Una supply chain efficiente, agile e resiliente è l’obiettivo a cui puntano CIO e CTO nei processi di trasformazione digitale. Per conseguire un tale obiettivo occorre un approccio architettonico integrato di tipo end-to-end nel quale l’Intelligenza Artificiale possa fare la differenza. Infatti, grazie alla sua capacità di analizzare enormi volumi di dati, di identificare pattern e di fornire visibilità sulle operation, supportando nel contempo processi decisionali data-driven, l’AI rappresenta la leva del cambiamento per una moderna supply chain.
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L’AI alle prese con la complessità della catena di approvvigionamento
Per comprendere in che modo l’AI possa diventare un “game changer” nella catena di approvvigionamento, va ricordato quali erano in passato i versanti su cui si concentravano gli sforzi delle organizzazioni. In sostanza erano due: snellire le operazioni e ridurre al minimo i costi. Non che questi due aspetti oggi siano venuti meno, ma la complessità che investe la supply chain contemporanea implica un nuovo approccio. Basti pensare all’impatto che l’instabilità geopolitica o eventi imprevedibili, come disastri naturali e pandemia, possono avere sull’intera organizzazione. Fenomeni che si ripercuotono sulla disponibilità di manodopera e sullo shortage di attrezzature e materiali. O, ancora, che influiscono su tutta la filiera: dalla progettazione al sourcing, dalla produzione alla distribuzione, fino alla manutenzione.
E questo a dispetto dei consistenti investimenti effettuati negli ultimi anni sul fronte della digitalizzazione. Investimenti che non sempre sono serviti a garantire le capacità necessarie alle diverse funzioni aziendali per gestire la supply chain in maniera ottimale. Al massimo la loro efficacia si è limitata a fornire strumenti separati ai numerosi team coinvolti nei processi incentrati sulla supply chain, in grado di conferire una visibilità circoscritta agli ambiti delle loro rispettive responsabilità. L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale potrebbe sopperire a questo gap, come si ricava da alcuni studi in merito.
In che modo SAP utilizza l’Intelligenza Artificiale per la supply chain
Una ricerca di McKinsey ha appurato che una gestione della supply chain con al centro l’AI ha consentito di migliorare i costi della logistica del 15%, i livelli di stock del 35% e quelli di servizio del 65%. Benefici dovuti alle caratteristiche delle soluzioni sviluppate per i processi di supply chain, manufacturing ed operations in generale, che già includono modelli di previsione della domanda, trasparenza end-to-end, pianificazione aziendale integrata, ottimizzazione dinamica della pianificazione e automazione dei flussi. Questo spiega perché, secondo quanto sostiene Gartner, entro il 2026 il 75% dei fornitori di applicazioni per la gestione della supply chain offrirà analisi avanzate, Intelligenza Artificiale e scienza dei dati integrate. Già oggi del resto alcuni di questi, come SAP, sono impegnati ad aiutare le aziende nell’adozione strategica dell’Intelligenza Artificiale lungo l’intero processo della supply chain, dalla progettazione all’operatività.
Non a caso le applicazioni del vendor tedesco consentono di soddisfare specifiche esigenze funzionali delle aziende, come sottolinea Giacomo Coppi, Head of Digital Supply Chain e Manufacturing di SAP Italia: “Grazie alla partnership con SAP, le aziende possono trasformare ogni aspetto della gestione della supply chain con insight, raccomandazioni e automazione basati sull’AI integrati nelle nostre applicazioni per poi scalare ed estendere queste funzionalità all’intero processo di business, dalla progettazione all’operatività”. Un esempio sono gli algoritmi di demand sensing basati sull’AI integrata in SAP Integrated Business Planning for Supply Chain (IBP) che possono produrre previsioni accurate a breve termine quotidianamente, analizzando in modo efficiente elevati volumi di dati diversificati, impossibili da ottenere con i metodi di previsione tradizionali.
Il metodo Design to Operate potenziato dall’AI secondo SAP
L’Intelligenza Artificiale trasforma anche profondamente il processo del Design to Operate (D2O) che mira a collegare digitalmente tutte le fasi del ciclo di vita di un prodotto, di un servizio o di un asset per eliminare i silos di informazioni, così da offrire piena visibilità alla supply chain e della value chain. Le soluzioni e i prodotti SAP che si ispirano al Design to Operate potenziato dall’AI sono diversi e consentono di raggiungere i vantaggi attesi nell’attuale catena di approvvigionamento. Ad esempio, con la visibilità su pianificazione, produzione e logistica, è possibile utilizzare analisi avanzate per simulare se è meglio pagare per la produzione in un determinato stabilimento o se è preferibile sostenere costi di trasporto appoggiandosi a più siti produttivi. La medesima visibilità mette in condizione diversi team funzionali di collaborare su nuovi modelli di business, valutando una situazione da tutti i punti di vista.
A tal fine, poter disporre di una supply chain control tower che si avvale dell’AI permette di rilevare e analizzare le attività di una catena di approvvigionamento estesa e di intraprendere azioni preventive con cui mitigare gli eventuali colli di bottiglia. Poiché ogni fase del processo D2O va considerata, a partire dall’idea di posizionamento fino al piano per ottimizzare l’evasione degli ordini, l’AI integrata nelle soluzioni SAP Digital Supply Chain produce effetti di ampia portata relativi all’identificazione, all’acquisizione, alla progettazione, alla prototipazione e così via. Se si pensa ad esempio alla fase di fulfillment – che comprende ricezione, gestione, imballaggio e spedizione degli ordini – l’AI migliora il processo nel suo insieme.
ZF Friedrichshafen, un caso di successo nell’adozione di SAP IBP
Un caso di successo che ha visto l’impiego dell’AI integrata in SAP IBP è quello di ZF Friedrichshafen, multinazionale tedesca che produce componenti per l’industria dei trasporti. Tramite le funzionalità di pianificazione della domanda in SAP IBP è riuscita ad anticipare e ad adattarsi rapidamente all’evoluzione della domanda. In particolare, ha ridotto il tempo di risposta previsto del 92%, liberando i responsabili della pianificazione da task ripetitivi e a scarso valore. Ne consegue che oggi l’azienda beneficia di un controllo flessibile su vari livelli della supply chain che vanno dalla posizione del prodotto al canale e alla consegna, fino al cliente.
L’Intelligenza Artificiale in SAP IBP consente anche di identificare automaticamente soglie significative e di generare alert di rilevamento qualora si riscontrino delle anomalie. Tra queste anomalie rientrano processi di domanda o di fornitura che si prolungano nel tempo, tanto che ZF Friedrichshafen ha ridotto drasticamente i tempi per la stima delle previsioni sui cambiamenti dei trend. Un risultato che senza l’AI di SAP IBP sarebbe stato molto difficile da perseguire.
Si parlerà di questo e di come l’AI stia rivoluzionando la supply chain il prossimo 26 ottobre a Milano, in occasione di SAP NOW
