Le catene di fornitura sono sempre state complesse e sottoposte a una costante pressione. Ai produttori è richiesto di aumentare la produzione, ridurre i tempi di inattività e soddisfare la domanda dei clienti, riducendo al contempo i costi e i tempi di consegna, per generare un migliore ritorno sul capitale.
Sebbene alcune interruzioni possano essere inevitabili, il modo in cui le organizzazioni affrontano questa sfida definisce la loro competitività in un mondo incerto.
Affrontare la rete di supply chain da una prospettiva globale, con centri di produzione interconnessi, rappresenta una chiara fonte di vantaggio competitivo. Tuttavia, ciò richiede anche una visione end-to-end e la capacità di rispondere in tempo reale a qualsiasi tipo di interruzione.
L’AI è un elemento chiave in questa missione, poiché aiuta le organizzazioni a costruire catene di fornitura agili, in grado di anticipare i problemi e gestire la complessità operativa in modo olistico e in tempo reale.
Tuttavia, per quanto l’AI sia fondamentale nella gestione di una supply chain agile, la capacità di un’organizzazione di apprendere e abbracciare il cambiamento è altrettanto importante. Questa adattabilità è essenziale per evolvere e reinventare continuamente i modelli operativi e i processi che sostengono la catena del valore.
L’innovazione deve anche essere responsabile, perché ogni nuovo sistema comporta implicazioni in termini di sicurezza, conformità e fiducia. Senza le giuste misure di protezione, la velocità può trasformarsi in fragilità e l’efficienza può lasciare spazio al rischio. L’innovazione responsabile garantisce che l’AI rafforzi la resilienza, protegga i dati e guadagni la fiducia delle persone che ne dipendono.
Un cliente mi ha recentemente chiesto di descrivere esempi concreti di come NTT DATA abbia aiutato produttori globali a introdurre agilità abilitata dall’AI nelle loro catene di fornitura. Ho condiviso i seguenti.
Ottimizzazione della logistica: fluidificare il flusso dei materiali
Il flusso dei materiali attraverso uno stabilimento richiede un coordinamento preciso e in tempo reale. Ritardi in una fase si propagano rapidamente alle successive, generando tempi morti e colli di bottiglia, aumentando i costi operativi e la necessità di capitale circolante. La logistica interna, che per lungo tempo ha fatto grande affidamento sulla pianificazione manuale, ha faticato a tenere il passo con le condizioni dinamiche della produzione.
L’introduzione di soluzioni di ottimizzazione logistica basate sull’AI cambia le regole del gioco. Sfruttando i dati in tempo reale provenienti dallo stabilimento, le soluzioni di AI consentono flussi di materiali sincronizzati tra le fasi di trasformazione, modellatura e finitura. Invece di reagire alle interruzioni, questi sistemi possono regolare autonomamente i movimenti per mantenere la produzione fluida e continua.
Non sorprende, quindi, che un recente studio di NTT DATA sulla logistica in outsourcing, Navigating change: Insights into evolving dynamics in supply chain, mostri che oltre un quarto degli spedizionieri (27%) oggi richiede ottimizzazione del trasporto e dei percorsi — a conferma del fatto che il settore vede la logistica come una delle vie più rapide per generare valore. L’impatto reale è una riduzione delle fermate, tempi di consegna più brevi e un uso migliore delle risorse e del personale.
Quando implementate in modo responsabile, queste soluzioni logistiche basate sull’AI proteggono anche l’integrità dei dati e dei processi decisionali, garantendo che i guadagni in efficienza non creino nuovi rischi.
Un produttore siderurgico sta attualmente sperimentando questo approccio, utilizzando l’AI per orchestrare la logistica sia interna che inter-stabilimento. Insieme, questi miglioramenti gettano le basi per una maggiore collaborazione e visibilità lungo l’intera catena di fornitura — un ambito in cui la logistica in ingresso svolge un ruolo cruciale.
Gestione delle attività nella logistica in ingresso: creare chiarezza e rapidità
La logistica in ingresso soffre spesso di comunicazioni frammentate e processi manuali. Quando i team devono gestire e-mail, telefonate e sistemi isolati, faticano a dare priorità ai compiti o a risolvere rapidamente i problemi, generando ritardi e un rischio maggiore di esaurimento delle scorte.
L’introduzione dell’AI nella gestione delle attività aiuta a portare ordine in questa complessità. Integrando diverse fonti di dati e applicando automazione intelligente, l’AI può centralizzare le comunicazioni, assegnare dinamicamente i compiti e fornire a tutti — dai fornitori ai pianificatori — visibilità in tempo reale sul flusso dei materiali. Il risultato è una risposta più rapida ai problemi critici per la produzione e una maggiore responsabilità all’interno dei team.
Altrettanto importante, un design responsabile garantisce che questi sistemi supportino la trasparenza nel modo in cui i compiti vengono assegnati e monitorati. Questo aiuta i produttori a costruire fiducia nelle decisioni automatizzate.
Per un cliente del settore automobilistico globale, questo approccio ha accelerato la risoluzione degli incidenti e migliorato la reattività e la collaborazione in più stabilimenti.
Ottimizzazione della gestione degli ordini: dagli errori manuali ai sistemi adattivi
Man mano che il coordinamento in ingresso diventa più efficiente, i produttori possono concentrarsi sull’anello successivo della catena: gestire gli ordini dei clienti con la stessa precisione e affidabilità. La gestione degli ordini, che è al cuore dell’esecuzione della supply chain, è spesso ostacolata da sfide come errori, dati incompleti e modifiche dell’ultimo minuto.
La gestione degli ordini spesso fallisce a causa della scarsa qualità dei dati. Infatti, nel nostro studio sulla logistica, sia gli spedizionieri (34%) sia i fornitori di logistica di terze parti (39%) affermano che il miglioramento della precisione dei dati è uno dei maggiori benefici attesi dall’AI, evidenziando quanto siano fondamentali dati affidabili per l’esecuzione della supply chain.
Quando questi problemi si manifestano sotto forma di riferimenti mancanti, quantità errate o continue necessità di verifiche manuali, il conseguente rallentamento delle consegne erode la fiducia dei clienti.
Incorporare intelligenza nella gestione degli ordini aiuta i produttori a operare in modo più intelligente e veloce. I sistemi basati su AI possono convalidare i dati degli ordini in tempo reale e correggere automaticamente gli errori. Possono anche comunicare proattivamente con i team di vendita e i clienti per aggiornarli su disponibilità o consegne. In caso di carenze, i sistemi possono persino suggerire prodotti sostitutivi.
Grazie ai controlli integrati di accuratezza e tracciabilità, questi sistemi migliorano la qualità dei dati e la trasparenza, aiutando i produttori a costruire fiducia e a migliorare l’efficienza.
Abbiamo collaborato con un cliente nel settore dei beni di consumo che ha adottato questo approccio per gestire ordini anomali e ottimizzare l’arrotondamento degli ordini. I risultati sono stati notevoli: il cliente ha registrato riduzioni significative dello sforzo manuale, oltre a un miglioramento dell’accuratezza e della soddisfazione dei clienti.
Efficienza nei trasporti: garantire consegne più affidabili
Le interruzioni derivanti dalle prestazioni dei trasportatori, dalla conformità contrattuale o da imprevisti dell’ultimo minuto possono compromettere l’efficienza dei trasporti e aumentare i costi. Oggi, i sistemi di gestione dei trasporti basati sull’AI stanno cambiando questo scenario. Validando i contratti, assegnando dinamicamente i trasporti, ottimizzando i percorsi e gestendo i carichi in tempo reale, questi sistemi rendono la logistica più adattiva e affidabile. Inoltre, aiutano a classificare e risolvere rapidamente gli incidenti, riducendo i tempi di attesa e le penalità.
I vantaggi sono evidenti. I nostri dati mostrano che quasi tre quarti degli spedizionieri ritiene che l’uso dell’AI da parte di un fornitore di logistica di terze parti influenzi la scelta del partner, e molti affermano che cambierebbero fornitore per migliori capacità di AI. Il motivo è chiaro: l’implementazione responsabile dell’AI supporta risultati che gli spedizionieri considerano prioritari, come trasparenza nelle rotte, conformità contrattuale e valutazioni eque delle prestazioni dei trasportatori.
Per uno dei nostri clienti, un produttore globale, questo approccio ha ridotto i tempi di assegnazione dei carichi a meno di tre ore, coordinando oltre 70 trasportatori. Il progetto ha permesso di ridurre i costi e migliorare la conformità agli obblighi contrattuali.
Manutenzione assistita: ridurre i tempi di inattività e prolungare la vita degli asset
I tempi di inattività non pianificati rimangono uno dei problemi più costosi e dirompenti nell’ambiente di produzione. Molti produttori operano ancora in modalità reattiva, intervenendo solo dopo un guasto. Ma questo approccio riduce inevitabilmente la vita utile degli asset, altera i programmi e aumenta i costi di riparazione.
L’introduzione dell’AI agentica nella gestione della manutenzione consente ai produttori di passare a modelli proattivi e predittivi. Un report esecutivo di NTT DATA sul settore manifatturiero ha rilevato che il 91% dei produttori ritiene che la combinazione di AI e digital twin migliori le prestazioni degli asset e la resilienza della supply chain.
Con una solida infrastruttura di AI, i sistemi possono registrare e classificare gli incidenti, generare ordini di lavoro assegnando i pezzi e le competenze giuste e raccogliere dati strutturati per l’analisi. Altrettanto importante, i sistemi di manutenzione basati su AI devono essere progettati in modo responsabile, promuovendo l’integrità dei dati, la trasparenza e la sicurezza nell’implementazione, pur mantenendo l’efficienza.
Nel tempo, questo supporta il miglioramento continuo, consentendo ai team di passare dalla gestione delle emergenze all’affidabilità a lungo termine degli asset.
Uno dei nostri clienti globali del settore manifatturiero ha già implementato questo approccio, con riduzioni misurabili dei tempi di inattività e una maggiore continuità operativa.
Costruire il caso per una supply chain agile e responsabile
Ciò che accomuna questi esempi concreti è un cambiamento di mentalità: dal problem-solving reattivo all’orchestrazione proattiva. I sistemi basati su AI consentono ai produttori di anticipare i problemi, adattarsi in tempo reale, seguire le migliori azioni possibili in caso di interruzioni e apprendere a ogni ciclo.
I cinque casi qui presentati hanno fornito benefici tangibili alle organizzazioni che li hanno adottati. Tuttavia, per sbloccare davvero il vantaggio competitivo, è essenziale adottare un approccio olistico all’intera catena del valore, reimmaginando i processi attraverso l’integrazione di capacità di AI, sistemi agentici e collaborazione human-in-the-loop.
Questo non deve essere un’iniziativa una tantum, ma un percorso continuo di trasformazione, in cui le organizzazioni utilizzano costantemente le tecnologie emergenti per massimizzare il valore dei propri asset e degli investimenti di capitale.