Le Potenzialità e i Rischi dell'IA per le Operation e la Logistica

Le Potenzialità e i Rischi dell'IA per le Operation e la Logistica

Alessandro Reati Practice Business Leader

La gestione operativa e la logistica rappresentano il cuore pulsante di molte aziende. L'IA promette di migliorare l'efficienza in queste aree, ottimizzando la gestione delle scorte e le operazioni di manutenzione. Affidarsi a queste tecnologie può accelerare i processi, ma richiede una pianificazione attenta per evitare rigidità e problemi imprevisti. Una strategia ben calibrata può fare la differenza.

Impatti:

1.Ottimizzazione della Supply Chain: l'IA analizza i dati in tempo reale, migliorando la gestione delle scorte e riducendo i costi di stoccaggio. Questo permette alle aziende di rispondere con prontezza alle variazioni nella domanda. Modelli troppo rigidi, però, possono non adattarsi facilmente a eventi imprevisti come interruzioni nelle forniture, mettendo sotto pressione la catena logistica.

2. Gestione della Manutenzione Predittiva: l'IA consente di programmare interventi di manutenzione solo quando necessario, riducendo i costi e migliorando l'affidabilità degli impianti. La manutenzione predittiva evita guasti improvvisi, aumentando la produttività. Se non calibrati correttamente, i modelli predittivi possono generare falsi allarmi, causando interruzioni e costi non necessari.

3. Automazione della Produzione: l'IA coordina macchinari e robot, aumentando l'efficienza produttiva e ottimizzando l'uso delle risorse. L'automazione accelera i tempi di produzione, ma può ridurre la flessibilità operativa, rendendo difficile adattarsi a richieste particolari o cambiamenti improvvisi nella domanda.

4. Pianificazione delle Rotte di Trasporto: l'intelligenza artificiale ottimizza i percorsi di consegna, riducendo i tempi e i costi legati alla logistica. Può gestire in modo dinamniche i percorsi, adattandosi a cambiamenti come condizioni del traffico o richieste last-minute dei clienti. Sebbene sia uno strumento potente, rischia di non considerare variabili locali o preferenze specifiche dei clienti, per cui è sempre utile prevedere un controllo umano per adattare le soluzioni ai contesti specifici.

5. Gestione dei Fornitori e Approvvigionamenti: l'IA può valutare in modo approfondito le performance dei fornitori, suggerendo i partner migliori in base a costi, qualità e tempi di consegna. Questo può aiutare le aziende a stabilire collaborazioni più solide e convenienti. Se i modelli non vengono aggiornati regolarmente con dati freschi, le analisi rischiano di basarsi su informazioni obsolete, portando a scelte non ottimali.

Tips:

  • Integra i dati dell'IA con il monitoraggio umano per la gestione della supply chain.
  • Definisci soglie per gli interventi di manutenzione predittiva, per evitare falsi allarmi.
  • Mantieni una quota di flessibilità manuale nelle operazioni per gestire le eccezioni.
  • Personalizza le impostazioni dell'IA per la pianificazione delle rotte.
  • Aggiorna regolarmente i dati dei fornitori per garantire decisioni di approvvigionamento accurate.
Scritto da

Alessandro Reati 

Psicologo del lavoro e consulente direzionale certificato CMC-ICMCI, da oltre 25 anni si occupa di consulenza, formazione e coaching, guidando programmi di cambiamento e sviluppo organizzativo presso aziende nazionali e multinazionali, associazioni e istituzioni. Il focus dei suoi interventi è sulla valorizzazione delle risorse umane e della community professionale. Privilegia metodi di intervento partecipativi e basati sul coinvolgimento attivo. A lungo professore a contratto presso diverse università, è autore di numerosi articoli pubblicati su riviste scientifico-professionali e blog divulgativi e coautore di una decina di volumi.
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