AI e Supply Chain: utilizzare l’intelligenza artificiale nella programmazione della produzione
Non passa giorno senza che l’Intelligenza Artificiale non faccia conoscere le sue grandi capacità nel risolvere un numero sempre più ampio di problemi, dalla gestione di processi industriali all’elaborazione di analisi dati o testi. E anche il settore della Supply Chain sta subendo notevoli cambiamenti ma attenzione: applicare l'intelligenza artificiale alla pianificazione della supply chain è sicuramente una decisione intelligente, ma non è una soluzione rapida. Anzi: richiede un impegno notevole e spesso non si ottengono i risultati desiderati.
Come ben sappiamo, negli ultimi anni il settore della Supply Chain ha dovuto affrontare cambiamenti senza precedenti per superare le crisi che hanno coinvolto le catene di approvvigionamento, la volatilità della domanda, i nuovi comportamenti d’acquisto e l’esplosione dell’e-commerce. È stato quindi necessario accelerare l’introduzione delle nuove tecnologie cercando di superare il gap digitale che rischiava di pregiudicare la risoluzione di sfide essenziali per il futuro del commercio globale.
L'intelligenza artificiale (IA) è il presente e il futuro della tecnologia. Ma come possiamo implementarla per rendere sempre più efficienti i processi di produzione e di supply chain?
L’AI può svolgere sicuramente un ruolo significativo per migliorare le operazioni della supply chain, ma le potenzialità dell’ AI vengono amplificate nella programmazione della produzione quando è combinata con la conoscenza e l'ingegno dei team di pianificazione umana. L'implementazione dell'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza dei processi di produzione e della supply chain richiede una pianificazione attenta e una strategia di implementazione appropriata. Ecco alcuni ambiti in cui potremo sfruttare l’AI:
- Identificazione delle opportunità: identificare le aree specifiche all'interno dei processi di produzione e della supply chain in cui l'IA potrebbe apportare il maggior valore, come ad esempio per il demand planning - previsione della domanda -, la gestione delle scorte, la pianificazione della produzione o l'ottimizzazione della logistica. Analizzare i dati esistenti, le sfide attuali e le opportunità di miglioramento per determinare le priorità.
- Raccolta e preparazione dei dati: assicurarsi di disporre di dati accurati e di alta qualità. Raccolta e organizzazione dei dati storici, dati di vendita, dati di produzione, dati dei fornitori e altri dati rilevanti per l'analisi e l'apprendimento automatico. È importante assicurarsi che i dati siano coerenti, completi e privi di errori per ottenere risultati affidabili.
- Selezione degli algoritmi e dei modelli: esplorare e selezionare gli algoritmi di apprendimento automatico più adatti per l'obiettivo specifico. Ciò può includere algoritmi di regressione, alberi decisionali, reti neurali, algoritmi di clustering o algoritmi di ottimizzazione, a seconda del tipo di problema da risolvere. È possibile utilizzare sia modelli predefiniti che sviluppare modelli personalizzati in base alle esigenze specifiche.
- Addestramento dei modelli: utilizzare i dati raccolti per addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Questo implica l'implementazione degli algoritmi selezionati e l'esecuzione del processo di apprendimento automatico. Durante l'addestramento, i modelli apprenderanno dai dati storici per identificare modelli, relazioni e tendenze che possono essere utilizzati per prendere decisioni future.
- Validazione e ottimizzazione dei modelli: valutare le prestazioni dei modelli addestrati utilizzando dati di validazione e test. Monitorare le prestazioni dei modelli nel tempo e apportare eventuali ottimizzazioni o aggiornamenti necessari. È importante iterare e migliorare continuamente i modelli per mantenere l'accuratezza e l'efficacia.
- Implementazione dei modelli nell'ambiente di produzione: una volta addestrati e validati, i modelli di intelligenza artificiale devono essere implementati nell'ambiente di produzione. Integrazione dei modelli nelle piattaforme o nei sistemi esistenti utilizzati per la pianificazione della supply chain, il monitoraggio della produzione o altre attività. Garantire che i modelli siano in grado di ricevere dati in tempo reale e fornire output utilizzabili per prendere decisioni informate.
- Monitoraggio e ottimizzazione continua: monitorare l'efficacia dei modelli implementati e misurare i risultati ottenuti. Raccogliere feedback e dati in tempo reale per migliorare le prestazioni dei modelli e adattarsi ai cambiamenti nell'ambiente di produzione o di supply chain. Aggiornare e ottimizzare i modelli in base alle nuove informazioni e alle esigenze aziendali in evoluzione.
Decidere di implementare una soluzione basata sull’ AI richiede un approccio olistico che comprende la tecnologia, i dati, i processi aziendali e le persone coinvolte. È importante avere una governance adeguata, rispettare le normative sulla privacy dei dati e coinvolgere esperti e personale aziendale per una corretta implementazione e adozione.
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