Machine learning: una rivoluzione nella supply chain

Migliorare la catena logistica grazie a un machine learning predittivo

Prevedere i volumi di attività e le risorse utili

Le attività legate alla supply chain producono per loro natura volumi elevati di dati relativi ai giri di consegna, allo stoccaggio delle merci o alla preparazione degli ordini. Grazie all’intelligenza artificiale, queste informazioni possono essere utilizzate in modo predittivo per ottimizzare la catena logistica.

Previsione della domanda

Nella distribuzione, gli algoritmi di machine learning offrono funzionalità di previsione ineguagliabili per stimare l’evoluzione dell’attività. Essi consentono di valutare l’effetto combinato di una molteplicità di fattori interni o esterni alla domanda, considerando nel contempo le specificità di ciascun settore.

Il machine learning, o apprendimento automatico, si basa in particolare sui dati trasmessi ai venditori dai partner della distribuzione ed è usato per rilevare criteri che hanno un impatto sulla domanda senza che sia possibile fare previsioni anticipate. Grazie a queste conoscenze, il distributore può controllare accuratamente le scorte e i flussi di merci per poter mettere in vendita i prodotti giusti al momento giusto e, cosa ancora più importante, in quantità sufficienti e sui canali adatti.

Un aiuto nel processo decisionale

Sul fronte magazzino la preparazione degli ordini è subordinata a picchi di carico consistenti. Nello sforzo continuo di ridurre le risorse interne in un’ottica di ottimizzazione dei costi, i team manager sono costretti ad affidarsi a lavoratori interinali nelle stagioni in cui i consumi aumentano. Per aiutare i nuovi arrivati a prendere le giuste decisioni e diventare operativi in breve tempo, i manager possono implementare soluzioni di intelligenza artificiale e di machine learning.

Facciamo l’esempio di un operatore incaricato di impilare i colli sui pallet. Analizzando le dimensioni degli imballi, l’algoritmo può indicare all’operatore il modo migliore per posizionarli sul pallet (coricati, sul fianco, in verticale, ecc.) in modo da ottimizzare il carico e ridurre il numero di pallet da spedire.

All’altro capo della catena, queste decisioni hanno un impatto notevole sui costi di trasporto e sulla soddisfazione dei clienti, che potranno così ricevere i loro colli senza attendere il giro di consegne successivo. Inoltre, l’ottimizzazione del circuito di prelievo delle merci consente ai preparatori di evitare giri inutili e di accrescere l’efficienza e la rapidità.

Stima delle risorse necessarie

Sul fronte della pianificazione, l’intelligenza artificiale può aiutare i responsabili operativi a prevedere il numero di operatori necessari ad assorbire i picchi di attività. Basandosi su un periodo particolare e sulle previsioni della domanda, è possibile calcolare esattamente le risorse aggiuntive necessarie e accrescere così le performance del sito logistico.

Implementare la manutenzione predittiva

Usando sensori intelligenti, le aziende che operano nella supply chain dispongono di nuovi metodi per prolungare la durata di vita dei veicoli di trasporto e delle attrezzature di gestione magazzino. I dati derivanti dall’Internet-of-Things (IoT) consentono di rilevare i fattori che influiscono sulla durata di vita delle macchine e di elaborare nuovi modelli di utilizzo. Grazie al machine learning è possibile misurare facilmente l’efficienza totale di un impianto (OEE, Overall Equipment Effectiveness), che rappresenta uno dei KPI della supply chain.

Garantire visibilità in tempo reale sull’intera catena

Per ottenere una visibilità end-to-end su tutte le attività della supply chain, è indispensabile implementare un monitoraggio in tempo reale. Abbinata all’installazione di sensori IoT e all’utilizzo delle analisi avanzate ricavate dal machine learning, l’implementazione di una piattaforma digitale con dati accessibili in tempo reale permetterà quindi di ottenere analisi complete.

Un algoritmo robusto, ma soprattutto i dati

Per studiare attentamente i comportamenti ed elaborare modelli di previsione affidabili, una soluzione di intelligenza artificiale deve avere accesso a grossi volumi di informazioni da analizzare. Si tratta di una conditio sine qua non necessaria per il corretto funzionamento degli algoritmi. Tre settimane di storico non permettono infatti di far funzionare un’applicazione di machine learning poiché mancherebbero volumi sufficienti di dati da analizzare.

L’archiviazione dei Big Data rappresenta una sfida importante per le aziende, le quali devono essere in grado di:

• salvare e conservare una quantità di dati sufficiente a garantire la performance degli algoritmi;
• mantenere l’accesso alle informazioni nel tempo;
• garantire la sicurezza dei dati senza far lievitare i costi di archiviazione.

Affinché i dati siano utilizzabili in tempo reale, sarà anche necessario lavorare sullo storico e riuscire a dare un senso ad alcune informazioni diventate obsolete. Se una referenza non esiste più, bisognerà ad esempio considerare il comportamento della sua famiglia anziché cercare di utilizzare la referenza in quanto tale.

Per essere sicuri di poter utilizzare appieno i motori di intelligenza artificiale e sfruttare le loro funzioni predittive, le supply chain delle aziende devono iniziare sin da subito ad archiviare i loro dati creando database adeguati da utilizzare in futuro.

L’intelligenza artificiale è già una realtà nella supply chain: gli algoritmi di analisi consentono di migliorare concretamente le performance delle aziende per quanto riguarda la gestione delle scorte o l’aumento del fatturato grazie al machine learning. Per beneficiare al meglio del suo contributo, è opportuno disporre di un database robusto e iniziare senza indugio ad alimentarlo con i dati.

Concepita nel rispetto degli obblighi normativi relativi alla protezione dei dati (in particolare il GDPR), la soluzione Generix Group Data Lake consente alle aziende di raccogliere e archiviare i dati in modo sicuro. Per saperne di più sulla nostra offerta, contatta uno dei nostri esperti.