I migliori 20 strumenti IA per la supply chain con esempi

Dalla previsione della domanda e dall'ottimizzazione delle scorte 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 nelle reti globali.

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

I migliori 20 strumenti IA per la supply chain a confronto

Criteri di selezione dei fornitori: 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 nel suo caso d'uso principale, 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 delle scorte e il trasporto. La piattaforma combina i dati dei partner commerciali per consentire decisioni in tempo reale e migliorare la visibilità lungo l'intera supply chain.

Esempio reale: DHL ottimizza i processi di trasporto per ottenere 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 i costi di trasporto, i costi di magazzino e i livelli di servizio nelle 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 aziendali, vincoli e domanda dei clienti.

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

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

DHL ha riportato miglioramenti misurabili nelle prestazioni della supply chain:

• 7% di risparmi diretti ottenuti grazie a un migliore utilizzo dei veicoli e al consolidamento delle fermate.
• 15% di risparmi per un cliente retail con sede negli Stati Uniti ottimizzando i parametri di consegna, flotta e ubicazione.
• Riduzioni dei costi di trasporto per i settori manifatturiero, retail 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 delle 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 sia 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 dell'approvvigionamento

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

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

• Aumentare l'accuratezza delle previsioni e la coerenza dell'approvvigionamento.
• Ridurre gli eventi di esaurimento delle 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 previsionale di una settimana a un orizzonte di pianificazione di 18 mesi. Il sistema ha incorporato i lanci di prodotto, i cambiamenti nella copertura assicurativa e i segnali di domanda e offerta in tempo reale. I risultati principali includevano:

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

Figura 1: dashboard di creazione degli 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 delle scorte in più funzioni delle operazioni di supply chain.

Esempio reale: un produttore di beni strumentali migliora la previsione e la pianificazione con o9

Un produttore leader nel settore della movimentazione di merci e carichi aveva bisogno di rafforzare le proprie capacità di pianificazione della supply chain. L'azienda non disponeva di strumenti di previsione avanzati e si affidava ai libri ordini come motore principale delle decisioni. Ciò ha creato lacune di visibilità, limitato la collaborazione tra le parti interessate e impedito al team finanziario di collegare i piani di domanda alle previsioni di fatturato. I lunghi tempi di consegna in un modello di business configure-to-order hanno inoltre ridotto la soddisfazione dei clienti.

L'azienda ha adottato o9 Digital Brain, una piattaforma basata sull'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 delle scorte 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 scorte.
• 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 di IA nella supply chain di o9, l'azienda ha ottenuto:

• Maggiore accuratezza delle previsioni.
• Ridotta carenza di componenti grazie a una migliore pianificazione dei materiali chiave.
• Migliorata efficienza nei processi di pianificazione e ridotto sforzo manuale.
• Maggiore 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 offre un ecosistema di supply chain connesso con IA per pianificazione, esecuzione e commercio. La sua piattaforma copre previsione della domanda, pianificazione dell'offerta e collaborazione nelle reti globali.

Esempio reale: un produttore di caramelle migliora le previsioni con il rilevamento della domanda

Un produttore globale di caramelle, 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 ed 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 dei punti vendita e dei dati esterni della supply chain per creare previsioni giornaliere accurate.
• L'automazione delle attività di previsione consente ai pianificatori di concentrarsi su lavori più strategici.
• L'implementazione 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 attraverso E2open, il produttore di caramelle ha ottenuto miglioramenti misurabili nelle operazioni della supply chain:

• L'accuratezza delle previsioni è migliorata di oltre il 23%.
• La produttività dei pianificatori è aumentata grazie all'automazione delle attività ripetitive.
• Migliorate le scorte di sicurezza e le prestazioni di rifornimento.
• I processi standardizzati nei siti globali hanno ridotto la gestione delle eccezioni e facilitato l'adozione delle best practice.⁶

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

LevaData

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

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

Un produttore globale che faceva grande 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.

Grazie all'implementazione delle soluzioni di 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'accurata analisi comparativa dei costi.
• Margini e redditività più elevati integrando l'analisi nelle pratiche di approvvigionamento.⁸

Zycus

Zycus offre una suite source-to-pay basata sull'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 le negoziazioni tattiche, analizzano le offerte e selezionano i fornitori, garantendo prezzi competitivi mantenendo la conformità.
• Individuazione dei fornitori e gestione del rischio: la piattaforma identifica i fornitori adatti, valuta i rischi e automatizza gli eventi di approvvigionamento per migliorare la visibilità della supply chain.
• Ottimizzazione dei costi e benchmarking: fornisce dati in tempo reale e approfondimenti basati sull'IA sui prezzi e rileva opportunità di risparmio.
• Gestione delle richieste: 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 della spesa: offre approfondimenti sui modelli di spesa, sulle prestazioni dei contratti e sulla gestione dei fornitori, supportando prestazioni più solide della supply chain.

Figura 4: agente IA generativa Merlin per negoziazioni autonome.

Inventario e approvvigionamento

Le soluzioni 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 utilizzate dai professionisti della supply chain responsabili di approvvigionamento, rifornimento e coordinamento dei fornitori. Se applicate bene, aiutano a ridurre i costi operativi migliorando al contempo la soddisfazione dei clienti.

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, fornitore globale di componenti semiconduttori a basso consumo energetico, gestisce più di 25 stabilimenti in tutto il mondo. La limitata visibilità dei dati in questi siti rendeva difficile pianificare la capacità produttiva per le sue quattro unità di business.

Gli ingegneri dedicavano tempo eccessivo alla creazione di modelli di supply chain e il team commerciale 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 tutti gli stabilimenti in un'unica piattaforma. I principali vantaggi includevano:

• 85% di processi decisionali più rapidi grazie all'accesso in tempo reale ai dati di fabbrica.
• 10–15% di miglioramento dell'efficienza del capitale riducendo il coinvolgimento non necessario degli ingegneri di sito.
• Un approccio coerente e standardizzato alla pianificazione della supply chain, che consente agli stabilimenti globali di allinearsi sulla capacità produttiva.⁹

Figura 5: dashboard di confronto degli scenari basata sull'IA di Coupa.¹⁰

Verusen

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

Pactum IA

Pactum offre agenti di negoziazione autonomi che gestiscono le condizioni 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, distributore di imballaggi, forniture per strutture e prodotti di stampa, gestisce tra 5.000 e 6.000 fornitori in Nord America. Prima di adottare l'IA agentica 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 sia finanziariamente subottimale.

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

• Migliore efficienza dei contratti con fornitori a coda lunga.
• Accesso a dati mancanti dai record anagrafici di Veritiv.
• Opportunità di ottenere risparmi sul costo del venduto (COGS) e di scoprire nuove collaborazioni 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.

Svolgono un ruolo fondamentale nella gestione delle interruzioni della supply chain e nel supporto di supply chain resilienti fornendo ai team logistici dati in tempo reale su vettori, fornitori di logistica e fornitori di servizi logistici.

Surgere

La piattaforma Interius di Surgere offre visibilità della supply chain e gestione degli asset supportata 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 operative per migliorare le operazioni della supply chain.
• Avvisi operativi: le notifiche automatiche evidenziano eccezioni come asset non presidiati o processi logistici irregolari, aiutando i team a rispondere rapidamente.
• Soluzioni adattive: Interius è configurabile sia per le imprese globali sia per le aziende più piccole, offrendo soluzioni per la supply chain che si adattano a diversi livelli di complessità.

Shipsy

Shipsy offre una dashboard di visibilità che combina analisi predittiva e ottimizzazione dei percorsi, consentendo agli spedizionieri di monitorare le spedizioni in tempo reale e adattare dinamicamente i percorsi.

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

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

KFG ha implementato la piattaforma logistica basata sull'IA di Shipsy per rafforzare le proprie operazioni di supply chain. I principali miglioramenti nei processi logistici di KFG includono:

• 20% di riduzione del tempo medio di consegna.
• 37.5% di miglioramento dell'efficienza nell'aggregazione degli ordini.
• 10% di aumento dell'aderenza agli SLA.¹²

DispatchTrack

DispatchTrack si concentra sull'IA per le consegne dell'ultimo miglio, fornendo previsioni ETA, instradamento dei conducenti e comunicazioni con i clienti per migliorare affidabilità e trasparenza delle consegne.

Esempio reale: Spirit Logistics Network migliora le consegne dell'ultimo miglio con DispatchTrack

Spirit Logistics Network, con sede nel New Jersey, fornisce da oltre 25 anni soluzioni logistiche in outsourcing per la supply chain, specializzandosi nella consegna di elettrodomestici e arredi per la casa nei mercati nazionali, regionali e locali. Per mantenere livelli di servizio elevati, 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:

• Migliorata la puntualità con finestre di consegna precise e configurabili.
• Aumento della soddisfazione dei clienti 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 instradamento, abbinamento dei carichi e monitoraggio dell'esecuzione per supportare le decisioni in tempo reale nelle operazioni di trasporto.

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

Un produttore leader statunitense di nastri e film, operante in oltre 30 sedi globali con ricavi superiori a $10 miliardi, lottava con una gestione frammentata del trasporto merci. Fogli di calcolo manuali, sistemi dispersi e un'eccessiva dipendenza da un sistema di gestione dei trasporti nazionale creavano inefficienze nei processi internazionali di trasporto, approvvigionamento e finanza.

L'azienda ha implementato la piattaforma logistica basata sull'IA di Pando, integrando approvvigionamento del trasporto merci, esecuzione e pagamento 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 nelle 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 particolarmente rilevanti per le organizzazioni con esigenze di gestione del magazzino su larga scala e volumi di transazione elevati.

Kargo Technologies

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

• Scansione delle porte di banchina: automatizza l'acquisizione dei dati dalle etichette delle merci quando i carrelli elevatori attraversano le porte di banchina. Ciò riduce l'errore umano, garantisce sistemi di gestione dell'inventario accurati e migliora la produttività eliminando la necessità di scansione manuale.
• Rilevamento dei danni: identifica e segnala immediatamente le merci danneggiate alla porta di banchina. Gli avvisi in tempo reale consentono ai supervisori di intraprendere tempestivamente azioni correttive, riducendo al minimo le interruzioni e migliorando la soddisfazione dei clienti.
• Verifica della spedizione: conferma l'accuratezza delle spedizioni in uscita e in entrata abbinando i dati delle merci agli ordini. Il sistema previene gli errori di spedizione, rileva le discrepanze prima che i camion partano e garantisce la conformità ai requisiti dei clienti e del settore.
• Verifica del carico: convalida la sequenza 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 implementa robot mobili autonomi e un livello di coordinamento per automatizzare attività 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 retail

Un rivenditore nazionale discount di articoli per la casa ha implementato i carrelli ATG di Vecna Robotics per automatizzare il movimento dei materiali nel suo centro 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, con risparmi misurabili.
• ROI positivo in meno di 8 mesi.
• Funzionamento continuo a supporto di un processo di supply chain che richiede una produttività quasi costante.¹⁵

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Analisi e supporto alle decisioni

Gli strumenti di analisi e supporto alle decisioni si concentrano sulla trasformazione dei dati della supply chain in approfondimenti operativi. 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 fornisce analisi basate su ML per l'ottimizzazione del magazzino e la pianificazione della manodopera, consentendo agli stabilimenti di allocare efficacemente risorse umane e flussi di lavoro, massimizzando così la produttività.

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

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

L'azienda ha collaborato con la piattaforma CognitOps Align, 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:

• Riduca il tempo ciclo degli ordini e il tempo totale di elaborazione.
• Migliori la velocità di evasione mantenendo alti livelli di servizio.
• Fornisca previsioni delle eccezioni in tempo reale per ridurre al minimo le interruzioni.
• Rafforzi le prestazioni complessive della supply chain per supportare un'assistenza migliore ai pazienti.¹⁶

Raft

Raft automatizza i flussi di lavoro della spedizione merci e dei documenti doganali utilizzando l'IA, consentendo l'elaborazione dei 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, azienda di trasporti e logistica con sede a Melbourne, gestisce trasporto marittimo, trasporto 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 le informazioni e garantirne l'accuratezza.
• Flussi di lavoro automatizzati per ottimizzare l'approvazione delle fatture e ridurre i tempi di evasione.

Come risultato di questa collaborazione:

• Tasso di automazione del 75%, con il 35% delle fatture che non richiede alcun intervento umano.
• Oltre 3.000 minuti risparmiati al mese nell'elaborazione manuale dei documenti.
• Riduzione significativa degli errori e tempi di elaborazione più rapidi.
• Migliore efficienza operativa, consentendo al personale di concentrarsi su attività a maggior valore.¹⁷

7bridges

7bridges offre automazione logistica basata sull'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 ampliando sia i canali B2C sia quelli B2B, ridurre i costi e offrire una soddisfazione del cliente superiore. 7bridges ha implementato la sua piattaforma di gestione della supply chain basata sull'IA per:

• Automatizzare le dichiarazioni di esportazione per le spedizioni internazionali di alto valore per ridurre ritardi e costi.
• Passare dalle operazioni B2C all'ottimizzazione anche della 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.
• Migliore esperienza del cliente grazie a consegne più rapide e affidabili.¹⁸

Pallet (CoPallet)

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

Capacità principali

• Automazione dei documenti: legge documenti logistici non strutturati, tra cui polizze di carico (BOL), prove di consegna (POD), richieste di preventivo (RFQ) e avvisi di spedizione anticipati (ASN). Si adatta a vari formati utilizzando intelligenza artificiale e visione artificiale.
• Esecuzione dei flussi 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 aziendale: applica regole specifiche dell'azienda a 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 compatibilità in tutto il settore logistico.

Augment (Augie)

Augment fornisce un compagno di team 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 intermediario di trasporto merci, affrontava margini ridotti e un crescente burnout dei dipendenti. Gli operatori gestivano da 50 a 70 carichi al giorno, gestendo oltre 400 email e navigando tra più di 20 portali, rendendo difficile crescere senza aumentare l'organico.

Armstrong ha implementato Augie, un compagno di team logistico basato sull'IA integrato con Slack, email e il loro sistema di gestione dei trasporti (TMS). Augie ha automatizzato flussi di lavoro logistici ripetitivi, tra cui:

• Lettura e risposta alle email.
• Creazione e monitoraggio dei carichi nel TMS.
• Valutazione e negoziazione con i vettori.
• Raccolta e convalida delle prove di consegna (POD).
• Emersione di eccezioni e aggiornamenti sulle spedizioni in tempo reale.

Di conseguenza, Armstrong ha ottenuto:

• 40–60% di tocchi in meno 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 le iniziative di soddisfazione dei clienti e le 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 prontezza dei dati. Le iniziative di IA nella supply chain offrono il massimo valore quando sono allineate a chiare priorità aziendali.

Dimensioni e complessità aziendale:

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

Maturità dei dati:

• Una disponibilità limitata di dati favorisce gli strumenti di visibilità e analisi.
• La pianificazione avanzata e l'ottimizzazione delle scorte richiedono dati storici coerenti.

Budget e implementazione:

• Gli strumenti di visibilità e analisi offrono spesso rendimenti 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 e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità. In precedenza ha lavorato come recruiter in società di project management e consulenza. Sıla possiede un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.

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