Ottimizzare la supply chain è sicuramente uno dei temi principali per ogni azienda produttiva.
Ma cos’è esattamente la supply chain?
In poche parole, la supply chain è l’intero processo che porta un prodotto dal produttore al consumatore finale, includendo la produzione, la gestione degli inventari e la consegna.
Questo processo ha un impatto economico significativo rispetto a qualsiasi altro processo aziendale, e rendendolo il più efficiente possibile, possiamo ridurre costi e tempi, migliorandone anche il servizio offerto ai clienti.
Per ottenere risultati significativi in questo ambito, oggi abbiamo a disposizione i modelli predittivi, strumenti avanzati che utilizzano dati storici e tecnologie come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per prevedere eventi futuri.
Ad esempio, i modelli predittivi possono aiutarci a prevedere la domanda di un prodotto e a pianificare meglio la produzione e la distribuzione.
In questo modo, è possibile ridurre gli sprechi, evitare rotture di stock e migliorare il servizio offerto ai clienti.
Vediamo allora come questi modelli possono essere applicati alla supply chain, quali vantaggi offrono e come alcune grandi aziende li stanno già utilizzando con successo.
Supply Chain: sfide e benefici
La gestione della supply chain comporta diverse sfide significative che le aziende devono affrontare quotidianamente.
Essendo un sistema complesso che coinvolge numerosi passaggi, la coordinazione di tutte queste attività richiede una gestione precisa e attenta, ed ogni fase del processo deve essere sincronizzata con le altre per evitare ritardi e inefficienze.
La complessità aumenta ulteriormente per le aziende che operano a livello globale, dove bisogna considerare normative diverse, fusi orari e culture aziendali.
La domanda dei consumatori o clienti può essere imprevedibile e influenzata da numerosi fattori esterni come le stagioni, le tendenze di mercato, le condizioni economiche e persino eventi imprevisti, rendendo difficile prevedere con precisione quali prodotti saranno richiesti e in che quantità.
La costante pressione per ridurre i costi operativi senza compromettere la qualità del prodotto o del servizio offerto è cruciale.
La competizione sul mercato globale è feroce e i margini di profitto possono essere molto stretti, per questo, ottimizzare la supply chain è una delle principali strategie per ridurre i costi.
Utilizzando modelli predittivi, siamo in grado di prevedere con maggiore precisione la domanda dei clienti e pianificare di conseguenza la produzione e la gestione degli inventari.
Questo permette di evitare l’accumulo di scorte inutilizzate e ridurre i costi di magazzinaggio, inoltre, ottimizzando i percorsi di consegna e migliorando la logistica, è possibile ridurre le spese di trasporto e le inefficienze operative.
Un’altra area chiave in cui l’ottimizzazione della supply chain fa la differenza è il miglioramento del servizio clienti.
Grazie a una gestione più precisa degli inventari e una pianificazione efficace della produzione, possiamo garantire che i prodotti siano disponibili quando e dove i clienti ne hanno bisogno.
Tempi di consegna più rapidi, meno rotture di stock e una maggiore soddisfazione del cliente portano anche a una maggiore fidelizzazione, poiché i clienti sono più propensi a tornare da un’azienda che può soddisfare costantemente le loro esigenze.
In un mercato globale sempre più competitivo, chi riesce ad operare in modo più efficiente ha un vantaggio significativo.
La riduzione dei costi e il miglioramento del servizio clienti permettono di offrire prezzi più competitivi e di rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato.
L’implementazione di modelli predittivi nella gestione della supply chain ci consente quindi di affrontare con successo le sfide attuali, migliorando al contempo l’efficienza operativa e la soddisfazione del cliente.
Modello predittivo: cos’è?
Abbiamo parlato di modello predittivo: ma che cos’è in pratica questo modello?
Un modello predittivo è uno strumento che utilizza dati storici e algoritmi di Intelligenza Artificiale per prevedere eventi futuri.
Si tratta di un sistema che analizza grandi quantità di dati passati per individuare pattern e tendenze, aiutando a fare previsioni accurate su ciò che accadrà in futuro.
Ad esempio, analizzando i dati delle vendite passate e altre variabili come le tendenze di mercato e i cambiamenti stagionali, i modelli predittivi possono stimare la domanda futura per diversi prodotti, consentendoci di pianificare la produzione in modo più accurato e di mantenere livelli di inventario ottimali.
Con previsioni più precise sulla domanda, possiamo gestire meglio le scorte, evitando sia l’eccesso di inventario che le rotture di stock, riducendo i costi di magazzinaggio e migliorando la disponibilità dei prodotti.
Inoltre, i modelli predittivi aiutano a decidere quando e quanto produrre, ottimizzando l’uso delle risorse e riducendo i tempi di inattività delle macchine, portando a una maggiore efficienza produttiva.
Utilizzando previsioni sui volumi di spedizione e sui percorsi di consegna, i modelli predittivi possono contribuire a pianificare le rotte più efficienti, riducendo i tempi di consegna e i costi di trasporto.
Per comprendere meglio come funziona un modello predittivo, vediamo un esempio concreto utilizzando il linguaggio di programmazione Python.
Immaginiamo di voler prevedere le vendite future di un prodotto basandoci su dati storici delle vendite e dell’andamento della temperatura media degli stessi periodi.
1. Raccolta dei dati
Per questo esempio, creeremo un dataset fittizio che include informazioni sulle vendite, le promozioni e la temperatura mensile.
La scelta di queste variabili è importante perché devono riflettere la realtà e includere tutti gli elementi che possono avere un impatto sull’andamento delle vendite.
In particolare, le promozioni e la temperatura sono stati scelti perché possono influenzare significativamente le vendite.
Ad esempio, le promozioni possono aumentare il volume delle vendite, mentre la temperatura può influenzare la domanda di prodotti stagionali come l’abbigliamento o le bevande.
In un esempio concreto, sarebbero presenti molte più informazioni e molti più dati, tuttavia, per semplificare al massimo e comprendere meglio cosa sia un modello predittivo, utilizzeremo solo queste tre variabili.
Codice
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
'mese': pd.date_range(start='1/1/2020', periods=24, freq='M'),
'vendite': np.random.randint(50, 200, size=24),
'promozioni': np.random.choice([0, 1], size=24),
'temperatura': np.random.randint(-10, 30, size=24)
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())Parte del nostro output
mese vendite promozioni temperatura
0 2020-01-31 180 0 7
1 2020-02-29 65 1 17
2 2020-03-31 155 1 1
3 2020-04-30 76 1 20
4 2020-05-31 94 0 22
… … … … …2. Preparazione dei dati
Per comprendere come il modello è in grado di performare sui nostri dati storici, dividiamo il dataset in set di addestramento e di test per poter valutare le prestazioni del nostro modello.
Questo significa che una parte dei dati verrà utilizzata per addestrare il modello, mentre un’altra parte sarà utilizzata per verificare se il modello è in grado di fare previsioni accurate.
Solitamente, la divisione è 80/20 o 70/30, ovvero il 80% o il 70% dei dati viene utilizzato per addestrare il modello, mentre il restante 20% o 30% viene utilizzato per testare le performance del modello.
Nel nostro caso decidiamo per una divisione 80/20.
Codice
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = df[['promozioni', 'temperatura']]
y = df['vendite']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)3. Creazione del modello
Per prevedere le vendite future, utilizzeremo un modello di regressione lineare.
La scelta della regressione lineare è motivata dalla sua semplicità e dalla capacità di modellare le relazioni tra le variabili indipendenti (come promozioni e temperatura) e la variabile dipendente (vendite).
Tuttavia, è importante notare che la regressione lineare non è l’unico modello disponibile, e in un progetto reale verrebbero testati diversi modelli per trovare quello che meglio si adatta ai dati come ad esempio la regressione polinomiale, le reti neurali, o gli alberi decisionali.
Codice
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)4. Previsione
Ora possiamo utilizzare il modello, precedentemente addestrato, per fare previsioni sui dati di test.
Questo passaggio è cruciale perché ci permette di valutare l’efficacia del modello nell’applicare le conoscenze apprese dai dati di addestramento ai nuovi dati.
Utilizzando il set di test, possiamo vedere quanto bene il modello predice i dati che non ha mai visto prima.
Questo ci dà un’idea chiara delle sue capacità predittive e della sua affidabilità.
Testare il modello sui dati di test ci aiuta a capire se il modello è in grado di generalizzare le sue previsioni al di fuori del dataset di addestramento, evitando così il problema del sovra-adattamento (overfitting).
Previsioni accurate sono essenziali per prendere decisioni informate in contesti aziendali.
Codice
y_pred = model.predict(X_test)
results = pd.DataFrame({'Actual': y_test, 'Predicted': y_pred})
print(results)Output
Actual Predicted
5 167 120.356580
11 52 91.345945
17 72 109.820924
14 160 100.869002
10 67 79.411028In questa tabella troviamo:
- Actual: si riferiscono alle vendite reali osservate nei dati di test.
- Predicted: si riferiscono alle vendite previste dal modello.
Ad esempio, per il record 5, il modello ha previsto 120,356580 vendite, mentre le vendite reali sono state 167.
La differenza tra i valori previsti e quelli reali evidenzia quanto il modello si discosti dalle osservazioni reali.
Un errore più piccolo indica una previsione più accurata.
5. Valutazione del Modello
Per capire quanto bene il nostro modello predittivo stia funzionando, dobbiamo valutare le sue prestazioni utilizzando alcune metriche chiave.
Le due principali metriche che utilizziamo sono l’errore quadratico medio (Mean Squared Error, MSE) e il coefficiente di determinazione (R²).
Codice
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
print(f'R2 Score: {r2}')Output
Mean Squared Error: 2386.4113615627736
R2 Score: 0.1255121230408379L’errore quadratico medio misura la media dei quadrati delle differenze tra i valori effettivi e quelli previsti dal modello.
Viene calcolato come la media dei quadrati delle differenze tra i valori effettivi e quelli previsti.
Un MSE più basso indica un modello più accurato.
Tuttavia, l’MSE non ha un limite superiore e il suo valore dipende dall’unità di misura della variabile dipendente (in questo caso, le vendite).
Un MSE elevato suggerisce che il modello sta commettendo errori significativi nelle previsioni.
Nel nostro esempio, l’MSE è 2386.41, il che suggerisce che ci sono errori significativi nelle previsioni del modello.
Questo valore indica che le differenze tra i valori reali delle vendite e quelli previsti dal modello sono abbastanza grandi.
Il coefficiente di determinazione (R²) misura la proporzione della variabilità dei dati che è spiegata dal modello e varia tra 0 e 1.
Un R² vicino a 1 indica che il modello spiega bene la variabilità dei dati, mentre un R² vicino a 0 indica che il modello non spiega bene la variabilità.
Nel nostro esempio, l’R² è 0.1255, il che significa che solo il 12.55% della variabilità nelle vendite è spiegata dal modello.
Questo suggerisce che il modello non è molto efficace nel prevedere le vendite e che c’è ampio margine di miglioramento.
L’analisi dei risultati ci suggerisce che il modello di regressione lineare, così com’è, non è molto preciso nel prevedere le vendite.
Questo può essere dovuto a diversi fattori:
- Scelta delle variabili indipendenti
Le variabili attualmente utilizzate (promozioni e temperature) potrebbero non essere sufficienti per catturare tutte le dinamiche che influenzano le vendite. - Complessità del problema
La relazione tra le variabili indipendenti e la variabile dipendente potrebbe essere più complessa di quanto il modello lineare possa rappresentare. - Qualità dei dati
La qualità dei dati utilizzati per l’addestramento può influenzare significativamente le prestazioni del modello. Dati rumorosi o con outlier possono distorcere le previsioni.
Per migliorare le previsioni del modello, si possono adottare diverse strategie, come:
- Aggiungere più variabili
Includere ulteriori variabili che potrebbero influenzare le vendite, come stagionalità, giorni festivi, trend economici, e altre variabili rilevanti. - Utilizzare modelli più complessi
Sperimentare con modelli più complessi, come reti neurali, alberi decisionali, o modelli di ensemble, che possono catturare meglio le relazioni non lineari tra le variabili. - Pulizia e pre-elaborazione dei dati
Migliorare la qualità dei dati rimuovendo il rumore e gli outlier, e normalizzando o trasformando le variabili se necessario.
In un esempio semplice e con pochi dati come questo, non possiamo aspettarci che il modello sia estremamente preciso.
Tuttavia, con un lavoro adeguato e l’inclusione di più dati e variabili, possiamo arrivare a ottenere risultati molto più accurati e utili.
Supply chain: casi di studio
Vediamo ora qualche esempio reale di come alcune aziende hanno migliorato la propria supply chain adottando un approccio orientato ai dati e di analisi.
Amazon: ottimizzazione della logistica
Amazon utilizza modelli predittivi per ottimizzare la gestione dell’inventario e i tempi di consegna e uno dei progetti più innovativi è stato l’uso di “anticipatory shipping“, che prevede quando e dove i clienti faranno acquisti basandosi sulle loro abitudini di acquisto storiche.
Grazie a questo sistema, Amazon può spedire prodotti ai centri di distribuzione più vicini ai clienti prima ancora che l’ordine venga effettuato.
Risultati:
- Riduzione del 25% nei tempi di consegna grazie alla regionalizzazione dei centri di distribuzione.
- La percentuale di ordini completati entro la regione è passata dal 62% al 76%.
- L’ottimizzazione delle rotte di consegna e il miglioramento del riempimento dei camion hanno permesso di risparmiare notevolmente sui costi logistici.
Unilever: previsione della domanda e gestione delle scorte
Unilever utilizza modelli predittivi per migliorare la previsione della domanda e la gestione delle scorte.
Questi modelli analizzano dati storici di vendita, promozioni e condizioni economiche per prevedere con precisione la domanda futura.
Risultati:
- Riduzione degli sprechi del 15% grazie a previsioni più accurate che evitano eccedenze di inventario.
- Diminuzione dei costi di magazzinaggio del 20%: mantenendo livelli ottimali di scorte e riducendo le giacenze inutilizzate.
- Migliore reattività ai cambiamenti del mercato, con un miglioramento della soddisfazione del cliente grazie alla disponibilità costante dei prodotti richiesti.
Coca-Cola: ottimizzazione della produzione
Coca-Cola utilizza modelli predittivi per ottimizzare la produzione e la distribuzione dei suoi prodotti.
Analizzando i dati delle vendite, delle promozioni e delle condizioni meteo, Coca-Cola può pianificare la produzione in modo più accurato.
Risultati:
- Aumento del 18% dell’efficienza operativa: riduzione dei tempi di inattività nella produzione.
- Migliore utilizzo delle risorse: ottimizzazione delle risorse produttive e riduzione degli sprechi.
- Riduzione dei tempi di consegna del 22%, migliorando la disponibilità dei prodotti nei punti vendita.
Maersk: manutenzione predittiva e ottimizzazione della flotta
Maersk utilizza modelli predittivi e l’IoT per migliorare la manutenzione e l’utilizzo della sua flotta.
Questi strumenti forniscono visibilità e controllo senza precedenti, permettendo di prevedere i guasti e ottimizzare le rotte di spedizione.
Risultati:
- Riduzione dei costi di manutenzione del 12% grazie alla capacità di prevedere i guasti prima che si verifichino.
- Aumento dell’utilizzo della flotta del 15%, migliorando l’efficienza operativa.
- Risparmio di milioni di dollari attraverso una migliore gestione dei container vuoti e l’ottimizzazione delle rotte di spedizione.
Questi esempi dimostrano come l’implementazione di modelli predittivi possa portare a significativi miglioramenti nella gestione della supply chain, contribuendo a ridurre i costi, aumentare l’efficienza operativa e migliorare la soddisfazione dei clienti.
Ma cosa fare adesso?
Se nella tua organizzazione non hai mai avviato progetti di Intelligenza Artificiale e analisi dati, il primo passo da affrontare è una valutazione approfondita tramite uno studio di fattibilità delle esigenze aziendali e delle potenziali applicazioni dell’IA.
È importante comprendere le aree in cui l’IA può apportare il maggior valore e identificare i casi d’uso più rilevanti per la tua azienda.
Iniziare con un progetto semplice e funzionale ti aiuterà a familiarizzare con queste tecnologie e a integrarle adeguatamente nei processi aziendali.
Questo approccio graduale permette di ridurre i rischi e di accumulare conoscenze e competenze interne.
Se la tua azienda, inoltre, gestisce processi ripetitivi e desidera supportare i collaboratori in operazioni specifiche, mirando a ridurre i costi operativi o intende ottimizzare l’efficienza, i sistemi di monitoraggio intelligenti rappresentano una soluzione ideale.
Questi sistemi possono offrire numerosi vantaggi, tra cui:
- Supporto agli operatori
Indicare le procedure migliori da seguire e fornire assistenza in tempo reale. - Manutenzione predittiva
Interpretare le anomalie dei macchinari e valutarne lo stato di salute per prevenire guasti, migliorando l’affidabilità delle attrezzature. - Identificazione delle inefficienze
Rilevare e segnalare le inefficienze prima che diventino costi aggiuntivi, ottimizzando le risorse e i processi. - Ottimizzazione dei processi
Regolare i processi per minimizzare i costi specifici e migliorare l’efficienza operativa complessiva.
Condividi con noi la tua visione: ciò ci permetterà di gettare le fondamenta per lo sviluppo di un sistema di monitoraggio intelligente personalizzato e perfettamente allineato alle esigenze del tuo business.
Il nostro team è pronto ad aiutare la tua impresa a ottimizzare i processi attraverso azioni mirate e personalizzate, sfruttando l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning.
Scopri di più su come possiamo aiutarti a sviluppare un progetto di monitoraggio intelligente per la tua azienda consultando questa pagina: Software IA personalizzato chiavi in mano e contattaci subito per discutere della tua idea!
