{"id":7144,"date":"2021-06-08T18:06:51","date_gmt":"2021-06-08T16:06:51","guid":{"rendered":"https:\/\/dyrecta.com\/lab\/?p=7144"},"modified":"2021-06-09T12:00:21","modified_gmt":"2021-06-09T10:00:21","slug":"machine-learning-unopportunita-per-ottimizzare-la-supply-chain","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/machine-learning-unopportunita-per-ottimizzare-la-supply-chain\/","title":{"rendered":"MACHINE LEARNING: UN\u2019OPPORTUNIT\u00c0 PER OTTIMIZZARE LA SUPPLY CHAIN."},"content":{"rendered":"

Il Machine learning<\/strong> \u00e8 una branca dell\u2019Intelligenza artificiale<\/a> che implementa sistemi in grado di apprendere e migliorare le performance attraverso l\u2019analisi dei dati.<\/p>\n

La continua comparazione di questi dati porta all\u2019identificazione di modelli che gli algoritmi di machine learning<\/strong> perfezionano continuamente per ottenere risultati sempre pi\u00f9 accurati.<\/p>\n

L\u2019obiettivo principale del machine learning \u00e8, dunque, l\u2019apprendimento automatico, che consente ai sistemi di interpretare correttamente i dati, di imparare da essi e di utilizzare la conoscenza per prendere decisioni autonomamente.<\/p>\n

La maggior parte dei software di machine learning \u00e8 sviluppato con linguaggio di programmazione Python<\/strong>.<\/p>\n

Perch\u00e9?<\/p>\n

Semplice…perch\u00e8 \u00e8 semplice.<\/p>\n

Python permette di elaborare i dati nel modo pi\u00f9 conveniente ed efficace\u00a0 e l\u2019apprendimento del suo linguaggio \u00e8 facile da imparare, la sintassi \u00e8 semplice e consente di lavorare agilmente con sistemi complessi consentendo relazioni chiare.<\/p>\n

Ha inoltre una grande scelta di librerie che consentono agli sviluppatori di implementare le funzionalit\u00e0 di cui necessitano senza dover codificarle dall\u2019inizio ogni volta.<\/p>\n

La versatilit\u00e0 di questo linguaggio consiste, invece, nel fatto di poter essere eseguito su qualsiasi piattaforma, come Linux, Window, MacOS, Unix e altre ancora.<\/p>\n

D\u2019 altro canto, implementare un sistema di machine learning richiede un periodo di sperimentazione preliminare in cui \u201cdare in pasto\u201d all\u2019algoritmo grandi quantit\u00e0 di dati per formare il sistema.<\/p>\n

Il machine learning trova applicazione nei pi\u00f9 svariati settori: finanza, assistenza sanitaria, marketing digitale e, naturalmente, in campo industriale dove questa tecnologia sta guidando i cambiamenti legati all\u2019 Impresa 4.0, declinati di riflesso alla logistica 4.0.<\/p>\n

Aumentare la connessione e la condivisione dei dati attraverso tutti gli anelli della supply chain \u00e8 lo scopo della logistica 4.0, che si contraddistingue oltre che per lo scambio di informazioni fra tutti gli attori coinvolti nella \u201ccatena di valore\u201d: produttori, fornitori, trasportatori, distributori e clienti finali, per la connessione tra macchine, sistemi di stoccaggio, macchinari e software.<\/p>\n

Di qui la capacit\u00e0 delle aziende di generare un\u2019enorme quantit\u00e0 di dati ( i Big Data<\/a>)e la necessit\u00e0 di saper interpretare questi dati per generare valore.<\/p>\n

\"\" \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0Schema dell’impatto del Machine Learning\u00a0 sulla gestione della Supply Chain<\/strong><\/h6>\n

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Ma quali sono le sfide del machine learning nell\u2019ambito della logistica 4.0 ?<\/p>\n

Primo fra tutti, la previsione.<\/p>\n

Grazie all\u2019intelligenza artificiale, le informazioni raccolte possono essere sfruttate in modo predittivo per ottimizzare l\u2019intera catena della logistica.<\/p>\n

Nella distribuzione, gli algoritmi di machine learning offrono ottime funzionalit\u00e0 di previsione per stimare l\u2019evoluzione dell\u2019attivit\u00e0, consentendo di valutare l\u2019effetto combinato di\u00a0 molteplici fattori interni ed esterni all\u2019azienda.<\/p>\n

I distributori possono inoltre controllare accuratamente le scorte e i flussi di merci per poter essere sul mercato con i prodotti giusti al momento giusto e in quantit\u00e0 sufficienti a coprire la domanda.<\/p>\n

Il machine learning associato a sistemi di supporto alle decisioni<\/a>, possono costituire un valido aiuto al management aziendale nei processi decisionali.<\/p>\n

I sistemi di supporto alle decisioni possono anche avere un notevole impatto sui costi di trasporto e sull\u2019ottimizzazione del circuito di prelievo delle merci.<\/p>\n

Per quanto riguarda la pianificazione delle operations, il machine learning pu\u00f2 predire i picchi di attivit\u00e0, basandosi su un periodo particolare o sulle previsioni della domanda, ottimizzando cos\u00ec anche le risorse umane impiegate nelle attivit\u00e0.<\/p>\n

Il machine learning integrato opportunamente con sensori intelligenti, elabora i dati derivanti dall\u2019 Internet of Things consentendo di rilevare i fattori che influenzano la durata delle macchine ed elaborare nuovi modelli di utilizzo e soprattutto di ottimizzare la manutenzione predittive dei macchinari, evitando i fermi macchina non previsti.<\/p>\n

Inoltre, le analisi avanzate ricavate dal machine learning garantiscono il monitoraggio in tempo reale dell\u2019intera catena, comprendendo anche la logistica inversa.<\/p>\n

Nei magazzini automatici, il machine learning \u00e8 utilizzato per creare modelli capaci di replicare il comportamento umano, come i sistemi di visione artificiale, la navigazione intelligente in grado di rilevare gli ostacoli o il riconoscimento vocale.<\/p>\n

Il machine learning \u00e8 utile anche nei sistemi di picking vocale, che attraverso l\u2019apprendimento automatico raggiunge alti gradi di perfezionamento.<\/p>\n

Con la gestione automatica dello stock \u00e8 possibile il calcolo del punto di riordino. Gli algoritmi di machine learning, modificando continuamente i parametri di calcolo quali domanda, tempi di consegna, disponibilit\u00e0 dello stock, costi, mostrano nuovi modelli per ottimizzare la gestione dello stock.<\/p>\n

L\u2019intelligenza artificiale, e il machine learning in particolare, permettono un\u2019approccio data-driven che permette di avere previsioni sempre pi\u00f9 accurate e rendere la supply chain predittiva.<\/p>\n

Vuoi avere anche tu la completa visione dei processi e gestire in anticipo le vulnerabilit\u00e0 della tua catena di approvvigionamento?<\/p>\n

Contattaci<\/a><\/p>\n

Siamo Dyrecta Lab<\/a>, Istituto di Ricerca accreditato dal Miur e Centro di Trasferimento tecnologico.<\/p>\n

Da anni ci occupiamo di supportare le aziende nei processi di digitalizzazione e di upgrade tecnologico con i pi\u00f9 innovativi sistemi basati su Intelligenza artificiale e analisi dei dati, sistemi di supporto alle decisioni e\u00a0 automazione.<\/p>\n

Le nostre pubblicazioni:<\/p>\n

Web app for Dynamic Pricing Modeling in Automotive Applications and Data Mining Analytics<\/a><\/p>\n

Data Mining Applied in Food Trade Network<\/a><\/p>\n

Model of Multiple Artificial neural Networks oriented on Sales Prediction and Product Shelf Design<\/a><\/p>\n

Machine to Machine (M2M) Open Data System for Business Intelligence in Products Massive Distribution oriented on Big Data<\/a><\/p>\n

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