Cos’è il machine learning? Come possiamo utilizzarlo per la previsione della domanda di prodotti?

Come si può sfruttare il Machine Learning per prendere decisioni migliori sulla supply chain?

Per anni le aziende hanno cercato di implementare tecnologie intelligenti. L’obiettivo finale è che queste macchine non solo prendano decisioni, ma che queste decisioni siano “buone” e non debbano essere convalidate da un essere umano.

Mentre le aziende abbracciano l’IA, il Machine Learning e altre tecniche avanzate, come si può utilizzare questa tecnologia rivoluzionaria per creare guadagni di efficienza in tutta la supply chain?

In questo articolo approfondiremo il ruolo cruciale che il Machine Learning svolge già nella nostra vita quotidiana e come le aziende possono sfruttarlo per creare un vantaggio competitivo.

Dall’implementazione del Machine Learning per la previsione della domanda di prodotti all’arricchimento del processo di pianificazione delle scorte, esploreremo alcune delle applicazioni intelligenti per la supply chain che stanno già dando risultati fantastici.

Le macchine possono prendere “buone” decisioni?

Viviamo in un mondo in cui la tecnologia è una parte fondamentale della nostra vita quotidiana e le tecnologie da cui dipendiamo avanzano a un ritmo esponenziale. Esempi di algoritmi intelligenti basati sul machine learning possono essere visti in tutti gli ambiti della vita:

• Il modo in cui troviamo i prodotti su Internet
• Come effettuiamo le transazioni bancarie
• Quando scriviamo poche parole in un’e-mail e la macchina ci propone la fine della frase
• E, sempre di più, come strumenti come ChatGPT creino un dialogo conversazionale simile a quello umano.

Molti di questi algoritmi utilizzano ogni dato accumulato per imparare e migliorare. Un esempio famoso è il sistema Deep Blue Chess (DBC) di IBM . Nel 1997, la macchina è riuscita a sconfiggere il campione del mondo di scacchi, Garry Kasparov, utilizzando algoritmi perfezionati grazie al Machine Learning.

Tuttavia, questi progressi non sono privi di conseguenze. Sembra quasi che il nostro mondo possa iniziare ad assomigliare a un capitolo di Black Mirror. O meglio, siamo diventati tutti una persona di interesse che viene costantemente osservata. Eppure, siamo tutti convinti che queste tecnologie innovative ci rendano la vita più facile, migliore e veloce.

Se estrapoliamo questo dato alla complessità della supply chain, l’applicazione di questa tecnologia intelligente è in corso da molto tempo. Tuttavia, l’attenzione si è concentrata principalmente sull’automazione dei processi nelle fabbriche . La ciliegina sulla torta sta nello sviluppo di macchine che imparano a risolvere i problemi prendendo autonomamente le decisioni migliori.

Differenze tra machine learning e intelligenza artificiale

Innanzitutto, spieghiamo alcuni concetti fondamentali.

Senza dubbio ti sarai imbattuti nei concetti di Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico, ma per fare chiarezza sull’equazione, vediamo di definirli:

Intelligenza artificiale (AI)

In sostanza, si tratta del concetto di cercare di far coincidere le macchine con il comportamento umano. Negli ultimi tempi, questo aspetto ha acquisito importanza, in parte a causa dell’enorme volume e varietà di dati che le aziende sono ora in grado di raccogliere e della velocità con cui possono elaborarli.

Cos’è il Machine Learning?

Si tratta di una disciplina dell’IA dedicata allo studio degli algoritmi che sono progettati per eseguire un compito utilizzando i dati. Soprattutto, la macchina utilizza questi dati per imparare e migliorare automaticamente senza l’intervento umano.

In sostanza, il Machine Learning combina la statistica applicata e l’informatica con la velocità e la precisione per prevedere il comportamento futuro. Per fare ciò, è necessario raccogliere e archiviare una grande quantità di dati (Big Data), che spesso può rappresentare un handicap per molte aziende.

Scienza dei dati e analisi avanzata

La scienza dei dati si occupa dell’esplorazione e dell’interpretazione dei dati per ottenere informazioni significative per le aziende. Combinando principi e pratiche provenienti dai campi della matematica, della statistica, dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, questo approccio di analisi avanzata consente alle aziende di analizzare grandi quantità di dati.

A sua volta, questo può essere usato per fare un’analisi descrittiva (che si basa sulla spiegazione di ciò che è accaduto attraverso statistiche, grafici e tabelle). Tuttavia, il vero valore aggiunto delle tecniche di Machine Learning è rappresentato dall’esecuzione di due tipi di analisi più sofisticate: l’analisi predittiva (che consente di fare previsioni basate su situazioni passate da utilizzare in futuro) e l’analisi prescrittiva (che consente di simulare diversi scenari e valutare quali azioni consentiranno di ottenere i migliori risultati in futuro).

Machine Learning in azione: vediamo un esempio

Come abbiamo detto, le applicazioni del Machine Learning sono molto vaste. Ma prendiamo un semplice esempio per mostrare come le tecniche di Machine Learning possono essere utilizzate per ottenere migliori risultati aziendali.

Immagina di lavorare per una palestra e di voler cercare di fidelizzare i clienti che potrebbero pensare di annullare l’iscrizione nelle settimane successive. Il tuo obiettivo è identificare questi clienti e coinvolgerli al momento giusto per convincerli a rimanere.

Vediamo come si evolve la situazione:

In che modo il Machine Learning potrebbe apportare valore alla tua supply chain?

L’integrazione del Machine Learning nella gestione della supply chain aiuta le aziende ad automatizzare attività apparentemente di scarso valore, lasciando più tempo per concentrarsi su attività strategiche e di maggiore impatto. Tuttavia, il Machine Learning apre un universo di possibilità più ambiziose.

Ecco alcuni esempi di come il Machine Learning ha avvantaggiato i team della supply chain:

Gestione della catena di approvvigionamento

• Ottimizzazione dei percorsi delle consegne di replenishment in diversi punti della rete logistica in tempo reale
• Creare una pianificazione degli ordini dei fornitori considerando vincoli multipli come costi di stoccaggio, tempi di consegna, capacità di magazzino, ecc.
• Fornendo una comprensione in tempo reale della posizione esatta di ogni pallet all’interno della supply chain e i mezzi per determinare l’ora esatta di arrivo al punto successivo della catena.

Ottimizzazione del magazzino

• Automatizzare le ispezioni di qualità utilizzando il riconoscimento delle immagini per rilevare i danni ai contenitori e agli imballaggi
• Progettare la disposizione dei prodotti all’interno del magazzino, ottimizzare i percorsi di preparazione, ridurre al minimo gli errori di preparazione, ecc.
• Migliorare la gestione delle risorse considerando le informazioni sull’assenteismo previsto e sul turnover del personale, al fine di ottimizzare gli schemi dei turni.
• Determinare il momento migliore per eseguire la manutenzione preventiva di macchinari e attrezzature per ridurre i tempi di fermo.

Pianificazione della produzione

• Raccogliere dati per comprendere la produttività delle macchine e individuare le opportunità di ottimizzazione (ad esempio, ridistribuendo i tempi di produzione).
• Automatizzare le azioni ripetitive per aumentare la velocità e l’agilità della produzione, consentendo al personale di concentrarsi su altri tipi di attività che aggiungono valore.
• Consentono la personalizzazione e la customizzazione, con la massima precisione e rapidità di produzione.
• Rilevare eventuali anomalie di produzione, assicurandosi che non abbiano un impatto sul processo produttivo.

Come si può utilizzare il Machine Learning per la previsione della domanda di prodotti?

Finora abbiamo parlato delle applicazioni del Machine Learning nella supply chain in senso generale. Nella prossima sezione ci concentreremo su un’area più specifica, dove la potenza di questa entusiasmante tecnologia sta dando risultati concreti.

Consentendo alle aziende di creare previsioni sempre più accurate, il Machine Learning sta svolgendo un ruolo significativo nell’aiutare le imprese a migliorare i processi decisionali. Se applicato alla previsione della domanda di prodotti, i punti di forza del Machine Learning sono evidenti.

Se si considera la natura di questo processo critico della supply chain, il Machine Learning è un elemento naturale per la previsione della domanda del prodotto:

• Le tecniche di previsione si basano tipicamente su un ampio bacino di dati.
• Con più fonti di dati e livelli di aggregazione, spesso vi è un elevato grado di complessità.
• Gli insight che ne derivano possono essere utilizzati per supportare il processo decisionale in tutta l’organizzazione e possono persino estendersi alla selezione dei partner della supply chain.

Data la complessità e la criticità della previsione della domanda di prodotti per supportare un efficace processo decisionale della supply chain, molte aziende adottano modelli statistici per anticipare la domanda futura. Tuttavia, l’introduzione del Machine Learning consente alle aziende di creare una visibilità che i semplici modelli statistici da soli non possono eguagliare.

Approfondiamo l’argomento ed esploriamo 3 applicazioni pratiche del Machine Learning nella previsione della domanda di prodotti:

1) Previsione della domanda di nuovi prodotti

I nuovi prodotti sono notoriamente difficili da pianificare. Tuttavia, applicando algoritmi di apprendimento automatico con una configurazione avanzata, i sistemi abilitati all’apprendimento automatico possono raggruppare autonomamente la storia della domanda di più prodotti per identificare e anticipare le tendenze della domanda. Questo, a sua volta, consente al sistema di prevedere il potenziale volume futuro della domanda.

Il risultato: i team della supply chain possono costruire previsioni solide per i nuovi prodotti in tempi molto più rapidi, eliminando al contempo l’incertezza e i rischi legati al lancio di nuovi prodotti.

2) Rilevamento delle anomalie di previsione

Utilizzando tecniche simili a quelle impiegate nel rilevamento delle frodi, le tecniche di Machine Learning consentono ai team della supply chain di identificare i valori anomali nello storico della domanda e di escluderli da qualsiasi analisi. Inoltre, utilizzando reti neurali avanzate per raggruppare SKU altamente sensibili alle anomalie, questi prodotti possono essere gestiti in modo più proattivo.

Rilevando le anomalie nelle transazioni dei clienti, nella disponibilità e nello stato delle scorte, la robustezza degli altri algoritmi di supporto non fa che migliorare.

3) Ottimizzazione delle promozioni

Non c’è dubbio che le promozioni rappresentino un grosso problema per le aziende. Tuttavia, con il progredire degli algoritmi di Machine Learning, le aziende stanno sfruttando la tecnologia per ottimizzare il processo decisionale relativo alle promozioni. Utilizzando una tecnica chiamata “deep reinforcement learning”, le aziende possono sviluppare politiche promozionali più efficaci che incrementano le vendite e riducono al minimo il rischio di ribassi non pianificati.

Prerequisiti per l’applicazione dei principi del Machine Learning alla tua attività

Dato il numero crescente di potenziali fonti di dati, unito alla rapida evoluzione della potenza di calcolo, il Machine Learning può essere uno strumento estremamente potente sia per la previsione della domanda di prodotti che per altri processi chiave della supply chain.

Eppure, in sostanza, è ancora “solo un altro strumento nella scatola”. E naturalmente ci sono degli aspetti negativi nel Machine Learning. Pertanto, per le aziende non dovrebbe diventare un obiettivo “fare” Machine Learning per il gusto di farlo.

L’apprendimento automatico non è il Santo Graal; trova la sua forza in situazioni in cui i dati sono abbondanti, ma il grado di complessità è così elevato che la matematica tradizionale non è all’altezza. Ma di quanti dati stiamo parlando esattamente?

Se abbiamo una situazione con 5 variabili che possono assumere ciascuna 10 valori diversi, abbiamo già migliaia di combinazioni possibili per il Machine Learning. Nelle previsioni della domanda, ad esempio, ci sono spesso molte più variabili che possono assumere più valori.

Se i dati sono disponibili, il Machine Learning ha un enorme potere. Tuttavia, nella pratica, questa è la sua più grande debolezza. I manager devono quindi pensare a come raccogliere i dati in modo strutturato, efficiente e “pulito”.

L’apprendimento automatico richiede anche molta potenza di calcolo. Alcuni algoritmi di Machine Learning si basano su un numero enorme di calcoli numerici e questo può talvolta rappresentare un problema nella gestione dell’inventario.

Inoltre, è importante tenere presente che le soluzioni per la gestione delle scorte non si basano solo su risultati quantitativi. In definitiva, sono le persone che devono capire e lavorare con le soluzioni. La direzione deve quindi monitorare attentamente questo aspetto. Di conseguenza, è importante facilitare la conoscenza del Machine Learning e della gestione teorica delle scorte in tutta l’azienda.

Tuttavia, per le aziende che sperano di lavorare in modo più efficiente, il Machine Learning offre notevoli vantaggi competitivi. Dal battere i campioni del mondo di scacchi all’aiutarvi a ottenere informazioni più affidabili sulla domanda futura, il Machine Learning offre alle aziende nuove opportunità che stanno già rivoluzionando l’attuale supply chain.