Oltre a una visione chiara e a una strategia precisa, servono funzionalità basate sull’intelligenza artificiale (AI) per costruire una supply chain sostenibile e resiliente al rischio. L’AI permette, infatti, di orchestrare con maggiore efficacia i flussi di lavoro, ottimizzando tempi e costi e migliorando la reattività delle operazioni logistiche alle dinamiche di mercato. Poter contare su una migliore connettività e una maggiore collaborazione significa ottenere una visibilità senza precedenti su ogni nodo della catena, il che facilita decisioni data-driven in tempo reale con ricadute positive sul business.
Una tale evoluzione richiede un approccio strutturato che tende all’adattabilità e all’autonomia: facendo leva su intelligenza basata sui dati, raccomandazioni affidabili, insight predittivi e decisioni contestualizzate guidate dall’AI, le aziende possono trasformare radicalmente il modo in cui interagiscono con fornitori e clienti, migliorando la logistica e ottimizzando l’inventario e i livelli di servizio.
Indice degli argomenti
AI per la supply chain: il valore dei dati
L’indagine condotta da IDC promossa da SAP nel 2024 sulle supply chain ha rivelato che il 63% delle aziende ha adottato una strategia di intelligenza artificiale allineata agli obiettivi aziendali che include una strategia di misurazione per valutare il successo con il cloud ERP, fondamentale per estrarre il pieno valore dall’AI e migliorare l’agilità della catena del valore.
Tra i risultati aziendali prioritari figurano: l’efficienza operativa (26%), la resilienza aziendale (25%), e il miglioramento della produttività dei dipendenti (24%). Tuttavia, i leader aziendali affrontano sfide significative nell’integrazione dell’AI nelle applicazioni e nei processi, specialmente quando si tratta di gestire grandi quantità di dati non strutturati.
La discrepanza tra la quantità di dati disponibili e la loro effettiva utilizzabilità, nonché la incoerenza, inaffidabilità e obsolescenza degli stessi, possono costituire uno scoglio all’applicazione dell’AI. A ciò si aggiunge l’incertezza normativa e la volatilità delle tecnologie emergenti, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che stanno cambiando rapidamente in termini di prestazioni e costo, con nuovi modelli e fornitori che emergono quasi settimanalmente. Far fronte a questi ostacoli richiede un approccio agile e proattivo verso l’innovazione responsabile e una collaborazione stretta tra i vari stakeholder aziendali per garantire che le tecnologie implementate siano robuste tanto quanto eticamente adeguate oltre che scalabili in futuro.
SAP intende sfruttare le tecnologie di intelligenza artificiale per aiutare i clienti a raggiungere i propri obiettivi di business e a creare valore significativo, indipendentemente dal loro livello di maturità nei processi, nelle operazioni e nelle tecnologie. Nello specifico, SAP Business AI offre un set completo di soluzioni AI affidabili e responsabili che affrontano efficacemente molte di queste difficoltà, garantendo un’adozione continua dell’AI in tutti i processi della supply chain per una maggiore efficienza, agilità e resilienza.
L’AI pensata per il business e integrata nelle soluzioni cloud per migliorare i processi core aziendali, connettendo finanza, supply chain, approvvigionamento, vendite, marketing, risorse umane e IT, sarà il tema di riferimento dell’importante evento annuale SAP NOW che si terrà a Milano il prossimo 17 ottobre, con la presenza di oltre 50 partner e moltissimi clienti che racconteranno i propri progetti, insieme a esperti e ospiti.
Supply chain, i 3 stadi evolutivi: dalla digitalizzazione all’autonomia (con l’AI)
In generale, secondo SAP, le aziende possono trovarsi in uno dei tre stadi evolutivi della maturità della supply chain: digitalizzazione, adattabilità e autonomia.
- Come primo passo, il portafoglio SAP Supply Chain automatizza i processi manuali e converte i sistemi cartacei, abilitando una digitalizzazione end-to-end. Ciò si traduce in un migliore accesso ai dati, in una maggiore visibilità e controllo sull’intera supply chain.
- Il passaggio alla supply chain adattiva è caratterizzato dall’integrazione nei processi aziendali di tecnologie come l’analisi predittiva, la simulazione e i Big Data, nonché Joule, il copilota SAP di GenAI in linguaggio naturale, grazie a cui i professionisti della supply chain possono contare su insight e raccomandazioni intelligenti, migliorando il processo decisionale e garantendo una maggiore agilità e resilienza.
- A seguire, miglioramenti tecnologici, procedurali e dati spingeranno la filiera in uno scenario di autonomia. Questa transizione avverrà gradualmente, ma in ultima analisi consentirà alle supply chain di operare autonomamente con un intervento umano minimo. I responsabili potranno così concentrarsi sulle attività che generano valore reale e dedicare tempo prezioso solo alle interruzioni più critiche e alla individuazione e gestione di nuove opportunità di business.
“Le supply chain, i processi di manufacturing e le operations – comprese R&D, schedulazione, magazzini, trasporti, field service e manutenzione – sono sempre più vitali e volatili. Anche se essenziali per la competitività di un’azienda, l’attenzione decennale sul risparmio dei costi ha isolato tutte queste componenti dal resto dell’organizzazione, lasciandole esposte a rischi elevati in seguito a interruzioni anche semplici”, ha commentato Giacomo Coppi, Head of Digital Supply Chain and Manufacturing di SAP Italia. “Con SAP, le aziende possono creare supply chain resilienti al rischio che danno priorità ad affidabilità e sostenibilità insieme a costi, margini e velocità. Il triplice approccio di SAP alimenta un ripensamento strategico del funzionamento delle supply chain che permette in ultima analisi alle aziende di collaborare meglio con il proprio ecosistema di partner e i clienti”.
Tecnologie di intelligenza artificiale per supply chain autonome
Il traguardo di una supply chain autonoma è facilitato dall’implementazione dell’AI che permette non solo un miglioramento significativo nell’efficienza operativa, ma anche un incremento dell’affidabilità nell’asset management e nella pianificazione della produzione. SAP si posiziona come pioniere in questo ambito con funzionalità AI-based integrate nel tessuto delle applicazioni per la digital supply chain, consentendo agli operatori di ottimizzare i processi esistenti ma anche di esplorare nuove possibilità di business grazie a un approccio più informato e proattivo alla gestione della catena del valore.
I modelli di ottimizzazione, l’analisi predittiva basata sulle regole migliorano, ad esempio, i piani di trasporto, la schedulazione della produzione, l’approvvigionamento e l’evasione dei pezzi di ricambio. Ciò consente di automatizzare efficacemente il processo decisionale quando si tratta di bilanciare i conflitti di interesse, come i livelli di servizio del cliente rispetto ai costi della supply chain.
L’applicazione del machine learning all’interno del portafoglio SAP Supply Chain è particolarmente rilevante per la previsione della domanda e dei lead time, nonché per l’analisi delle curve di guasto. SAP offre poi un approccio personalizzato per domini specifici, come l’ispezione visiva e il rilevamento delle anomalie, garantendo così una maggiore estensibilità delle soluzioni.
L’integrazione dell’AI generativa nelle applicazioni della supply chain digitale, combinata con strumenti come Joule, permette agli utenti di gestire transazioni aziendali complesse attraverso semplici conversazioni. Questo potenzia la capacità di condurre scenari ipotetici per la pianificazione, supportare l’ideazione di nuovi prodotti, analizzare problemi di produzione per accelerare l’onboarding e valutare modalità di guasto avanzate migliorando la gestione degli asset.
In definitiva, non si tratta solo di automatizzare compiti ripetitivi o di prevedere scenari complessi con maggiore accuratezza, ma di creare un sistema interconnesso che apprende e si adatta in modo proattivo alle dinamiche di mercato. “Con queste tecnologie, l’obiettivo di SAP è di supportare i clienti ovunque si trovino nel loro percorso e aiutarli a passare da una semplice trasformazione digitale a processi altamente adattativi, e in ultima analisi verso sistemi autonomi di supply chain e operations”, ha sottolineato Coppi.
