come AI e Machine Learning ottimizzano la Supply Chain

Le applicazioni di AI e ML nella gestione della Supply Chain sono molteplici e teoricamente illimitate e consentono alle organizzazioni non solo di affrontare le sfide operative con maggiore efficienza e precisione, ma anche di trasformare la catena della fornitura in un asset strategico per le aziende, garantendo resilienza, sostenibilità e competitività in un mercato mondiale in continua evoluzione.

Definire le priorità di implementazione

Nel settore della Supply Chain, che per sua natura si presenta variegato, complesso e dinamico, non tutte le tecnologie sono ugualmente rilevanti o utili per ogni azienda. La scelta delle tecnologie da implementare deve essere guidata da un’analisi accurata delle esigenze specifiche dell’organizzazione e dei contesti operativi in cui essa opera.

Definire le priorità di implementazione è essenziale per garantire il massimo ritorno sugli investimenti (ROI) ed evitare sprechi di risorse, finanziarie, organizzative e strumentali, in iniziative che non porteranno rapidamente un valore tangibile e concreto.

Un approccio strutturato con il Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA): cosa è e come utilizzarlo

Per affrontare questa sfida, strumenti come il Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) rappresentano un supporto prezioso. Il MCDA è un approccio sistematico e strutturato che aiuta a valutare, confrontare e scegliere tra diverse opzioni decisionali sulla base di criteri multipli. In altre parole, l’MCDA consente di eseguire un’analisi comparativa di diverse opzioni concorrenti sulla base delle loro performance in relazione a più criteri, che spesso sono in conflitto tra loro.

L’MCDA si distingue per la capacità di strutturare e quantificare problemi decisionali complessi, fornendo una visione integrata e bilanciata per supportare i decisori. In particolare, il processo quantitativo di sviluppo di un’analisi MCDA prevede i seguenti passaggi:

1. Definizione del problema decisionale: identificare il contesto, gli obiettivi e il risultato desiderato.
2. Selezione dei criteri di valutazione: individuare i fattori rilevanti per confrontare le alternative (come ad es. costi, impatto operativo, sostenibilità).
3. Valutazione delle performance delle alternative: assegnare un punteggio a ciascuna opzione in relazione ai criteri definiti.
4. Determinazione dei pesi dei criteri: stabilire l’importanza relativa di ciascun criterio per riflettere le priorità dei decisori.
5. Aggregazione dei punteggi e dei pesi: calcolare un valore complessivo per ciascuna alternativa, combinando le performance con i pesi.
6. Gestione delle incertezze: analizzare come variazioni nei punteggi o nei pesi possono influenzare i risultati.
7. Esame dei risultati: interpretare i risultati, valutare la robustezza delle decisioni e definire l’opzione migliore.

Questa metodologia è particolarmente utile in contesti, come quelli della Supply Chain, in cui le decisioni coinvolgono criteri multipli e spesso in competizione tra loro, come appunto l’efficienza operativa, i costi, la sostenibilità e l’innovazione tecnologica.

Attraverso l’MCDA, i manager possono confrontare in modo trasparente e oggettivo le alternative disponibili adottando scelte strategiche che siano informate e ottimizzate.

Analytic Hierarchy Process (AHP): cosa è e il suo ruolo nel MCDA

Tra i vari approcci del MCDA, uno dei più utilizzati è l’Analytic Hierarchy Process (AHP), un metodo decisionale che suddivide un problema complesso in una gerarchia composta essenzialmente da tre livelli principali:

1. Obiettivo generale: ciò che si desidera ottenere (ad esempio, nel caso esaminato, la scelta della migliore tecnologia AI/ML per la Supply Chain).
2. Criteri: i fattori utilizzati per valutare le alternative (ad esempio, costi, impatto operativo, facilità di integrazione).
3. Alternative: le opzioni disponibili da confrontare (ad esempio, implementare AI/ML per la manutenzione predittiva o per l’ottimizzazione logistica).

Thomas L. Saaty, ha introdotto una scala a nove punti per confrontare in modo qualitativo e quantitativo i criteri attraverso una matrice di confronti a coppie (pairwise comparison matrix). Grazie a questa scala, basata sui giudizi di esperti e utenti, è possibile attribuire priorità ai diversi criteri e calcolare i relativi pesi.

Come si sviluppa il processo AHP

Il processo si sviluppa in tre fasi principali:

1. Strutturazione gerarchica: il problema decisionale viene suddiviso in un modello gerarchico, composto da un obiettivo generale (livello più alto), criteri (livello intermedio) e alternative (livello più basso).
2. Confronto a coppie: i criteri e le alternative vengono confrontati a due a due per determinare la loro importanza relativa rispetto al livello superiore.
3. Calcolo dei pesi: i dati raccolti dalla matrice di confronti a coppie vengono elaborati per calcolare i pesi dei criteri e stabilire un ordine di priorità per le alternative.

L’AHP combina giudizi qualitativi e quantitativi, consentendo ai manager di integrare intuizioni ed esperienza con un approccio sistematico e strutturato. Tale metodo è ampiamente utilizzato per risolvere problemi in settori complessi e dinamici quali la Supply Chain o il Project Management.

In sintesi, l’AHP non solo facilita il confronto tra opzioni, ma fornisce una base solida e trasparente per prendere decisioni basate su criteri multipli, rendendolo uno strumento fondamentale per il supporto al processo decisionale.

Criteri e alternative per AI e ML nella Supply Chain

Nel caso specifico dell’implementazione di AI e ML nella Supply Chain, i criteri principali potrebbero includere:

• Impatto sull’efficienza operativa: il grado in cui una tecnologia migliora la produttività, riduce gli errori e abbassa i costi operativi.
• Costi di implementazione: risorse finanziarie, organizzative e tecnologiche necessarie per adottare la soluzione, nonché tempi di ritorno sull’investimento.
• Interoperabilità: valutazione di quanto è semplice integrare la tecnologia con i sistemi esistenti.
• Tempistiche: valutazione del tempo richiesto per vedere i primi risultati tangibili e ottenere quindi un ROI positivo.
• Scalabilità: la capacità della tecnologia di adattarsi a esigenze future o a una rimodulazione delle operazioni.
• Sostenibilità: l’impatto ambientale e sociale legato all’adozione della tecnologia.

Le alternative da valutare potrebbero, invece, includere soluzioni basate su AI e ML per la previsione della domanda, la manutenzione predittiva, l’ottimizzazione dei percorsi di consegna o la gestione del magazzino.

Esempi pratici di applicazione del Machine Learning nella Supply Chain

Ecco alcune applicazioni pratiche che evidenziano il potenziale trasformativo dell’AI e del ML nella gestione operativa della Supply Chain:

1. Previsioni della domanda: un’azienda di distribuzione alimentare potrebbe utilizzare modelli di ML per prevedere la domanda di prodotti stagionali, ottimizzando l’inventario ed evitando gli sprechi.
2. Manutenzione predittiva: una compagnia logistica può utilizzare sensori IoT combinati con ML implementando un modello di manutenzione predittiva, per monitorare lo stato dei veicoli e ridurre i guasti imprevisti.
3. Ottimizzazione dei percorsi di consegna: un’azienda di e-commerce può implementare algoritmi di AI per ottimizzare le rotte, risparmiando sui costi di carburante e riducendo i tempi di consegna.
4. Gestione del magazzino: un retailer può combinare l’utilizzo di computer vision e ML per identificare in tempo reale i prodotti con bassa rotazione, ottimizzando lo spazio disponibile.

Le sfide dell’implementazione dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning nella Supply Chain

Nonostante il potenziale dell’AI e del ML, ci sono diverse sfide che le aziende devono affrontare per implementare con successo queste tecnologie:

1. Costo iniziale
   • L’implementazione di soluzioni AI richiede investimenti significativi, sia in termini di tecnologia che di formazione del personale.
   • L’utilizzo di tecniche MCDA/AHP consente di valutare il rapporto costi-benefici delle diverse alternative, identificando quelle con il massimo impatto operativo e strategico, in funzione delle priorità aziendali.
2. Resistenza al cambiamento
   • Molte organizzazioni incontrano difficoltà nell’adottare nuove tecnologie spesso a causa di una cultura aziendale conservatrice o di una mancanza di competenze digitali.
   • L’approccio AHP coinvolgendo stakeholder chiave, può fornire una base trasparente volta ad identificare e selezionare le tecnologie più adatte, riducendo incertezze o resistenze.
3. Qualità dei dati
   • Garantire la qualità, la coerenza e soprattutto la sicurezza dei dati è una sfida cruciale.
   • L’MCDA può integrare criteri per valutare le tecnologie che meglio affrontano problematiche legate alla gestione dei dati e alla lora sicurezza.
4. Regolamentazioni e privacy
   • Le aziende devono navigare in un panorama normativo sempre più complesso ed in continua evoluzione, garantendo al contempo la conformità alle leggi sulla privacy e sulla protezione dei dati.
   • L’uso di AHP consente di dare priorità a soluzioni tecnologiche che offrono conformità normativa senza compromettere l’efficienza operativa.

Il futuro della Supply Chain è nell’Intelligenza Artificiale

L’AI rappresenta una svolta per la gestione della Supply Chain, offrendo opportunità senza precedenti per migliorarne l’efficienza, la resilienza e la sostenibilità. Tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale dell’AI, è fondamentale adottare un approccio strategico, definendo con attenzione le priorità di implementazione e investendo nelle tecnologie più rilevanti e adatte per il proprio business.

L’integrazione di metodi come MCDA e AHP nel processo decisionale consente alle aziende di identificare le soluzioni di AI e ML più adatte alle loro esigenze specifiche. Queste tecniche, una volta identificate le potenziali vulnerabilità critiche nella Supply Chain, consentono una migliore allocazione delle risorse per prevenirle e mitigarle. Inoltre, tali strumenti consentono di conseguire un trade-off ottimale tra criteri economici, ambientali e sociali, promuovendo decisioni strategiche più sostenibili.