Ottimizzazione della catena di approvvigionamento con intelligenza artificiale e analisi

La prossima ondata delle due tecnologie più importanti, l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati, sta già avendo successo. Laddove diverse industrie stanno ancora aprendo le porte per superare gli effetti post-pandemici, ci sono alcune industrie che hanno colto l'occasione per adottare queste moderne tecnologie su larga scala.

Uno di questi è l'industria della catena di approvvigionamento. Studi recenti hanno dichiarato che l'adozione dell'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento ha portato a una migliore gestione dell'inventario, produzione intelligente, sistemi logistici dinamici e controlli di consegna in tempo reale.

L'obiettivo principale dell'utilizzo dell'IA nella catena di approvvigionamento e nella logistica è aumentare l'efficienza e la produttività. Questa digitalizzazione nella gestione della catena di approvvigionamento ha portato a una maggiore sostenibilità, facendo sì che ogni impresa si chieda se la trasformazione digitale su questa scala possa avvantaggiare le rispettive attività della catena di approvvigionamento.

Quindi, se non sei sicuro di ciò che l'IA e l'analisi possono fare per la tua attività della catena di approvvigionamento, questo articolo è proprio ciò di cui hai bisogno per chiarire tutti i tuoi dubbi. Diamo un'occhiata a come l'IA influisce sulla catena di approvvigionamento e in che modo la moderna gestione della catena di approvvigionamento mette in azione la forza lavoro, le macchine e il software.

Moderna gestione della supply chain guidata da Intelligenza Artificiale e Analytics

L'utilizzo di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica si riferisce al processo in cui le macchine intelligenti possono svolgere attività di risoluzione dei problemi. Questo processo automatizzato di produzione industriale intelligente gestito da IIoT (Industrial Internet of Things) può guidare l'intera catena di approvvigionamento senza alcuna partecipazione manuale. Le aziende che utilizzano l'IA nella catena di approvvigionamento mirano a rendere maggiormente il business della catena di approvvigionamento:

• Instrumented: dati generati dalla macchina che escono dai dispositivi IoT
• Intelligente: ipotesi più accurate e competenti con l'aiuto dell'analisi dei dati e della modellazione
• Interconnesso: connettività estesa per un migliore processo decisionale

L' analisi dei dati della catena di approvvigionamento aiuta a ottimizzare il flusso di lavoro in cui grandi quantità di dati possono fornire previsioni, identificare le inefficienze e guidare l'innovazione. Gli esperti la chiamano analisi di filiera s. Esistono principalmente quattro tipi di analisi della catena di approvvigionamento che puoi seguire per prendere decisioni approfondite basate sui dati per la tua attività di catena di approvvigionamento. Ecco gli esempi di analisi della catena di approvvigionamento:

1. Analisi predittiva

Questo aiuta le aziende della catena di approvvigionamento a prevedere il risultato futuro più probabile e le sue implicazioni di business. Ad esempio, utilizzando l'analisi predittiva per mitigare rischi e interruzioni.

2. Analisi descrittiva

Questo aiuta a fornire visibilità e certezza a tutti i tipi di dati interni ed esterni nella gestione della supply chain.

3. Analisi prescrittiva

Ciò include la collaborazione con i partner logistici per ridurre il tempo e gli sforzi per il massimo valore aziendale. Un riferimento popolare è l'uso dell'SRM (Supplier Relationship Management) come approccio analitico prescrittivo.

4. Analisi cognitiva

Questo è meglio utilizzato per migliorare l'esperienza del cliente e le relazioni nella gestione della catena di approvvigionamento. I dati di feedback ricevuti attraverso i sistemi basati sull'intelligenza artificiale vengono analizzati ed eseguiti in report e dashboard per rispondere a domande complesse.

Questo uso avanzato dell'analisi della catena di approvvigionamento può consentire automaticamente alla tua azienda di perseguire idee rivoluzionarie e fornire migliori esigenze e richieste dei clienti. Se non hai ancora deciso di adottare l'intelligenza artificiale e l'analisi per la tua azienda, il nostro prossimo punto di discussione è per te.

Vantaggi dell'investimento nell'intelligenza artificiale e nell'analisi della catena di approvvigionamento

Dato il significativo valore commerciale in gioco, più fornitori e distributori della catena di approvvigionamento stanno entrando in competizione. La nuova competizione nel business della supply chain include la pianificazione della domanda (rivoluzionata dall'analisi dei dati e dall'apprendimento automatico), la gestione dell'inventario in tempo reale (controllata da IoT e sistemi connessi) e l'ottimizzazione del margine dinamico end-to-end all'interno del settore della supply chain ( guidato da soluzioni basate sull'intelligenza artificiale).

In questi momenti, la scelta della soluzione giusta è fondamentale. Pertanto, per gestire la complessità della moderna catena di approvvigionamento, la tua azienda deve adottare queste soluzioni progettate in modo intelligente e in linea con le tue esigenze quotidiane.

Perché altrimenti devi investire in soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e sull'analisi? Di seguito sono riportati i motivi principali:

1. Visibilità e reattività migliorate a 360 gradi

L'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento consente alla tua azienda di raccogliere dati passati e attuali rilevanti da più dispositivi connessi. Ciò include l'implementazione del software SRM, dei sistemi CRM ed ERP e delle soluzioni di business intelligence sui dati esistenti. In questo modo, puoi valutare le prestazioni su una scala più ampia. Allo stesso modo, l'analisi dei dati della catena di approvvigionamento prevede e riduce al minimo i rischi e gli impatti negativi sui canali di distribuzione.

2. Migliore esperienza del cliente

Questo non può essere sufficientemente esteso che i big data e l'intelligenza artificiale hanno portato l'esperienza del cliente a un livello completamente nuovo . Queste soluzioni consentono alla filiera di creare prodotti personalizzati in base alle attuali esigenze degli utenti. Un'istanza ampiamente utilizzata può essere il trasporto e la logistica moderni che utilizzano mezzi ad attivazione vocale per tenere traccia di spedizioni e ordini. Questo vale in entrambi i modi in cui anche i clienti possono eseguire la ricerca di query ad attivazione vocale utilizzando Alexa o Google Assistant.

3. Maggiore efficienza della flotta

Il compito essenziale nella gestione della catena di approvvigionamento è la consegna puntuale dei prodotti. Gli avanzati strumenti GPS basati sull'intelligenza artificiale consentono una migliore navigazione e ottimizzazione del percorso per il trasporto e il trasporto. Questi strumenti accedono al percorso più efficace per la consegna del prodotto elaborando i dati del conducente, del veicolo e del cliente tramite l'apprendimento automatico. Allo stesso tempo, ti aiutano a risparmiare tempo e denaro per le spedizioni future.

4. Vantaggio competitivo

Osservare le tendenze e i modelli del mercato è la chiave per rimanere all'avanguardia nel business della supply chain. L' intelligenza artificiale nell'analisi della catena di approvvigionamento può sfruttare i dati in tempo reale da risorse esterne come la produzione industriale, il tempo e la storia lavorativa. Con tutti i dati accumulati, puoi valutare meglio le condizioni del mercato e valutare le imminenti richieste di crescita stabile.

Puoi anche sfruttare le competenze sensoriali dell'IA per rimodellare il tuo portafoglio di prodotti e le spese in conto capitale. Questa è attualmente l'applicazione preferibile dell'intelligenza artificiale nella gestione della catena di approvvigionamento.

5. Gestione semplificata dell'inventario

Non dimentichiamo che una gestione ben organizzata dell'inventario è alla base del business della supply chain. Il software di visione artificiale basato sull'analisi può ridurre al minimo l'input manuale standard e creare previsioni accurate. I sistemi di intelligenza artificiale interpretano anche i dati dei macchinari in tempo reale che monitorano continuamente l'inventario e le scorte nei magazzini.

6. Accesso a approfondimenti futuri

L'ecosistema AI consente il massimo livello di agilità al business della catena di approvvigionamento. Lo stesso vale per il caso d'uso della scienza dei dati per la previsione della catena di approvvigionamento , in cui puoi determinare le esigenze del tuo cliente prima ancora che se ne accorga. È come entrare nel futuro della tua impresa della catena di approvvigionamento per raggiungere il massimo livello di soddisfazione del cliente.

I vantaggi di cui sopra non dimostrano altro che la portata in continua espansione dell'IA e dell'analisi nella catena di approvvigionamento e nella logistica. La tua decisione di investire in soluzioni di analisi della catena di approvvigionamento basate sull'intelligenza artificiale sarà più semplificata una volta che avrai verificato i casi d'uso di queste tecnologie nella tua azienda.

I primi cinque casi d'uso abilitati all'analisi e all'intelligenza artificiale per controllare l'interruzione della catena di approvvigionamento

È giunto il momento per le moderne aziende della catena di approvvigionamento di potenziare la propria attività con piattaforme di analisi visiva dei dati affidabili e automatizzate. Puoi seguire le pratiche discusse di seguito su IA e analisi per ridurre al minimo l'interruzione della catena di approvvigionamento e ottenere il massimo dalla tua attività.

1. Previsione della domanda nella gestione della domanda e dell'offerta di magazzino

L'apprendimento automatico viene sfruttato per identificare i fattori influenti nella catena di approvvigionamento e nei dati di trasporto con algoritmi e modelli basati su vincoli. La modellazione basata su vincoli è un approccio matematico in cui la possibilità di ogni decisione aziendale è vincolata da una gamma massima e minima di limiti di prodotto.

Questo metodo di modellazione ricco di dati è di gran lunga il miglior caso d'uso della scienza dei dati per le previsioni della catena di approvvigionamento che consente ai dipendenti del magazzino di prendere decisioni più informate sullo stoccaggio dell'inventario. Un altro approccio è l'analisi predittiva dei big data che offre un livello approfondito di informazioni per migliorare autonomamente i cicli di previsione.

La gestione della catena di approvvigionamento di oggi utilizza soluzioni di intelligenza artificiale per potenziare l'ottimizzazione dell'inventario, in cui i responsabili del magazzino e delle scorte sono informati sul controllo in tempo reale di parti, componenti e prodotti finiti. Con l'invecchiamento dell'apprendimento automatico, il sistema di intelligenza artificiale produce raccomandazioni sulle scorte basate sui dati acquistati in precedenza e sulle consegne dei fornitori.

2. Apprendimento automatico e intelligenza artificiale per la longevità dei trasporti e della logistica

I dati dei dispositivi IoT vengono generati dai veicoli della catena di approvvigionamento in transito per fornire informazioni in tempo reale sulla longevità dei veicoli di trasporto. I sistemi di apprendimento automatico integrati nei veicoli formulano raccomandazioni di manutenzione e previsioni di guasti sulla base dei dati passati. Ciò ti consentirà di eliminare i veicoli passeggeri dalla catena prima che il problema delle prestazioni causi qualsiasi tipo di ritardo nelle consegne. Da non dimenticare la riduzione dei tempi di fermo macchina che può salvare importanti guasti meccanici.

3. AI nell'aggiunta della portabilità al processo di caricamento della catena di approvvigionamento

La gestione della catena di approvvigionamento include una grande quantità di analisi orientate ai dettagli, incluso il modo in cui le spedizioni e le merci vengono caricate e scaricate dai container. Sia la modellazione dei dati che la precisione dell'IA sono necessari per determinare i modi più efficienti per far salire e scendere le merci dai container.

Le moderne aziende della supply chain utilizzano la combinazione di software (SRM), hardware e analisi dei dati della supply chain per ottenere una visibilità pratica in tempo reale sul processo di caricamento. I dati raccolti possono essere utilizzati anche per progettare protocolli di elaborazione meno rischiosi e rapidi per la gestione dei pacchi.

4. AI per il risparmio sui costi e l'aumento dei ricavi nella catena di approvvigionamento

Quando si tratta del massimo risparmio sui costi, le soluzioni di intelligenza artificiale e analisi sono le opzioni più efficaci per negoziare migliori tariffe di spedizione e approvvigionamento, individuare i cambiamenti nel processo di profitto della catena di approvvigionamento e gestire i contratti dei corrieri. È possibile valutare un database centralizzato che prende virtualmente ogni aspetto della catena di approvvigionamento per consentire il processo decisionale finanziario.

In generale, l'intelligenza artificiale per la gestione della catena di approvvigionamento sta aprendo la strada a nuove innovazioni in cui le piattaforme vengono utilizzate per l'estrazione mineraria e l'analisi di standard di creazione di entrate convenienti. Un rapporto di Bloomberg suggerisce che negli ultimi due anni il costo complessivo nella catena di approvvigionamento si è ridotto al 12% portando a profitti.

5. Approvvigionamento strategico basato sull'analisi dei dati nella catena di approvvigionamento

Il caso d'uso più sottovalutato dell'IA e dell'analisi nella catena di approvvigionamento è l'identificazione di fornitori critici e partner strategici. Ciò consente di standardizzare le alternative a basso costo e di prevedere indicatori di prestazione della fornitura per la conformità.

L'utilizzo dell'analisi descrittiva e predittiva contribuisce anche a un ulteriore aumento nei settori manifatturieri come l'hi-tech, il CPG e l'elettronica di consumo. La chiave per l'intelligenza artificiale e l'analisi self-service avanzate consente un elevato grado di trasparenza e indipendenza nel business della catena di approvvigionamento.

Rendi la tua attività della catena di approvvigionamento pronta per il futuro

I vantaggi dell'intelligenza artificiale nella gestione della catena di approvvigionamento sono indispensabili. L'intelligenza artificiale è una tecnologia comune per la catena di approvvigionamento ora che aziende di ogni scala e dimensione hanno adottato le sue estese applicazioni. Dato lo scenario attuale, ogni modello di business della supply chain deve essere integrato in modo critico con soluzioni di intelligenza artificiale e analisi per l'ottimizzazione.

Pertanto, se la tua attività della catena di approvvigionamento non ha ancora le soluzioni moderne sopra discusse, è giunto il momento di scegliere i servizi di sviluppo dell'IA per la tua azienda.

Appinventiv può aiutarti a ricavare preziose informazioni dai dati aziendali per la massima scalabilità e prestazioni. Siamo in grado di fornire alla tua azienda i migliori servizi possibili, dall'analisi della catena di approvvigionamento e visualizzazione dei dati alle soluzioni di data warehousing e business intelligence .