativi vantaggi ma presenta anche sfide. Le aziende che considerano l’IA dovrebbero affrontare le implementazioni con attenzione, cercando la guida di esperti di IA nella logistica per garantire che i vantaggi e l’efficacia della tecnologia siano massimizzati in modo sicuro e controllato.

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