Come l’Intelligenza Artificiale Trasformerà la Gestione delle Catene Logistiche
Il Problema: Pianificazioni Inadeguate e Rischi nella Supply Chain
Le catene logistiche moderne sono sempre più complesse e vulnerabili a rischi imprevisti. Eventi come il COVID-19, le guerre e il blocco del canale di Suez hanno evidenziato l’importanza di una gestione agile e resiliente, non solo per le grandi aziende, ma anche per quelle di medie dimensioni. Tuttavia, la complessità intrinseca di queste reti rende difficile proteggersi dai rischi e ottimizzare le operazioni.
Un elemento cruciale che amplifica queste difficoltà è la previsione dei fabbisogni. Quando le previsioni di domanda sono errate, il risultato è una gestione inefficace delle scorte, con risorse non sincronizzate alle reali necessità aziendali, e impatti negativi anche sul piano finanziario.
Le Cause del Fallimento delle Previsioni Tradizionali
Le previsioni errate nel contesto logistico sono principalmente dovute a tre fattori chiave:
Disaccordo tra Stakeholder: Diverse funzioni aziendali (come il reparto vendite e quello finanziario) spesso non sono allineate sulle stime di domanda, complicando la pianificazione. Le politiche di prezzo e le stime di fabbisogno variano, creando confusione.
Obiettivi Contrapposti: Ogni reparto ha obiettivi differenti e talvolta contrastanti, come il desiderio del reparto finanziario di ridurre le scorte e quello delle vendite di mantenerle per migliorare il servizio al cliente.
Modelli Obsoleti: I software attuali, spesso progettati per mercati in crescita e non globalizzati, non riescono a rispondere alle sfide e alle complessità delle catene logistiche moderne.
La Soluzione: Un Nuovo Approccio Basato su AI, Modelli Ad Agenti e Teoria dei Giochi
Prometeo ha sviluppato un framework innovativo che supera i limiti dei tradizionali modelli di previsione basati su machine learning. Invece di concentrarci solo sulla previsione della domanda, il nostro approccio si focalizza sulle decisioni da prendere lungo la catena logistica.
Utilizzando modelli matematici avanzati, abbiamo creato un sistema che integra i dati provenienti dalla supply chain e li associa alle decisioni strategiche da compiere, considerando fattori come:
Priorità aziendali
Vincoli di budget
Disponibilità delle risorse
Costo delle risorse
Questo approccio consente di delineare scenari futuri reali e di anticipare le criticità che potrebbero verificarsi.
I Componenti del Nostro Framework:
Gemello Digitale: Abbiamo combinato i sistemi LLM, come GPT, con modelli ad agenti per creare il SmartAgent-Based Modelling (https://arxiv.org/abs/2311.06330), che descrive i vari attori della catena logistica in modo preciso ed efficace.
Architettura per i Dati: Il nostro modello integra e unifica diverse fonti di dati, offrendo una visione olistica e completa dell'intero sistema logistico.
Motore di Interazione Strategica: Utilizzando la Teoria dei Giochi, il nostro motore analizza le interazioni tra gli attori, identificando le strategie migliori e i risultati più vantaggiosi, sia a livello qualitativo che quantitativo.
Un Caso di Successo: Ottimizzazione della Gestione delle Scorte per un'Azienda FMCG
Abbiamo applicato il nostro modello a un'azienda che produce beni di largo consumo (FMCG) con l'obiettivo di migliorare la gestione delle scorte. L'approccio ha consentito di ottimizzare il livello di servizio (Fill Rate) e ridurre i costi associati alle scorte. I risultati ottenuti sono stati straordinari:
Un miglioramento del Fill Rate di 8 punti percentuali.
Una riduzione dei costi delle scorte del 12%.
Inoltre, il sistema ha permesso ai manager di concentrarsi su decisioni strategiche di maggior valore, poiché il gemello digitale ha fornito una rappresentazione precisa delle aree in cui erano necessari interventi per migliorare i processi.
Conclusioni: Un Futuro Più Resiliente per le Catene Logistiche
L'approccio di Prometeo, basato su modelli ad agenti, teoria dei giochi e intelligenza artificiale, rappresenta una vera e propria svolta per la gestione delle catene logistiche. Non solo consente di prendere decisioni migliori e più consapevoli, ma aiuta anche a costruire un sistema resiliente che può rispondere in modo efficace ai rischi e alle complessità delle supply chain moderne.
