I 20 migliori strumenti AI per la supply chain con esempi

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

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

Confronto tra i 20 migliori strumenti AI 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 di AI per la supply chain spesso si sovrappongono tra 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 AI 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 sull'intera supply chain.

Esempio reale: DHL ottimizza i processi di trasporto per garantire 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 i costi di trasporto, i costi di magazzino e i 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 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 permesso a DHL di:

• Confrontare 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 della domanda.
• Migliorare il processo decisionale fornendo visibilità sui costi di trasporto e magazzino.

DHL ha registrato miglioramenti misurabili nelle performance della supply chain:

• 7% di risparmio diretto ottenuto grazie al miglior utilizzo dei veicoli e al consolidamento delle fermate.
• 15% di risparmio per un cliente retail statunitense 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 AI 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 che la gestione dei trasporti senza passare da un sistema all'altro.

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

Un'importante azienda di 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 dei lanci di nuovi prodotti. Questa visibilità limitata ha creato esaurimenti delle scorte in 25 siti e ridotto le performance 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 delle forniture.
• Ridurre gli eventi di esaurimento scorte per migliorare l'esperienza dei pazienti.
• 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 un orizzonte di 18 mesi. Il sistema ha incorporato i lanci di prodotti, i cambiamenti nella copertura assicurativa e i segnali di domanda e offerta in tempo reale. I risultati principali includevano:

• Aumento del 47% dell'accuratezza delle previsioni.
• Riduzione del 14% dell'inventario disponibile.
• Miglioramento del 34% nella rotazione dell'inventario.
• Riduzione significativa delle cancellazioni degli ordini dei pazienti dovute alla disponibilità dei prodotti.²

Figura 1: La 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 dell'inventario in più funzioni delle operazioni della supply chain.

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

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

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

• Pianificazione della domanda, pianificazione delle forniture, 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'AI nella supply chain di o9, l'azienda ha ottenuto:

• Maggiore accuratezza delle previsioni.
• Riduzione delle carenze di componenti grazie a una migliore pianificazione dei materiali chiave.
• Migliore efficienza nei processi di pianificazione e riduzione dello 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 connesso per la supply chain con AI per la pianificazione, l'esecuzione e il commercio. La sua piattaforma copre la previsione della domanda, la pianificazione delle forniture e la collaborazione attraverso le reti globali della supply chain.

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 dei punti vendita e dei dati esterni della supply chain per creare previsioni giornaliere accurate.
• L'automazione delle attività di previsione libera i pianificatori per 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'AI nella supply chain attraverso E2open, il produttore di dolciumi ha ottenuto miglioramenti misurabili nelle operazioni della supply chain:

• Accuratezza delle previsioni migliorata di oltre il 23%.
• Produttività dei pianificatori aumentata grazie all'automazione delle attività ripetitive.
• Miglioramento delle scorte di sicurezza e delle performance di rifornimento.
• Processi standardizzati in tutti i 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 delle forniture per supportare l'approvvigionamento strategico e la pianificazione delle forniture, 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 parti non strategiche stava affrontando una crescente complessità nelle operazioni della supply chain. La visibilità limitata dei costi rendeva difficile valutare i prezzi dei fornitori, identificare benchmark competitivi e mantenere la redditività delle attività di approvvigionamento.

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

• 14 milioni di dollari di risparmi sui costi nelle operazioni di approvvigionamento.
• Maggiore competitività dei prezzi grazie a un benchmarking accurato 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'AI che combina analisi dei fornitori, gestione dei contratti e previsione degli approvvigionamenti con capacità di pianificazione della supply chain.

• Negoziazioni autonome: Gli agenti AI gestiscono le negoziazioni tattiche, analizzano le offerte e selezionano i fornitori, garantendo prezzi competitivi e mantenendo la conformità.
• Scoperta dei fornitori e gestione dei rischi: 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 basati sull'AI sui prezzi e rileva opportunità di risparmio.
• Gestione degli intake: Semplifica le richieste di approvvigionamento tramite interfacce basate su chat, applicando la conformità alle policy in tempo reale e migliorando l'esperienza utente.
• Analisi delle categorie e della spesa: Offre approfondimenti sui modelli di spesa, le performance dei contratti e la gestione dei fornitori, supportando performance più solide della supply chain.

Figura 4: Agente AI generativa Merlin per le negoziazioni autonome.

Inventario e approvvigionamento

Le soluzioni AI per l'inventario e l'approvvigionamento si concentrano sulla gestione dell'inventario, l'ottimizzazione dell'inventario 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 dell'approvvigionamento, del rifornimento e del coordinamento dei fornitori. Se applicati correttamente, 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 e pianificazione della supply chain. La sua piattaforma collega le decisioni di approvvigionamento con l'inventario, il trasporto e la 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 visibilità limitata dei dati tra questi siti rendeva difficile pianificare la capacità produttiva per le sue quattro unità di business.

Gli ingegneri dedicavano tempo eccessivo alla creazione di modelli della 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 performance 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 degli scenari basata sull'AI di Coupa.¹⁰

Verusen

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

Pactum AI

Pactum offre agenti di negoziazione autonoma 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 long-tail 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'AI agentic di Pactum, l'azienda lottava con contratti obsoleti dei fornitori long-tail, visibilità limitata sui dati dei fornitori e processi di approvvigionamento inefficienti. Con l'80% della spesa concentrata sul 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:

• Migliore efficienza dei contratti con i fornitori long-tail.
• 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 delle supply chain e delle reti logistiche. Questi strumenti sono utilizzati per la gestione dei trasporti, il tracciamento delle spedizioni e la gestione dei rischi della supply chain.

Svolgono un ruolo fondamentale 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 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 AI 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: Le 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 le imprese globali che 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 regolare dinamicamente i percorsi.

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

Kout Food Group (KFG), un fornitore di servizi di ristorazione 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 programmazione dei rider, la mancanza di visibilità in tempo reale sulle performance di consegna e i ritardi nell'elaborazione dei pagamenti creavano inefficienze e frequenti fallimenti nelle consegne.

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

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

DispatchTrack

DispatchTrack si concentra sull'AI per la consegna dell'ultimo miglio, fornendo previsioni ETA, routing dei conducenti 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 in outsourcing per la supply chain da oltre 25 anni, specializzandosi nella consegna di elettrodomestici e arredi per la casa nei 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:

• Miglioramento delle performance di puntualità con finestre di consegna accurate e configurabili.
• Maggiore 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 AI di Pando gestisce il routing, l'abbinamento dei carichi e il monitoraggio dell'esecuzione per supportare il 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 di nastri e film plastici negli Stati Uniti, operante in oltre 30 sedi globali con oltre 10 miliardi di dollari di fatturato, lottava con una gestione frammentata delle merci. Fogli di calcolo manuali, sistemi dispersi e un'eccessiva dipendenza da un sistema di gestione dei trasporti domestici creavano inefficienze nei processi di trasporto internazionale, approvvigionamento e finanza.

L'azienda ha implementato la piattaforma logistica basata sull'AI di Pando, integrando approvvigionamento, esecuzione e pagamento delle merci in un unico sistema. Di conseguenza:

• Riduzione del 4% della spesa per il trasporto merci nelle operazioni globali.
• Aumento dell'80% della produttività del team eliminando i processi manuali.
• Visibilità unificata al 100% su spedizioni, tariffe e performance dei vettori.¹⁴

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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Automazione e robotica

Le aziende di automazione e robotica si concentrano sull'automazione del magazzino e sull'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 transazione elevati.

Kargo Technologies

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

• Scansione delle porte di banchina: Automatizza l'acquisizione dei dati dalle etichette delle merci mentre 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, minimizzando le interruzioni e migliorando la soddisfazione del cliente.
• Verifica delle spedizioni: Conferma l'accuratezza delle spedizioni in uscita e in entrata abbinando i dati delle merci con gli ordini. Il sistema previene le spedizioni errate, rileva le discrepanze prima che i camion partano e garantisce la conformità con i requisiti dei clienti 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 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 di articoli per la casa a prezzo scontato 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 alla settimana, 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:

• 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 della supply chain che richiede una produttività quasi costante.¹⁵

Analisi e supporto decisionale

Gli strumenti di analisi e supporto decisionale si concentrano sul trasformare i dati della supply chain in approfondimenti attuabili. Queste piattaforme sono utilizzate nei processi della supply chain per supportare le capacità decisionali, il monitoraggio delle performance 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 sul ML per l'ottimizzazione del magazzino e la pianificazione della manodopera, consentendo alle strutture di allocare efficacemente le risorse umane e i flussi di lavoro, massimizzando così la produttività.

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 la manodopera, 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, Align dovrebbe:

• 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 minimizzare le interruzioni.
• Rafforzare le performance complessive della supply chain per supportare una migliore assistenza ai pazienti.¹⁶

Raft

Raft automatizza i flussi di lavoro delle spedizioni merci e dei documenti doganali utilizzando l'AI, 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 AI

Navia Freight, un'azienda di trasporti e logistica con sede a Melbourne, gestisce trasporto marittimo, aereo, sdoganamento e operazioni di eCommerce. I suoi processi di contabilità fornitori erano prevalentemente 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 AI, che includeva:

• Elaborazione avanzata dei documenti per estrarre automaticamente i dati dalle fatture.
• Strumenti di convalida dei dati per verificare incrociatamente le informazioni e garantirne l'accuratezza.
• Flussi di lavoro automatizzati per ottimizzare le approvazioni 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 ha richiesto 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, liberando il personale per concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.¹⁷

7bridges

7bridges offre automazione logistica basata sull'AI 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 sull'AI per:

• Automatizzare le dichiarazioni di esportazione per le spedizioni internazionali di alto valore per ridurre ritardi e costi.
• Espandere 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 performance di magazzinaggio e consegna.

I risultati della partnership sono:

• Oltre 2 milioni di euro di risparmi annuali, ottenendo un ROI di 17x.
• 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'AI progettata per gestire attività logistiche ripetitive ad alto volume. Progettata appositamente per le operazioni della supply chain, automatizza l'elaborazione dei documenti, l'inserimento dei 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 dei documenti: Legge documenti logistici non strutturati, incluse le polizze di carico (BOL), le prove di consegna (POD), le richieste di preventivo (RFQ) e gli avvisi di spedizione avanzati (ASN). Si adatta a formati vari utilizzando l'intelligenza artificiale e la computer vision.
• 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 non risolti 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 AI per il ciclo order-to-cash, automatizzando l'abbinamento delle fatture, la risoluzione delle dispute 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'intermediazione di trasporti, affrontava margini ridotti e un crescente burnout dei dipendenti. Gli operatori gestivano 50-70 carichi al giorno mentre gestivano oltre 400 email e navigavano in più di 20 portali, rendendo difficile scalare senza aumentare l'organico.

Armstrong ha implementato Augie, un compagno di squadra logistico basato sull'AI integrato con Slack, email 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.
• Creare e monitorare 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 AI per la supply chain

La scelta tra le aziende di AI per la supply chain dipende dalla maturità organizzativa, dall'ambito operativo e dalla preparazione dei dati. Le iniziative di AI 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 beneficiano di soluzioni AI modulari per la supply chain.
• Le imprese globali possono richiedere una personalizzazione più approfondita e servizi gestiti.

Maturità dei dati:

• Dati limitati favoriscono gli strumenti di visibilità e analisi.
• La 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 ERP, di gestione dei trasporti e di 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 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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