I migliori 20 strumenti di IA per la supply chain con esempi

Dalla previsione della domanda e l'ottimizzazione dell'inventario alla consegna dell'ultimo miglio e alle negoziazioni con i fornitori, l'IA consente alle aziende della supply chain di elaborare dati complessi, rispondere più rapidamente alle interruzioni e prendere decisioni più informate attraverso le reti globali.

Scopri i migliori 20 strumenti di IA per la supply chain e come utilizzano l'IA per affrontare sfide reali e migliorare le prestazioni in aree come la pianificazione, l'automazione, la visibilità e le operazioni logistiche.

Confronto tra i migliori 20 strumenti di IA per la supply chain

Criteri di selezione del fornitore: Abbiamo incluso aziende con 50 o più dipendenti per indicare una maggiore presenza sul mercato. I fornitori sono ordinati in base al numero di dipendenti.

Nota: Molte di queste aziende rientrano in più di una categoria. Poiché le aziende di IA per la supply chain spesso si sovrappongono in pianificazione, automazione e visibilità, ciascuna è stata inclusa sotto il suo caso d'uso primario, dove le sue soluzioni offrono il maggiore impatto.

Pianificazione e previsione

Nella gestione della supply chain, le imprese globali utilizzano spesso strumenti di pianificazione e previsione per allineare vendite, operazioni e finanza. Sono particolarmente rilevanti per ottimizzare le operazioni della supply chain in mercati volatili e migliorare la resilienza della supply chain.

Blue Yonder

Blue Yonder offre una piattaforma IA integrata che copre la pianificazione della supply chain, la gestione dell'inventario e il trasporto. La piattaforma combina i dati dei partner commerciali per consentire un processo decisionale in tempo reale e migliorare la visibilità lungo l'intera supply chain.

Esempio reale: DHL ottimizza i processi di trasporto per raggiungere il successo

DHL, una delle più grandi aziende di logistica al mondo, aveva bisogno di migliorare la gestione delle operazioni di trasporto e magazzino. L'azienda ha affrontato diverse sfide:

• Bilanciare costi di trasporto, costi di magazzino e livelli di servizio attraverso le sue vaste reti logistiche.
• Fornire soluzioni più rapide e flessibili per i progetti dei clienti.
• Identificare opportunità di consolidamento e valutare scenari di costo per migliorare l'efficienza.
• Supportare la gestione della supply chain con strumenti in grado di simulare regole di business, vincoli e domanda dei clienti.

Sfruttando le soluzioni di supply chain di Blue Yonder, DHL ha adottato strumenti avanzati di modellazione e progettazione di rete per analizzare i processi di trasporto. Questi strumenti hanno permesso a DHL di:

• Confrontare scenari di costo e comprenderne l'effetto sui livelli di servizio.
• Creare soluzioni tattiche per la gestione del trasporto merci e le operazioni di magazzino.
• Utilizzare l'analisi dei dati per valutare regole di business, vincoli e requisiti della domanda.
• Migliorare il processo decisionale fornendo visibilità sui costi di trasporto e magazzino.

DHL ha riportato miglioramenti misurabili nelle prestazioni della supply chain:

• 7% di risparmio diretto ottenuto attraverso un migliore utilizzo dei veicoli e il consolidamento delle fermate.
• 15% di risparmio per un cliente al dettaglio con sede negli Stati Uniti ottimizzando i parametri di consegna, flotta e localizzazione.
• Riduzioni dei costi di trasporto per i settori manifatturiero, al dettaglio e dei beni di consumo.
• Maggiore capacità di modellare scenari, identificare opportunità di consolidamento e prendere decisioni basate sui dati con approfondimenti predittivi.¹

Kinaxis

Gli agenti IA Maestro di Kinaxis sono progettati per analizzare i dati e supportare l'esecuzione. Valutano le conseguenze di diverse decisioni, evidenziano le alternative disponibili e presentano i risultati previsti. Una volta confermata una linea d'azione, gli agenti possono eseguire i passaggi approvati all'interno della stessa piattaforma.

Ciò riduce i ritardi nei processi aziendali, migliora l'efficienza operativa e consente alle organizzazioni di ottimizzare sia le operazioni di magazzino che la gestione dei trasporti senza dover passare da un sistema all'altro.

Esempio reale: Un'azienda di servizi farmaceutici migliora la previsione della domanda e l'affidabilità delle forniture

Un'azienda leader nei servizi farmaceutici operante nelle Americhe, in Europa e nell'Asia-Pacifico ha affrontato sfide ricorrenti nell'allineare la domanda dei clienti con le consegne dei fornitori. Le sue previsioni interne si basavano su modelli statistici che non tenevano conto dei cambiamenti stagionali della domanda o del lancio di nuovi prodotti. Questa visibilità limitata ha creato esaurimenti di scorte in 25 siti e ridotto le prestazioni complessive della supply chain.

L'azienda ha identificato tre obiettivi chiave per migliorare la pianificazione della supply chain:

• Aumentare l'accuratezza delle previsioni e la coerenza dell'offerta.
• Ridurre gli eventi di esaurimento scorte per migliorare l'esperienza del paziente.
• Rafforzare la collaborazione con i fornitori condividendo dati più affidabili sulla supply chain.

Entro tre mesi dall'adozione di Maestro, il team di pianificazione è passato da un orizzonte di previsione di una settimana a uno di 18 mesi. Il sistema ha incorporato lanci di prodotti, cambiamenti nella copertura assicurativa e segnali di domanda e offerta in tempo reale. I risultati chiave includevano:

• 47% di aumento nell'accuratezza delle previsioni.
• 14% di riduzione dell'inventario disponibile.
• 34% di miglioramento nella rotazione delle scorte.
• Riduzione significativa delle cancellazioni di ordini dei pazienti dovute alla disponibilità dei prodotti.²

Figura 1: La dashboard di creazione scenari di Maestro.³

o9 Solutions

o9 sfrutta il suo Digital Brain per coordinare la pianificazione a valle e a monte, concentrandosi sulla pianificazione aziendale integrata, la previsione della domanda e l'ottimizzazione dell'inventario attraverso molteplici funzioni nelle operazioni della supply chain.

Esempio reale: Un produttore di beni strumentali migliora previsioni e pianificazione con o9

Un produttore leader nel settore del carico e della movimentazione merci aveva bisogno di rafforzare le proprie capacità di pianificazione della supply chain. L'azienda mancava di strumenti di previsione avanzati e si basava sui portafogli ordini come motore principale delle decisioni. Ciò creava lacune di visibilità, limitava la collaborazione tra le parti interessate e impediva al team finanziario di collegare i piani di domanda alle previsioni di ricavo. I lunghi tempi di consegna in un modello di business configure-to-order riducevano anche la soddisfazione del cliente.

L'azienda ha adottato il Digital Brain di o9, una piattaforma basata su IA che supporta la pianificazione end-to-end. Le funzionalità implementate includevano:

• Pianificazione della domanda, pianificazione dell'offerta, Sales and Operations Planning (S&OP), ottimizzazione dell'inventario e programmazione della produzione.
• Integrazione con ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce) e TMS (Oracle).
• Una Control Tower che fornisce visibilità in tempo reale su domanda, offerta e inventario.
• La pianificazione basata su Excel è stata sostituita dal sistema integrato di O9, creando un ambiente collaborativo tra le parti interessate e migliorando l'accuratezza dei dati della supply chain.

Sfruttando le capacità dell'IA di o9 nella supply chain, l'azienda ha ottenuto:

• Maggiore accuratezza delle previsioni.
• Ridotte carenze di componenti grazie a una migliore pianificazione dei materiali chiave.
• Migliorata efficienza nei processi di pianificazione e ridotto lo sforzo manuale.
• Migliore capacità di simulare scenari, consentendo decisioni basate sui dati per le operazioni globali.⁴

Figura 2: Grafico che mostra i principi di funzionamento del Digital Brain di o9.⁵

E2open

E2open fornisce un ecosistema di supply chain connesso con IA attraverso pianificazione, esecuzione e commercio. La sua piattaforma copre la previsione della domanda, la pianificazione dell'offerta e la collaborazione attraverso le reti globali della catena.

Esempio reale: Un produttore di dolciumi migliora le previsioni con il Demand Sensing

Un produttore globale di dolciumi, operante in oltre 80 paesi e con più di 34.000 dipendenti, ha affrontato sfide nel suo processo di pianificazione della domanda.

L'azienda ha implementato E2open Demand Planning e E2open Demand Sensing come parte della sua trasformazione della pianificazione. Gli aspetti chiave includevano:

• Previsioni statistiche settimanali basate su modelli di intelligenza artificiale e machine learning.
• Integrazione dei dati del punto vendita e di dati esterni della supply chain per creare previsioni giornaliere accurate.
• Automazione delle attività di previsione, liberando i pianificatori per concentrarsi su lavori più strategici.
• La distribuzione è iniziata in Nord America e si è estesa all'Asia Pacifico e all'Europa, creando un approccio unificato alla pianificazione della supply chain tra le regioni.

Sfruttando l'IA nella supply chain tramite E2open, il produttore di dolciumi ha ottenuto miglioramenti misurabili nelle operazioni della supply chain:

• Accuratezza delle previsioni migliorata di oltre il 23%.
• Aumento della produttività dei pianificatori grazie all'automazione delle attività ripetitive.
• Migliorate le scorte di sicurezza dell'inventario e le prestazioni di rifornimento.
• Processi standardizzati tra i siti globali hanno ridotto la gestione delle eccezioni e facilitato l'adozione delle migliori pratiche.⁶

Figura 3: Assistente per la supply chain di E2open.⁷

LevaData

LevaData analizza i dati di mercato e i segnali di rischio di fornitura per supportare l'approvvigionamento strategico e la pianificazione delle scorte, consentendo approfondimenti predittivi sui mercati dei fornitori e le tendenze dei prezzi.

Esempio reale: Un produttore globale migliora l'approvvigionamento con LevaData

Un produttore globale che faceva molto affidamento su partner esterni per l'approvvigionamento di componenti non strategici stava affrontando una crescente complessità nelle operazioni della supply chain. La limitata visibilità dei costi rendeva difficile valutare i prezzi dei fornitori, identificare parametri di riferimento competitivi e mantenere la redditività nelle attività di approvvigionamento.

Attraverso l'implementazione delle soluzioni per la supply chain di LevaData, il produttore ha ottenuto:

• $14 milioni di risparmi sui costi nelle operazioni di approvvigionamento.
• Migliore competitività dei prezzi grazie a un accurato benchmarking dei costi.
• Margini e redditività più elevati grazie all'integrazione dell'analisi nelle pratiche di approvvigionamento.⁸

Zycus

Zycus offre una suite source-to-pay guidata dall'IA che combina analisi dei fornitori, gestione dei contratti e previsione degli approvvigionamenti con capacità di pianificazione della supply chain.

• Negoziazioni autonome: Gli agenti IA gestiscono negoziazioni tattiche, analizzano le offerte e selezionano i fornitori, garantendo prezzi competitivi e mantenendo la conformità.
• Scoperta fornitori e gestione del rischio: La piattaforma identifica fornitori adatti, valuta i rischi e automatizza gli eventi di sourcing per migliorare la visibilità della supply chain.
• Ottimizzazione dei costi e benchmarking: Fornisce dati in tempo reale e approfondimenti guidati dall'IA sui prezzi e rileva opportunità di risparmio.
• Gestione delle richieste (Intake Management): Semplifica le richieste di approvvigionamento tramite interfacce basate su chat, applicando la conformità alle policy in tempo reale e migliorando l'esperienza utente.
• Analisi di categoria e spesa: Offre approfondimenti sui modelli di spesa, le prestazioni dei contratti e la gestione dei fornitori, supportando migliori prestazioni della supply chain.

Figura 4: Agente di IA generativa Merlin per negoziazioni autonome.

Inventario e approvvigionamento

Le soluzioni di IA per l'inventario e l'approvvigionamento si concentrano sulla gestione dell'inventario, l'ottimizzazione delle scorte e le decisioni di sourcing. Questi sistemi supportano una gestione intelligente dell'inventario bilanciando disponibilità, costi e rischi nelle operazioni della supply chain.

Sono comunemente utilizzati dai professionisti della supply chain responsabili di approvvigionamento, rifornimento e coordinamento dei fornitori. Se applicati bene, aiutano a ridurre i costi operativi migliorando al contempo la soddisfazione del cliente.

Coupa

Coupa, attraverso l'acquisizione della tecnologia LLamasoft, integra analisi della spesa, modellazione della supply chain e pianificazione. La sua piattaforma collega le decisioni di approvvigionamento con inventario, trasporto e modellazione di scenari.

Esempio reale: Onsemi migliora la pianificazione delle vendite e delle operazioni con Coupa

Onsemi, un fornitore globale di componenti semiconduttori ad alta efficienza energetica, gestisce più di 25 fabbriche in tutto il mondo. La limitata visibilità dei dati tra questi siti rendeva difficile pianificare la capacità produttiva per le sue quattro unità di business.

Gli ingegneri dedicavano tempo eccessivo alla costruzione di modelli di supply chain e il team di vendita non aveva indicazioni chiare su quali ordini accettare, rifiutare o subappaltare. Questa dipendenza dal coinvolgimento manuale rallentava il processo decisionale e riduceva le prestazioni complessive della supply chain.

Onsemi ha implementato Coupa Supply Chain Design & Planning, integrando i dati sui vincoli a livello di macchina e strumento di tutte le fabbriche in un'unica piattaforma. I principali vantaggi includevano:

• Processo decisionale più rapido dell'85% grazie all'accesso in tempo reale ai dati di fabbrica.
• Miglioramento dell'efficienza del capitale del 10–15% riducendo il coinvolgimento non necessario degli ingegneri di sito.
• Un approccio coerente e standardizzato alla pianificazione della supply chain, consentendo alle fabbriche globali di allinearsi sulla capacità produttiva.⁹

Figura 5: Dashboard di confronto scenari basata su IA di Coupa.¹⁰

Verusen

Verusen è specializzata nell'ottimizzazione dell'inventario MRO (manutenzione, riparazione, revisione) utilizzando agenti IA, NLP e rilevamento duplicati per ridurre le scorte in eccesso e gestire l'inventario tra ampi insiemi di SKU.

Pactum IA

Pactum offre agenti di negoziazione autonomi che gestiscono i termini con fornitori e acquirenti, migliorando i risultati degli approvvigionamenti negoziando prezzi, SLA e contratti per conto degli utenti.

Esempio reale: Veritiv migliora l'efficienza dei fornitori a coda lunga con Pactum

Veritiv, un distributore di imballaggi, forniture per strutture e prodotti di stampa, gestisce tra 5.000 e 6.000 fornitori in tutto il Nord America. Prima di adottare l'IA agentic di Pactum, l'azienda lottava con contratti obsoleti con fornitori a coda lunga, visibilità limitata sui dati dei fornitori e processi di approvvigionamento inefficienti. Con l'80% della spesa concentrata tra il 20% dei fornitori, la coda lunga era sia sotto-gestita che finanziariamente subottimale.

Pactum ha implementato la sua piattaforma di negoziazione autonoma per ottimizzare la base fornitori di Veritiv:

• Migliorata efficienza dei contratti con fornitori a coda lunga.
• Accesso a dati che mancavano nei registri principali di Veritiv.
• Opportunità di ottenere risparmi sul costo del venduto (COGS) e scoprire nuove partnership con i fornitori.¹¹

Visibilità ed esecuzione

Le piattaforme di visibilità ed esecuzione si concentrano sulla visibilità in tempo reale lungo le supply chain e le reti logistiche. Questi strumenti sono utilizzati per la gestione dei trasporti, il tracciamento delle spedizioni e la gestione del rischio della supply chain.

Giocano un ruolo critico nella gestione delle interruzioni della supply chain e nel supportare supply chain resilienti, fornendo ai team logistici dati in tempo reale su vettori, fornitori di servizi logistici e operatori logistici.

Surgere

La piattaforma Interius di Surgere offre visibilità della supply chain e gestione degli asset supportate dall'intelligenza artificiale. Integrandosi con l'architettura Microsoft e Power BI, Interius consente alle organizzazioni di analizzare i dati della supply chain e prendere decisioni basate su informazioni affidabili.

• Assistente IA Sophia: Un'interfaccia in linguaggio naturale che consente agli utenti di interrogare le informazioni della supply chain, interpretare i risultati e ricevere raccomandazioni attuabili per migliorare le operazioni della supply chain.
• Avvisi operativi: Notifiche automatizzate evidenziano eccezioni come asset non presidiati o processi logistici irregolari, aiutando i team a rispondere rapidamente.
• Soluzioni adattive: Interius è configurabile sia per imprese globali che per aziende più piccole, offrendo soluzioni per la supply chain che si adattano a diversi livelli di complessità.

Shipsy

Shipsy offre un dashboard di visibilità che combina analisi predittiva e ottimizzazione dei percorsi, consentendo agli spedizionieri di monitorare le spedizioni in tempo reale e regolare dinamicamente l'instradamento.

Esempio reale: Kout Food Group migliora le operazioni di consegna con Shipsy

Kout Food Group (KFG), un fornitore di servizi alimentari in Medio Oriente, gestisce oltre 10 marchi di ristorazione a servizio rapido, più di 1.400 rider ed esegue più di 8.000 consegne all'ora. Strumenti limitati per la programmazione dei rider, mancanza di visibilità in tempo reale sulle prestazioni di consegna e ritardi nell'elaborazione dei pagamenti creavano inefficienze e frequenti fallimenti nelle consegne.

KFG ha implementato la piattaforma logistica basata su IA di Shipsy per rafforzare le operazioni della supply chain. I miglioramenti chiave nei processi logistici di KFG includono:

• 20% di riduzione del tempo medio di consegna.
• 37,5% di miglioramento nell'efficienza del raggruppamento degli ordini.
• 10% di aumento nell'aderenza agli SLA.¹²

DispatchTrack

DispatchTrack si concentra sull'IA per la consegna dell'ultimo miglio, fornendo previsioni ETA, instradamento degli autisti e comunicazioni con i clienti per migliorare l'affidabilità e la trasparenza delle consegne.

Esempio reale: Spirit Logistics Network migliora la consegna dell'ultimo miglio con DispatchTrack

Spirit Logistics Network, con sede nel New Jersey, fornisce soluzioni logistiche di supply chain in outsourcing da oltre 25 anni, specializzandosi nella consegna di elettrodomestici e arredi per la casa in mercati nazionali, regionali e locali. Per mantenere elevati livelli di servizio, l'azienda aveva bisogno di un sistema più adattabile rispetto al suo software legacy on-premise, che mancava di flessibilità e integrazione con i diversi stack tecnologici dei clienti.

Collaborando con DispatchTrack, Spirit è passata a una piattaforma basata su cloud che ha digitalizzato e modernizzato le operazioni di consegna dell'ultimo miglio:

• Migliorate prestazioni di puntualità con finestre di consegna accurate e configurabili.
• Aumento della soddisfazione del cliente grazie a un servizio più affidabile.
• Ridotta necessità di pianificatori di percorso manuali, diminuendo lo sforzo operativo.
• Maggiore efficienza nella gestione e nel raggruppamento degli ordini di più clienti.¹³

Pando

La piattaforma logistica IA di Pando gestisce l'instradamento, l'abbinamento dei carichi e il monitoraggio dell'esecuzione per supportare un processo decisionale in tempo reale nelle operazioni di trasporto.

Esempio reale: Un produttore di imballaggi riduce i costi di trasporto con Pando

Un produttore leader negli Stati Uniti di nastri e film plastici, operante in più di 30 sedi globali con oltre $10 miliardi di ricavi, aveva difficoltà con una gestione frammentata del trasporto merci. Fogli di calcolo manuali, sistemi sparsi e un'eccessiva dipendenza da un sistema di gestione dei trasporti nazionale creavano inefficienze nel trasporto internazionale, nell'approvvigionamento e nei processi finanziari.

L'azienda ha implementato la piattaforma logistica basata su IA di Pando, integrando approvvigionamento, esecuzione e pagamento del trasporto in un unico sistema. Di conseguenza:

• 4% di riduzione della spesa per il trasporto merci nelle operazioni globali.
• 80% di aumento della produttività del team eliminando i processi manuali.
• 100% di visibilità unificata su spedizioni, tariffe e prestazioni dei vettori.¹⁴

Automazione e robotica

Le aziende di automazione e robotica si concentrano sull'automazione del magazzino e l'esecuzione fisica all'interno delle operazioni di magazzino. Queste soluzioni sono sempre più utilizzate per migliorare l'efficienza operativa nel settore logistico e supportare operazioni sostenibili riducendo sprechi ed errori.

Sono più rilevanti per le organizzazioni con esigenze di gestione del magazzino su larga scala e volumi di transazioni elevati.

Kargo Technologies

Kargo utilizza la visione artificiale nelle operazioni di banchina per verificare il carico, garantire l'integrità dei container e rilevare discrepanze, migliorando così l'automazione e la convalida visiva.

• Scansione alla porta di banchina: Automatizza l'acquisizione dei dati dalle etichette di carico mentre i carrelli elevatori passano attraverso le porte di banchina. Ciò riduce l'errore umano, garantisce sistemi di gestione dell'inventario accurati e migliora il throughput eliminando la necessità di scansione manuale.
• Rilevamento danni: Identifica e segnala immediatamente il carico danneggiato alla porta di banchina. Gli avvisi in tempo reale consentono ai supervisori di intraprendere azioni correttive tempestivamente, riducendo al minimo le interruzioni e migliorando la soddisfazione del cliente.
• Verifica della spedizione: Conferma l'accuratezza delle spedizioni in uscita e in entrata confrontando i dati del carico con gli ordini. Il sistema previene errori di spedizione, rileva discrepanze prima che i camion partano e garantisce la conformità con i requisiti del cliente e del settore.
• Verifica del carico: Convalida il sequenziamento dei carichi durante le operazioni di rimorchio. Rilevando ordini errati, carichi misti o requisiti speciali, Kargo garantisce che le spedizioni siano accurate e puntuali.

Vecna Robotics

Vecna impiega robot mobili autonomi e un livello di coordinamento per automatizzare compiti come il trasporto di materiali e l'orchestrazione dei flussi di lavoro all'interno dei centri di distribuzione.

Esempio reale: I carrelli ATG di Vecna Robotics nelle operazioni al dettaglio

Un rivenditore nazionale di articoli per la casa ha implementato i carrelli ATG di Vecna Robotics per automatizzare il movimento dei materiali nella sua struttura di distribuzione. Operando su due turni, 23 ore al giorno, 7 giorni su 7, il sistema sposta continuamente i carrelli tra le aree di carico e scarico per supportare operazioni di magazzino ad alto volume.

Adottando Vecna Robotics, l'azienda ha ottenuto:

• Efficienza dei costi di $9 all'ora per robot, offrendo risparmi misurabili.
• ROI positivo in meno di 8 mesi.
• Funzionamento continuo a supporto di un processo di supply chain che richiede un throughput quasi costante.¹⁵

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Analisi e supporto decisionale

Gli strumenti di analisi e supporto decisionale si concentrano sulla trasformazione dei dati della supply chain in approfondimenti attuabili. Queste piattaforme sono utilizzate nei processi della supply chain per supportare le capacità decisionali, il monitoraggio delle prestazioni e la pianificazione a lungo termine della supply chain.

Sono spesso posizionati come strumenti essenziali per i professionisti della supply chain che cercano un vantaggio competitivo attraverso una migliore analisi dei dati.

CognitOps

CognitOps offre analisi basate su ML per l'ottimizzazione del magazzino e la pianificazione del lavoro, consentendo alle strutture di allocare le risorse umane e i flussi di lavoro in modo efficace, massimizzando così il throughput.

Esempio reale: La piattaforma Align di CognitOps presso il centro di distribuzione Medline

Medline, un produttore e distributore privato di forniture sanitarie negli Stati Uniti, ha collaborato con CognitOps per migliorare le operazioni di evasione presso il suo centro di distribuzione di Rialto, CA. La struttura, di oltre un milione di piedi quadrati e dotata di robotica avanzata, affrontava sfide complesse nel bilanciare il lavoro, gestire i flussi di lavoro e rispettare finestre di evasione ristrette.

L'azienda ha collaborato con la piattaforma Align di CognitOps, che integra machine learning e strumenti basati sulla simulazione per migliorare le operazioni di magazzino e supportare la gestione della supply chain.

Per Medline, si prevede che Align permetterà di:

• Ridurre il tempo di ciclo degli ordini e il tempo totale di elaborazione.
• Migliorare la velocità di evasione mantenendo elevati livelli di servizio.
• Fornire previsioni delle eccezioni in tempo reale per ridurre al minimo le interruzioni.
• Rafforzare le prestazioni complessive della supply chain per supportare una migliore assistenza ai pazienti.¹⁶

Raft

Raft automatizza i flussi di lavoro dei documenti di spedizione e doganali utilizzando l'IA, consentendo l'elaborazione documenti, la conformità commerciale e l'ottimizzazione dei dazi lungo le rotte di spedizione globali.

Esempio reale: Navia Freight ottimizza l'elaborazione delle fatture con Raft IA

Navia Freight, un'azienda di trasporto e logistica con sede a Melbourne, gestisce trasporto marittimo, aereo, sdoganamento e operazioni di eCommerce. I suoi processi di contabilità fornitori erano fortemente manuali, creando inefficienze nella gestione di migliaia di fatture complesse ogni mese. Errori, ritardi e attività ripetitive limitavano la capacità del team di concentrarsi su iniziative strategiche.

Navia Freight ha implementato la soluzione automatizzata di finanza logistica di Raft IA, che includeva:

• Elaborazione avanzata dei documenti per estrarre automaticamente i dati dalle fatture.
• Strumenti di convalida dei dati per verificare incrociando le informazioni per verificarne l'accuratezza.
• Flussi di lavoro automatizzati per ottimizzare le approvazioni delle fatture e ridurre i tempi di risposta.

Come risultato di questa collaborazione:

• 75% di tasso di automazione, con il 35% delle fatture che non richiedono intervento umano.
• Oltre 3.000 minuti risparmiati al mese nell'elaborazione manuale dei documenti.
• Riduzione significativa degli errori e tempi di elaborazione più rapidi.
• Migliorata efficienza operativa, liberando il personale per concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.¹⁷

7bridges

7bridges offre automazione logistica guidata dall'IA per orchestrare le operazioni della supply chain, integrando pianificazione, esecuzione e monitoraggio in un unico flusso.

Esempio reale: Philipp Plein migliora l'esperienza del cliente e l'efficienza con 7bridges

Il marchio di moda di lusso Philipp Plein ha collaborato con 7bridges per modernizzare le operazioni della supply chain e supportare la crescita globale. L'azienda aveva bisogno di migliorare l'efficienza mentre scalava sia i canali B2C che B2B, ridurre i costi e offrire una soddisfazione del cliente superiore. 7bridges ha implementato la sua piattaforma di gestione della supply chain basata su IA per:

• Automatizzare le dichiarazioni di esportazione per spedizioni internazionali di alto valore per ridurre ritardi e costi.
• Espandersi dalle operazioni B2C per ottimizzare anche la logistica B2B.
• Supportare i processi di approvvigionamento con simulazione e analisi per migliorare le decisioni logistiche.
• Fornire visibilità e controllo sulle prestazioni di magazzinaggio e consegna.

I risultati della partnership sono:

• Oltre 2 milioni di euro di risparmi annuali, ottenendo un 17x ROI.
• Circa il 5% dei costi recuperati da fatture contestate o errate.
• Migliorata esperienza del cliente attraverso consegne più rapide e affidabili.¹⁸

Pallet (CoPallet)

CoPallet, sviluppato da Pallet, è una piattaforma basata su IA progettata per gestire attività logistiche ripetitive e ad alto volume. Costruito appositamente per le operazioni della supply chain, automatizza l'elaborazione dei documenti, l'inserimento dati e l'esecuzione dei flussi di lavoro attraverso i sistemi di trasporto e magazzino, aiutando i team logistici a ridurre i costi e migliorare l'efficienza.

Capacità principali

• Automazione documentale: Legge documenti logistici non strutturati, incluse polizze di carico (BOL), prove di consegna (POD), richieste di preventivo (RFQ) e avvisi di spedizione avanzati (ASN). Si adatta a formati variabili utilizzando intelligenza artificiale e visione artificiale.
• Esecuzione del flusso di lavoro: Opera direttamente all'interno dei sistemi di gestione dei trasporti (TMS), dei sistemi di gestione del magazzino (WMS) e dei portali di terze parti, automatizzando le attività basate su clic senza sostituire i processi esistenti.
• Applicazione della logica di business: Applica regole specifiche dell'azienda alle eccezioni come indirizzi errati o documenti mancanti, inoltrando i casi irrisolti agli operatori umani.
• Integrazione di sistema: Si connette con email, database, Microsoft Teams e altre applicazioni aziendali, garantendo la compatibilità in tutto il settore logistico.

Augment (Augie)

Augment fornisce un compagno di squadra IA per il ciclo order-to-cash, automatizzando l'abbinamento delle fatture, la risoluzione delle controversie e gli incassi per ridurre i ritardi nei flussi di lavoro finanziari.

Esempio reale: Armstrong Transport Group aumenta la produttività con Augie

Armstrong Transport Group, un broker di trasporto merci, ha affrontato margini ridotti e un crescente burnout dei dipendenti. Gli operatori gestivano 50–70 carichi al giorno mentre gestivano oltre 400 email e navigavano su più di 20 portali, rendendo difficile crescere senza aumentare l'organico.

Armstrong ha implementato Augie, un compagno di squadra logistico basato su IA integrato su Slack, email e il loro sistema di gestione dei trasporti (TMS). Augie ha automatizzato flussi di lavoro logistici ripetitivi, inclusi:

• Leggere e rispondere alle email.
• Creare e tracciare i carichi nel TMS.
• Verificare e negoziare con i vettori.
• Raccogliere e convalidare le prove di consegna (POD).
• Segnalare eccezioni e aggiornamenti sulle spedizioni in tempo reale.

Di conseguenza, Armstrong ha ottenuto:

• 40–60% in meno di interventi per carico, riducendo il carico di lavoro degli operatori di quasi la metà.
• Cicli di fatturazione accelerati di 8 giorni, riducendo i ritardi nelle fatture e migliorando il flusso di cassa.
• Raddoppiato il numero di carichi che ogni rappresentante poteva gestire.
• Gli operatori hanno guadagnato più tempo per iniziative di soddisfazione del cliente e relazioni con i vettori.¹⁹

Come scegliere un fornitore di IA per la supply chain

La scelta tra le aziende di IA per la supply chain dipende dalla maturità organizzativa, dall'ambito operativo e dalla preparazione dei dati. Le iniziative di IA nella supply chain offrono il massimo valore quando sono allineate con chiare priorità aziendali.

Dimensioni e complessità aziendale:

• Le startup della supply chain e le aziende di medie dimensioni spesso traggono vantaggio da soluzioni modulari di IA per la supply chain.
• Le imprese globali possono richiedere una personalizzazione più profonda e servizi gestiti.

Maturità dei dati:

• Dati limitati favoriscono strumenti di visibilità e analisi.
• Una pianificazione avanzata e l'ottimizzazione dell'inventario richiedono dati storici coerenti.

Budget e implementazione:

• Gli strumenti di visibilità e analisi spesso offrono ritorni più rapidi.
• L'automazione e la robotica comportano costi iniziali più elevati.

Integrazione e adozione:

• Valutare la compatibilità con i sistemi di pianificazione delle risorse aziendali, gestione dei trasporti e gestione del magazzino.
• Valutare il supporto del fornitore per servizi di consulenza, onboarding e gestione del cambiamento.

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Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple specializzata in email marketing e video di vendita. In precedenza ha lavorato come recruiter in società di project management e consulenza. Sıla possiede una Laurea Magistrale in Psicologia Sociale e una Laurea triennale in Relazioni Internazionali.

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