Come l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning possono trasformare la Supply Chain: priorità e strategie per il futuro

Circa il 70% del commercio internazionale coinvolge catene del valore globali, con beni e servizi che attraversano più volte i confini nazionali. In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale nel 2024 è diventata la parola d’ordine, la tecnologia d’elezione in grado di rendere le Supply Chain più resilienti, sostenibili ed efficienti.

La gestione della filiera è uno degli elementi chiave per il successo di un’organizzazione moderna. Con mercati globali sempre più complessi, interconnessi e al contempo instabili, una domanda dei consumatori in continua evoluzione e tensioni geopolitiche crescenti, molte aziende stanno cercando soluzioni innovative per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e aumentare la resilienza in ottica sostenibile.

In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) si stanno affermando come veri e propri game-changer capaci di trasformare radicalmente la gestione della Supply Chain mondiale, contribuendo anche al raggiungimento di obiettivi di sostenibilità. Infatti, queste tecnologie non solo ottimizzano i processi aziendali, ma possono anche favorire la diffusione di pratiche più green, riducendo gli sprechi e migliorando l’efficienza energetica lungo tutta la catena di approvvigionamento.

Le sfide all’automazione intelligente della filiera

Implementare modelli di AI all’interno dei processi aziendali, però, richiede investimenti significativi e una chiara definizione delle priorità. Non tutte le aziende hanno le risorse necessarie per adottare le soluzioni disponibili e molte si trovano a dover decidere quali iniziative portare avanti e quali tecnologie implementare per prime. L’innovazione dei modelli di business nella logistica e nel Supply Chain Management rappresenta una sfida per qualsiasi organizzazione.

Infatti, richiede risorse e capitali e comporta sempre un certo livello di rischio, poiché i ritorni sugli investimenti non sono sempre garantiti e raramente si realizzano nel breve termine. Oltre alle ovvie considerazioni economiche, le aziende devono poi affrontare sfide legate alla resilienza, intesa quale capacità sistemica di rispondere rapidamente a eventi imprevisti come pandemie, disastri naturali, attacchi cyber e crisi geopolitiche nonché alla gestione etica delle tecnologie, in particolare in termini di privacy e impatti sulla forza lavoro.

La trasformazione digitale della Supply Chain e l’impatto dell’Intelligenza Artificiale

La digitalizzazione ha già iniziato a rivoluzionare molti settori e la Supply Chain non fa eccezione. Negli ultimi anni, l’AI si è affermata come uno degli strumenti più potenti di questa trasformazione grazie alla sua capacità di analizzare grandi quantità di dati, identificare pattern complessi e fornire previsioni accurate in tempo reale. Dalla gestione degli inventari alla manutenzione predittiva, fino all’ottimizzazione delle rotte di trasporto, l’AI offre soluzioni innovative che stanno trasformando la filiera in un sistema più intelligente ed efficiente.

Oggi, l’AI è tra le tecnologie digitali più ricercate dalle aziende, in quanto in grado di contribuire non solo a migliorare i processi aziendali, la produttività e i servizi offerti, ma anche di rispondere alle crescenti esigenze ambientali, sociali e geopolitiche. In particolare, il suo utilizzo permette di ridurre gli sprechi, ottimizzare l’utilizzo delle risorse e affrontare le sfide legate alla sostenibilità, rendendo la Supply Chain più resiliente e responsabile.

Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie non è priva di difficoltà, poiché richiede investimenti significativi e un cambiamento culturale che porti a valorizzare il potenziale strategico dei dati e dell’innovazione.

Il Machine Learning: definizione e funzionamento

Il ML, una delle branche più importanti dell’Intelligenza Artificiale, gioca un ruolo centrale nella trasformazione della Supply Chain e rappresenta uno dei driver per la creazione di valore aggiunto in tutti i processi legati alla sua gestione.

IL Machine Learning si basa su algoritmi in grado di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo. La sua implementazione richiede la creazione di un dataset, da cui vengono analizzate le correlazioni tra i dati per identificare dei pattern significativi: ciò consente di elaborare dati in ingresso e, sulla base di tali pattern, generare risultati in uscita.

In altre parole, il ML si può definire come la capacità delle macchine di imparare autonomamente da grandi volumi di dati. Questo avviene attraverso la costruzione di modelli che riconoscono ed estraggono schemi ricorsivi dai dati, permettendo alle macchine di migliorare le proprie performance nel tempo, sulla base di esperienze passate.

Il processo di apprendimento, chiamato addestramento, consente al modello di generalizzare su nuovi dati mai visti prima, fornendo correlazioni e previsioni. Questo rende possibile eseguire compiti complessi, adattarsi a situazioni diverse, senza che il modello sia esplicitamente programmato per ogni singolo scenario.

Questa capacità di analisi adattiva del ML consente di affrontare le sfide complesse e dinamiche della Supply Chain, come la gestione della domanda, l’ottimizzazione della logistica e delle operazioni, con elevata precisione e maggiore efficienza.

Le applicazioni del Machine Learning nella Supply Chain

AI e ML non solo automatizzano le attività di routine legata alla Supply Chain, ma consentono di conseguire un processo decisionale più informato e strategico. Ecco alcune delle principali aree in cui AI e ML stanno avendo un impatto significativo:

Previsione della domanda

L’accuratezza delle previsioni della domanda è fondamentale per gestire con successo le relazioni con i clienti. Gli algoritmi di ML analizzando grandi quantità di dati storici, come stagionalità, tendenze di mercato, vendite, fattori esterni (come condizioni meteorologiche o eventi geopolitici) e persino il sentiment sui social media, possono prevedere la domanda futura con maggiore affidabilità.

A differenza dei metodi tradizionali, il ML consente di aggiornare costantemente i modelli predittivi in base ai nuovi dati, migliorando l’accuratezza delle previsioni. Questo riduce il rischio di sovrapproduzione o stock-out, migliorando l’efficienza complessiva e aumentando sensibilmente la soddisfazione del cliente.

Ottimizzazione logistica

L’AI, combinata con il ML, consente di calcolare in tempo reale i percorsi di consegna più efficienti. Gli algoritmi analizzano dati su traffico, condizioni meteorologiche, costi del carburante e altri fattori, come ad esempio quelli legati alla priorità delle consegne, per identificare le rotte ottimali. Inoltre, il ML consente di anticipare possibili ritardi e di adattare dinamicamente le strategie logistiche, garantendo tempi di consegna più rapidi e costi operativi ridotti.

Manutenzione predittiva

Grazie all’analisi avanzata dei dati raccolti dai sensori IoT, gli algoritmi di manutenzione predittiva basati sul ML sono in grado di individuare schemi nascosti che segnalano potenziali guasti nei macchinari o nei mezzi di trasporto. Questo approccio consente di effettuare gli interventi manutentivi prima che si verifichino problemi critici, evitando costose interruzioni nelle operazioni, riducendo i tempi di fermo e abbattendo i costi di manutenzione. Inoltre, i modelli di ML migliorano progressivamente la loro capacità di rilevare anomalie, aumentando l’affidabilità nel rilevare potenziali criticità e incrementando, quindi, l’efficienza del sistema produttivo.

Gestione del magazzino

Tecnologie come la computer vision, integrate con algoritmi di ML, possono monitorare automaticamente le scorte, identificare anomalie e ottimizzare la disposizione dei prodotti nei magazzini.

Il ML può analizzare i dati sulle movimentazioni per suggerire miglioramenti nella gestione dello spazio e prevedere quando sarà necessario rifornire specifici articoli.

Inoltre, il ML è diventato una tecnologia chiave per affrontare sfide come quelle legate ai problemi di assegnazione delle posizioni di stoccaggio (Storage Location Assignment Problems, SLAP) e di prelievo degli ordini (Order Picking Problems, OPP). Questo consente una gestione efficiente dello stoccaggio e della preparazione degli ordini, garantendo un utilizzo ottimale delle risorse e una maggiore velocità nelle operazioni di picking e packing.

Selezione dei fornitori

Gli algoritmi di ML possono essere utilizzati per valutare e selezionare fornitori analizzando grandi quantità di dati, come performance passate, tempi di consegna, qualità dei prodotti e costi. La selezione dei fornitori, del resto, è un processo complesso e delicato, che tiene in considerazione svariati criteri.

Il ML può identificare modelli specifici nei dati e fornire raccomandazioni per scegliere i fornitori più affidabili e convenienti.

Inoltre, è possibile monitorare continuamente le prestazioni dei fornitori, segnalando eventuali problemi e suggerendo alternative quando e se necessario. Questo consente di ottimizzare le partnership, ridurre i rischi legati alla Supply Chain e migliorare l’efficienza complessiva delle operazioni di fornitura.

Risk Management

Il ML oggi è uno strumento indispensabile per identificare, valutare, mitigare e monitorare i rischi lungo la Supply Chain, sebbene il suo potenziale in questo settore non sia stato pienamente esplorato.

Gli algoritmi di ML possono analizzare dati storici e in tempo reale relativi a fornitori, mercati e trasporti per individuare potenziali interruzioni come ritardi logistici, cambiamenti normativi o eventi climatici estremi.

Con il ML si possono inoltre simulare scenari di rischio, suggerendo strategie di mitigazione e contingency plan basati su modelli predittivi. Questo approccio proattivo permette alle aziende di prendere decisioni informate, minimizzare l’impatto delle interruzioni e garantire la continuità operativa aumentando al contempo la resilienza complessiva della Supply Chain.

Le applicazioni di AI e ML nella gestione della Supply Chain sono molteplici e teoricamente illimitate e consentono alle organizzazioni non solo di affrontare le sfide operative con maggiore efficienza e precisione, ma anche di trasformare la catena della fornitura in un asset strategico per le aziende, garantendo resilienza, sostenibilità e competitività in un mercato mondiale in continua evoluzione.

Definire le priorità di implementazione

Nel settore della Supply Chain, che per sua natura si presenta variegato, complesso e dinamico, non tutte le tecnologie sono ugualmente rilevanti o utili per ogni azienda. La scelta delle tecnologie da implementare deve essere guidata da un’analisi accurata delle esigenze specifiche dell’organizzazione e dei contesti operativi in cui essa opera.

Definire le priorità di implementazione è essenziale per garantire il massimo ritorno sugli investimenti (ROI) ed evitare sprechi di risorse, finanziarie, organizzative e strumentali, in iniziative che non porteranno rapidamente un valore tangibile e concreto.

Un approccio strutturato con il Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA): cosa è e come utilizzarlo

Per affrontare questa sfida, strumenti come il Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) rappresentano un supporto prezioso. Il MCDA è un approccio sistematico e strutturato che aiuta a valutare, confrontare e scegliere tra diverse opzioni decisionali sulla base di criteri multipli. In altre parole, l’MCDA consente di eseguire un’analisi comparativa di diverse opzioni concorrenti sulla base delle loro performance in relazione a più criteri, che spesso sono in conflitto tra loro.

L’MCDA si distingue per la capacità di strutturare e quantificare problemi decisionali complessi, fornendo una visione integrata e bilanciata per supportare i decisori. In particolare, il processo quantitativo di sviluppo di un’analisi MCDA prevede i seguenti passaggi:

1. Definizione del problema decisionale: identificare il contesto, gli obiettivi e il risultato desiderato.
2. Selezione dei criteri di valutazione: individuare i fattori rilevanti per confrontare le alternative (come ad es. costi, impatto operativo, sostenibilità).
3. Valutazione delle performance delle alternative: assegnare un punteggio a ciascuna opzione in relazione ai criteri definiti.
4. Determinazione dei pesi dei criteri: stabilire l’importanza relativa di ciascun criterio per riflettere le priorità dei decisori.
5. Aggregazione dei punteggi e dei pesi: calcolare un valore complessivo per ciascuna alternativa, combinando le performance con i pesi.
6. Gestione delle incertezze: analizzare come variazioni nei punteggi o nei pesi possono influenzare i risultati.
7. Esame dei risultati: interpretare i risultati, valutare la robustezza delle decisioni e definire l’opzione migliore.

Questa metodologia è particolarmente utile in contesti, come quelli della Supply Chain, in cui le decisioni coinvolgono criteri multipli e spesso in competizione tra loro, come appunto l’efficienza operativa, i costi, la sostenibilità e l’innovazione tecnologica.

Attraverso l’MCDA, i manager possono confrontare in modo trasparente e oggettivo le alternative disponibili adottando scelte strategiche che siano informate e ottimizzate.

Analytic Hierarchy Process (AHP): cosa è e il suo ruolo nel MCDA

Tra i vari approcci del MCDA, uno dei più utilizzati è l’Analytic Hierarchy Process (AHP), un metodo decisionale che suddivide un problema complesso in una gerarchia composta essenzialmente da tre livelli principali:

1. Obiettivo generale: ciò che si desidera ottenere (ad esempio, nel caso esaminato, la scelta della migliore tecnologia AI/ML per la Supply Chain).
2. Criteri: i fattori utilizzati per valutare le alternative (ad esempio, costi, impatto operativo, facilità di integrazione).
3. Alternative: le opzioni disponibili da confrontare (ad esempio, implementare AI/ML per la manutenzione predittiva o per l’ottimizzazione logistica).

Thomas L. Saaty, ha introdotto una scala a nove punti per confrontare in modo qualitativo e quantitativo i criteri attraverso una matrice di confronti a coppie (pairwise comparison matrix). Grazie a questa scala, basata sui giudizi di esperti e utenti, è possibile attribuire priorità ai diversi criteri e calcolare i relativi pesi.

Come si sviluppa il processo AHP

Il processo si sviluppa in tre fasi principali:

1. Strutturazione gerarchica: il problema decisionale viene suddiviso in un modello gerarchico, composto da un obiettivo generale (livello più alto), criteri (livello intermedio) e alternative (livello più basso).
2. Confronto a coppie: i criteri e le alternative vengono confrontati a due a due per determinare la loro importanza relativa rispetto al livello superiore.
3. Calcolo dei pesi: i dati raccolti dalla matrice di confronti a coppie vengono elaborati per calcolare i pesi dei criteri e stabilire un ordine di priorità per le alternative.

L’AHP combina giudizi qualitativi e quantitativi, consentendo ai manager di integrare intuizioni ed esperienza con un approccio sistematico e strutturato. Tale metodo è ampiamente utilizzato per risolvere problemi in settori complessi e dinamici quali la Supply Chain o il Project Management.

In sintesi, l’AHP non solo facilita il confronto tra opzioni, ma fornisce una base solida e trasparente per prendere decisioni basate su criteri multipli, rendendolo uno strumento fondamentale per il supporto al processo decisionale.

Criteri e alternative per AI e ML nella Supply Chain

Nel caso specifico dell’implementazione di AI e ML nella Supply Chain, i criteri principali potrebbero includere:

• Impatto sull’efficienza operativa: il grado in cui una tecnologia migliora la produttività, riduce gli errori e abbassa i costi operativi.
• Costi di implementazione: risorse finanziarie, organizzative e tecnologiche necessarie per adottare la soluzione, nonché tempi di ritorno sull’investimento.
• Interoperabilità: valutazione di quanto è semplice integrare la tecnologia con i sistemi esistenti.
• Tempistiche: valutazione del tempo richiesto per vedere i primi risultati tangibili e ottenere quindi un ROI positivo.
• Scalabilità: la capacità della tecnologia di adattarsi a esigenze future o a una rimodulazione delle operazioni.
• Sostenibilità: l’impatto ambientale e sociale legato all’adozione della tecnologia.

Le alternative da valutare potrebbero, invece, includere soluzioni basate su AI e ML per la previsione della domanda, la manutenzione predittiva, l’ottimizzazione dei percorsi di consegna o la gestione del magazzino.

Esempi pratici di applicazione del Machine Learning nella Supply Chain

Ecco alcune applicazioni pratiche che evidenziano il potenziale trasformativo dell’AI e del ML nella gestione operativa della Supply Chain:

1. Previsioni della domanda: un’azienda di distribuzione alimentare potrebbe utilizzare modelli di ML per prevedere la domanda di prodotti stagionali, ottimizzando l’inventario ed evitando gli sprechi.
2. Manutenzione predittiva: una compagnia logistica può utilizzare sensori IoT combinati con ML implementando un modello di manutenzione predittiva, per monitorare lo stato dei veicoli e ridurre i guasti imprevisti.
3. Ottimizzazione dei percorsi di consegna: un’azienda di e-commerce può implementare algoritmi di AI per ottimizzare le rotte, risparmiando sui costi di carburante e riducendo i tempi di consegna.
4. Gestione del magazzino: un retailer può combinare l’utilizzo di computer vision e ML per identificare in tempo reale i prodotti con bassa rotazione, ottimizzando lo spazio disponibile.

Le sfide dell’implementazione dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning nella Supply Chain

Nonostante il potenziale dell’AI e del ML, ci sono diverse sfide che le aziende devono affrontare per implementare con successo queste tecnologie:

1. Costo iniziale
   • L’implementazione di soluzioni AI richiede investimenti significativi, sia in termini di tecnologia che di formazione del personale.
   • L’utilizzo di tecniche MCDA/AHP consente di valutare il rapporto costi-benefici delle diverse alternative, identificando quelle con il massimo impatto operativo e strategico, in funzione delle priorità aziendali.
2. Resistenza al cambiamento
   • Molte organizzazioni incontrano difficoltà nell’adottare nuove tecnologie spesso a causa di una cultura aziendale conservatrice o di una mancanza di competenze digitali.
   • L’approccio AHP coinvolgendo stakeholder chiave, può fornire una base trasparente volta ad identificare e selezionare le tecnologie più adatte, riducendo incertezze o resistenze.
3. Qualità dei dati
   • Garantire la qualità, la coerenza e soprattutto la sicurezza dei dati è una sfida cruciale.
   • L’MCDA può integrare criteri per valutare le tecnologie che meglio affrontano problematiche legate alla gestione dei dati e alla lora sicurezza.
4. Regolamentazioni e privacy
   • Le aziende devono navigare in un panorama normativo sempre più complesso ed in continua evoluzione, garantendo al contempo la conformità alle leggi sulla privacy e sulla protezione dei dati.
   • L’uso di AHP consente di dare priorità a soluzioni tecnologiche che offrono conformità normativa senza compromettere l’efficienza operativa.

Il futuro della Supply Chain è nell’Intelligenza Artificiale

L’AI rappresenta una svolta per la gestione della Supply Chain, offrendo opportunità senza precedenti per migliorarne l’efficienza, la resilienza e la sostenibilità. Tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale dell’AI, è fondamentale adottare un approccio strategico, definendo con attenzione le priorità di implementazione e investendo nelle tecnologie più rilevanti e adatte per il proprio business.

L’integrazione di metodi come MCDA e AHP nel processo decisionale consente alle aziende di identificare le soluzioni di AI e ML più adatte alle loro esigenze specifiche. Queste tecniche, una volta identificate le potenziali vulnerabilità critiche nella Supply Chain, consentono una migliore allocazione delle risorse per prevenirle e mitigarle. Inoltre, tali strumenti consentono di conseguire un trade-off ottimale tra criteri economici, ambientali e sociali, promuovendo decisioni strategiche più sostenibili.