C.I.S.Co. - Centro Italiano Studi Containers


COUNCIL OF INTERMODAL SHIPPING CONSULTANTS	ANNO XXXVI - Numero 31 MARZO 2018

LOGISTICA

TRE TAPPE PER PREPARARE L'AVVENTO DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA FILIERA DISTRIBUTIVA

L'adozione di nuove tecnologie può essere un compito immane, in particolare nelle attività imprenditoriali.

Poiché l'intelligenza artificiale promette di diventare una realtà, più di un quarto delle aziende attive nella logistica hanno dato il via ad iniziative per attuare tale tecnologia.

Ma per alcuni, specialmente gli operatori minori, conoscere le modalità di implementazione può essere la prospettiva che incute più timore.

Fortunatamente, la Venture Beat ha elaborato una sintetica guida su come, dove e perché utilizzare l'intelligenza artificiale.

* * *

La moderna filiera distributiva globale viene definita a seconda della scala: miliardi di transazioni e terabyte di dati nell'ambito di molteplici sistemi, che le aziende generano in misura sempre maggiore tutti i momenti.

Le tradizionali pratiche di gestione della filiera distributiva stanno venendo rapidamente sopraffatte da incessanti offensive di informazioni.

Quando sorge un problema relativo ai costi od alla disponibilità delle scorte, i pianificatori finanziari e della domanda si immergono negli strumenti di Excel o in quelli tradizionali relativi alla gestione della filiera distributiva nel tentativo di individuare le problematiche.

Questo approccio appare come il proverbiale ago nel pagliaio.

I soli volumi, velocità e varietà di dati sconfiggono gli sforzi umani di comprendere le dinamiche e mettere a posto le cose.

L'intelligenza artificiale è emersa quale argomento scottante nella gestione della filiera distributiva al fine di trattare esattamente questa problematica.

Le organizzazioni innovative stanno applicando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico ad un'ampia serie di dati inerenti la filiera distributiva per portare alla luce le intuizioni relative ai problemi ed alle prestazioni che effettivamente sono al di là della portata persino dei più esperti professionisti nel campo della pianificazione.

L'intelligenza artificiale presenta ottime promesse al fine di ottimizzare questo processo.

Infatti, la società di consulenze Gartner ha constatato che il 25% delle organizzazioni ha dato il via ad iniziative di intelligenza artificiale nel corso del 2017, con un aumento del 10% rispetto a due anni prima.

Le ditte di prodotti farmaceutici, le merci confezionate al consumo, i produttori ed altri settori mirano ad andare al di là dei relativamente semplici strumenti per la gestione della filiera distributiva basati su regole aziendali statiche che impediscono le attitudini ad ottimizzare ed accrescere le dimensioni.

Una domanda comune che si sente è "come possiamo iniziare?" e qui si possono offrire tre suggerimenti.

Mettere nel mirino un problema specifico

Per un primo progetto, è meglio identificare una specifica questione inerente la filiera distributiva piuttosto che tentare qualcosa alla cieca.

Naturalmente, occorrerà scegliere un punto dolente significativo con implicazioni per l'efficienza della propria filiera distributiva, la soddisfazione della clientela ed il bilancio.

Ad esempio, poniamo che una ditta che tratta globalmente merci confezionate al consumo abbia problemi a rispettare gli accordi circa il livello di servizio con i propri clienti dettaglianti.

La ditta può trovarsi ad affrontare pesanti sanzioni ai sensi dei propri accordi circa il livello di servizio se la merce non viene consegnata in tempo e del tutto.

Applicare l'intelligenza artificiale a quella specifica questione mette la ditta di merci confezionate al consumo sulla strada giusta per risolvere le proprie questioni relative al livello di servizio.

Nella propria filiera distributiva potrebbero aversi decine di potenziali progetti per l'intelligenza artificiale, dalla pianificazione alla produzione, al confezionamento, al magazzinaggio, alla distribuzione ed alla logistica.

Metterne uno in particolare nel mirino pone la ditta in posizione favorevole per conseguire i migliori risultati minimizzando nel contempo il rischio che tutti gli esperimenti non correttamente definiti finiscano nel dimenticatoio.

Selezionando un progetto ben distinto, si può contare sul successo iniziale e su apprendimenti per applicare l'intelligenza artificiale in altri settori.

Realizzare la prontezza dell'intelligenza artificiale

I dati sono un ingrediente decisivo per la prontezza dell'intelligenza artificiale.

Idealmente, le aziende applicano l'intelligenza artificiale a grandi serie di dati assai segmentati: ad esempio, tre anni di dati con frammentazione a livello di transazioni giornaliere per ubicazione di unità di conservazione delle scorte, ordinazioni, impianti, materie prime, clienti e così via.

Poiché si possono ricavare dati da sistemi diversi - Programma Risorse Aziendali, Pianificazione Risorse Gestionali, Gestione Relazioni Clientelari ed altri - idealmente si hanno tempistiche coerenti per quelle serie di dati.

In altre parole, se si hanno sei mesi di dati sulle materie prime, un anno di dati sulle scorte e tre anni di dati sulle vendite, l'intelligenza artificiale potrebbe diventare problematica.

Sarebbe una buona idea quella di assicurarsi che la propria raccolta di dati ed i relativi meccanismi di conservazione siano attrezzati per dati assai frammentati.

Anche se non si fosse pronti per l'intelligenza artificiale oggi, si sarà preparati per il futuro quando l'intelligenza artificiale diventerà un differenziatore della concorrenza.

Viene spesso chiesto se un'organizzazione ha bisogno di istituire un gruppo di lavoro di scienziati esperti sui dati per essere pronti all'intelligenza artificiale.

Di certo può aiutare, ma all'avvio non è un prerequisito.

Quello che occorre è gente con sistemi di origine ed esperienza dei domini al fine di contribuire a delineare lo scenario dell'intelligenza artificiale.

Valutare se i partner tecnologi possono essere di aiuto

Per le aziende che decidono che l'intelligenza artificiale della filiera distributiva fa al loro caso (cosa che può dipendere dalla scala, dalla complessità eccetera) il successo dipende moltissimo dai partner tecnologici che esse si scelgono e dai servizi che quei fornitori offrono.

Poiché l'intelligenza artificiale è ancora un'innovazione emergente, è essenziale assicurarsi che il partner tecnologico prescelto sia attrezzato per lavorare assieme nonostante gli ostacoli e sviluppare soluzioni che rispondano alle proprie esigenze.

Così come accade per qualsiasi scelta di software aziendale, bisognerebbe ricorrere alla dovuta diligenza e trovare un partner che risponda concretamente alle proprie necessità.

Ad esempio, si potrebbe constatare che il software di intelligenza artificiale non sia in grado di trattare la necessaria aggregazione e validazione dei dati.

Altri potrebbero presentare limitazioni alla propria attitudine alla raccolta di dati, che viene meglio assistita dai sistemi originari che analizzano i contenuti centinaia di volte al giorno.

La profondità di analisi e le sottostanti tecnologie sono altri aspetti da considerare.

Un partenariato per l'intelligenza artificiale è una strada a doppio senso.

Le probabilità di successo si incrementano esponenzialmente se la propria organizzazione ha un responsabile informatico lungimirante ed altri responsabili che abbracciano coraggiosamente l'innovazione.

Bisogna essere preparati alle sorprese, dal momento che l'intelligenza artificiale può portare alla luce intuizioni indotte dai dati che annullano le congetture che si sarebbero potute prendere per oro colato.

È importante riconoscere che l'intelligenza artificiale della filiera distributiva è qualcosa come un viaggio all'interno di un territorio inesplorato.

Ma si tratta senza dubbio dell'innovazione più entusiasmante che la filiera distributiva abbia visto nel giro di decenni.

Anche se non tutte le aziende ne avranno bisogno, coloro per i quali l'intelligenza artificiale per la filiera distributiva potrebbe fare la differenza dovrebbero prendere in considerazione l'ipotesi di cominciare prima possibile.

Le imprese che hanno fatto il salto stanno già vedendo enormi dividendi dal momento che l'intelligenza artificiale rimodella le loro operazioni della filiera distributiva.

(da: theloadstar.co.uk/venturebeat.com, 26 marzo 2018)