Nella logistica moderna la tecnologia sta rivoluzionando sempre di più il modo in cui le aziende gestiscono la loro catena di fornitura. Grazie all’avvento del machine learning, le aziende possono ora utilizzare dati e analisi predittive per ottimizzare la loro supply chain e migliorare la loro efficienza operativa.
In pratica, non è più necessario affidarsi alla sola intuizione o all’esperienza, ma si può contare su un’arma in più: l’intelligenza artificiale.
In questo articolo, esploreremo come il machine learning sta cambiando il gioco della gestione della catena di fornitura e come le aziende possono trarre vantaggio da questa tecnologia per rimanere al passo con la concorrenza e soddisfare al meglio le esigenze dei propri clienti.
Cos’è il machine learning?
Il machine learning è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi e modelli matematici in grado di apprendere da dati e di migliorare le loro prestazioni nel tempo. In altre parole, il machine learning consente ai computer di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmato per farlo.
D’altra parte, il processo di apprendimento del machine learning può essere supervisionato o non supervisionato. Nel processo supervisionato, il computer viene addestrato utilizzando un insieme di dati di input e di output già conosciuti, in modo che possa imparare a riconoscere i modelli e le relazioni tra i dati e utilizzarli per fare previsioni su nuovi dati. Invece, nel processo non supervisionato il computer viene addestrato utilizzando solo un insieme di dati di input, senza informazioni sugli output attesi. In questo caso, il computer deve identificare i modelli e le relazioni tra i dati senza alcuna guida.
Non a caso, quindi, il machine learning viene utilizzato in molti settori, tra cui la gestione della supply chain, la finanza, la medicina e molti altri.
Differenza tra intelligenza artificiale e machine learning: non sono la stessa cosa
Mentre l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) sono spesso utilizzati come termini intercambiabili, in realtà ci sono alcune differenze fondamentali tra di essi.
L’Intelligenza Artificiale è un campo più ampio che si occupa di sviluppare sistemi in grado di svolgere attività, le quali richiedono intelligenza umana, come la comprensione del linguaggio naturale, la visione artificiale e il ragionamento. In altre parole, l’AI si occupa di creare sistemi che possono agire in modo intelligente senza essere specificamente programmati per farlo.
Il machine learning, d’altra parte, è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale incentrato sulla costruzione di modelli e algoritmi. In pratica, questi consentono ai computer di apprendere dai dati e di migliorare le loro prestazioni nel tempo. Sintetizzando, il machine learning utilizza algoritmi o modelli matematici per far apprendere al computer a riconoscere modelli nei dati e a prendere decisioni sulla base di questi modelli.
Algoritmi dell’apprendimento automatico
Ci sono diversi algoritmi di machine learning che possono essere utilizzati nella gestione della supply chain. Ecco alcuni dei più comuni:
- Alberi di decisione. Si tratta di un modello di albero per rappresentare le decisioni e le loro conseguenze. È spesso utilizzato per la previsione della domanda e per la gestione dell’inventario.
- Random forest. Un insieme di alberi di decisione che lavorano insieme per migliorare la precisione delle previsioni. Questo algoritmo è spesso utilizzato per la previsione della domanda e per la gestione dell’inventario.
- Reti neurali. Un algoritmo ispirato al funzionamento del cervello umano che utilizza una serie di nodi interconnessi per elaborare i dati e produrre previsioni. Infatti, uò essere utilizzato per la previsione della domanda e per l’ottimizzazione dei processi di produzione.
- Regressione lineare. Con questo, invece, si cerca di trovare una relazione lineare tra due variabili. Solitamente, si usa per la previsione della domanda e per l’ottimizzazione dei processi di produzione.
- K-means. Un algoritmo di clustering che cerca di trovare gruppi di oggetti simili. Generalmente, può essere utilizzato per la segmentazione dei clienti e per l’analisi dei dati relativi alle vendite.
Comunque, ci sono anche molti altri algoritmi di machine learning disponibili, ciascuno con le proprie applicazioni specifiche. La scelta di quello giusto dipende dalle esigenze specifiche dell’azienda e dalle caratteristiche dei dati da analizzare.
Vantaggi del machine learning nella gestione dell’inventario e della logistica
Secondo uno studio di McKinsey, l’implementazione di tecnologie avanzate di analytics e di machine learning nella supply chain può portare a una riduzione dei costi fino al 30% e ad un aumento della produttività fino al 50%.
Prevedere la domanda dei clienti
Ebbene sì. Il machine learning può essere utilizzato per prevedere la domanda dei clienti in modo più preciso, aiutando così le aziende a pianificare meglio la produzione e ad evitare la sovrapproduzione o la sottoproduzione. Ciò porta a una maggiore efficienza e a un risparmio sui costi di magazzino e produzione.
Organizzazione e gestione dell’inventario
L’apprendimento automatico può essere utilizzato per ottimizzare la logistica e la gestione dell’inventario. Come? Analizzando grandi quantità di dati, come i tempi di consegna, il volume degli ordini, i costi di trasporto, ecc., trovando l’azione migliore per gestire l’inventario in modo efficiente. In questo senso, le aziende possono ridurre i costi di magazzino e trasporto, migliorare la precisione delle consegne e aumentare la soddisfazione dei clienti.
Analisi relative ai guasti dei macchinari
Infine, il machine learning può essere utilizzato per individuare potenziali problemi nella catena di fornitura, come guasti di macchinari o ritardi nelle spedizioni, e prevenire tali problemi prima che possano verificarsi. Ciò può ridurre al minimo il tempo di inattività della produzione e migliorare la velocità di risposta alle esigenze dei clienti.
E così, dopo aver esplorato il meraviglioso mondo del machine learning per ottimizzare la supply chain, possiamo concludere che la tecnologia ha veramente un ruolo importante da giocare nel miglioramento della gestione dell’inventario, della produzione e della logistica. Siamo stati in grado di scoprire come il machine learning possa aiutare le aziende a evitare gli sprechi, migliorare l’efficienza e fornire un servizio migliore ai clienti.
Quindi, se c’è una cosa che possiamo dire con certezza, è che la tecnologia continuerà a essere un elemento fondamentale per il mondo logistico, per la creazione di un futuro più sostenibile e intelligente.