IA generativa per le catene di fornitura: pionieri di una nuova era di efficienza e sostenibilità

Pubblicato: 2023-10-20

Proprio di recente, è stata presentata una denuncia contro Volkswagen, BMW e Mercedes Benz presso l’Ufficio federale tedesco per gli affari economici e il controllo delle esportazioni, poiché le società non erano riuscite a individuare pratiche non etiche nelle loro catene di approvvigionamento. A quanto pare, i giganti della produzione automobilistica facevano affidamento su materie prime estratte sotto il lavoro forzato dalle minoranze uigure oppresse in Cina.

Al giorno d'oggi è difficile mantenere il controllo del proprio inventario, per non parlare del monitoraggio dell'intera catena di fornitura. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale generativa sembra avere gli strumenti necessari per far fronte. Puoi assumere una società di consulenza sull’intelligenza artificiale generativa per aiutarti ad anticipare la domanda dei clienti, scoprire eventuali pratiche discutibili all’interno della tua catena di fornitura e trovare nuovi fornitori che si adattino ai tuoi obiettivi ambientali ed etici.

Interessato? Quindi vediamo cos'altro può fare l'intelligenza artificiale generativa per la catena di fornitura e quali sfide aspettarsi durante l'implementazione.

Cos’è l’intelligenza artificiale generativa in una catena di fornitura?

L’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia in grado di creare nuovi contenuti, come testo, immagini e persino documenti, in modo simile agli esempi con cui è stata addestrata. È come un assistente intelligente in grado di produrre nuovi contenuti su richiesta senza essere programmato specificamente per ciascun tipo di contenuto.

Nel contesto della catena di fornitura, l’intelligenza artificiale generativa si allena su grandi quantità di dati relativi alla catena di fornitura, come informazioni logistiche, cronologia delle vendite, record di inventario e così via, e produce diversi tipi di approfondimenti tra cui mappe di percorso ottimizzate, previsioni della domanda, valutazione dei fornitori rapporti e strategie di ripopolamento.

In che modo l’intelligenza artificiale generativa è diversa dalla tecnologia di intelligenza artificiale tradizionale?

L’intelligenza artificiale convenzionale eccelle nell’analisi dei dati storici e nell’identificazione di modelli. Ha una vasta gamma di funzionalità tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e l’apprendimento automatico, mentre l’intelligenza artificiale generativa si concentra esclusivamente sulla produzione di contenuti che sembrano generati dagli esseri umani.

Esempi di intelligenza artificiale tradizionale nella nostra vita quotidiana includono auto a guida autonoma, motori di raccomandazione sul tuo sito di shopping preferito o assistenti vocali come Siri o Alexa. Esempi di intelligenza artificiale generativa ruotano attorno alla creazione di contenuti. Includono ChatGPT, che produce testo simile a quello umano, e DeepDream, che genera immagini.

Puoi saperne di più sul ruolo dell'intelligenza artificiale convenzionale nel raggiungimento della resilienza della catena di fornitura sul nostro blog.

Vantaggi dell'intelligenza artificiale generativa per la catena di fornitura per la tua azienda

Dopo aver distribuito l'IA generativa, anche se la applichi per uno o due casi d'uso, la tua azienda otterrà alcuni o tutti i seguenti vantaggi:

Maggiore efficienza poiché l’intelligenza artificiale generativa può ottimizzare processi, come il riassortimento e l’approvvigionamento, nonché trovare alternative di spedizione più rapide ed economiche
Riduzione dei costi di manodopera poiché automatizzerà attività noiose come le previsioni e la generazione di report
Scalabilità migliorata poiché l’intelligenza artificiale può farsi carico di carichi aggiuntivi senza la necessità di assumere più persone
Maggiore soddisfazione del cliente poiché gli algoritmi possono prevedere la domanda e garantire che un inventario non finisca mai i prodotti preferiti dei tuoi clienti
Operazioni semplificate poiché l'intelligenza artificiale può prevedere e risolvere i problemi della catena di fornitura
Dipendenti più produttivi poiché ora possono concentrarsi su attività che meglio si adattano alle loro qualifiche mentre i modelli di intelligenza artificiale gestiscono la generazione di report di grandi dimensioni e altre attività noiose

Ha senso creare modelli di intelligenza artificiale generativa personalizzati o perfezionare quelli esistenti?

Esistono soluzioni di intelligenza artificiale generativa già pronte, come l'intelligenza artificiale generativa C3, che può essere utilizzata per migliorare la visibilità della catena di approvvigionamento. Sebbene queste soluzioni possano essere molto potenti, un’azienda che le utilizza per l’ottimizzazione della catena di fornitura può incontrare le seguenti sfide:

Mancanza di esperienza nel tuo settore perché queste soluzioni sono spesso progettate come modelli generici
Il risultato dipenderà dal set di dati di addestramento. Se era di scarsa qualità, conteneva errori o semplicemente non corrispondeva ai dati della tua azienda, il contenuto generato rifletterà questi problemi.
Gli algoritmi potrebbero produrre qualcosa di irrilevante per la tua attività poiché non comprendono le specifiche dei tuoi dati

Per prestazioni ottimali, ogni organizzazione può assumere un consulente IT per la catena di fornitura per sviluppare nuovi o perfezionare modelli di intelligenza artificiale esistenti per aggiungere conoscenze specifiche del dominio. Questo approccio avrà i seguenti vantaggi:

Maggiore precisione
Su misura per le vostre esigenze organizzative
Facile da integrare nei vostri processi
Piena proprietà della tecnologia in caso di sviluppo personalizzato
Aderenza ai requisiti di conformità specifici del settore

Ma tieni presente che gli algoritmi personalizzati sono più costosi e richiedono più tempo per essere implementati poiché sono creati da zero e devono essere addestrati e convalidati. Pertanto, la scelta finale è un compromesso tra le esigenze aziendali e il budget disponibile.

Cinque casi d’uso chiave dell’intelligenza artificiale generativa nella catena di fornitura

Caso d'uso 1: approccio all'inventario con efficienza

L’intelligenza artificiale generativa può analizzare grandi quantità di dati e proporre politiche e suggerimenti su come gestire meglio le scorte date le tendenze attuali. Ecco come questa tecnologia può contribuire alla gestione dell’inventario:

Raccomandare politiche di inventario dinamiche: gli algoritmi analizzano costantemente le informazioni sulle vendite e le tendenze della domanda per suggerire aggiustamenti ai livelli di inventario di vari articoli in tempo reale per rispondere alle esigenze del mercato.
Calcolo dei livelli delle scorte di sicurezza per garantire che un inventario non esaurisca gli articoli più richiesti: i modelli di intelligenza artificiale possono calcolare i livelli di sicurezza ottimali in base alla fluttuazione della domanda, alle stagioni e ad altri fattori.
Simulare diversi scenari che possono influenzare le scorte, come un forte aumento della domanda e disturbi dell’offerta: ciò consente alle aziende di elaborare un piano di emergenza per il rifornimento quando necessario.
Riduzione degli sprechi di inventario: l'intelligenza artificiale generativa è in grado di individuare gli articoli in stock a rotazione lenta che comportano costi di mantenimento elevati e consigliare strategie per migliorare il flusso dei prodotti, come sconti e campagne di marketing.
Elaborare le tattiche di stoccaggio e distribuzione più efficaci per diversi prodotti

Esempio di vita reale

Stitch Fix è un'azienda di moda con sede in California. Ha addestrato algoritmi di intelligenza artificiale generativa sui suoi ampi dati sulle preferenze dei clienti e altre informazioni, e il modello ha previsto quali prodotti di abbigliamento sarebbero stati molto richiesti e ha formulato raccomandazioni per il rifornimento dell’inventario. Di conseguenza, l'azienda ha registrato una riduzione del 25% dei costi associati allo stoccaggio e alla movimentazione degli articoli.

Caso d'uso 2: consegnare le spedizioni in modo più rapido ed economico

Le aziende possono utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per la gestione della catena di fornitura per analizzare grandi quantità di dati su condizioni meteorologiche, modelli di traffico e spedizioni per creare mappe di percorsi ottimizzate in modo che i fornitori possano consegnare prodotti/materiali in modo più rapido ed economico.

Questi modelli possono anche monitorare i dati in tempo reale per reindirizzare le spedizioni già in transito in caso di ingorghi, incidenti o altri problemi lungo il percorso pianificato. Tali piani di percorso dinamici aiuteranno gli automobilisti ad adattarsi al volo ed evitare di perdere ore rimanendo bloccati nel traffico.

Le aziende riconoscono questo vantaggio e l’intelligenza artificiale generativa nel mercato della logistica sta crescendo rapidamente. È stato valutato a 412 milioni di dollari nel 2022 e si prevede che salirà alle stelle fino a 13,948 miliardi di dollari entro la fine del 2032, crescendo a un CAGR di ben il 43,5%.

Esempio di vita reale

Un produttore ha integrato l’intelligenza artificiale generativa nelle sue operazioni per gestire le scorte e ottimizzare i processi della catena di approvvigionamento. Il sistema ha analizzato i dati in tempo reale e ha consigliato opzioni di reindirizzamento. L’azienda ha riferito di aver tagliato le spese logistiche del 12% entro i primi sei mesi dall’implementazione dell’intelligenza artificiale.

Caso d'uso 3: garantire una catena di fornitura sostenibile ed etica

La ricerca mostra che i leader aziendali si stanno muovendo verso una catena di fornitura etica, che include sforzi di sostenibilità, e l’intelligenza artificiale generativa può aiutare in questa iniziativa. Gli algoritmi possono analizzare i dati dei fornitori disponibili al pubblico, come efficienza energetica, produzione di rifiuti, pratiche di produzione sostenibili e approvvigionamento di materie prime, per decidere quale fornitore si adatta meglio ai tuoi obiettivi di impatto ambientale.

Inoltre, i modelli di intelligenza artificiale possono individuare le aree in cui il tuo appaltatore esistente può ridurre gli sprechi. Ad esempio, può suggerire di modificare il design dell'imballaggio o il processo logistico. Puoi condividere queste informazioni con il tuo fornitore se è aperto a pratiche ecocompatibili. In questo modo, puoi comunque raggiungere gli obiettivi di sostenibilità senza interrompere la partnership con il fornitore.

Esempio di vita reale

Le aziende si affidano ad algoritmi di intelligenza artificiale generativa per individuare pratiche non sostenibili e non etiche all’interno della loro catena di fornitura. Siemens e Unilever, ad esempio, utilizzano questo approccio per identificare i fornitori collegati alla repressione dei musulmani uiguri in Cina, citata nell’introduzione.

Un altro esempio viene dalla Frenzy AI con sede in California, che ha creato un modello di intelligenza artificiale generativa che analizza dati, come dichiarazioni doganali e documenti di spedizione, per rintracciare i prodotti a diversi fornitori e verificare se i loro prodotti vengono utilizzati eticamente.

Caso d'uso 4: anticipare le esigenze dei clienti

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono elaborare diversi tipi di dati come vendite storiche, tendenze stagionali, dati economici, attività della concorrenza, sentimento dei clienti, ecc. per prevedere la domanda. Gli algoritmi possono monitorare tutto questo in tempo reale, informandoti sulle prossime tendenze non appena emergono. L’intelligenza artificiale generativa può svolgere le seguenti attività:

Prevedi la domanda di diversi prodotti e servizi, consentendo alle aziende di informare i propri fornitori, rifornire e servire meglio i clienti
Modella diversi scenari su come la domanda può cambiare in modo che le aziende possano prepararsi. Ad esempio, può mostrare in che modo la modifica delle strategie di prezzo e di marketing influisce sulla domanda.

Esempio di vita reale

Walmart si affida a un sistema generativo di previsione della domanda basato sull’intelligenza artificiale per anticipare ciò di cui i clienti avranno bisogno in ogni singolo negozio. Il gigante della vendita al dettaglio utilizza la tecnologia anche per analizzare il comportamento dei clienti durante gli eventi del Black Friday e prevedere eventuali colli di bottiglia.

Caso d'uso 5: trovare il fornitore giusto e negoziare con loro

Poiché è in grado di analizzare grandi quantità di dati della catena di approvvigionamento, l’intelligenza artificiale generativa può fornire preziosi consigli e assistere nella valutazione dei fornitori. Ecco cosa può fare la tecnologia:

Classificazione dei fornitori: gli algoritmi possono classificare i fornitori in base a criteri predefiniti, come i prezzi e la qualità delle materie prime
Valutazione delle pratiche di sostenibilità: ciò include la valutazione dell'impronta ambientale, della responsabilità sociale e della produzione di rifiuti di un potenziale fornitore
Valutare i rischi associati a ciascun fornitore come rischi geopolitici, fattori economici e altre vulnerabilità
Generazione di strategie di negoziazione dei contratti su misura per ciascun fornitore

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono anche continuare a monitorare i fornitori partner per assicurarsi che rispettino gli obblighi contrattuali e mantengano i livelli di qualità attesi.

Esempio di vita reale

Walmart ha sperimentato un bot di intelligenza artificiale generativa di Pactum AI in grado di negoziare accordi con i fornitori. Questo approccio ha aiutato il rivenditore a risparmiare circa il 3% sulle spese contrattuali. Sorprendentemente (o no), tre fornitori su quattro hanno effettivamente preferito negoziare con il bot.

Sfide che potresti incontrare con l'intelligenza artificiale generativa nella gestione della supply chain

Se sei interessato a implementare l’intelligenza artificiale generativa, preparati ad affrontare la seguente serie di sfide:

Problemi relativi ai dati

I modelli di intelligenza artificiale generativa necessitano di grandi quantità di dati di qualità per svolgere il loro lavoro. Se i dati sono frammentati, incompleti e obsoleti, i risultati non saranno accurati. Inoltre, non puoi controllare quale tipo di dati dei fornitori siano disponibili al pubblico, quindi cerca di stabilire aspettative ragionevoli quando fai affidamento sui dati offerti da altri.

I modelli funzioneranno anche sui dati della tua organizzazione, come la cronologia delle vendite e le statistiche finanziarie. Questi sono i dati che puoi controllare, quindi assicurati che siano puliti, privi di errori e accessibili.

Integrazione con sistemi esistenti

La tua nuova soluzione AI deve adattarsi perfettamente al sistema esistente e connettersi ad altre applicazioni per accedere ai relativi dati. Ciò potrebbe comportare l’adattamento dei sistemi legacy, il che rappresenta una sfida enorme. E potresti dover riprogettare alcuni dei tuoi processi. Anche l’intelligenza artificiale generativa è molto potente e richiede notevoli risorse computazionali e capacità di archiviazione dei dati. Prendi in considerazione l'idea di adattare la tua infrastruttura o di organizzare l'hosting sul cloud.

Inoltre, probabilmente dovrai integrarti con il software dei tuoi fornitori e allinearti ai loro flussi di lavoro. Controlla se hanno un'API dedicata che puoi utilizzare per la raccolta dei dati.

Sfide associate all'utilizzo dell'intelligenza artificiale

A volte, la mancanza di spiegabilità dell’IA può essere un problema. Non è sempre possibile spiegare perché l'IA generativa abbia prodotto questa risposta/suggerimento/strategia. Prendiamo come esempio i report di conformità. Se un'organizzazione desidera ottenere la certificazione ISO, deve documentare i propri processi per dimostrarne la conformità. Ma se si affida troppo all’intelligenza artificiale generativa per il reporting, potrebbe non essere in grado di farlo.
È necessario rispettare gli standard di settore per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale e le normative generali sulla privacy nella propria area operativa.

Problemi successivi alla distribuzione

Qualsiasi sistema di intelligenza artificiale deve essere progettato pensando alla sicurezza, poiché funziona con grandi quantità di informazioni sensibili. Esiste una serie di pratiche che le aziende devono seguire per garantire la sicurezza dei dati. Ciò include la crittografia dei dati durante il trasferimento e a riposo, l’implementazione di meccanismi di autenticazione e il monitoraggio degli accessi non autorizzati, solo per citarne alcuni. Dovrai inoltre condividere i dati con la tua rete di fornitori. Assicurati che anche questo sia sicuro.
I modelli di intelligenza artificiale richiedono controlli regolari, valutazioni delle prestazioni e aggiornamenti per rimanere efficienti e pertinenti.

Il fattore umano

Dopo aver implementato l’intelligenza artificiale generativa per la gestione della supply chain, è necessario che i dipendenti la accettino, la utilizzino e contribuiscano al suo miglioramento. È meglio formalizzare le regole che governeranno la collaborazione uomo-intelligenza artificiale e specificare chi è responsabile dei risultati finali. E questa è una sfida. Di chi è la colpa se un inventario è stato inondato di prodotti che nessuno vuole acquistare? E chi è responsabile se un fornitore selezionato da AI non consegna in tempo per due volte consecutive?

L’azienda è inoltre responsabile della formazione dei propri dipendenti affinché lavorino con l’intelligenza artificiale e seguano pratiche di sicurezza dei dati.

Sei convinto di aver bisogno dell'intelligenza artificiale generativa? Ecco cosa fare dopo

Ecco nove suggerimenti che ti aiuteranno a iniziare con l'implementazione dell'intelligenza artificiale:

Definisci i tuoi obiettivi aziendali e ciò che desideri ottenere con l'intelligenza artificiale generativa per una catena di fornitura. Ciò determinerà a quali dati devono accedere i tuoi modelli.
Prendi in considerazione la raccolta automatizzata dei dati in modo che i tuoi algoritmi abbiano accesso a informazioni aggiornate.
Prepara i tuoi dati per essere utilizzati dagli algoritmi AI e ML.
Assicurati di ottenere il consenso per l'utilizzo dei dati di addestramento quando necessario e di rispettare le normative sulla privacy dei dati.
Stabilisci solide pratiche di governance dei dati o attingi a servizi di gestione dei dati di terze parti.
Promuovi la collaborazione dei dati tra la tua organizzazione e i fornitori.
Assumi un fornitore affidabile di intelligenza artificiale per creare o personalizzare algoritmi di intelligenza artificiale generativa in grado di soddisfare le tue esigenze specifiche.
Inizia con un progetto pilota su piccola scala e impara dai fallimenti.
Monitorare i modelli dopo la distribuzione. Implementare un ciclo di feedback che consenta agli utenti di segnalare preoccupazioni e raccomandazioni.

Se ti stai chiedendo quali sono i costi associati all'implementazione dell'intelligenza artificiale, consulta il nostro articolo dettagliato su quanto costa l'intelligenza artificiale.

Contattaci se hai domande sull'uso dell'intelligenza artificiale generativa per la gestione della catena di fornitura o desideri una stima accurata dei costi per il tuo progetto. Ti aiuteremo a creare/personalizzare modelli di intelligenza artificiale, ti supporteremo nella raccolta e pulizia dei dati e verificheremo i tuoi modelli su richiesta.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato sul sito Itrex.