L’importanza di una Supply Chain efficiente, agile e resiliente è tra le priorità più urgenti per ogni azienda che si trova a competere in mercati sempre più interconnessi, volatili e instabili. In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale sta emergendo come un potenziale game changer. Con la sua capacità di analizzare enormi volumi di dati, comprendere le relazioni, fornire visibilità sulle operazioni in modo trasversale, e di supportare processi decisionali più strutturati, l’AI è funzionale a ottenere una catena della fornitura digitale, moderna e intelligente.
Sono questi i temi al centro dell’appuntamento organizzato da SAP dal titolo “Le nuove frontiere della Supply Chain”, che si terrà il prossimo 26 marzo nella tenuta Serego Alighieri di Sant’Ambrogio di Valpolicella, in provincia di Verona.
L’appuntamento vede la collaborazione di Altea UP, Gold Partner SAP e main company del Gruppo Altea Federation, e il contributo di Sirmi. Tra gli ospiti, è stato invitato Dario Fabbri, giornalista che porterà il suo contributo di analista geopolitico per comprendere meglio gli scenari dell’attuale Supply Chain.
Giacomo Coppi, Head of Digital Supply Chain e Digital Manufacturing di SAP Italia, anticipa alcuni degli argomenti che saranno affrontati durante la giornata, prendendo le mosse da uno studio globale condotto da Oxford Economics per conto di SAP nel 2023 sulle catene di fornitura digitali. Dalla ricerca emerge che i responsabili della produzione sono più propensi di quelli di altre aree a implementare tecnologie intelligenti su scala per migliorare le capacità di analisi predittiva. Tuttavia, solo il 36% dei mille intervistati ha dichiarato di aver implementato l’analisi predittiva in ogni area della propria organizzazione.
Il metodo SAP design-to-operate per la gestione della Supply Chain
«Dallo studio appare chiaro che le aziende capiscono la necessità di investire nell’AI – spiega Coppi – per aumentare la resilienza della Supply Chain, ma molti sono ancora in fase di sperimentazione. SAP si trova oggi in una posizione unica per aiutare le aziende ad adottare strategicamente l’AI nell’intero processo di business. Noi chiamiamo questo metodo design-to-operate. Un modello che si basa su una Supply Chain integrata, che consente alle aziende di connettere digitalmente e ottimizzare le proprie Operation lungo tutto il ciclo di vita di prodotti e asset. Integriamo l’AI nelle applicazioni SAP che alimentano il processo design-to-operate così da sfruttare i dati aziendali e il contesto in cui opera l’impresa in modo responsabile, per offrire risultati rilevanti e affidabili».
Who's Who
Giacomo Coppi
Head of Digital Supply Chain e Manufacturing di SAP Italia
Con un processo di questo tipo, i diversi team funzionali possono facilmente comunicare ed equilibrare le eventuali disfunzioni della catena di fornitura. Ad esempio, con una buona visibilità su pianificazione, produzione e logistica, è possibile eseguire simulazioni e analisi avanzate per capire se sia meglio spostare la produzione in un determinato stabilimento o meno. Per i team risulta più semplice collaborare anche su nuovi modelli di business, valutare scenari diversi e negoziare il miglior risultato complessivo. I team che si occupano della pianificazione, della Supply Chain e della produzione possono così lavorare insieme per modellare e perfezionare le operazioni di propria pertinenza.
«Collaborando con SAP – aggiunge Coppi – le aziende possono trasformare ogni aspetto della gestione della catena di fornitura con approfondimenti, consigli e suggerimenti basati sull’Intelligenza Artificiale, beneficiare di una maggior automazione integrata nelle applicazioni SAP e poi scalare ed estendere queste capacità in tutto l’intero processo aziendale, dalla progettazione alla gestione».
Nuovi obiettivi per rispondere meglio a scenari complessi
La gestione della Supply Chain sta diventando sempre più articolata e questo influenza ogni comparto organizzativo e ogni fase del processo: dalla progettazione al Sourcing, dalla produzione alla distribuzione, fino alla manutenzione. La tecnologia AI offre visibilità e capacità predittiva alle Supply Chain, per anticipare i rischi e adottare misure correttive immediate, migliorare la qualità dei prodotti con il rilevamento intelligente delle anomalie e le ispezioni visive, sincronizzare le operazioni e massimizzare l’efficienza con la manutenzione predittiva. Ad esempio, un’area di applicazione rilevante è quella della gestione delle scorte. I sistemi di gestione dell’inventario supportati dall’AI possono monitorare i livelli di stock in tempo reale, prevedere quando è necessario effettuare un nuovo ordine e persino automatizzare il processo di approvvigionamento. Questo non solo riduce il rischio di esaurimento scorte e gli stock in eccesso, ma libera anche le persone da attività ripetitive a basso valore aggiunto, per indirizzarle su compiti maggiormente strategici.
Non solo AI generativa per l’ottimizzazione della Supply Chain
L’approccio SAP viene incontro ai mutamenti che sono intervenuti nell’intera catena del valore. In passato, l’obiettivo di una solida catena di fornitura era quello di permettere operazioni snelle e ridurre al minimo i costi. Adesso gli obiettivi sono più vari: rispondere alla domanda dei consumatori in costante evoluzione, prevedere nuovi mix di prodotti e canali, anticipare eventuali fenomeni che possono causare interruzioni, fornire trasparenza ai responsabili aziendali, ai partner e ai clienti finali.
«Da tempo – sottolinea Stefano Solano, GTM & Cloud Solutions Manager di Altea UP – si è capito che modelli di forecast tradizionali per la previsione strategica degli andamenti della domanda non sono sufficienti alla gestione di mercati complessi e ad alta variabilità come quelli odierni. Il passaggio molto chiaro è da una logica deterministica a una logica adattativa, dalla gestione alla perfetta sincronizzazione. Questi nuovi paradigmi, infatti, possono essere gestiti solo attraverso l’applicazione di nuove tecnologie che devono necessariamente prevedere il supporto di AI».
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Stefano Solano
E non parliamo soltanto di AI generativa. Esistono altre tipologie di Intelligenza Artificiale «forse a maggior impatto nell’ottimizzazione della Supply Chain. Ne sono esempi i modelli matematici multi-vincolo e multi-obiettivo con capacità di autoapprendimento, che permettono di analizzare differenti scenari di simulazione in tempo reale, recepire e imparare dalle eccezioni del passato e supportare le decisioni individuando un ottimo» chiarisce Solano. Che tiene a precisare: «È una depersonalizzazione del lavoro? No, è un’evoluzione. L’AI riporta alla luce la figura del Knowledge Worker coniata da Peter Druker del lontano 1999, per cui avremo i dati e dovremo essere in grado di saperli interpretare al meglio».
Joule, il copilota aziendale di SAP sicuro e compliant
Si capisce che dopo l’hype inziale intorno all’Intelligenza Artificiale, ora comincia il lavoro per garantire un ritorno misurabile sugli investimenti. SAP, consapevole che l’AI in generale, e quella generativa in particolare, diventerà parte del tessuto della vita quotidiana e delle imprese, ha sviluppato un copilota aziendale, chiamato Joule, che si concentra sulla generazione di risposte basate su scenari reali per mettere in atto le protezioni necessarie ed evitare le cosiddette “allucinazioni”.
Joule è integrato nel portafoglio cloud di SAP e offre insight proattivi e contestualizzati da tutta l’ampiezza e la profondità delle soluzioni SAP, così come da fonti di terze parti. Ordinando e contestualizzando rapidamente i dati da più sistemi per estrapolare informazioni più intelligenti, Joule aiuta le persone a svolgere il proprio lavoro più velocemente e a migliorare i risultati di business in modo sicuro e compliant.
«L’AI generativa – afferma in conclusione Giacomo Coppi – può aiutare a trovare soluzioni migliori e più rapide alle domande che le aziende si trovano ad affrontare oggi. Ad esempio, quali passi devo fare per rendere la mia azienda carbon neutral? Come posso migliorare la disponibilità di forniture critiche? Affidarsi alle raccomandazioni fornite dall’Intelligenza Artificiale Generativa per questioni così rilevanti richiede che la tecnologia sottostante sia estremamente affidabile. È questo l’impegno che ci siamo assunti, testimoniato anche dal lancio di Joule lo scorso settembre».
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