Manca un componente e la produzione si ferma. Sembra un problema di magazzino, ma ricostruendo i passaggi si scopre che il fornitore aveva comunicato una nuova data, rimasta in una mail.
L’AI nella logistica serve a far arrivare l’informazione giusta a chi deve decidere, in tempo per agire: prevedere cosa servirà, tenere costanti a magazzino le scorte che proteggono le consegne, scegliere quali ordini e quali spedizioni vengono prima. L’AI per la supply chain non sostituisce l’esperienza di chi la gestisce: le dà numeri più affidabili su cui ragionare.
Basare le decisioni di acquisto su quanto fatto lo scorso anno funziona solo se tutte le condizioni restano immutate. Un software di previsione della domanda legge lo storico insieme ad altri segnali utili e stima quanti pezzi serviranno nel periodo, con quanto anticipo ordinare le scorte e indica anche quanto la domanda può variare, così due articoli con la stessa previsione ma rischi diversi vengono gestiti in modo diverso.
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Analisi predittiva e modelli predittivi →
L’ottimizzazione delle scorte di magazzino parte da una domanda semplice: perché questo materiale è sugli scaffali? Su questa base, domanda prevista, tempi dei fornitori, quantità minime e disponibilità reale diventano proposte di riordino motivate, articolo per articolo, con la scorta di sicurezza adatta a ciascuno. Il responsabile vede perché il sistema suggerisce una quantità e decide. Si possono anche simulare scenari, come la carenza di una materia prima o un picco di domanda, per scoprire i punti deboli della strategia di magazzino prima che diventino un problema.
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Prezzo, tempi di consegna, modalità di servizio, clausole: quando i fornitori sono molti, scegliere a quale ordine di acquisto dare la precedenza richiede tempo e spesso porta a una scelta di compromesso. Un algoritmo che conosce le preferenze dell’azienda ordina gli acquisti secondo i criteri che decidi tu. Puoi lasciare che l’ordine parta in automatico oppure validare ogni proposta prima che venga inviata.
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Con più magazzini, la merce può trovarsi nel posto sbagliato proprio quando un cliente la aspetta. L’AI stima la domanda dei mesi successivi e i tempi di consegna dei fornitori e organizza le spedizioni tra i magazzini per mantenere il livello di servizio concordato con i clienti al costo più basso possibile, riducendo i costi di giacenza, di trasporto e degli ordini inevasi.
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Analisi predittiva dei dati di supply chain →
Conferme dei fornitori da leggere, dati da ricopiare da un portale al gestionale, gare da preparare: attività ripetitive che rallentano chi gestisce acquisti e logistica. L’automazione legge le conferme e porta nel gestionale le date e le quantità aggiornate, inserisce i dati tra i sistemi e supporta la gestione delle gare, dalla documentazione alla raccolta delle offerte. Così il procurement può confrontare le offerte su prezzo, quantità minime, trasporto e tempi di consegna e seguire i fornitori dopo l’ordine, perché ogni variazione arriva in tempo.
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Per sapere quali ordini rischiano di arrivare in ritardo o come stanno andando le scorte, di solito serve un report. Con la BI conversazionale fai la domanda in italiano e ricevi la risposta in forma di testo o di grafico, anche sui KPI specifici della supply chain.
MetricMate, il prodotto di Airony, si collega ai database che hai già senza modificarne il modello e riunisce più fonti in un unico punto di accesso.
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Non servono dieci progetti insieme, e non serve ridisegnare l’azienda. Si comincia dal problema che oggi pesa di più, su un perimetro limitato: una famiglia di prodotti, un magazzino, un gruppo di fornitori. Misuriamo il risultato sugli indicatori che contano per te, come puntualità delle consegne, valore del magazzino e costi delle urgenze, guardandoli insieme, e decidi tu se estendere il progetto.
Spesso sì, se le lacune vengono riconosciute. Un prodotto che non si è venduto per due settimane può essere poco richiesto oppure esaurito: il numero è lo stesso, il significato no. Nell’assessment Airony analizza qualità e completezza dei dati e, con chi conosce i clienti, individua i casi da correggere prima di costruire il modello.
Almeno sul tempo di consegna del fornitore: è il periodo in cui un ordine non può più essere corretto. Una buona previsione indica anche quanto la domanda può variare, così due articoli con la stessa previsione ma rischi diversi vengono gestiti in modo diverso.
Guardando insieme puntualità delle consegne, valore del magazzino e costi delle urgenze. Se le urgenze spariscono solo perché le scorte raddoppiano, o se il magazzino cala ma aumentano gli ordini incompleti, il risultato non è un miglioramento. Per questo il confronto tra vecchie e nuove regole si fa sulle stesse famiglie di articoli e nelle stesse condizioni.
Sì. Con lo stress test della supply chain si simulano scenari come la carenza di una materia prima, l’allungamento dei tempi di consegna, l’aumento dei prezzi dell’energia o un picco di domanda, anche riproducendo periodi difficili già vissuti. Così emergono i punti deboli della strategia prima che diventino un problema.
Hai già un progetto in mente o vuoi capire come portare l’AI nei tuoi processi? Inizia dall’AI Maturity Screen gratuito. Scopri il livello di maturità della tua azienda e i primi interventi possibili.
