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Come l'intelligenza artificiale può rendere più sostenibili le catene di approvvigionamento

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Robert Boute, professore di Operations & Supply Chain Management presso la Vlerick Business School, e Joren Gijsbrechts, dottorando presso il Centro di ricerca per la gestione delle operazioni della KU di Leuven, discutono di come l'intelligenza artificiale può consentire alle catene di approvvigionamento di raggiungere la sostenibilità.

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Il modo in cui le aziende organizzano oggi la logistica non è sostenibile. Le catene di approvvigionamento non sono sempre le più rispettose dell'ambiente ed è impossibile per le organizzazioni sostenere un'azione di bilanciamento della migliore velocità, flessibilità, costo e impronta di carbonio possibile quando si tratta della spedizione e della consegna delle loro merci. In un mondo ideale, le organizzazioni sarebbero in grado di avere una catena di approvvigionamento sostenibile, economica ed efficiente per i loro prodotti - tuttavia, questo non è sempre fattibile utilizzando gli attuali metodi di spedizione disponibili.

Tuttavia, le nuove tecnologie come l'analisi dei Big Data e l'IA possono aiutare le aziende a realizzare un cambiamento positivo, assicurando che le loro catene di fornitura funzionino nel modo più efficiente e sostenibile possibile. L'utilizzo dell'IA può avere un effetto drammatico sulle catene di approvvigionamento, aiutando le organizzazioni a beneficiare delle rotte più rapide, economiche e sostenibili per la navigazione e combinandole senza soluzione di continuità.

Quindi, come possono le imprese attuarlo? Beh, tutto si concentra sulle organizzazioni che stanno passando ad un'economia di condivisione quando si tratta delle loro catene di approvvigionamento. Utilizzando l'IA, i dati e gli algoritmi innovativi possono migliorare drasticamente la sostenibilità e l'efficienza delle catene di approvvigionamento, consentendo alle organizzazioni di lavorare insieme. Ci sono infatti tre aree molto specifiche in cui queste tecnologie possono essere applicate per creare una catena logistica intelligente ed efficiente.

Spedizioni in collaborazione

Lo shipping collaborativo, altrimenti noto come sharing shipping, si riferisce all'uso condiviso di metodi di spedizione e di trasporto tra organizzazioni. Questo è qualcosa che abbiamo esplorato alla Vlerick Business School e alla KU Leuven, sviluppando un algoritmo per aiutare le organizzazioni a identificare meglio le opportunità di condividere i propri dati di spedizione e collaborare con altre aziende di trasporto.

Utilizzando i dati GPS, questo algoritmo registra i punti di raccolta e di consegna delle organizzazioni di spedizione. Il sistema è sempre consapevole dello stato dell'ambiente, per quanto riguarda il trasporto marittimo, le scorte, i metodi di trasporto e i costi. Integrando l'aspetto della condivisione dell'economia in questo contesto, le organizzazioni possono condividere i dettagli della loro catena di approvvigionamento con altre imprese.

Ad esempio, se un camion sta consegnando beni e servizi in un luogo specifico, inserendo questi dati nell'algoritmo, il sistema è a conoscenza della quantità di scorte del camion, del luogo in cui viaggia e dei costi di questo viaggio. Se il camion è parzialmente vuoto, ad esempio, utilizzando l'algoritmo le organizzazioni che consegnano nella stessa località o in un luogo lungo il percorso possono condividere il loro metodo di consegna, non solo riducendo i costi ma anche l'inquinamento, rendendo la loro fornitura molto più sostenibile. Questo potrebbe essere il caso anche per un uso efficace dei viaggi di ritorno degli autocarri con carichi vuoti. Utilizzando l'algoritmo AI e i dati inseriti in esso, le organizzazioni possono identificare questi camion vuoti di ritorno e utilizzarli per i propri scopi di consegna.

Sincromodalità

Non tutti i pacchetti sono ugualmente urgenti da distribuire. In effetti, molti hanno intenzionalmente tempi di consegna lunghi e alcuni pacchi possono effettivamente cambiare con urgenza dopo che sono stati originariamente spediti. Utilizzando Internet fisico, le organizzazioni possono adattare un sistema di sincronismo, che comporta la combinazione di diversi metodi di trasporto in modo sostenibile e tenendo conto dell'urgenza di tali consegne, senza contare sulla flessibilità della spedizione.

Utilizzando un sistema di dati in tempo reale, il metodo di trasporto di una consegna può essere adattato mentre una spedizione è in viaggio, il che significa che durante il trasporto l'algoritmo può selezionare in tempo reale la catena di fornitura più economica ed ecologica, passando continuamente al metodo di consegna più efficiente e sostenibile possibile

Apprendimento di rinforzi profondi

L'apprendimento del rinforzo profondo è un elemento specifico dell'apprendimento automatico e comporta la formazione di un algoritmo per prendere le migliori decisioni possibili. Questo viene fatto attraverso un processo di prova ed errore, dove il robot è guidato alla decisione corretta attraverso un feedback positivo sulle sue azioni. Premiando positivamente il robot, imparerà a restringere le sue azioni casuali e a ripetere solo quelle che hanno un buon risultato per l'organizzazione

Le organizzazioni che utilizzano questo apprendimento di rinforzo profondo sono in grado di formare l'intelligenza artificiale per prendere decisioni complesse e positive sulla catena di approvvigionamento che coinvolgono una serie di variabili. In questo modo, l'intelligenza artificiale potrebbe determinare il numero esatto di prodotti da spedire, il momento della spedizione e il modo di trasporto migliore da utilizzare. Questo potrebbe anche essere utilizzato per formare algoritmi intelligenti che aiutino le aziende a spedire in modo collaborativo, utilizzare la sincronodalità e ricostituire in modo intelligente l'inventario di un'organizzazione, collegando tutti gli aspetti dell'intelligenza artificiale per creare la catena di approvvigionamento più sostenibile ed efficiente possibile per l'organizzazione.

Non solo l'integrazione dell'IA e delle nuove tecnologie per le catene di approvvigionamento va a beneficio dell'organizzazione, ma da un punto di vista ambientale l'utilizzo di queste tecnologie può ridurre l'inquinamento e l'impronta di carbonio dell'organizzazione, creando una catena di approvvigionamento molto più sostenibile e consentendo a un'azienda di avere un impatto positivo su molte delle pressanti questioni ambientali del mondo.