L’intelligenza artificiale nelle catene di approvvigionamento

Quali sono i dati “perfetti” per la vostra azienda? 7 passi per raggiungere il vostro momento Goldilocks

I dati sono la linfa vitale dell’IA nella supply chain. Senza dati sufficienti, i modelli di IA non possono scoprire schemi significativi, fare previsioni accurate o fornire spunti preziosi per prendere decisioni informate in ambienti complessi e dinamici.

Allo stesso tempo, anche fornire troppi dati ai modelli di intelligenza artificiale può essere un problema. L’inclusione di dati eccessivi o irrilevanti può introdurre rumore e complessità, potenzialmente sovraccaricando gli algoritmi, producendo previsioni distorte e assorbendo inutilmente potenza di calcolo.

Esattamente come la ricerca della ciotola di porridge perfetta da parte di Riccioli d’Oro, per sfruttare l’IA nella vostra supply chain dovete identificare i dati “perfetti” per la vostra azienda.

Non tutti i dati vengono creati uguali

Proprio come un buon piatto richiede la quantità e la qualità perfetta degli ingredienti, la vostra catena di fornitura alimentata dall’intelligenza artificiale ha bisogno del giusto mix di dati per operare la propria magia.

Sebbene sia teoricamente possibile monitorare i modelli meteorologici su Marte, a meno che la vostra azienda non abbia operazioni o dipendenze interplanetarie, questi dati non saranno rilevanti per la gestione della vostra supply chain! Sulla Terra, anche se le condizioni meteorologiche hanno un impatto sui modelli di domanda, se non si dispone dei dati di localizzazione, non ci saranno d’aiuto.

E, proprio come l’aggiunta di troppi ingredienti a un piatto, l’aggiunta di troppi segnali di dati aggiunge rumore, rendendo più difficile per i segnali che contano distinguersi e fornire il loro effetto predittivo. Quindi, proprio come è meglio non riempire un piatto con troppi ingredienti, per massimizzare il loro impatto, scegliete i dati con saggezza.

Ma con la proliferazione di dati disponibili all’interno e all’esterno dell’organizzazione, dalle vendite e promozioni agli indicatori economici e ai modelli meteorologici, sapere cosa includere e cosa tralasciare non è semplice. Quindi, come si fa a raggiungere quel momento “Goldilocks”?

Trovare il giusto equilibrio

L’identificazione degli insiemi di dati più importanti per l’organizzazione dipende da molti fattori, tra cui la complessità della supply chain, le applicazioni AI specifiche utilizzate e la qualità dei dati.

Sebbene non esista una soluzione unica per tutti, i passaggi seguenti forniscono una regola empirica utile per determinare quali dati sono rilevanti quando si utilizza l’IA per gestire la supply chain.

Definire gli obiettivi aziendali: Definire chiaramente gli obiettivi aziendali e gli indicatori chiave di prestazione (KPI) che il sistema di gestione della supply chain guidato dall’IA intende ottimizzare. La comprensione degli obiettivi e delle priorità specifiche aiuterà a identificare i punti di dati più rilevanti per il raggiungimento di tali obiettivi.

Collaborare tra reparti: Coinvolgere gli stakeholder di diversi reparti dell’organizzazione, non solo della gestione della catena di fornitura, compresi la logistica e gli approvvigionamenti, ma anche delle vendite, del marketing e della finanza. Le discussioni collaborative possono aiutare a identificare le fonti di dati e le metriche più rilevanti che catturano il processo end-to-end della supply chain e si allineano agli obiettivi aziendali generali.

Affidarsi agli esperti: I vostri pianificatori conoscono bene la vostra attività perché vi si immergono giorno per giorno, quindi sfruttate questa conoscenza per aiutarli a trasformare i dati in storie che forniscano un contesto. Inoltre, oltre agli esperti interni, la collaborazione con un fornitore di tecnologie per la supply chain offre un’esperienza inestimabile nell’identificare i set di dati precisi necessari per sbloccare il potenziale dell’IA nella vostra supply chain. Sfruttando la loro conoscenza del settore e la loro esperienza, si semplificherà il processo di identificazione e raccolta dei dati necessari per alimentare le intuizioni e i processi decisionali basati sull’IA.

Mappare i processi della supply chain: Mappare i vari processi all’interno della supply chain, dall’approvvigionamento alla produzione, alla gestione delle scorte, alla distribuzione e all’evasione dei clienti. Identificare i punti di contatto e i punti decisionali chiave in cui gli insight basati sui dati possono apportare miglioramenti e informare il processo decisionale.

Inventario e valutazione dei dati: Eseguire un inventario completo delle fonti di dati disponibili all’interno dell’organizzazione, compresi i sistemi interni (ad esempio, ERP, CRM, SCM), le fonti esterne (ad esempio, dati di mercato, previsioni meteo, fattori geopolitici, eventi) e i dispositivi IoT (ad esempio, sensori, tag RFID). Valutare la qualità, la granularità, la tempestività e la rilevanza di ciascuna fonte di dati per determinarne l’idoneità all’analisi guidata dall’intelligenza artificiale.

Pulire i dati: Identificare i dati è una cosa, ma assicurarsi che siano accurati è altrettanto importante: come si suol dire, “garbage in, garbage out”.  Fortunatamente, esistono strumenti basati sull’intelligenza artificiale in grado di identificare automaticamente i dati anomali, riducendo la quantità di lavoro necessaria per farlo manualmente.

Dare priorità alle esigenze dei dati: Date priorità ai dati in base alla loro rilevanza per gli obiettivi aziendali definiti e al loro potenziale impatto sulle prestazioni della supply chain. Concentratevi sulla raccolta e sull’integrazione dei dati che contribuiscono direttamente a migliorare il processo decisionale, a incrementare l’efficienza operativa, a ridurre i costi e a soddisfare le aspettative dei clienti.

Mettere a punto la strategia di gestione dei dati

Ora avete tutti gli ingredienti per una ciotola di porridge perfetta. Ma non avete ancora finito!

Gli ambienti aziendali cambiano continuamente e ciò che funziona oggi potrebbe non funzionare domani. L’adozione di un approccio iterativo garantisce che le vostre strategie sui dati rimangano agili e rispondano all’evoluzione delle esigenze e delle sfide. Raffinando e aggiornando continuamente le fonti e i modelli di dati in base ai feedback e alle metriche di performance, potete essere all’avanguardia e mantenere un vantaggio competitivo.

È anche il momento di integrare l’analisi predittiva per anticipare gli eventi e le tendenze future della supply chain. L’identificazione di modelli e correlazioni di dati storici può informare i modelli predittivi e consentire un processo decisionale proattivo in aree quali la previsione della domanda, l’ottimizzazione delle scorte e la gestione del rischio.

E per essere sicuri che il vostro porridge sia davvero gustoso come pensate, dovrete metterlo alla prova. Le persone possono avere la ferma convinzione che particolari segnali di dati contribuiscano in modo determinante alla previsione, ma con un robusto test di ipotesi è possibile determinare correttamente la correlazione tra i diversi segnali per comprendere realmente l’impatto che ciascuno di essi ha sul risultato.

Trovare il finale della favola

Così come Riccioli d’Oro cercava il porridge perfetto, quando si tratta di IA nella supply chain è fondamentale trovare il giusto equilibrio nella selezione dei dati: abbastanza per informare efficacemente gli algoritmi di IA, ma con una chiara attenzione ai segnali che contano. Il raggiungimento di questo equilibrio richiede un approccio strategico, che tenga conto degli obiettivi aziendali, della collaborazione tra i vari dipartimenti e della guida di esperti fornitori di tecnologia. Inoltre, nel perfezionare la strategia dei dati, la combinazione di una mentalità iterativa con l’analisi predittiva consente di adattarsi e anticipare le dinamiche di mercato in evoluzione.

Armate di queste strategie, le aziende possono sbloccare il potenziale di trasformazione dell’IA nelle loro catene di fornitura e assaporare il gusto del successo.