Entrando in qualsiasi magazzino o deposito del mondo, ciò che si osserva in realtà è liquidità immobilizzata. Ogni pallet di scorte in eccesso rappresenta capitale inutilizzabile. Ogni articolo esaurito è una vendita persa a favore di un concorrente.
Per decenni, la gestione della supply chain è stata un gioco di supposizioni condotto su fogli di calcolo. Si osservano le vendite dell'anno precedente, si aggiunge un po' di istinto e si effettua un ordine di acquisto. Poi si incrociano le dita. Se vi state chiedendo come utilizzare l'IA nella gestione della supply chain per risolvere questo problema, siete nel posto giusto.
Non è necessario un dottorato in scienza dei dati. Non serve una costosa società di consulenza aziendale. È necessaria solo la volontà di lasciare che siano i dati, e non l'ansia, a guidare le vostre decisioni di acquisto.
Ecco la guida strategica per gestire una supply chain estremamente snella, ma incredibilmente resiliente, utilizzando l'IA.
Il problema della supply chain "Just in Case"
La maggior parte degli imprenditori opera con un modello di inventario "Just in Case". Poiché le previsioni umane sono intrinsecamente imperfette, si acquista un margine del 20%. Successivamente, il responsabile della supply chain aggiunge un ulteriore margine del 10%. All'improvviso, vi ritrovate a pagare per spazio di archiviazione extra, premi assicurativi più alti e a trattenere scorte invendibili che, alla fine, verranno fortemente scontate o smaltite.
Le scorte in eccesso sono una risposta emotiva a dati insufficienti.
Quando non vi fidate delle vostre previsioni, acquistate di più per sentirvi al sicuro. Tuttavia, nel mercato odierno, mantenere scorte in eccesso è un costo obsoleto che l'IA può eliminare del tutto. Prevedendo la domanda con un'accuratezza sorprendente, l'IA consente di passare dal modello "Just in Case" a quello "Just in Time".
Una guida passo passo su come utilizzare l'IA nelle operazioni di supply chain
Analizziamo nel dettaglio come poter iniziare a implementare tutto questo già da domani, concentrandoci sull'area a maggiore impatto: la previsione della domanda e il controllo dell'inventario.
Fase 1: Centralizzare i dati (la parte noiosa ma essenziale)
L'IA non è magia; è semplicemente molto abile nel riconoscimento di schemi (pattern). Ma per riconoscere uno schema, ha bisogno della materia prima.
Prima di valutare qualsiasi strumento basato sull'IA, dovete assicurarvi che i vostri dati di vendita, i livelli di inventario attuali e i tempi di consegna dei fornitori si trovino in un unico posto. Se le vostre vendite sono su Shopify, l'inventario è in un caotico foglio Excel e i tempi di consegna dei fornitori sono solo nella testa di qualcuno, l'IA non potrà aiutarvi.
Inserite i vostri dati in un moderno sistema ERP (Enterprise Resource Planning) o in un sistema unificato di gestione dell'inventario. Strumenti come Unleashed, Cin7 o Linnworks sono ottimi punti di partenza per le PMI.
Fase 2: Implementare la previsione della domanda
Qui è dove avviene la magia. Un essere umano osserva le vendite dello scorso novembre per prevedere quelle del prossimo novembre. L'IA analizza le vendite dello scorso novembre, aggiungendo le tendenze attuali dei social media, le previsioni meteorologiche imminenti, gli indicatori economici regionali e la velocità del traffico sul sito web.
Se la vostra è un'azienda di piccole dimensioni (fatturato inferiore a £5M/$6M), non avete nemmeno bisogno di un software su misura per farlo. Potete letteralmente esportare i dati di vendita degli ultimi 24 mesi (rimuovendo prima le informazioni personali dei clienti), caricare il file CSV su ChatGPT Plus o sull'Advanced Data Analysis di Claude, e formulare la seguente richiesta:
"Ecco i miei dati di vendita degli ultimi due anni. Agisci come un analista della supply chain. Identifica la stagionalità, le tendenze dei prodotti e forniscimi una previsione specifica di riordino per i prossimi 90 giorni, ipotizzando un tempo di consegna del fornitore di 14 giorni."
I risultati saranno probabilmente più accurati del vostro attuale foglio di calcolo. Se siete dei produttori, questo livello di precisione significa che realizzerete solo ciò che venderete realmente. Potete vedere esattamente quanti sprechi vengono eliminati nella nostra guida al risparmio nella supply chain manifatturiera.
Fase 3: Automatizzare le scorte di sicurezza dinamiche
Le scorte di sicurezza rappresentano il vostro margine di emergenza. Storicamente, le aziende stabilivano una regola statica: "Mantenere sempre 50 unità del Prodotto X di riserva."
L'IA trasforma questo concetto in una scorta di sicurezza dinamica. Se l'IA rileva che il vostro fornitore per il Prodotto X sta attualmente subendo ritardi nelle spedizioni nella sua regione, aumenterà automaticamente la raccomandazione sulle scorte di sicurezza. Quando la situazione logistica del fornitore si sarà risolta, ridurrà nuovamente la raccomandazione.
Per i marchi rivolti ai consumatori che gestiscono centinaia o migliaia di SKU, mantenere aggiornati questi dati manualmente è impossibile. Approfondiamo l'impatto finanziario dell'automazione di questo processo nella nostra guida alla logistica nel settore retail.
Fase 4: Ottimizzazione dei percorsi e della logistica
Una volta appurato cosa vi serve e quando vi serve, dovete movimentarlo.
I costi di trasporto rappresentano una voce di spesa enorme. Gli strumenti logistici basati sull'IA analizzano in pochi secondi centinaia di tariffe dei vettori, rotte di spedizione e finestre di consegna per trovare il modo più conveniente di spostare le vostre merci. Non si limitano a cercare la tariffa più economica; calcolano la tariffa più economica che consenta comunque di rispettare i termini di consegna.
Questa è una pura ottimizzazione dei costi. Non state modificando il vostro prodotto; state semplicemente usando l'IA per smettere di pagare eccessivamente gli intermediari che lo trasportano. Date un'occhiata alla nostra analisi su trasporti e logistica per vedere i numeri esatti su quanto potete risparmiare in questo ambito.
Il Tech Stack: Quali strumenti funzionano davvero?
Non è necessario sviluppare un algoritmo personalizzato. Il mercato è pieno di strumenti di IA per la supply chain pronti all'uso a seconda delle dimensioni della vostra azienda:
- La soluzione di partenza a costo zero: ChatGPT Plus o Claude. Ottimi per caricare file CSV grezzi di dati di vendita e richiedere analisi delle tendenze e previsioni di base.
- I leader nel segmento Mid-Market: Piattaforme come Peak.ai o Invent Analytics. Si integrano sui dati esistenti e gestiscono in modo specifico la previsione della domanda e l'ottimizzazione dell'inventario tramite IA. Si ripagano da soli in pochi mesi grazie alla riduzione dei costi di stoccaggio.
- Le opzioni integrate: Se utilizzate piattaforme come Shopify Plus, NetSuite o anche le versioni moderne di QuickBooks Commerce, controllate le vostre dashboard. Stanno implementando attivamente funzionalità di previsione basate sull'IA che molti titolari d'azienda semplicemente non hanno ancora attivato.
Il cambiamento psicologico
Gestire una supply chain snella è inizialmente spaventoso. Quando per la prima volta vi fiderete di un'IA che afferma: "Non ordinare ancora altre scorte, non ne avrai bisogno per altri 12 giorni", il vostro istinto umano vi urlerà di ordinarle comunque.
Ecco il mio consiglio: iniziate a piccoli passi.
Scegliete una linea di prodotti. Selezionate una categoria che immobilizza molta liquidità ma che ha una domanda relativamente stabile. Confrontate la vostra tradizionale previsione umana con una previsione dell'IA per 60 giorni. Verificate chi si avvicina di più alla realtà. Osservate chi vi avrebbe fatto risparmiare più denaro.
Ogni sterlina che non spendete in spazio di magazzino o in scorte invendibili è una sterlina che potete investire nell'acquisizione di clienti, nello sviluppo di prodotti o semplicemente incassare come profitto.
La vostra supply chain non dovrebbe essere un magazzino per le vostre ansie. Lasciate che sia l'IA a fare i calcoli e rimettete in circolo la vostra liquidità.