L’Intelligenza Artificiale innova la Logistica

Nell’era digitale, i sistemi di gestione della supply chain (SCM – Supply Chain Management) e dei sistemi di trasporto (TMS – Transport Management System) sono strumenti indispensabili per le aziende che cercano di ottimizzare le proprie operazioni di logistica. Questi sistemi consentono di gestire in modo efficiente, affidabile e conveniente le merci e le attività ad esse legate – a partire dall’arrivo della materia prima in magazzino o presso il centro di produzione (a seconda della policy di gestione del materiale adottata) fino all’arrivo del prodotto finito al cliente finale (quando il prodotto sarà utilizzato). L’ottimizzazione della gestione di tali attività permette non solo una riduzione significativa dei costi, attraverso l’efficientamento di ogni task, ma anche un significativo incremento del livello di soddisfazione di operatori, le cui attività possono essere semplificate e supportate, e clienti, a cui i prodotti possono arrivare più velocemente e nel miglior stato possibile. Dulcis in fundo, l’ottimizzazione dell’uso delle risorse (macchinari industriali e mezzi di trasporto) permette di contenere l’impatto ambientale.

Tra i principali fornitori di TMS figurano nomi noti come Blue Yonder, Descartes Systems, Oracle, SAP e TMW Systems (Trimble Transportation), ognuno con le proprie aree di forza e offerte specifiche. Questi fornitori hanno dimostrato un impegno costante verso il miglioramento delle prestazioni, l’avanzamento tecnologico e un forte orientamento verso il futuro dell’Intelligenza Artificiale.

Tuttavia, le soluzioni più innovative sono offerte da aziende minori che collaborano direttamente con lo specifico cliente per realizzare soluzioni ad hoc che ottimizzino le attività della specifica impresa. I TMS delle “big” presentano alcune carenze. Tra queste, spicca la necessità di un costante aggiornamento per adattarsi alle mutevoli normative e pratiche commerciali, il che li rende lenti, imprecisi e poco flessibili nel migliorare la supply chain. Inoltre, è ormai noto ai più che i sistemi di intelligenza artificiale devono essere addestrati e per lavorare nel migliore dei modi con un’azienda devono essere addestrati proprio con i suoi dati. Chiaramente, tale attività richiede un lavoro di fine tuning che va svolto a braccetto tra il top management, che indica l’obiettivo finale da raggiungere, gli addetti alla logistica, capaci di descrivere accuratamente le problematiche che occorre risolvere per efficientare il lavoro, ed il fornitore della soluzione tecnologica innovativa.

Il futuro dei sistemi SCM è intrinsecamente legato alle tendenze verso la sostenibilità, la trasparenza e l’automazione. Le soluzioni che adottano tecnologie legate a big data e IA non solo rendono le catene di approvvigionamento più resilienti ed efficienti ma offrono anche la capacità di rispondere dinamicamente alle esigenze del mercato moderno.

Fare uso, e tesoro, di tutti i dati in possesso relativi a tempi di approviggionamento, tempi di lavorazione, andamento dei costi dei materiali e del petrolio, tempi di consegna per ciascuna tratta, driver, mezzo sono solo alcuni esempi di ciò che andrebbe analizzato per ottenere previsioni più accurate e per poter rilevare prontamente anomalie nella supply chain.

Riferimenti

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