I 20 migliori strumenti di intelligenza artificiale per la supply chain con esempi.

Dalla previsione della domanda e l'ottimizzazione delle scorte alla consegna dell'ultimo miglio e alla negoziazione con i fornitori, l'intelligenza artificiale consente alle aziende della catena di approvvigionamento di elaborare dati complessi, rispondere più rapidamente alle interruzioni e prendere decisioni più informate nelle reti globali.

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

Confronto tra i 20 migliori strumenti di intelligenza artificiale per la supply chain.

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 che si occupano di intelligenza artificiale nella supply chain spesso si sovrappongono in termini di pianificazione, automazione e visibilità, ciascuna è stata inclusa nella sua categoria principale, ovvero quella in cui le sue soluzioni offrono il maggiore impatto.

Pianificazione e previsione

Nella gestione della catena di approvvigionamento, le imprese globali utilizzano spesso strumenti di pianificazione e previsione per allineare vendite, operazioni e finanza . Questi strumenti sono particolarmente utili per ottimizzare le operazioni della catena di approvvigionamento in mercati volatili e per migliorarne la resilienza.

Laggiù, blu

Blue Yonder offre una piattaforma integrata basata sull'intelligenza artificiale che copre la pianificazione della catena di approvvigionamento, la gestione delle scorte e il trasporto. La piattaforma combina i dati dei partner commerciali per consentire un processo decisionale in tempo reale e migliorare la visibilità sull'intera catena di approvvigionamento.

Esempio concreto: 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 di magazzino. L'azienda si trovava ad affrontare diverse sfide:

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

Grazie alle soluzioni per la catena di approvvigionamento di Blue Yonder, DHL ha adottato strumenti avanzati di modellazione e progettazione di reti per analizzare i processi di trasporto. Questi strumenti hanno permesso a DHL di:

• Confronta gli scenari di costo e comprendi il loro impatto sui livelli di servizio.
• Creare soluzioni tattiche per la gestione del trasporto merci e le operazioni di magazzino.
• Utilizza l'analisi dei dati per valutare le regole aziendali, i vincoli e i requisiti della domanda.
• Migliora il processo decisionale fornendo visibilità sui costi di trasporto e di magazzinaggio.

DHL ha segnalato miglioramenti tangibili nelle prestazioni della catena di approvvigionamento:

• Risparmio diretto del 7% ottenuto grazie a un migliore utilizzo dei veicoli e al consolidamento delle fermate.
• Risparmio del 15% per un cliente al dettaglio con sede negli Stati Uniti grazie all'ottimizzazione dei parametri relativi a consegna, flotta e localizzazione.
• Riduzione dei costi di trasporto per i settori manifatturiero , della vendita al dettaglio e dei beni di consumo.
• Maggiore capacità di modellare scenari, individuare opportunità di consolidamento e prendere decisioni basate sui dati con analisi predittive. ¹

Kinaxis

Gli agenti AI 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 la 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 concreto: un'azienda di servizi farmaceutici migliora la previsione della domanda e l'affidabilità dell'approvvigionamento.

Un'importante azienda di servizi farmaceutici operante in America, Europa e Asia-Pacifico si è trovata ripetutamente a dover allineare la domanda dei clienti con le consegne dei fornitori. Le sue previsioni interne si basavano su modelli statistici che non tenevano conto delle variazioni stagionali della domanda o del lancio di nuovi prodotti. Questa visibilità limitata ha causato carenze di scorte in 25 punti vendita e ha ridotto le prestazioni complessive della catena di approvvigionamento.

L'azienda ha individuato tre obiettivi chiave per migliorare la pianificazione della propria catena di approvvigionamento:

• Aumentare la precisione delle previsioni e la costanza dell'offerta.
• Ridurre i casi di esaurimento scorte per migliorare l'esperienza del paziente.
• Rafforzare la collaborazione con i fornitori condividendo dati più affidabili sulla catena di approvvigionamento.

Entro tre mesi dall'adozione di Maestro, il team di pianificazione è passato da un orizzonte di previsione di una settimana a un orizzonte di pianificazione di 18 mesi. Il sistema ha integrato lanci di prodotto, modifiche alla copertura assicurativa e segnali di domanda e offerta in tempo reale. I risultati principali includono:

• Aumento del 47% nell'accuratezza delle previsioni.
• Riduzione del 14% delle scorte disponibili.
• Miglioramento del 34% nella rotazione delle scorte.
• Riduzione significativa delle cancellazioni degli ordini da parte dei pazienti dovute alla disponibilità del prodotto. ²

Figura 1: Dashboard di creazione scenari di Maestro. ³

o9 Solutions

o9 sfrutta il suo Digital Brain per coordinare la pianificazione a monte e a valle, concentrandosi sulla pianificazione aziendale integrata, sulla previsione della domanda e sull'ottimizzazione delle scorte in diverse funzioni delle operazioni della catena di approvvigionamento.

Esempio concreto: un produttore di beni strumentali migliora le previsioni e la pianificazione con o9

Un'azienda leader nel settore della movimentazione merci e dei carichi necessitava di rafforzare le proprie capacità di pianificazione della catena di approvvigionamento. L'azienda non disponeva di strumenti di previsione avanzati e si affidava principalmente al portafoglio ordini per prendere decisioni. Ciò creava lacune in termini di visibilità, limitava la collaborazione tra le parti interessate e impediva al team finanziario di collegare i piani di domanda alle previsioni di fatturato. I lunghi tempi di consegna, tipici di un modello di business "configura su ordinazione", riducevano inoltre la soddisfazione del cliente.

L'azienda ha adottato o9 Digital Brain, una piattaforma basata sull'intelligenza artificiale che supporta la pianificazione end-to-end. Le funzionalità implementate includono:

• Pianificazione della domanda, pianificazione dell'offerta, pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP), ottimizzazione delle scorte e programmazione della produzione.
• Integrazione con ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce) e TMS (Oracle).
• Una torre di controllo 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 catena di fornitura.

Sfruttando le capacità di intelligenza artificiale di o9 nella catena di approvvigionamento, l'azienda ha raggiunto i seguenti risultati:

• Maggiore accuratezza delle previsioni.
• Riduzione delle carenze di componenti grazie a una migliore pianificazione dei materiali chiave.
• Maggiore efficienza nei processi di pianificazione e riduzione del lavoro manuale.
• Maggiore capacità di simulare scenari, consentendo decisioni basate sui dati per le operazioni globali. ⁴

Figura 2: Grafico che illustra i principi di funzionamento del cervello digitale di o9. ⁵

E2open

E2open offre un ecosistema di supply chain interconnesso con intelligenza artificiale applicata a pianificazione, esecuzione e commercio. La sua piattaforma comprende la previsione della domanda, la pianificazione dell'offerta e la collaborazione all'interno delle reti globali della catena di approvvigionamento.

Esempio concreto: un produttore di caramelle migliora le previsioni grazie al rilevamento della domanda.

Un produttore globale di dolciumi, presente in oltre 80 paesi e con più di 34.000 dipendenti, si è trovato ad affrontare delle difficoltà nel processo di pianificazione della domanda.

Nell'ambito della sua trasformazione della pianificazione, l'azienda ha implementato E2open Demand Planning e E2open Demand Sensing. Gli aspetti chiave includevano:

• Previsioni statistiche settimanali basate su modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.
• Integrazione dei dati di punto vendita e dei dati della catena di fornitura esterna 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 poi estesa all'area Asia-Pacifico e all'Europa, creando un approccio unificato alla pianificazione della catena di approvvigionamento in tutte le regioni.

Grazie all'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento tramite E2open, il produttore di dolciumi ha ottenuto miglioramenti misurabili nelle operazioni della catena di approvvigionamento:

• La precisione delle previsioni è migliorata di oltre il 23%.
• La produttività dei pianificatori è aumentata grazie all'automazione delle attività ripetitive.
• Miglioramento delle scorte di sicurezza e delle prestazioni di rifornimento.
• La standardizzazione dei processi in tutte le sedi globali ha ridotto la gestione delle eccezioni e facilitato l'adozione delle migliori pratiche. ⁶

Figura 3: Assistente della catena di approvvigionamento di E2open. ⁷

LevaData

LevaData analizza i dati di mercato e i segnali di rischio della catena di approvvigionamento per supportare l'approvvigionamento strategico e la pianificazione della catena di fornitura, consentendo di ottenere informazioni predittive sui mercati dei fornitori e sulle tendenze dei prezzi.

Esempio concreto: un produttore globale migliora l'approvvigionamento con LevaData.

Un produttore globale che si affidava in larga misura a partner esterni per l'approvvigionamento di componenti non strategici si trovava ad affrontare una crescente complessità nelle sue operazioni di catena di fornitura. La scarsa visibilità sui costi rendeva difficile valutare i prezzi dei fornitori, identificare parametri di riferimento competitivi e mantenere la redditività in tutte le attività di approvvigionamento.

Grazie all'implementazione delle soluzioni per la catena di fornitura di LevaData, il produttore ha raggiunto i seguenti risultati:

• Risparmi per 14 milioni di dollari nelle operazioni di approvvigionamento.
• Miglioramento della competitività dei prezzi grazie a un'accurata analisi comparativa dei costi.
• Maggiori margini e redditività grazie all'integrazione dell'analisi dei dati nelle pratiche di approvvigionamento. ⁸

Zycus

Zycus offre una suite source-to-pay basata sull'intelligenza artificiale che combina analisi dei fornitori, gestione dei contratti e previsioni di approvvigionamento con funzionalità di pianificazione della catena di fornitura.

• Negoziazioni autonome : gli agenti di intelligenza artificiale gestiscono le negoziazioni tattiche, analizzano le offerte e selezionano i fornitori, garantendo prezzi competitivi nel rispetto delle normative.
• Individuazione dei fornitori e gestione del rischio : la piattaforma identifica i fornitori idonei, valuta i rischi e automatizza i processi di approvvigionamento per migliorare la visibilità della catena di fornitura.
• Ottimizzazione dei costi e benchmarking : fornisce dati in tempo reale e analisi dei prezzi basate sull'intelligenza artificiale, individuando opportunità di risparmio.
• Gestione delle richieste : semplifica le richieste di acquisto tramite interfacce basate su chat, garantendo il rispetto delle normative in tempo reale e migliorando l'esperienza utente.
• Analisi di categoria e spesa : offre informazioni dettagliate sui modelli di spesa, sulle prestazioni contrattuali e sulla gestione dei fornitori, a supporto di una migliore performance della catena di approvvigionamento.

Figura 4: Agente di intelligenza artificiale generativa Merlin per negoziazioni autonome.

Inventario e approvvigionamento

Le soluzioni di intelligenza artificiale per la gestione delle scorte e degli acquisti si concentrano sulla gestione, l'ottimizzazione e le decisioni relative all'approvvigionamento. Questi sistemi supportano una gestione intelligente delle scorte, bilanciando disponibilità, costi e rischi lungo tutta la catena di fornitura.

Sono strumenti comunemente utilizzati dai professionisti della catena di approvvigionamento responsabili degli acquisti, del rifornimento e del coordinamento dei fornitori. Se applicati correttamente, contribuiscono a ridurre i costi operativi e a migliorare la soddisfazione del cliente.

Coppa

Coupa, grazie all'acquisizione della tecnologia LLamasoft, integra analisi della spesa, modellazione della catena di approvvigionamento e pianificazione. La sua piattaforma collega le decisioni di approvvigionamento con la gestione delle scorte, il trasporto e la modellazione degli scenari.

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

Onsemi, fornitore globale di componenti semiconduttori ad alta efficienza energetica, gestisce oltre 25 stabilimenti in tutto il mondo. La limitata visibilità dei dati provenienti da questi siti rendeva difficile la pianificazione della capacità produttiva per le sue quattro unità aziendali.

Gli ingegneri dedicavano troppo tempo alla creazione di modelli della catena di approvvigionamento e il team di vendita non disponeva di indicazioni chiare su quali ordini accettare, rifiutare o subappaltare. Questa dipendenza dall'intervento manuale rallentava il processo decisionale e riduceva le prestazioni complessive della catena di approvvigionamento.

Onsemi ha implementato Coupa Supply Chain Design & Planning, integrando i dati relativi ai vincoli a livello di macchina e di utensile provenienti da tutti gli stabilimenti in un'unica piattaforma. I principali vantaggi includono:

• Processo decisionale più rapido dell'85% grazie all'accesso in tempo reale ai dati di fabbrica.
• Miglioramento del 10-15% nell'efficienza del capitale grazie alla riduzione del coinvolgimento non necessario di ingegneri in loco.
• Un approccio coerente e standardizzato alla pianificazione della catena di approvvigionamento, che consente alle fabbriche di tutto il mondo di allinearsi sulla capacità produttiva. ⁹

Figura 5: Dashboard di confronto degli scenari basata sull'intelligenza artificiale di Coupa. ¹⁰

Verusen

Verusen è specializzata nell'ottimizzazione dell'inventario MRO (manutenzione, riparazione, revisione) utilizzando agenti di intelligenza artificiale, elaborazione del linguaggio naturale (NLP ) e rilevamento dei duplicati per ridurre le scorte in eccesso e gestire l'inventario su un'ampia gamma di SKU.

Pactum AI

Pactum offre agenti di negoziazione autonomi che gestiscono i termini tra fornitori e acquirenti, migliorando i risultati degli acquisti attraverso la negoziazione di prezzi, SLA e contratti per conto degli utenti.

Esempio concreto: Veritiv migliora l'efficienza dei fornitori di nicchia con Pactum.

Veritiv, distributore di imballaggi, forniture per uffici e prodotti di stampa, gestisce tra i 5.000 e i 6.000 fornitori in tutto il Nord America. Prima di adottare l'intelligenza artificiale agentica di Pactum, l'azienda si trovava ad affrontare contratti obsoleti con i fornitori meno noti, una visibilità limitata sui dati dei fornitori e processi di approvvigionamento inefficienti. Con l'80% della spesa concentrata nel 20% dei fornitori, la gestione dei fornitori meno noti risultava inadeguata e finanziariamente subottimale.

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

• Miglioramento dell'efficienza dei contratti con i fornitori di nicchia.
• Accesso ai dati mancanti nei registri principali di Veritiv.
• Opportunità di conseguire risparmi sul costo dei beni venduti (COGS) e di 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 catene di approvvigionamento e le reti logistiche. Questi strumenti vengono utilizzati per la gestione dei trasporti, il tracciamento delle spedizioni e la gestione del rischio nella catena di approvvigionamento.

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

Chirurgo

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

• Sophia, assistente AI : un'interfaccia in linguaggio naturale che consente agli utenti di interrogare le informazioni sulla catena di approvvigionamento, interpretare i risultati e ricevere raccomandazioni concrete per migliorare le operazioni della catena di approvvigionamento.
• Avvisi operativi : le notifiche automatiche evidenziano anomalie come risorse incustodite o processi logistici irregolari, aiutando i team a intervenire tempestivamente.
• Adaptive solutions : Interius è configurabile sia per le grandi aziende globali che per le piccole imprese, offrendo soluzioni per la catena di fornitura adatte 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 di adattare i percorsi in modo dinamico.

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

Kout Food Group (KFG), fornitore di servizi di ristorazione in Medio Oriente, gestisce oltre 10 marchi di ristoranti a servizio rapido, più di 1.400 fattorini ed effettua oltre 8.000 consegne all'ora. Strumenti limitati per la pianificazione dei fattorini, la mancanza di visibilità in tempo reale sulle prestazioni di consegna e i ritardi nell'elaborazione dei pagamenti hanno creato inefficienze e frequenti fallimenti nelle consegne.

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

• Riduzione del 20% del tempo medio di consegna.
• Miglioramento del 37,5% nell'efficienza del raggruppamento degli ordini.
• Aumento del 10% nell'adesione agli SLA. ¹²

DispatchTrack

DispatchTrack si concentra sull'intelligenza artificiale per le consegne dell'ultimo miglio, fornendo previsioni sull'orario di arrivo previsto, ottimizzazione dei percorsi per i conducenti e comunicazioni con i clienti per migliorare l'affidabilità e la trasparenza delle consegne.

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

Spirit Logistics Network, con sede nel New Jersey, fornisce soluzioni di logistica in outsourcing per la catena di approvvigionamento da oltre 25 anni, specializzandosi nella consegna di elettrodomestici e articoli per la casa a livello nazionale, regionale e locale. Per mantenere elevati livelli di servizio, l'azienda necessitava di un sistema più adattabile rispetto al software on-premise preesistente, che mancava di flessibilità e integrazione con le diverse tecnologie dei clienti.

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

• Prestazioni di consegna più puntuali grazie a finestre di consegna precise e configurabili.
• Maggiore soddisfazione del cliente grazie a un servizio più affidabile.
• Riduzione della necessità di pianificatori di percorso manuali, con conseguente diminuzione dell'impegno operativo.
• Maggiore efficienza nella gestione e nell'accorpamento degli ordini provenienti da più clienti. ¹³

Pando

La piattaforma logistica basata sull'intelligenza artificiale di Pando gestisce la pianificazione dei percorsi, l'abbinamento dei carichi e il monitoraggio dell'esecuzione per supportare il processo decisionale in tempo reale nelle operazioni di trasporto.

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

Un'importante azienda statunitense produttrice di nastri e pellicole, con sedi in oltre 30 paesi e un fatturato superiore a 10 miliardi di dollari, si trovava ad affrontare una gestione del trasporto merci frammentata. Fogli di calcolo manuali, sistemi disorganizzati e un'eccessiva dipendenza da un sistema di gestione dei trasporti nazionale creavano inefficienze nei processi internazionali di trasporto merci, approvvigionamento e gestione finanziaria.

L'azienda ha implementato la piattaforma logistica basata sull'intelligenza artificiale di Pando, integrando l'approvvigionamento, l'esecuzione e il pagamento delle spedizioni in un unico sistema. Di conseguenza:

• Riduzione del 4% delle spese di trasporto merci in tutte le operazioni globali.
• Aumento dell'80% della produttività del team grazie all'eliminazione dei processi manuali.
• Visibilità unificata al 100% su spedizioni, tariffe e prestazioni dei vettori. ¹⁴

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Cem Dilmegani

Principal Analyst

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Automazione e robotica

Le aziende specializzate in automazione e robotica si concentrano sull'automazione dei magazzini e sull'esecuzione fisica delle operazioni di magazzino. Queste soluzioni sono sempre più utilizzate per migliorare l'efficienza operativa nel settore della logistica e supportare operazioni sostenibili, riducendo sprechi ed errori.

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

Tecnologie Kargo

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

• Scansione delle porte di carico/scarico: automatizza l'acquisizione dei dati dalle etichette di carico al passaggio dei carrelli elevatori attraverso le porte di carico/scarico. Ciò riduce gli errori umani, garantisce sistemi di gestione dell'inventario accurati e migliora la produttività eliminando la necessità di scansioni manuali.
• Rilevamento danni: identifica e segnala immediatamente la merce danneggiata al molo di carico. Gli avvisi in tempo reale consentono ai supervisori di intervenire tempestivamente, riducendo al minimo i disagi e migliorando la soddisfazione del cliente.
• Verifica delle spedizioni: Conferma l'accuratezza delle spedizioni in entrata e in uscita confrontando i dati di trasporto con gli ordini. Il sistema previene le spedizioni errate, individua le discrepanze prima della partenza dei camion e garantisce la conformità ai requisiti del cliente e del settore.
• Verifica del carico: convalida la sequenza dei carichi durante le operazioni di carico e scarico dei rimorchi. 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 attività come il trasporto di materiali e l'orchestrazione dei flussi di lavoro all'interno dei centri di distribuzione.

Esempio concreto: i trattori ATG di Vecna Robotics nelle operazioni di vendita al dettaglio

Un rivenditore nazionale di articoli per la casa a prezzi scontati ha implementato i trattori ATG di Vecna Robotics per automatizzare la movimentazione 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 le operazioni di magazzino ad alto volume.

Adottando Vecna Robotics, l'azienda ha ottenuto i seguenti risultati:

• Un'efficienza in termini di costi di 9 dollari all'ora per robot, che si traduce in risparmi tangibili.
• Ritorno sull'investimento positivo in meno di 8 mesi.
• Funzionamento continuo a supporto di un processo della catena di approvvigionamento che richiede una produttività pressoché costante. ¹⁵

Analisi e supporto alle decisioni

Gli strumenti di analisi e supporto alle decisioni si concentrano sulla trasformazione dei dati della catena di approvvigionamento in informazioni utili e fruibili. Queste piattaforme vengono utilizzate in tutti i processi della catena di approvvigionamento per supportare le capacità decisionali, il monitoraggio delle prestazioni e la pianificazione a lungo termine della catena di approvvigionamento.

Sono spesso considerati strumenti essenziali per i professionisti della catena di approvvigionamento che cercano un vantaggio competitivo attraverso una migliore analisi dei dati.

CognitOps

CognitOps offre analisi basate sull'apprendimento automatico per l'ottimizzazione del magazzino e la pianificazione della manodopera, consentendo alle aziende di allocare risorse umane e flussi di lavoro in modo efficace, massimizzando così la produttività.

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

Medline, azienda privata statunitense produttrice e distributrice di forniture sanitarie , 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, si trovava ad affrontare complesse sfide in termini di bilanciamento della forza lavoro, gestione dei flussi di lavoro e rispetto delle ristrette tempistiche di evasione degli ordini.

L'azienda ha collaborato con la piattaforma CognitOps Align, che integra strumenti di apprendimento automatico e simulazione per ottimizzare le operazioni di magazzino e supportare la gestione della catena di approvvigionamento.

Per Medline, Align dovrebbe:

• Ridurre i tempi del ciclo d'ordine e i tempi totali di elaborazione.
• Migliorare la velocità di evasione degli ordini mantenendo elevati livelli di servizio.
• Fornire previsioni delle eccezioni in tempo reale per ridurre al minimo le interruzioni.
• Migliorare le prestazioni complessive della catena di approvvigionamento per supportare una migliore assistenza ai pazienti. ¹⁶

Zattera

Raft automatizza i flussi di lavoro relativi alle spedizioni e alla documentazione doganale utilizzando l'intelligenza artificiale, consentendo l'elaborazione dei documenti , la conformità commerciale e l'ottimizzazione dei dazi lungo le rotte marittime globali.

Esempio concreto: Navia Freight ottimizza l'elaborazione delle fatture con Raft AI

Navia Freight, un'azienda di trasporti e logistica con sede a Melbourne, gestisce trasporti marittimi, aerei, sdoganamento e operazioni di e-commerce . I suoi processi di contabilità fornitori erano in gran parte 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 finanziamento logistico di Raft AI, che comprendeva:

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

Come risultato di questa collaborazione:

• Tasso di automazione del 75%, con il 35% delle fatture che non richiedono alcun intervento umano.
• Risparmio di oltre 3.000 minuti al mese nell'elaborazione manuale dei documenti.
• Notevole riduzione degli errori e tempi di elaborazione più rapidi.
• Maggiore efficienza operativa, che consente al personale di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto. ¹⁷

7 ponti

7bridges offre automazione logistica basata sull'intelligenza artificiale per orchestrare le operazioni della catena di approvvigionamento, integrando pianificazione, esecuzione e monitoraggio in un unico flusso.

Esempio concreto: 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 proprie operazioni di supply chain e supportare la crescita globale. L'azienda aveva bisogno di migliorare l'efficienza, espandendo i canali B2C e B2B, ridurre i costi e offrire una soddisfazione del cliente superiore. 7bridges ha implementato la sua piattaforma di gestione della supply chain basata sull'intelligenza artificiale per:

• Automatizzate le dichiarazioni di esportazione per le spedizioni internazionali di alto valore per ridurre ritardi e costi.
• Espandere le operazioni B2C per ottimizzare anche la logistica B2B.
• Supportare i processi di approvvigionamento con simulazioni e analisi per migliorare le decisioni logistiche.
• Garantire visibilità e controllo sulle prestazioni di magazzino e di consegna.

I risultati della collaborazione sono:

• Oltre 2 milioni di euro di risparmi annuali, con un ritorno sull'investimento (ROI) pari a 17 volte.
• Circa il 5% dei costi recuperati da fatture contestate o errate.
• Un'esperienza cliente migliorata grazie a consegne più rapide e affidabili. ¹⁸

Pallet (CoPallet)

CoPallet, sviluppata da Pallet, è una piattaforma basata sull'intelligenza artificiale progettata per gestire attività logistiche ripetitive e ad alto volume. Creata appositamente per le operazioni della catena di approvvigionamento, automatizza l'elaborazione dei documenti, l'inserimento 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 chiave

• 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). Adapts in vari formati utilizzando l'intelligenza artificiale e la 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 aziendale : 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 e-mail , database, Teams e altre applicazioni aziendali, garantendo la compatibilità in tutto il settore della logistica.

Aumento (Augmentazione)

Augment offre un assistente basato sull'intelligenza artificiale per l'intero ciclo di vita dall'ordine all'incasso, automatizzando la corrispondenza delle fatture, la risoluzione delle controversie e il recupero crediti per ridurre i ritardi nei flussi di lavoro finanziari.

Esempio concreto: Armstrong Transport Group aumenta la produttività con Augie

Armstrong Transport Group, un'azienda di intermediazione merci, si trovava ad affrontare margini di profitto ridotti e un crescente stress da lavoro tra i dipendenti. Gli operatori gestivano dai 50 ai 70 carichi al giorno, oltre 400 email e più di 20 portali online, il che rendeva difficile la crescita senza un aumento del personale.

Armstrong ha implementato Augie, un assistente logistico basato sull'intelligenza artificiale e integrato con Slack, la posta elettronica e il loro sistema di gestione dei trasporti (TMS). Augie ha automatizzato i flussi di lavoro logistici ripetitivi, tra cui:

• Leggere e rispondere alle email.
• Creazione e monitoraggio dei carichi nel TMS.
• Verifica e negoziazione con i vettori.
• Raccolta e convalida delle prove di consegna (POD).
• Visualizzazione in tempo reale di eccezioni e aggiornamenti sulle spedizioni.

Di conseguenza, Armstrong ha raggiunto i seguenti risultati:

• Dal 40% al 60% di tocchi in meno per carico, riducendo il carico di lavoro dell'operatore di quasi la metà.
• I cicli di fatturazione sono stati accelerati di 8 giorni, riducendo i ritardi nelle fatture e migliorando il flusso di cassa.
• Raddoppiato il numero di carichi che ciascun rappresentante poteva gestire.
• Gli operatori hanno guadagnato più tempo da dedicare alle iniziative per la soddisfazione del cliente e ai rapporti con i fornitori. ¹⁹

Come scegliere un fornitore di IA per la supply chain

La scelta tra le aziende specializzate in IA per la supply chain dipende dalla maturità organizzativa, dalla portata operativa e dalla disponibilità dei dati. L'IA nelle iniziative per la supply chain offre il massimo valore quando è allineata a chiare priorità aziendali.

Dimensioni e complessità dell'attività:

• Le startup e le aziende di medie dimensioni che operano nella catena di approvvigionamento spesso traggono vantaggio da soluzioni modulari di intelligenza artificiale per la supply chain.
• Le imprese globali potrebbero necessitare di una personalizzazione più approfondita e di servizi gestiti.

Maturità dei dati:

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

Budget e attuazione:

• Gli strumenti di visibilità e analisi spesso garantiscono risultati 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 (ERP), di gestione dei trasporti e di gestione del magazzino.
• Valutare il supporto offerto dai fornitori per i servizi di consulenza, l'inserimento del personale e la 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 reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master in Psicologia Sociale e una laurea in Relazioni Internazionali.

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