In che modo i gemelli digitali dell'IA aiutano a superare l'incubo della catena di approvvigionamento mondiale

Signora Tech | Getty

Con il interruzioni della catena di approvvigionamento degli ultimi due anni che non hanno mostrato segni di allentamento in tempi brevi, le aziende si stanno rivolgendo a una nuova generazione di simulazioni basate sull'intelligenza artificiale chiamate digital twin per aiutarle a fornire beni e servizi ai clienti in tempo. Questi strumenti non solo prevedono interruzioni lungo la linea, ma suggeriscono cosa fare al riguardo. Aziende disperate alle prese con il crollo di spedizione just-in-time li stanno utilizzando per trovare un equilibrio cruciale tra efficienza e resilienza.

L'elenco delle cose di cui è stato difficile reperire una volta o l'altra negli ultimi mesi è tanto vario quanto lungo: auto nuove, telefoni nuovi, lenti a contatto, prodotti per la pulizia, prodotti freschi, mobili da giardino, libri, il colore blu . Non è come quando tutti hanno finito la carta igienica nel marzo 2020, afferma Chris Nicholson, fondatore di Pathmind, un'azienda che applica l'IA ai problemi logistici. Questa volta gli elementi mancanti si sentono personalizzati.

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Il Covid-19 ha puntato i riflettori su molte delle reti mondiali, da Internet ai viaggi aerei internazionali. Ma le catene di approvvigionamento che attraversano il mondo - le navi, i camion e i treni che collegano le fabbriche ai porti e ai magazzini, portando quasi tutto ciò che acquistiamo a molte migliaia di miglia da dove viene prodotto a dove viene consumato - stanno affrontando più controlli di quanto non abbiano mai fatto.

È giusto dire che qualunque cosa tu stia vendendo, hai un problema in questo momento, afferma Jason Boyce, fondatore e CEO di Avenue7Media, una società di consulenza che fornisce consulenza ai migliori venditori di Amazon. Boyce dice di avere clienti che gireranno decine di milioni di dollari all'anno se potessero rimanere in stock. Abbiamo colloqui con i clienti ogni giorno in cui piangono solo, dice. Per mesi, non sono stati completamente disponibili per un periodo di 30 giorni di seguito.

I gemelli digitali cercano di risolvere le rotture nella catena di approvvigionamento anticipandole prima che si verifichino e quindi utilizzando l'IA per trovare una soluzione alternativa. Il nome cattura l'idea chiave di simulare un sistema complesso in un computer, creando una sorta di gemello che rispecchia gli oggetti del mondo reale, dalle porte ai prodotti, e i processi di cui fanno parte. Le simulazioni fanno parte del processo decisionale nell'industria da alcuni anni, aiutando le persone a esplorare diversi design di prodotti o a semplificare il layout di un magazzino. Ma la disponibilità di grandi quantità di dati in tempo reale e potenza di calcolo significa che per la prima volta è possibile simulare processi più complessi, compreso il caos delle catene di approvvigionamento globali che spesso dipendono da numerosi fornitori e reti di trasporto.

Questo tipo di tecnologia ha dato ad Amazon, che ha già il vantaggio di controllare i propri camion e magazzini, un vantaggio in più da anni. Ora anche altri lo stanno abbracciando. Google sta sviluppando gemelli digitali della catena di approvvigionamento che la casa automobilistica Renault ha annunciato di aver iniziato a utilizzare a settembre. I giganti delle spedizioni internazionali come FedEx e DHL stanno costruendo il proprio software di simulazione. E le aziende di intelligenza artificiale come Pathmind stanno creando strumenti su misura per chiunque possa pagarli. Eppure non tutti ne trarranno vantaggio. In effetti, la nuova potente tecnologia potrebbe ampliare un divario digitale crescente nell'economia globale.

Supera la tempesta

È facile incolpare la pandemia per gli attuali problemi della catena di approvvigionamento. Chiusure di fabbrica e carenza di manodopera ha eliminato gli hub di produzione e consegna mentre un balzo nello shopping online e negli acquisti di comfort ha fatto salire alle stelle la domanda di consegne a domicilio.

Ma in verità, la pandemia ha solo peggiorato una brutta situazione. Ci sono forze globali che guidano questo, tutte combinate in una tempesta perfetta, afferma D'Maris Coffman, economista dell'University College di Londra che studia l'effetto della pandemia sulle catene di approvvigionamento.

Per sedare questa tempesta sarà necessario investire trilioni di dollari nelle infrastrutture globali, espandere i porti e le flotte di consegna e investire in una migliore gestione, migliori condizioni di lavoro e migliori accordi commerciali. La tecnologia non risolverà questi problemi. Non consentirà alle navi di trasportare più container, afferma David Simchi-Levi, che guida il laboratorio di scienza dei dati presso il Massachusetts Institute of Technology e ha contribuito a costruire gemelli digitali per diverse grandi aziende. Ma l'IA può aiutare le aziende a superare il peggio. I gemelli digitali ci consentono di identificare i problemi prima che accadano, dice.

Secondo Hans Thalbauer, amministratore delegato delle catene di approvvigionamento e del team logistico di Google, il problema più grande che le aziende devono affrontare è l'incapacità di prevedere gli eventi a monte della catena. Non importa con quale compagnia parli, dice. Tutti nel mondo della filiera ti diranno che non hanno la visibilità di cui hanno bisogno per prendere decisioni

È la visibilità della catena di approvvigionamento che consente ad Amazon, ad esempio, di prevedere quando un articolo verrà visualizzato a portata di mano. Per ogni articolo che Amazon consegna da solo, inclusi i milioni di articoli che consegna per conto di venditori di terze parti come Boyce e i suoi clienti, fornisce una stima accurata di quando arriverà. Potrebbe non sembrare molto, dice Boyce, ma se Amazon sbagliasse queste previsioni, inizierebbe a perdere clienti, specialmente durante le festività natalizie, quando le persone acquistano regali dell'ultimo minuto e si fidano di Amazon per consegnarli. Ci vuole un'enorme potenza di calcolo solo per mostrare quel semplice piccolo giorno di consegna, dice. Ma le persone impazziscono quando non ricevono le loro cose in tempo.

Secondo Deliverr, una società statunitense che gestisce la logistica di consegna per più società di e-commerce tra cui Amazon, Walmart, eBay e Shopify, un tempo di consegna stimato di due giorni rispetto a sette-10 giorni aumenta le vendite del 40%; un tempo di consegna stimato di un giorno aumenta le vendite del 70%.

Non sorprende che gli altri vogliano una sfera di cristallo tutta loro. Le catene di approvvigionamento just-in-time sono quasi morte. Le interruzioni degli ultimi due anni hanno affondato molte aziende che hanno inseguito l'iperefficienza all'estremo. Lo spazio di magazzino è costoso e pagare per immagazzinare l'inventario di cui potresti non aver bisogno per una settimana può sembrare stravagante in tempi di abbondanza. Ma quando le azioni della prossima settimana non si presentano, non hai nulla da vendere.

Prima della pandemia, la maggior parte delle aziende si stava concentrando sulla riduzione dei costi, afferma Simchi-Levi. Ora sono disposti a pagare per la resilienza, ma concentrarsi solo sulla resilienza è anche un errore: è necessario trovare il giusto equilibrio tra le due. Questo è il vero potere delle simulazioni. Stiamo assistendo a un numero crescente di aziende che iniziano a sottoporre a stress test le proprie catene di approvvigionamento utilizzando i gemelli digitali, afferma.

Cosa succede se?

Esplorando diversi scenari possibili, le aziende possono identificare l'equilibrio tra efficienza e resilienza che funziona meglio per loro. Aggiungi l'apprendimento per rinforzo approfondito, che consente a un'IA di apprendere attraverso tentativi ed errori quali azioni intraprendere in situazioni diverse e i gemelli digitali diventano macchine per esplorare domande ipotetiche. E se ci fosse una siccità a Taiwan e la carenza d'acqua interrompesse la produzione di microchip? Un gemello digitale potrebbe prevedere il rischio che ciò accada, tracciare l'impatto che avrebbe sulla catena di approvvigionamento e, utilizzando l'apprendimento per rinforzo, suggerire quali azioni intraprendere per ridurre al minimo i danni.

Se sei un produttore di automobili nel Midwest degli Stati Uniti, un gemello digitale potrebbe suggerirti di acquistare componenti extra da un distributore sulla costa occidentale che ha ancora eccedenze. Ma metti insieme più scenari e le cose diventano presto estremamente complesse. Ad esempio, secondo Simchi-Levi, Ford gestisce più di 50 stabilimenti in tutto il mondo, che utilizzano 35 miliardi di parti per produrre 6 milioni di auto e camion ogni anno. Ci sono circa 1.400 fornitori distribuiti in 4.400 siti di produzione con cui interagisce direttamente e una pila di fornitori e fornitori di fornitori fino a 10 strati di profondità tra Ford e le materie prime che entrano nei suoi veicoli. Uno qualsiasi di questi collegamenti potrebbe interrompersi e un buon stress test dovrebbe sondare ciascuno di essi.

I gemelli digitali attingono a quanti più dati possibile per eseguire le loro simulazioni e addestrare le loro IA. Ci sono informazioni logistiche sull'azienda e sui suoi fornitori, che tengono conto di input come dati di inventario e spedizione. Poi ci sono i dati sul comportamento dei consumatori, basati su analisi di mercato e proiezioni finanziarie. E dati sul resto del mondo, come le tendenze geopolitiche e socioeconomiche. Simchi-Levi ha persino attinto dati dai social media per prevedere il comportamento delle persone, soprattutto durante la pandemia.

Il gemello digitale di Google può essere collegato a Google Earth e tiene conto dei modelli meteorologici globali. Se sei un coltivatore di ortaggi in California, puoi eseguire simulazioni per vedere quali dei tuoi campi sono a rischio da La Niña, afferma Thalbauer. Quando Google imposta un gemello digitale per un cliente come Renault, può scegliere quale delle tante fonti di dati disponibili includere.

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Come il lockdown sta cambiando lo shopping per sempre I grandi negozi online sono basati su vasti magazzini automatizzati. Versioni più piccole ed economiche di questa tecnologia saranno fondamentali se i negozi più piccoli vogliono sopravvivere a una serie di blocchi.

Pathmind adotta un approccio meno pesante. Il suo gemello digitale avvolge semplicemente gli strumenti di gestione della catena di approvvigionamento esistenti di un'azienda, attingendo ai dati che già producono. Quindi aumenta questi dati eseguendo simulazioni what-if e aggiungendo i dati sintetici risultanti al piatto su cui allena la sua IA. L'approccio è simile a come AlphaZero ha dominato Go e scacchi giocando milioni di partite virtuali contro se stesso. Invece di imparare quale pezzo spostare su una tavola, i gemelli digitali possono imparare quali azioni ordinare e quando, o dove aprire un nuovo magazzino.

Con i giusti dati sintetici, un gemello digitale può imparare a rispondere a eventi mai visti prima, persino a pandemie globali. È qui che entriamo nell'intero segreto di 'Perché l'IA è intelligente?', afferma Nicholson. Vive più di noi, in questi tanti mondi diversi, alcuni dei quali non sono mai esistiti prima.

In teoria, chiunque può beneficiare di questa tecnologia. In pratica ci saranno vincitori e vinti. La tecnologia del gemello digitale rappresenta una potente opportunità per le aziende di qualsiasi dimensione, afferma Rick Lazio, avvocato ed ex membro del Congresso degli Stati Uniti che ora è vicepresidente senior di Alliantgroup, una società di consulenza fiscale con sede negli Stati Uniti. Ma osserva che sono le aziende più grandi, che sono già le più protette dalle perdite, che stanno iniziando a utilizzare questa tecnologia più velocemente.

La Lazio pensa che molte piccole imprese avranno bisogno di un aiuto, magari attraverso investimenti statali, per evitare che rimangano indietro. Le aziende che adottano presto la tecnologia vedono vantaggi maggiori della somma delle sue parti, afferma.

E non sono solo le piccole imprese. Molti porti del mondo funzionano sulla carta; se sei fortunato, usano PDF ed e-mail, afferma Nicholson. Questi sono i principali operatori, non un produttore di candele nel New Hampshire. Ma senza digitalizzazione, non otteniamo l'IA.

Simchi-Levi è più ottimista. Molte aziende presumevano che la creazione di un gemello digitale richiedesse enormi investimenti e anni per ripagarsi da sola, dice, ma non è più così: un milione di dollari e 18 mesi possono darti molti dei vantaggi.

Simchi-Levi non ha dubbi sul fatto che il brusio attorno ai gemelli digitali rimarrà anche una volta che la peggiore delle attuali interruzioni sarà finita. Se non è la pandemia, sarà qualcos'altro, dice. Gli ultimi due anni hanno insegnato alle aziende come prepararsi meglio e come competere meglio. Quando torneremo alla normalità, non sarà più lo stesso di prima, dice. La pandemia ha dimostrato che il futuro è qui.

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