Tecniche di machine learning nella gestione della supply chain

Sep 07, 2023

Le organizzazioni possono ottenere un vantaggio competitivo e massimizzare i profitti sfruttando il potere della tecnologia per aumentare l’efficienza nella propria supply chain. Ma devono capire cosa è e cosa non è il machine learning, se vogliono ridurre i costi, aumentare i profitti e migliorare l’esperienza del cliente. (Foto: Getty Images)

Le organizzazioni possono ottenere un vantaggio competitivo e massimizzare i profitti sfruttando il potere della tecnologia per aumentare l’efficienza nella propria supply chain. Ma devono capire cosa è e cosa non è il machine learning, se vogliono ridurre i costi, aumentare i profitti e migliorare l’esperienza del cliente. (Foto: Getty Images)

Il mercato dell’apprendimento automatico sta crescendo a passi da gigante e gli esperti prevedono una crescita continua. Un rapporto di McKinsey indica che l’intelligenza artificiale ha un grande potenziale per essere un motore significativo della crescita economica. In un contesto di concorrenza incessante, le organizzazioni si rivolgono al machine learning per migliorare l’efficienza aziendale e ridurre le spese.

La gestione della catena di fornitura è una delle aree chiave che influiscono sui profitti delle aziende. Le organizzazioni possono ottenere un vantaggio competitivo e massimizzare i profitti sfruttando il potere della tecnologia per aumentare l’efficienza nelle operazioni della catena di fornitura. Sfruttando la potenza del machine learning, le aziende possono ridurre i costi e aumentare i profitti, il tutto offrendo al tempo stesso una migliore esperienza al cliente.

Questo articolo esamina le applicazioni comuni dell'apprendimento automatico che offrono soluzioni eccellenti nella gestione della catena di fornitura.

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che consente ai sistemi informatici di apprendere dai dati, identificare modelli e prendere decisioni senza essere programmati. Analizzando grandi quantità di dati storici, gli algoritmi di apprendimento automatico possono identificare modelli e tendenze che altrimenti sarebbero difficili o impossibili da riconoscere per gli esseri umani. La tua azienda può utilizzare queste informazioni per prendere decisioni più informate, in modo rapido e accurato, sui processi di gestione della catena di fornitura.

Gestione della catena di approvvigionamento

Le competenze chiave della maggior parte delle aziende includono la catena di fornitura. La catena di fornitura è costituita da tutti i passaggi necessari per portare un bene o un servizio dalle sue origini fino ai consumatori finali. Persone, informazioni, canali, risorse e mezzi di trasporto, in quanto gruppi separati, fanno tutti parte della catena di fornitura e sono collegati. La gestione della catena di fornitura integra tutte le attività della catena di fornitura; dai fornitori originali nell'approvvigionamento fino all'adempimento fino agli utenti finali.

Punti critici nella gestione della supply chain

Ci sono alcuni problemi affrontati dalle catene di approvvigionamento che gli algoritmi di apprendimento automatico possono risolvere. Alcune delle sfide distinte includono:

• Cattiva gestione dei rapporti di catena di fornitura

• Pianificazione delle risorse inferiore

• Manutenzione con bassi standard di qualità e sicurezza

• Costi di trasporto elevati

• Esigenze dei clienti non soddisfatte

• Inefficienze di costo

Come le tecniche di machine learning possono aiutare

Molti studi hanno indagato le varie applicazioni dell’apprendimento automatico in alcune parti delle catene di fornitura. Alcune di queste applicazioni includono la selezione dei fornitori, la previsione dei rischi finanziari e della catena di fornitura e l’automazione dei framework SCM. Le applicazioni ML aiutano a migliorare l'efficienza delle operazioni della catena di fornitura, riducendo così i costi, minimizzando i ritardi e migliorando la soddisfazione del cliente.

Esaminiamo alcuni usi standard delle applicazioni di machine learning nella gestione della supply chain.

1. Automazione del framework SCM. Il ML può automatizzare alcune attività della catena di fornitura come la gestione dell'inventario, la previsione della domanda e l'evasione degli ordini. L’automazione delle attività può aiutare a ridurre i costi e migliorare l’efficienza semplificando i processi ed eliminando il lavoro manuale. Gli algoritmi ML possono aiutare ad automatizzare le attività del servizio clienti come il monitoraggio degli ordini e la risoluzione delle query, liberando risorse del personale per attività a maggior valore aggiunto come il marketing o lo sviluppo del prodotto.