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AI per sostenere la catena di approvvigionamento agile del futuro

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Mentre la pandemia COVID-19 accelera la trasformazione digitale in tutto il mondo, il futuro della logistica sarà costruito su tecnologie che evolvono le catene di approvvigionamento in ecosistemi intelligenti che sostengono il processo decisionale intelligente.

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I ricavi dell'e-commerce mondiale sono balzati di oltre il 20% dal 2019 al 2020, rimodellando il panorama della catena di approvvigionamento nel giro di pochi mesi, secondo la società di consulenza del mercato tecnologico globale ABI Research. Le tecnologie che aiutano le aziende ad affrontare queste sfide logistiche includono l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e la visione del computer, insieme ad hardware come droni, robot, veicoli guidati automatizzati e veicoli autonomi.

Una rete di trasporto autonomo

Per esempio, il gigante americano delle consegne UPS utilizza l'intelligenza artificiale per gestire il suo sistema di flotta ORION - creando percorsi di consegna ottimali sulla base dei dati forniti da clienti, autisti e veicoli. Come risultato, UPS si aspetta di ridurre i chilometri di consegna di 100 milioni all'anno.

L'AI e la robotica stanno anche razionalizzando la distribuzione, con i supermercati che ottimizzano l'imballaggio dei pallet, il carico dei camion e i percorsi di consegna per consentire lo scarico più efficiente all'altra estremità. Ocado Group, nato da una catena britannica di supermercati online, fornisce software e piattaforme robotiche per i rivenditori di generi alimentari di tutto il mondo.

I veicoli autonomi sono il prossimo passo logico, con UPS che collabora con la società di camion a guida autonoma TuSimple nel 2020 per stabilire un Autonomous Freight Network (AFN) negli Stati Uniti. Arriva mentre si prevede che 11.000 veicoli commerciali autonomi verranno spediti in Nord America entro il 2025.

L'AFN si integra con le reti logistiche esistenti e i sistemi di gestione dei trasporti, consentendo operazioni di trasporto autonomo a lungo raggio, riducendo i tempi di spedizione e migliorando l'efficienza del carburante.

Queste tecnologie non sono nuove, così come non sono nuove le tecnologie che sostengono il lavoro da casa durante la pandemia. Ciò che è nuovo è la volontà delle aziende di mettere da parte riserve di vecchia data e abbracciare completamente queste tecnologie per mantenere un vantaggio competitivo nel cosiddetto "nuovo normale"

Secondo Susan Beardslee - Principal Analyst di ABI Research, Freight Transportation & Logistics,

"La pandemia ha messo a nudo le lacune esistenti nella digitalizzazione, nell'integrazione e nei tenui piani di emergenza. Il 2021 continuerà a vedere l'espansione degli investimenti e l'adozione di soluzioni digitali, automatizzate e integrate per fornire la tanto necessaria resilienza nella catena di fornitura globale attraverso l'ottimizzazione della visibilità, della flessibilità e dell'affidabilità."

Intelligenza artificiale e meteo

L'intelligenza artificiale è destinata ad automatizzare e ottimizzare molti compiti complessi all'interno della catena di approvvigionamento. Oltre a tracciare semplicemente il percorso di trasporto più efficiente, l'AI può rispondere rapidamente a situazioni dinamiche come il tempo e le condizioni del traffico.

Per John Harmon - analista senior della società di ricerca e consulenza globale per il commercio al dettaglio Coresight Research,

"Le catene di approvvigionamento devono essere bidirezionali, gestendo sia i dati dell'offerta che quelli della domanda. In cambio, i rivenditori possono anche beneficiare di altri metodi di adempimento, come l'utilizzo di dark store, micro centri di adempimento automatizzati e drop-shipping dal produttore. Più avanti, veicoli autonomi come auto a guida autonoma, robot e droni possono offrire consegne senza contatto"

Adottare un approccio olistico alle catene di approvvigionamento può portare una serie di vantaggi. Il rivenditore di abbigliamento statunitense Fruit of the Loom ha usato l'intelligenza artificiale per setacciare i suoi dati, scoprendo che gli acquirenti fanno scorta di pile invernali quando le previsioni autunnali prevedono un calo della temperatura di almeno 12 gradi Fahrenheit entro sei giorni. Piuttosto che la temperatura effettiva, è la dimensione del calo che influisce sulle abitudini di acquisto.

Armata di questa intuizione, Fruit of the Loom combina i dati meteo e di inventario per rivelare quali negozi non sono in grado di soddisfare la domanda. L'analisi predittiva rende la supply chain più agile, assicurando che i suoi partner al dettaglio abbiano scorte complete di prodotti in pile prima delle ondate di freddo autunnale nella loro zona.

Abbracciare le tecnologie

Tecnologie come l'AI, l'analitica, il cloud e l'Internet delle cose sono già abbastanza mature da avere un impatto immediato sulla logistica. La sfida sta nell'adattare i modelli operativi per abbracciarli, dice Suketu Gandhi - Partner, Digital Supply Chain con la società di consulenza globale di strategia e gestione Kearney.

"Queste tecnologie possono trasformare radicalmente il funzionamento degli impianti di produzione, dei centri di distribuzione e delle reti di trasporto per percepire costantemente i cambiamenti di fornitura, gli shock e i perni. I maggiori ostacoli sono i modelli operativi e i cicli decisionali che sono costruiti per il batch, non per l'elaborazione in tempo reale"

La frammentazione dell'industria, la mancanza di standard, la lentezza dei progressi nella completa digitalizzazione e l'incapacità di condividere i dati lungo le catene di fornitura rappresentano anche degli ostacoli per molte organizzazioni, dice Inna Kuznetsova - CEO della piattaforma di insights 1010data. La vera condivisione dei dati tra i fornitori, sfruttando le capacità dei fornitori di logistica di quarta parte per passare dalla visione dello specchietto retrovisore alle azioni prescrittive, offrirà vantaggi lungo l'intera catena di fornitura, dice.

"Una singola scatola può passare attraverso cinque o sei fornitori di servizi nel suo percorso da uno stabilimento in Asia al centro di distribuzione oltreoceano, con diversi livelli di digitalizzazione tra di loro, così come una mancanza di standard nella cattura e conservazione dei dati. Una volta che le aziende cominceranno a richiedere ai loro fornitori di implementare gli standard e raccogliere i dati, passeranno al livello successivo"

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