IA per migliorare la trasparenza delle catene di approvvigionamento

Il mondo degli affari moderno è in continua evoluzione e presenta alle aziende sfide sempre nuove. In questo contesto, le possibilità offerte dall’apprendimento automatico (ML) e dall’intelligenza artificiale (IA) per ottimizzare i processi e le catene di approvvigionamento stanno guadagnando sempre più attenzione. Diversi casi d’uso dimostrano già come questa tecnologia innovativa possa portare a cambiamenti trasformativi.

Da: Robert Zehentbauer

(Monaco) Fino a che punto le promettenti opportunità offerte dall’apprendimento automatico (ML) possono essere effettivamente realizzate? E quali vantaggi ne derivano per le catene di approvvigionamento?

Tracciamento intelligente della posizione

I geofence fungono da barriera virtuale, che attiva un ping immediato non appena una persona o un veicolo la attraversa. Consentono una visibilità in tempo reale e traguardi più precisi per il trasporto delle merci tramite camion. Tuttavia, scalare a migliaia di posizioni si rivela una sfida, portando a confini di geofence imprecisi. Ad esempio, può accadere che un’area circolare attorno a un indirizzo si sovrapponga a strutture vicine o strade di passaggio. Queste imprecisioni possono portare a risultati errati e conseguenze gravi, come la cessazione prematura del tracciamento, orari di arrivo errati, appuntamenti mancati e necessità di riprogrammazione.

L’uso dell’apprendimento automatico rappresenta un progresso significativo nel miglioramento dei geofence, generando informazioni logistiche più accurate e quindi estremamente preziose. In questo modo, si creano automaticamente geofence più piccoli, basati su ping reali e che considerano i movimenti caratteristici dei veicoli attraverso dati storici. Questo approccio consente una messa a punto efficace del geofence e riduce le limitazioni precedenti.

Pianificazione logistica tramite previsioni ETA precise

ETA (tempo stimato di arrivo) si riferisce all’orario di arrivo pianificato di un mezzo di trasporto a destinazione nelle condizioni date. Tuttavia, gli orari di arrivo previsti sono raramente precisi e pertanto considerati inaffidabili. Una pianificazione proattiva è quindi difficile, soprattutto quando il mittente non può fidarsi degli orari di arrivo indicati. Tuttavia, indicazioni temporali precise sono necessarie nel settore della logistica, anche se si presentano complesse.

I vettori spesso non forniscono valori ETA aggiornati continuamente, il che porta a finestre temporali frequentemente mancate. Il tempo di viaggio di una spedizione è generalmente prevedibile, ma ci sono altri fattori che spesso causano ritardi e ETA imprecisi, come la durata della sosta in magazzino e comportamenti di guida imprevedibili. Tuttavia, grazie all’uso dell’apprendimento automatico, è possibile ottenere una previsione precisa del tempo di arrivo previsto dei camion. Attraverso l’addestramento ML con miliardi di punti dati provenienti da milioni di consegne di camion, sono possibili ETA più accurate e affidabili.

Per fornire ai mittenti informazioni più complete, i modelli di apprendimento automatico integrano diverse variabili come il comportamento del conducente, le fluttuazioni stagionali e le caratteristiche dei veicoli e dei carichi. Durante il trasporto, avviene un aggiornamento dinamico continuo dei valori ETA. Rispetto a finestre temporali e orari statici, questo modello può identificare ritardi in modo preciso e ridurre il tasso di errore di oltre il 60%. E questo sottolinea l’efficacia dell’approccio ML per una pianificazione logistica più precisa ed efficiente.

Raccolta accelerata tramite traguardi in tempo reale

Il riconoscimento affidabile dei traguardi in tempo reale rappresenta una sfida centrale, soprattutto nel trasporto marittimo. È cruciale per le decisioni strategiche e il monitoraggio delle prestazioni. Implementando l’apprendimento automatico nei processi, è possibile determinare punti di attracco precisi per porti e terminal significativi nel trasporto marittimo. Una visione completa dei traguardi è garantita dall’integrazione di queste informazioni con i dati di tracciamento satellitare.

L’identificazione di questi traguardi avviene in tempo reale utilizzando geofence e dati di tracciamento GPS. In alternativa, il traguardo di partenza può essere identificato quando la nave esce dal geofence. Questo approccio innovativo è in media circa quattro volte più veloce rispetto all’attesa di un evento segnalato dal vettore. In questo modo, è possibile un monitoraggio accelerato e più preciso nel trasporto marittimo.

ETA ottimizzati per una pianificazione ottimizzata

L’affidabilità degli orari di arrivo pianificati è di grande importanza nel trasporto marittimo. Negli ultimi tre anni, il panorama della navigazione container è cambiato rapidamente, accompagnato da numerosi disturbi e interruzioni. Questi sviluppi dinamici rendono difficile un adeguamento continuo e rappresentano una sfida aggiuntiva per la fornitura precisa di ETA accurati. Anche in caso di disturbi meno gravi, gli ETA segnalati dai vettori si rivelano inaffidabili, soprattutto in momenti critici come ritardi significativi nelle spedizioni.

Affrontare le sfide nel trasporto marittimo richiede ETA affidabili e attuabili. In questo contesto, l’apprendimento automatico rivoluziona l’accuratezza, la completezza e la praticità degli orari di arrivo pianificati nel traffico navale. Ad esempio, è possibile identificare ritardi in media una settimana prima rispetto a quanto normalmente segnalato dalle compagnie di navigazione. Questo aiuta i mittenti a prendere misure appropriate per ottimizzare la loro catena di approvvigionamento in anticipo. Mentre i vettori di solito indicano solo l’orario di arrivo della nave, l’IA offre anche una prospettiva ampliata. L’uso di questa tecnologia non solo consente di prevedere con precisione l’orario di arrivo di una nave, ma fornisce anche informazioni preziose sul rilascio del container dalla nave.

ETA affidabili vanno oltre la semplice indicazione del vettore. Considerano vari fattori come orari, movimentazione dei container, tempi di transito delle rotte, carichi portuali e caratteristiche specifiche della nave e del container. Per garantire sempre i dati più aggiornati e pertinenti, l’algoritmo sottostante è soggetto a miglioramenti e adattamenti continui. Questi adattamenti dinamici avvengono in base a dove si trova il container nel viaggio e garantiscono sempre una previsione ottimale e precisa.

Apprendimento automatico: trasparenza e importanza al centro

Negli ultimi anni, l’importanza dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico è aumentata. E molte promesse altisonanti sul potenziale di queste tecnologie hanno circolato nei media. Tuttavia, i quattro casi d’uso sopra menzionati dimostrano che l’apprendimento automatico non è solo un termine alla moda, ma ha effetti concreti e significativi. Le opportunità che ne derivano consentono di prendere decisioni strategiche e migliorare in modo sostenibile l’intera catena di approvvigionamento.

Robert Zehentbauer è Vice Presidente Regionale per la regione DACH presso project44. Ha una solida esperienza come esperto di vendite e logistica e può vantare oltre tre decenni di esperienza nei settori della logistica, del software e dell’IT. La sua carriera include posizioni significative presso Kühne + Nagel, Siemens Information Systems e importanti aziende statunitensi nel settore della logistica e del software per la catena di approvvigionamento come JDA Technologies, Descartes e i2 Technologies.

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