Prevedi la domanda, ottimizza la logistica e abbatti i costi con l’AI.
La sfida
Supply chain sempre più volatili, costi logistici variabili, clienti che chiedono tempi certi. L’AI consente di prevedere, ottimizzare e reagire con rapidità.
Use case chiave
- Demand forecasting: previsioni granulari per SKU/canale; riduzione stock out.
- Inventory optimization: livelli min/max dinamici per deposito e lead time.
- Routing & ETA: ottimizzazione tratte, stima tempi di consegna, riduzione carburante.
- Quality & Vision: ispezioni automatiche in linea per scarti e difetti.
- Risk sensing: alert su ritardi fornitori e anomalie ordini.
Benefici tipici
- −10–20% scorte senza impattare il servizio;
- −5–15% costi di trasporto;
- +3–7% livello di servizio.
Come partire
- Mappatura processi e KPI (OTIF, fill rate, lead time, costo per consegna).
- Pilota su un prodotto o area: modelli di previsione e politiche di riordino.
- Integrazione con WMS/TMS/ERP e controllo in produzione.
- Governance: ruoli chiari tra pianificazione, logistica e IT.
Caso pratico
Un distributore food italiano ha introdotto forecasting per cluster di negozi e politica di riordino automatica: scorte −14%, rotture di stock −21%, margine +3,2% in 4 mesi.
La supply chain intelligente non elimina l’incertezza: la rende gestibile.
Riflessione finale
Una supply chain intelligente è una supply chain resiliente e competitiva.