AI e Supply Chain: prendere decisioni con il support di un Digital Twin

L’intelligenza artificiale può aiutare in molti modi la Supply Chain. Uno dei più promettenti è l’applicazione della tecnologia “Digital Twin”

A che serve un gemello digitale?

Immaginiamo di poter avere un modello che replica un oggetto fisico o un sistema complesso (ad esempio, una rete logistica): uno strumento che permette di “vedere” come funziona il suo gemello reale in condizioni di stress, mai sperimentate prima. Oppure come reagisce modificando i suoi parametri di funzionamento interni, potenziando una parte o indebolendone un’altra.

Ma soprattutto, uno strumento che perdona gli errori: se fai scelte sbagliate o se lo shock esterno è troppo forte per le tue capacità di reazione, puoi ricominciare da capo e costruire sulla lesson learned.

Tutto questo è resto possibile dalla tecnologia Digital Twin, che trova nella Supply Chain uno spazio d’applicazione molto interessante.

Trattandosi di un sistema complesso, per via della numerosità delle variabili in gioco e delle loro connessioni – logistica, pianificazione dei materiali, posizione di clienti e fornitori, disponibilità delle risorse produttive, trading war, pirati… – la Supply Chain è difficile da leggere: l’esperienza e le best practice sono spesso insufficienti per rispondere alla domanda “che succede se”?

Attraverso la modellizzazione della Supply Chain in forma digitale, si può disporre di una tecnica potente di supporto alle decisioni: l’effetto della combinazione di eventi esterni e di scelte interne può essere misurato, confrontato e valutato in modo rapido ed efficace.

I vantaggi per chi decide di impiegare la tecnologia Digital Twin sono significativi:

• Il Digital Twin non è un software preconfigurato, ma viene realizzato appositamente per ogni progetto, al fine di replicare la realtà della singola azienda
• Lo sviluppo di un modello può essere realizzato per step: la complessità può essere affrontata in modo graduale, con approfondimenti ed estensioni che possono essere valutate progressivamente, con un approccio agile al progetto
• I risultati sono credibili: la validazione rispetto ai dati storici e la possibilità di simulare indefinitamente scenari futuri rendono lo strumento affidabile e creano fiducia in chi lo usa
• Un gemello digitale è il primo passo per una vera integrazione in ottica Industria 4.0: la disponibilità di dati è un’opportunità per rendere il modello sempre più fedele e responsive real time, anche se non costituisce una barriera per avviare il progetto
• Il gemello digitale, una volta validato, abbatte il costo del processo di decision making e delle conseguenze di scelte sbagliate: un po’ come un pilota, che si allena sul digital twin di un aereo e può simulare atterraggi in tutti gli aeroporti del mondo e in tutte le condizioni, senza rischi reali per nessuno.

JPS impiega digital twin da diversi anni, nei suoi progetti di Supply Chain Transformation. Attraverso questa tecnologia – ad esempio – abbiamo aiutato aziende a:

• Razionalizzare le loro politiche di inventory management
• Scegliere un network logistico più funzionale ed efficiente
• Aumentare la produttività di una piattaforma logistica
• Rivedere le logiche di pianificazione lungo una filiera distributiva
• Ridurre le emissioni di CO2

Prendere decisioni con il supporto di un gemello digitale è un lusso non più inaccessibile: attraverso una gestione agile del progetto e sfruttando la modularità di questa tecnologia, JPS permette ai suoi clienti di ottenere risultati tangibili in tempi brevi.

L’AI non è una chimera, ma una realtà a portata di mano.