4 decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prenderà

Sia nella digitalizzazione dei processi che nella trasformazione digitale, l'intelligenza artificiale è sempre più presente nelle aziende di qualsiasi settore. Ma la logistica si distingue, in quanto le aziende oggi cercano di razionalizzare le loro operazioni digitali e/o cambiare la loro strategia per soddisfare le attuali richieste del settore, cercando le migliori decisioni logistiche da prendere con l'intelligenza artificiale.

Ci sono molte opzioni e strumenti con AI sul mercato oggi che, piuttosto che offrire una soluzione magica a tutti i problemi, aiutano nella gestione dei processi più complicati e aiutano nel processo decisionale di fronte a sfide difficili da risolvere. Di alcuni di essi si è già sentito parlare molto a causa del loro recente utilizzo in grandi aziende, ma altri non sono così noti.

I seguenti sono i tipi di decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prenderà sia nelle operazioni che nella strategia.

Previsione della domanda

Non è un mistero conoscere i momenti di picco della domanda più popolari come il Natale o il Black Friday, quando la maggior parte delle industrie sono colpite. Tuttavia, ogni settore e, in particolare, ogni azienda conosce i propri aumenti di ordini in modo più o meno dettagliato a seconda dei tempi e dei dati degli anni precedenti, tra gli altri aspetti.

Ciononostante, il numero ottimale di scorte non è sempre giusto per non subire perdite a causa dell'eccesso di scorte o di stock-out a causa della loro incredibile complessità determinata da fattori sia esterni che interni. È qui che entra in gioco l'AI per pianificare la domanda sulla base di algoritmi che calcolano gli anni precedenti, le campagne di marketing e anche tenendo conto di alcune circostanze esterne come i cambiamenti nelle leggi.

Costi della logistica inversa

La logistica inversa è nota per essere una delle più grandi sfide per un'azienda che gestisce una catena di approvvigionamento. Questo perché il costo di un ritorno è molto più alto di quello di una spedizione perché non si tratta solo di riportare il prodotto al magazzino. Non si tratta solo di riportare il prodotto in magazzino, ma anche di una rigorosa gestione amministrativa per reintrodurlo nello stock attivo, ripararlo se necessario o distruggerlo se i passi precedenti non possono essere applicati.

Questo è il momento in cui l'intelligenza artificiale entra in gioco per prendere decisioni basate su vari criteri, ma il cui obiettivo principale è quello di valutare se elaborare o meno il ritorno dell'ordine. Per fare questo, l'AI prende in considerazione fattori ovvi come il costo del rimborso, ma anche altri fattori non così ovvi come le condizioni del prodotto per considerare la sua rivendita e anche la storia dell'acquirente per analizzare il suo comportamento con il marchio.

Una volta analizzati questi fatti, l'IA può prendere due decisioni: o non elaborare il reso, ma pagare il cliente se i costi non sono redditizi, o elaborarlo quando le perdite non sono così gravi per l'economia dell'azienda. Senza dimenticare che il consumatore insoddisfatto viene analizzato anche in termini di fedeltà alla marca e se sarà penalizzato per aver gestito troppi resi.

Tracciabilità

Dato quanto complessa e relativamente lunga può essere una catena di approvvigionamento per l'industria, è spesso molto difficile tenere traccia dello stato delle scorte, rallentando il processo di identificazione e verifica con compiti noiosi. Inoltre, ci sono molteplici fattori che possono far sì che gli errori siano trascurati e poi più costosi da rimediare, come la gestione dei resi di una linea di prodotti difettosi.

Un sistema di tracciabilità con visione artificiale assiste nello snellimento e nel funzionamento dell'identificazione e della verifica. Questo grazie a telecamere con software di elaborazione e analisi delle immagini che controllano l'identità delle merci e il loro stato attuale. Possono anche monitorare i momenti in cui la fornitura subisce danni per accelerare i processi di rimozione del prodotto.

Ottimizzatore del percorso

Tra le decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prenderà, queste sono senza dubbio quelle che ottimizzano operazioni più o meno complesse. Questi programmi mirano a risparmiare tempo e risorse, in particolare quando le richieste crescenti e l'aumento dei prezzi non sono a loro favore. L'ottimizzatore di percorsi in particolare si distingue.

Oltre ad automatizzare il compito ingombrante di pianificare i percorsi che la vostra flotta di veicoli prenderà su base giornaliera, utilizza i suoi algoritmi per cercare i migliori percorsi da prendere in base a una serie di parametri e restrizioni applicate dal personale stesso. Questi limiti possono andare dalla dimensione e dal numero della flotta alla fascia oraria dei trasportatori, adattandosi a qualsiasi situazione.

Conclusione

L'AI è sempre più presente nel settore della logistica, sia nell'automazione dei processi che nel processo decisionale. Si tratta di progressi tecnologici necessari in processi importanti come l'ottimizzazione dei compiti e nella strategia direttamente incentrata sulla soddisfazione del cliente, tra gli altri. In effetti, ci sono aziende che già fanno affidamento sulle decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prenderà.

In Hedyla comprendiamo la necessità attuale della logistica di ottimizzare le operazioni come il picking o la gestione del trasporto.