EG 336 Cosa sono le soluzioni incentrate sull'intelligenza artificiale nella catena di fornitura, compreso il teaming uomo-macchinaL’intelligenza artificiale (AI) si riferisce alla tecnologia che consente a macchine, software e sistemi di imitare determinati aspetti dell’intelligenza e del comportamento umano. Funziona attraverso l’utilizzo di “agenti intelligenti” e sofisticati algoritmi, consentendo la comprensione delle informazioni, l’esecuzione di compiti e l’adattamento ai cambiamenti di input e ambienti.
L’intelligenza artificiale in genere utilizza il ragionamento umano come base per il processo decisionale, con l’obiettivo di fornire informazioni, prodotti, servizi ed efficienza migliorati. Nel campo dell’intelligenza artificiale esistono vari sottocampi come l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale, la pianificazione, la risoluzione dei problemi e la robotica.
Le applicazioni dell’intelligenza artificiale nella catena di fornitura sono diverse e comprendono compiti quali l’tracdi informazioni, l’analisi dei dati, la pianificazione della domanda e dell’offerta, i veicoli autonomi e la gestione del magazzino.
L’avvento dell’intelligenza artificiale incentrata sui dati rivoluziona questo panorama integrando tecniche di machine learning e analisi dei big data, consentendo all’intelligenza artificiale di apprendere dai dati anziché dipendere esclusivamente dagli algoritmi. Di conseguenza, facilita il processo decisionale superiore e fornisce risultati più precisi. Inoltre, l’intelligenza artificiale incentrata sui dati mostra una maggiore scalabilità rispetto agli approcci convenzionali all’intelligenza artificiale. Con l’aumento delle dimensioni e della complessità dei set di dati, si prevede che l’importanza dell’intelligenza artificiale incentrata sui dati aumenterà in futuro.
Che cosa sono le soluzioni AI incentrate sui dati?
Come accennato in precedenza, questa forma di intelligenza artificiale è creata appositamente per sfruttare i dati per l’apprendimento e la previsione. Le aziende utilizzano spesso l’intelligenza artificiale incentrata sui dati per prendere decisioni informate su prodotti, servizi e marketing. Ad esempio, nel contesto dei servizi telefonici VoIP, l’intelligenza artificiale incentrata sui dati aiuta a comprendere i dati di utilizzo dei clienti e a determinare come migliorare il servizio.
L’intelligenza artificiale data-centric prevede l’ingegneria metodica dei dati utilizzati nella costruzione di un sistema di intelligenza artificiale. Considera un sistema di intelligenza artificiale incentrato sui dati come una programmazione che dà priorità ai dati piuttosto che al codice. Le soluzioni di intelligenza artificiale vengono sempre più adottate in vari settori e, sebbene i modelli di intelligenza artificiale abbiano fatto progressi nel tempo, è necessario un cambiamento fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale incentrata sui dati viene spesso utilizzata insieme ad altre modalità di intelligenza artificiale, tra cui l’apprendimento automatico e il deep learning. Man mano che sempre più aziende e organizzazioni riconoscono i potenziali vantaggi del processo decisionale basato sui dati, la popolarità dell’intelligenza artificiale incentrata sui dati continua a crescere.
Come funziona l'intelligenza artificiale incentrata sui dati?
L’intelligenza artificiale incentrata sui dati migliora le prestazioni dei servizi di intelligenza artificiale attraverso l’aumento, l’estrapolazione e l’interpolazione. Espandendo il volume dei dati disponibili e ottimizzandone l’utilizzo, l’intelligenza artificiale incentrata sui dati contribuisce all’accuratezza e all’affidabilità di questi servizi.
Questo nuovo approccio prevede la generazione di un’intelligenza artificiale incentrata sui dati utilizzando dati di addestramento provenienti da varie fonti, che comprendono dati sintetici e set di dati pubblici/privati. Un simile approccio migliora la qualità dei dati di addestramento riducendo il tempo e lo sforzo richiesti per la loro generazione. Inoltre, migliora l’efficienza con cui i servizi di intelligenza artificiale utilizzano i dati di addestramento. Di conseguenza, l’intelligenza artificiale incentrata sui dati può elaborare senza sforzo set di dati aggiuntivi, indipendentemente dalle loro dimensioni.
Inoltre, l’intelligenza artificiale incentrata sui dati non è vincolata a un tipo specifico di dati, poiché può raccogliere informazioni da testo, immagini, audio e video.
In generale, una strategia di AI incentrata sui dati comprende i seguenti passaggi:
- Applicazione di etichette appropriate e risoluzione di eventuali problemi.
- Eliminazione delle istanze di dati rumorosi.
- Utilizzo di tecniche di aumento dei dati.
- Condurre l'ingegneria delle funzionalità.
- Analisi degli errori.
- Coinvolgere esperti del settore per valutare l'accuratezza o l'inesattezza dei punti dati.
Perché l’intelligenza artificiale è importante per la catena di fornitura
Una gestione efficiente della catena di fornitura svolge un ruolo fondamentale per il successo delle operazioni di numerose aziende. Una catena di fornitura comprende l’intricata rete che collega un’azienda con i suoi diversi fornitori e fornitori. Essenzialmente, comprende tutti i componenti e i processi necessari per produrre un articolo e consegnarlo ai clienti. Una singola interruzione in questa catena può mettere rapidamente a rischio un’azienda, impedendo le operazioni di produzione, distribuzione o consegna.
Date queste considerazioni critiche, una gestione efficace della catena di fornitura è un aspetto essenziale di molte aziende. Tuttavia, la gestione di una catena di fornitura è un compito estremamente complesso e impegnativo. Implica il coordinamento di più parti e la gestione di vari fattori, tra cui la disponibilità dei materiali, le preoccupazioni sulla manodopera, le fluttuazioni dei prezzi e molto altro.
Fortunatamente, l’intelligenza artificiale (AI) ha fatto progressi significativi negli ultimi anni, emergendo come un potente strumento con un’ampia gamma di applicazioni aziendali. Nel contesto dell’ottimizzazione della supply chain, l’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo trasformativo.
Un recente sondaggio condotto tra le organizzazioni della catena di fornitura ha rivelato che questo settore prevede un raddoppio dell’automazione delle macchine nei processi da qui al 2028. Nelle sezioni seguenti, esploreremo come l’intelligenza artificiale può essere utilizzata efficacemente per affrontare queste sfide e migliorare l’ottimizzazione della catena di fornitura.
Gestione dati
La gestione efficace dei dati è un aspetto impegnativo della gestione della catena di fornitura. L’enorme quantità di dati generati all’interno delle catene di approvvigionamento richiede un attento monitoraggio, categorizzazione e registrazione. Questo processo è fondamentale perdentle tendenze, individuare potenziali problemi e ottimizzare la catena di approvvigionamento.
L’intelligenza artificiale eccelle nell’analisi e nella risposta a set di dati di grandi dimensioni. Attraverso tecniche di machine learning o deep learning, i sistemi di intelligenza artificiale apprendono continuamente, si perfezionano e migliorano le proprie capacità di elaborazione. Sfruttando i dati della catena di approvvigionamento, i sistemi di intelligenza artificiale possono essere addestrati a riconoscere incoerenze,dentmodelli edentin modo proattivo potenziali problemi.
Efficienza
L’ottimizzazione di una catena di fornitura ruota attorno alla massimizzazione dell’efficienza. Data la natura interconnessa delle catene di approvvigionamento, qualsiasi ritardo o problema in una parte della rete ha effetti ripple su altri componenti. L’intelligenza artificiale offre un vantaggio significativo rispetto agli esseri umani e ad altri sistemi basati su computer in termini di efficienza, consentendo una rapida risoluzione dei problemi non appena si presentano.
Capacità e previsione della domanda
Le catene di approvvigionamento devono affrontare varie sfide, tra cui ritardi, guasti, domanda imprevista e altro ancora. I programmi di intelligenza artificiale forniscono strumenti di previsione migliorati per la domanda dei clienti e la capacità della catena di approvvigionamento. Ciò consente alle aziende di adattare in modo proattivo la capacità durante i periodi di punta o di ridimensionarla durante i periodi più lenti per ottimizzare i costi.
Gestione delle scorte
Una gestione accurata dell’inventario è fondamentale per mantenere un flusso regolare di merci all’interno di una catena di fornitura. Garantisce operazioni di magazzino efficienti e protegge da scorte insufficienti o eccessive. La gestione dell'inventario coinvolge molteplici fattori, dall'elaborazione degli ordini al prelievo e all'imballaggio. La capacità dell'intelligenza artificiale di gestire grandi quantità di dati la rende estremamente efficace nella gestione dell'inventario, riducendo gli errori e ottimizzando i livelli delle scorte.
Riduzione dei costi e sicurezza
Miglioramento L'intelligenza artificiale può migliorare la gestione del magazzino riducendo al minimo le inefficienze, con conseguente risparmio sui costi. Magazzini ben gestiti contribuiscono anche a migliorare la sicurezza dei lavoratori e dei materiali.
Alcuni sistemi di intelligenza artificiale possono persino automatizzare compiti tradizionalmente eseguiti dagli esseri umani, migliorando ulteriormente la sicurezza allontanando gli esseri umani da situazioni potenzialmente pericolose. L’intelligenza artificiale opera ad alta velocità e con un tasso di errore inferiore rispetto a quello umano, portando a una maggiore efficienza e a costi ridotti. Tuttavia, le preoccupazioni relative allo spostamento dei posti di lavoro dovrebbero essere prese in considerazione quando si implementano i sistemi di intelligenza artificiale.
Riconfigurazione
Anche se le aziende si sforzano di progettare catene di fornitura ben strutturate per ridurre al minimo le incoerenze e le inefficienze, possono ancora verificarsi sfide e interruzioni. I sistemi di intelligenza artificiale possono adottare una prospettiva olistica della catena di fornitura, cercando opportunità di ottimizzazione. Ciò potrebbe comportare il consolidamento di più fornitori in uno solo, l’dentdi percorsi di trasporto più rapidi o più convenienti o l’implementazione di altri aggiustamenti strategici per migliorare le prestazioni complessive della rete.
Vantaggi dell'intelligenza artificiale nella catena di fornitura
L’intelligenza artificiale (AI) apporta numerosi vantaggi alla gestione della catena di fornitura (SCM):
Maggiore velocità: l’intelligenza artificiale facilita la pianificazione efficiente della domanda e dell’offerta considerando i fattori del mercato, le esigenze dei consumatori e i cambiamenti ambientali. Questa ottimizzazione porta a un processo decisionale più rapido e a operazioni semplificate lungo tutta la catena di fornitura.
Logistica migliorata: i sistemi basati sull’intelligenza artificiale ottimizzano le operazioni di magazzino e la distribuzione, con conseguente maggiore efficienza logistica. Ciò include una gestione efficiente dell’inventario, un routing ottimizzato e un migliore coordinamento della movimentazione delle merci.
Riduzione dei costi: le soluzioni SCM basate sull'intelligenza artificiale aiutano a ridurre i costi consentendo di ridurre le spese di inventario e stoccaggio. Inoltre, l’intelligenza artificiale semplifica i processi, consentendo un’elaborazione più rapida delle merci e una distribuzione più rapida, con conseguenti risparmi sui costi.
Le capacità intelligenti, potenziate dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico, svolgono un ruolo cruciale nella circolazione delle merci lungo la catena di approvvigionamento. Queste funzionalità includono:
Corrispondenza tra domanda e offerta : l'intelligenza artificiale aiuta ad allineare l'offerta con la domanda analizzando i dati di mercato e prevedendo il comportamento dei consumatori, consentendo una migliore gestione delle scorte e riducendo le scorte o le scorte eccessive.
Analisi predittiva e orario di arrivo stimato (ETA): l'intelligenza artificiale utilizza dati storici e in tempo reale per prevedere i tempi di consegna e fornire ETA accurati, migliorando la soddisfazione del cliente e la pianificazione operativa.
Visibilità dell'inventario in tempo reale: l'intelligenza artificiale consente il monitoraggio in tempo reale dell'inventario fermo e in movimento, fornendo preziose informazioni su livelli, ubicazione e stato delle scorte, consentendo un'efficace gestione dell'inventario e l'evasione degli ordini.
Disponibilità e stato degli ordini precisi: i sistemi basati sull'intelligenza artificiale forniscono informazioni accurate e in tempo reale sulla disponibilità dei prodotti e sullo stato degli ordini, migliorando il servizio clienti e consentendo un migliore processo decisionale.
Previsione della manutenzione degli asset: l'intelligenza artificiale consente la manutenzione predittiva e la previsione delle riparazioni per gli asset all'interno della catena di fornitura, ottimizzando i cicli di manutenzione e riducendo i tempi di inattività.
Le sfide dell’intelligenza artificiale nella supply chain
L’adozione dell’intelligenza artificiale e delle funzionalità intelligenti nell’SCM apporta vantaggi quali migliori informazioni sui dati, maggiore velocità, logistica ottimizzata, riduzione dei costi e migliore gestione dei processi e delle risorse della catena di fornitura.
La tecnologia ha fatto passi da gigante nel risolvere le sfide della supply chain, ma è importante riconoscere che non tutti gli ostacoli sono stati completamente mitigati.
Restrizioni sui dati: l’intelligenza artificiale si basa su dati abbondanti e di alta qualità per fornire risultati efficaci. Tuttavia, molte aziende devono affrontare vincoli relativi ai dati sia in termini di qualità che di quantità. Per sfruttare l’intelligenza artificiale nella catena di fornitura, le limitazioni dei dati devono essere ridotte al minimo. Ciò comporta il miglioramento della qualità dei dati attraverso pratiche efficaci di gestione dei dati e l’integrazione di dati in tempo reale in processi e sistemi. La sincronizzazione continua dei dati garantisce che le aziende operino sulle informazioni più aggiornate, consentendo analisi significative e insight fruibili.
Mancanza di fiducia nella tecnologia: l’intelligenza artificiale è ancora una tecnologia relativamente nuova e potrebbero esserci esitazioni e resistenze da parte di aziende e privati ad adottarla. L’implementazione di sistemi di intelligenza artificiale, come nei magazzini, può comportare uno spostamento dalle competenze umane ai sistemi basati su computer. Per creare fiducia nell’intelligenza artificiale è necessario dimostrarne le capacità e mostrare il valore che apporta. I sistemi di intelligenza artificiale possono migliorare significativamente i processi di pianificazione, semplificare le operazioni e garantire risparmi in termini di costi e tempo. Combinare dati, algoritmi e competenze umane è complesso, ma vedere l’intelligenza artificiale in azione può aiutare a creare fiducia. Soluzioni come Flowlity, create da esperti del settore, possono svolgere un ruolo cruciale nel creare fiducia nell’intelligenza artificiale.
Vincoli tecnologici: sebbene l’intelligenza artificiale sia impressionante, deve ancora affrontare alcune barriere tecnologiche. Negli ambienti di produzione frenetici, il processo decisionale in tempo reale è essenziale. I sistemi di intelligenza artificiale basati su cloud richiedono una larghezza di banda significativa e potrebbe essere necessario hardware specializzato per accedere alle funzionalità di intelligenza artificiale, il che può comportare costi aggiuntivi.
Le aziende necessitano di soluzioni che combinino fattori e previsioni del mondo reale per prendere decisioni tempestive e informate. Una soluzione efficace dovrebbe automatizzare la pianificazione, gestire i livelli delle scorte in modo efficiente e fornire avvisi per potenziali problemi.
Costi operativi: l’introduzione dell’intelligenza artificiale nei processi della catena di fornitura può essere costosa per le aziende. Gli investimenti iniziali nell’integrazione tecnologica possono essere sostanziali e devono essere considerati anche i costi operativi correnti. Tuttavia, optare per soluzioni Software-as-a-Service (SaaS) può rappresentare un’alternativa economicamente vantaggiosa allo sviluppo di soluzioni interne. L’intelligenza artificiale è progettata per migliorare il lavoro umano automatizzando le attività manuali e facilitando un migliore processo decisionale.
Sebbene i sistemi di intelligenza artificiale richiedano manutenzione e sostituzioni occasionali, una soluzione ben ottimizzata può rivelarsi conveniente nel tempo, ottimizzando l’inventario, la pianificazione e le previsioni, con conseguente risparmio sui costi.
Costruire una catena di fornitura sostenibile è un impegno continuo per rivenditori e produttori. Affrontando e superando le sfide associate all’adozione dell’intelligenza artificiale, le aziende possono implementare soluzioni economicamente vantaggiose che semplificano le operazioni della catena di fornitura.
Conclusione
Le soluzioni incentrate sull’intelligenza artificiale sono emerse come una forza potente nella trasformazione della gestione della supply chain. Queste soluzioni sfruttano l’intelligenza artificiale per migliorare vari aspetti della catena di fornitura, tra cui la previsione della capacità e della domanda, la gestione delle scorte, la riduzione dei costi e il miglioramento della sicurezza. Sfruttando le capacità dell’intelligenza artificiale, le aziende possono raggiungere una maggiore efficienza operativa, ottimizzare il processo decisionale e rispondere in modo efficace alle richieste dinamiche del panorama della supply chain.
Il teaming uomo-macchina è una componente fondamentale delle soluzioni incentrate sull’intelligenza artificiale. Invece di sostituire gli esseri umani, l’intelligenza artificiale lavora in tandem con le competenze umane per aumentare il processo decisionale, automatizzare le attività ripetitive e fornire informazioni preziose per azioni più informate. Questo approccio collaborativo consente alle aziende di sfruttare i punti di forza sia degli esseri umani che delle macchine, portando a una migliore efficienza, precisione e produttività nelle operazioni della catena di fornitura.
