Può la gestione della Supply Chain, nelle sue varie componenti fare a meno dell’AI oggi?

Ovviamente no: sono diversi anni che l’AI sta prendendo piede ovunque, nelle grandi aziende – le multinazionali, ma non solo, ed in tutti i settori lavorativi. Nel “nostro”, è efficace nella gestione dei grandi numeri razionalizzati e schematizzati, perché aiuta a prendere le decisioni in tempi più rapidi e quindi a ridurre i costi; ma anche ad ottimizzare le linee produttive o il flusso di informazioni interne all’azienda.

Allo stato attuale, partendo da sistemi / ERP / DB / sharepoint tradizionali, con – a volte – sottosistemi che non parlano tra loro in maniera fluida o ancora, customizzati singolarmente, oggi si possono avere report ed analisi, che hanno sempre richiesto capacità di elaborazione più o meno articolate, in tempi incredibilmente ridotti.

Ma andiamo con ordine, e cerchiamo di capire cosa consente tutto ciò.

 

Cosa si intende per Intelligenza Artificiale?

Gli strumenti dell’intelligenza artificiale (AI) sono una combinazione di tecnologie, tecniche e software che permettono a un sistema di elaborare dati, imparare da essi e prendere decisioni o automatizzare processi. Eccone l’elenco:

  1. Machine Learning (ML) :è una sotto-disciplina dell’AI che consente ai computer di imparare dai dati ed include: algoritmi di apprendimento supervisionato o non-supervisionato, e apprendimento per rinforzo dove il modello impara attraverso tentativi ed errori
  2. Deep Learning: è una branca del ML che utilizza reti neurali profonde (deep neural networks) per elaborare grandi quantità di dati e riconoscere pattern complessi
  3. Librerie e Framework di AI: questi strumenti software semplificano la costruzione e l’addestramento dei modelli di AI e sono stati sviluppati ad esempio da Google, o per Facebook
  4. Data Science e Analisi dei Dati: strumenti di data science sono essenziali per la raccolta, la pulizia e l’analisi dei dati prima di addestrare i modelli di AI.
  5. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): ovvero strumenti e tecniche per il riconoscimento e l’analisi del linguaggio umano
  6. Computer Vision: tecniche e strumenti per permettere ai computer di “vedere” e interpretare immagini e video.
  7. Robotica e Automazione: strumenti e framework per l’automazione dei processi fisici
  8. Piattaforme di Cloud Computing per AI: ovvero l’uso del cloud per addestrare e distribuire i loro modelli di AI.
  9. Tool di AutoML: strumenti che aiutano ad automatizzare il processo di creazione di modelli di machine learning
  10. Interfacce Conversazionali e Chatbot: strumenti per creare assistenti virtuali e chatbot
  11. Strumenti per la Sicurezza e l’Etica dell’AI ovvero strumenti di auditing e monitoraggio, cruciali per garantire l’affidabilità e l’equità dei modelli di AI

 

Dove viene implementata l’AI?

Gli ambiti di intervento dell’AI sono molteplici e diffusi in moltissimi settori, dalla sanità alla finanza, dalla robotica ai social media. La scelta dello strumento giusto dipende dall’applicazione specifica e dalla complessità del problema che si vuole affrontare. In aggiunta a ciò, questi strumenti sono dinamici ed in continua evoluzione, ed imparano e si modificano rapidamente.

Nell’ambito della Supply Chain, l’AI consente di manipolare (nel senso costruttivo del termine) ed organizzare – in taluni casi pre-elaborare – i dati di fornitura (condizioni, performances, costi, tempi), quelli finanziari o produttivi, in modo da consentire di prendere delle decisioni in tempi rapidi e prive di condizionamenti, con la creazione di report e analisi dei dati sia di tipo consuntivo che predittivo. Ma non solo.

 

L’AI nella Supply Chain

ChatGPT  è probabilmente l’applicativo più conosciuto, la piattaforma che consente di raccogliere dal web e sintetizzare informazioni e/o normative, immediatamente pronte all’uso.  Dando corretti input si hanno fotografie del mercato o ottimizzazione di testi, ad esempio di clausole contrattuali, o dati specifici che – un tempo – richiedevano ricerche anche di ore ed elaborazioni altrettanto lunghe.

Per gli addetti, la nostra YOURgrouper L. Echino suggerisce una soluzione specifica per SAP che, con il supporto dell’AI, consente la mappatura del processo, misurazione KPI’s di processo, identificazione di colli di bottiglia, errori, variazioni e la successiva proposta di raccomandazioni personalizzate per il raggiungimento della best practice.

Definiamo allora macro-gruppi di applicazione:

  • Analisi e classificazione dei fornitori, attraverso comparazione e creazione di KPI sempre più “tagliati” sulle esigenze del mercato e dell’azienda; quality o service rating, tempi di risposta alle RFQ, o LT pesati sul budget di acquisto che possono dare il reale ”valore” dei partner esterni, per esempio
  • Riorganizzazione dei dati di fornitura, per mezzo di applicazioni tipo powerBI, che vengono rappresentati – in tabelle o grafici – pescati dai vari db e organizzati a piacimento; ad esempio, la percentuale del budget di acquisto di un fornitore o di una categoria merceologica sul complessivo aziendale, parametrata su elementi significativi per una specifica azienda possono suggerire dove intervenire e con che priorità
  • Pesatura e aggiornamento dei fattori di costo, come il valore delle materie prime o dei dati di produzione, sono propedeutici alla creazione di piani strategici di acquisto prima ed alla negoziazione poi
  • Classificazione del Rischio valutata sull’impatto reale di componenti o di fornitori sulle vendite
  • Miglioramento del controllo qualità e ispezioni, con analisi di dati e immagini dei prodotti in tempo reale, e l’identificazione di difetti e problemi tecnico/produttivi, scevri da errori umani, favoriscono il free pass e l’utilizzo delle risorse in modo più efficiente
  • Ottimizzazione della catena di approvvigionamento da un punto di vista logistico, con analisi di tempi a seconda delle tratte e degli Incoterms scelti
  • Previsione della domanda e la gestione delle scorte, con politiche per le emissioni degli ordini o della gestione dei kanban, o la scelta dei lotti di consegna fino a suggerire i quantitativi per scatola ottimali
  • Lettura immediata degli elementi tattici – quelli del day by day per intenderci – per una azione/reazione prioritarie, l’affinamento delle attività dei buyers, ed in buona sostanza con il miglioramento dei rapporti con fornitori (interni ed esterni)

 

A che Aziende potrebbe essere utile intervenire su questi aspetti?

Sicuramente a strutture come le PMI che talvolta necessitano di un adeguamento (organizzativo, procedurale o informatico) ma che non hanno budget di investimento importanti: di fatto non si tratta di rivoluzionare gli ERP esistenti o di stravolgere i DB costruiti nel corso degli anni, ma di estrarne i dati ed elaborarli più rapidamente, facilmente e consapevolmente. O inserire modelli di analisi o tools nuovi ed adeguati alle esigenze mutate.

Certo, bisogna saper gestire queste informazioni, e molte valutazioni possono essere “catalogate” e razionalizzate solo in parte. Come già detto a titolo d’esempio, se una volta si misuravano le performance sulla percentuale di scarti, o sui ritardi di consegna, oggi si possono aggiungere i valori di impatto sulle vendite, definendo la criticità di un componente o un fornitore a seconda di quanto “pesino” sul business aziendali. E ancora, i concetti lean oggi vengono applicati non solo nei reparti produttivi ma su tutta la catena di fornitura.

Pertanto, il fattore umano è ancora fondamentale, per capire, pianificare e infine negoziare, attività sulla quale normalmente si concentra l’attenzione della funzione acquisti ma che deve essere preceduta dall’analisi di mercati e dati, e seguita da una digitalizzazione e storicizzazione dei risultati, base per le attività successive. I Fractional Manager della divisione yourCPO di YOURgroup (www.yourgroup.it), che comprendono le tecnologie ed hanno decennale esperienza sull’intero ciclo di fornitura, sono capaci di intervenire su uno o tutti gli aspetti finora trattati, ed eventualmente in grado di individuare sul mercato dei supporti adeguati (i “Partner Esterni”) ad implementare l’AI.

 

Per capire se possiamo davvero essere d’aiuto o chiedere maggiori info contattatemi (-ci) per un’analisi personalizzata!