L'arte della gestione della supply chain consiste nel fornire i prodotti giusti ai clienti nel momento giusto e al costo totale più basso. I manager della supply chain cercano il punto ideale in cui i costi di produzione, stoccaggio, consegna e altri fattori si incontrano. Questa convergenza crea il miglior caso di business possibile per la loro azienda e i clienti. Trovare questo punto ideale comporta raccogliere e analizzare i dati provenienti dal flusso di lavoro della domanda e dell’offerta.

Come l'AI supporta il ruolo dei Manager della Supply Chain

Dal lato del cliente, i manager della supply chain supervisionano gli ordini in arrivo, effettuano previsioni a medio e lungo termine per anticipare la domanda futura e regolano la produzione di conseguenza.

Dal lato della produzione, monitorano gli impianti produttivi dell'azienda per avere una panoramica della capacità delle macchine. Bilanciano la domanda dei clienti con la capacità produttiva per soddisfare le aspettative dei clienti e ottimizzare l'uso di materie prime e attrezzature.

Dal lato della logistica, gestiscono lo stoccaggio e il magazzinaggio e calcolano il modo più efficiente per trasportare le merci dalla fabbrica al cliente.

Nell'era dell'Industria 4.0, tutto è altamente digitalizzato. I dati provenienti da tutta la supply chain fluiscono continuamente nei complessi sistemi di Enterprise Resource Planning (ERP). I sistemi ERP alimentati dall'AI forniscono ai manager della supply chain informazioni utili per ottimizzare i flussi logistici e di produzione.

Soluzioni AI di Akkodis per le sfide della Supply Chain

Monitorare tutti questi parametri e prendere la decisione giusta al momento giusto è una sfida difficile. Questo è particolarmente vero nell'industria delle scienze della vita, dove i manager della supply chain affrontano requisiti di qualità estremamente elevati e la pressione del tempo. Tuttavia, le strategie logistiche basate sull'AI aiutano a superare le sfide uniche del settore della supply chain nelle scienze della vita.

Un produttore globale di dispositivi medicali si è rivolto ad Akkodis per ottimizzare la gestione della sua supply chain. Il cliente produce prodotti ospedalieri, che vanno dalle siringhe e sacchetti di plastica personalizzati contenenti soluzioni farmaceutiche a macchine per le unità di terapia intensiva. Volevano migliorare l'equilibrio tra gli ordini dei clienti e le capacità produttive distribuite su più sedi, lo stoccaggio e la distribuzione. Tutti questi vincoli dovevano essere soddisfatti minimizzando i costi.

Strumenti alimentati dall'AI per l'ottimizzazione della supply chain

Mehdi Mounsif, AI Tech Lead di Akkodis in Francia, guida un team di ingegneri e ricercatori che lavorano su progetti all'avanguardia nel campo del processing del linguaggio naturale, della visione artificiale e dell'AI conversazionale. Analizzando il flusso di lavoro della supply chain del cliente, Mounsif ha notato che il processo decisionale comportava una grande quantità di lavoro manuale. Inoltre, le analisi dell'azienda rischiavano di essere distorte. Sebbene le decisioni fossero basate su fatti concreti forniti dai sistemi ERP, un elemento di intuizione era inevitabilmente coinvolto.

"I pregiudizi inconsci possono spingere le persone a fare analisi errate", ha dichiarato Mounsif. "Poiché sono esseri umani, il loro approccio non è al 100% razionale e formalizzato. Abbiamo visto un chiaro potenziale di miglioramento in questo ambito. Avremmo potuto fornire loro uno strumento di supporto decisionale e una metodologia razionale per valutare i dati su cui basano le loro decisioni."

Il problema del venditore viaggiatore

La soluzione del team è scientificamente conosciuta come Ottimizzazione Combinatoria, un sottoinsieme dell'ottimizzazione matematica che si occupa di problemi spesso esemplificati dal problema del venditore viaggiatore (TSP): "Dato un elenco di città e le distanze tra ogni coppia di città, qual è il percorso più breve possibile che visita ogni città esattamente una volta e ritorna alla città di origine?"

L'ottimizzazione combinatoria è una tecnica potente e particolarmente adatta a risolvere problemi complessi della supply chain. Tuttavia, un tale sistema richiede persone altamente specializzate, principalmente data scientist, che sono risorse rare nel mondo del lavoro.

Stiamo costruendo un'architettura che consente ai nostri clienti di sfruttare competenze di alto livello, che sono molto scarse nel mondo del lavoro.

Mehdi Mounsif, AI Tech Lead, Akkodis France

Sfruttare i modelli linguistici avanzati (LLM) nella gestione della supply chain con l’AI

Per affrontare questa sfida, il team di Mounsif ha creato un sistema ibrido che permette ai manager della supply chain di comunicare direttamente con i loro algoritmi di Ottimizzazione Combinatoria. Ciò è stato possibile grazie alla creazione di "agent" basati su modelli linguistici avanzati (LLM), capaci di contestualizzare le richieste inserite nel sistema dai manager, utilizzando un linguaggio naturale..

“Stiamo costruendo un'architettura che consente ai nostri clienti di manipolare competenze di alto livello, molto scarse nel mondo del lavoro, senza richiedere loro alcuna formazione formale,” ha spiegato Mounsif. “E attraverso GenAI, possono integrare la loro logica aziendale. In questo caso, si tratta della priorità degli ordini di forniture mediche dagli ospedali, delle capacità dei diversi siti produttivi, del trasporto e della logistica, e così via.”

Ha aggiunto: “Il GenAI filtra i dati e orienta lo strumento e la sua logica algoritmica per fornire al cliente le risposte di cui ha bisogno, allineandole alla sua prospettiva aziendale.”In questo modo, gli esperti di AI di Akkodis hanno portato razionalità e formalità in un flusso di lavoro che in precedenza era prevalentemente manuale e soggetto a errori dovuti a pregiudizi e intuizioni.

La soluzione versatile di Akkodis per diversi settori

Clienti provenienti da settori diversi sono desiderosi di collaborare con il team AI di Akkodis per ottenere risultati simili nella gestione delle loro supply chain. Oltre al settore Life Science, Mounsif sta attualmente lavorando con un grande produttore di pneumatici per veicoli per migliorare le previsioni di vendita su diverse tipologie e dimensioni. L'obiettivo è ridurre le discrepanze tra le previsioni e le vendite effettive per ottimizzare la produzione e i profitti.

"C'è potenziale praticamente ovunque", ha dichiarato Mounsif. "Diamo ai nostri clienti il potere di manipolare i dati senza dover assumere data scientist. Il nostro sistema funge da ponte tra gli esseri umani e tecniche estremamente accurate e deterministiche, consentendo enormi miglioramenti nella gestione delle risorse, nelle previsioni, nella logistica e molto altro. Tutti questi aspetti rientrano nell'ambito dell'Ottimizzazione Combinatoria, e posso affermare con certezza che sono presenti in ogni settore industriale."