ML e visibilità real-time per supply chain agili e resilienti

Stefano Maio (nella foto), Senior Sales Director South Europe, Blue Yonder, spiega cosa permette a una supply chain di evolvere e adattarsi efficacemente

L’emergenza che stiamo vivendo sta portando in evidenza la necessità di avere supply chain resilienti e agili, basate su ampie e adattabili basi di dati per la pianificazione delle attività produttive e distributive, capaci di adeguarsi non solo alla operatività di routine ma anche a tempi di crisi, quali quelli attuali.

Tutti hanno evidenza di quanto la pandemia stia avendo molteplici impatti sulle supply chain a livello globale. Dalla crescente richiesta di prodotti necessari per combattere il virus, come attrezzature e forniture mediche, all’evoluzione dei comportamenti di acquisto dei consumatori, alla carenza di componenti e prodotti da parte dei fornitori che si trovano nelle aree in cui è scoppiata l’emergenza e, ovviamente, l’impatto che l’emergenza sta avendo sulle vite degli individui, adulti e bambini, con un conseguente mutare delle abitudini.

In questo scenario, dove visibilità in tempo reale e capacità di adattamento sono un elemento strategico, l’Artificial Intelligence (AI) e il Machine Learning (ML) entrano in gioco, soprattutto perché la situazione che stiamo vivendo è nuova e ci sono pochissimi dati storici.

In qualità di esperti di intelligenza artificiale applicata alla gestione delle supply chain, i team di data science di Blue Yonder hanno creato una dashboard per aiutare a visualizzare e prevedere gli impatti attuali e futuri dell’emergenza Coronavirus sulle catene di fornitura, utilizzando la nostra control tower basata sulle tecnologie AI/ML.

La realizzazione di modelli a cura del team di data science di Blue Yonder mostra l’impatto determinato da COVID-19 sulle supply chain nei siti colpiti. Alcuni di questi dati includono la raccolta di feed in tempo reale dai CDC – Centers for Disease Control and Prevention – e la mappatura dei centri di produzione e logistica per modellare le risposte e conoscere i tempi di arrivo delle forniture con accuratezza e precisione.

Le funzionalità di visibilità in real-time permettono di guadagnare tempo identificando in modo proattivo i problemi nella supply chain, come ad esempio la localizzazione delle scorte, e sfruttare indicazioni per trovare fonti di approvvigionamento alternative e funzionalità di esecuzione integrate, che permettono di trasformare le raccomandazioni in azioni per valutare e attivare scelte alternative.

Il team di data science di Blue Yonder sta aiutando le aziende a modellare una varietà di scenari per approfondire tre fattori:

Visibilità sulle scorte: usando l’AI e il ML, le aziende possono modellare e prevedere meglio la domanda e perfezionare le scorte dall’approvvigionamento al trasporto, al magazzino, al routing delle forniture verso le sedi, prima ancora che le richieste arrivino.

Previsioni delle forniture: L’AI e il ML aiutano gli operatori della supply chain a prevedere le tempistiche di consegna delle forniture, consentendo loro di adottare misure preventive per mitigare l’impatto delle rotture di stock. Le capacità di ML e AI sono di grande aiuto soprattutto nelle relazioni uomo-macchina: l’automazione basata su ML può svolgere compiti di routine, come le attività di replenishment, mentre i dipendenti possono focalizzarsi su attività quali la gestione delle eccezioni e le decisioni strategiche a breve termine.

Capacità di adattamento: i sistemi autonomi decisionali e di movimentazione dei materiali consentono alle aziende di adattarsi in modo flessibile a diversi scenari e di prepararsi a gestire i fattori che potrebbero influire sulla loro capacità di spedire e ricevere beni. I dati raccolti sono anche essenziali per essere pronti ad eventuali crisi future.

I sistemi fanno previsioni basate su modelli con insiemi di dati insondabilmente grandi, consentendo alle persone di prendere decisioni strategiche anche con il supporto di raccomandazioni elaborate dai calcolatori. Nel caso di una pandemia, o di un evento catastrofico simile, l’attenzione dovrebbe essere focalizzata su sistemi che eseguono autonomamente compiti quotidiani, mentre gli individui dovrebbero intervenire sulla base delle loro competenze, “completando” la macchina con azioni strategiche.

La piattaforma di digital fulfillment basata su AI e ML di Blue Yonder è progettata per supportare il processo decisionale quando le condizioni sono incerte. Le macchine sono semplicemente migliori degli umani nel gestire enormi quantità di informazioni e nel prendere molteplici decisioni a breve termine basate sui dati. Le nostre soluzioni apprendono dal mutare della domanda e dai modelli di offerta in modo che il sistema inizi a prevedere eventuali discontinuità nella catena di fornitura e a raccomandare sostituzioni/variazioni o azioni di replenishment, a seconda del settore.

Una volta che le criticità si sono attenuate, le soluzioni ML / AI continueranno a soddisfare la domanda e le necessità di approvvigionamento, fornendo raccomandazioni automatizzate basate sui milioni di dati che il sistema riceve ogni giorno. Allo stesso tempo, i dati raccolti saranno di supporto per gestire eventuali situazioni di crisi in futuro.

Le soluzioni di Blue Yonder, e le capacità di data science sulle quali si basano, forniscono un supporto fondamentale alle aziende che richiedono visibilità lungo la supply chain in tempo reale, per pianificare e adattarsi istantaneamente a circostanze mutevoli. Alla fine, sono le tecnologie e le persone che insieme possono superare i momenti di crisi e preparare già da ora la ripresa.