Migliorare la gestione delle scorte utilizzando l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale

Migliorare la gestione delle scorte con l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale

Nell’era digitale di oggi, gestire l’inventario in modo efficiente e accurato è una sfida che molte aziende affrontano. L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (AI) può migliorare notevolmente l’efficacia dei sistemi di gestione dell’inventario, aiutando a prevedere la domanda, ottimizzare i livelli di stock e ridurre gli sprechi. Approfondiamo i dettagli e illustreremo con esempi pratici.

L’AI ha la capacità di analizzare grandi quantità di dati in modo rapido e accurato. Nella gestione dell’inventario, questo si traduce in capacità come la previsione della domanda di prodotti, l’individuazione di modelli nelle vendite, il rilevamento di anomalie e la formulazione di raccomandazioni per il riassortimento. Ecco come potresti utilizzare l’AI per svolgere queste attività:

Ottimizzazione dell’inventario

L’ottimizzazione dell’inventario consiste nel mantenere la giusta quantità di stock nel posto giusto e al momento giusto. L’AI può assistere in questo compito analizzando i dati delle vendite passate, prevedendo le vendite future e raccomandando la quantità ottimale di ciascun prodotto da tenere in magazzino.

Ci sono diversi aspetti chiave dell’ottimizzazione dell’inventario in cui l’AI può essere particolarmente utile:

Calcolo del punto di riordino

L’AI può aiutare a determinare il momento migliore per riordinare il magazzino. Questo punto dovrebbe idealmente essere raggiunto proprio quando stai per esaurire le scorte, ma prima che tu abbia perso delle vendite a causa della mancanza di stock. Gli algoritmi di Machine Learning (ML) possono considerare fattori come il tempo di approvvigionamento, la variabilità della domanda e il livello di servizio per calcolare il punto di riordino.

Ecco un esempio di una semplice funzione in Python che calcola il punto di riordino dato la domanda media, il tempo di approvvigionamento e lo stock di sicurezza:

Calcolo dello stock di sicurezza

Lo stock di sicurezza è una quantità aggiuntiva di un articolo presente in magazzino per ridurre il rischio di esaurimento delle scorte causato dalle variazioni nell’offerta e nella domanda. L’AI può utilizzare dati storici per calcolare la variabilità della domanda e dei tempi di approvvigionamento e determinare il livello appropriato dello stock di sicurezza.

Ecco come potresti calcolare lo stock di sicurezza in Python, dato la variabilità della domanda e dell’approvvigionamento e il livello di servizio desiderato (Z):

Ottimizzazione dell’inventario multi-echelon

In una catena di approvvigionamento con più sedi di stoccaggio (echelon), l’AI può aiutare a ottimizzare i livelli di inventario in ciascuna sede per minimizzare i costi totali. Questo è noto come Ottimizzazione dell’Inventario Multi-Echelon (MEIO). Gli algoritmi di AI possono considerare fattori come la domanda in ciascuna sede, i tempi di approvvigionamento tra le sedi e i costi in ciascuna sede per raccomandare i livelli di inventario ottimali.

L’implementazione di MEIO è complessa e di solito richiede software specializzato. Tuttavia, a livello generale, il processo potrebbe coinvolgere un algoritmo di ottimizzazione iterativo che cerca di minimizzare i costi totali dell’inventario in tutte le sedi.

L’AI offre strumenti potenti per ottimizzare l’inventario, ridurre i costi e migliorare la soddisfazione del cliente garantendo che i prodotti siano sempre disponibili quando necessario. Con l’AI, le aziende possono andare oltre semplici regole generali e prendere decisioni sull’inventario basate sui dati che tengono conto di fattori complessi come la variabilità della domanda e la struttura della catena di approvvigionamento.

Gestione dei dispositivi

Gestire i dispositivi e la loro ubicazione può essere un compito arduo, specialmente nelle grandi organizzazioni dove centinaia o addirittura migliaia di dispositivi sono in uso. L’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) possono aiutare nel monitoraggio e nella gestione efficace di questi dispositivi. Possono tracciare chi ha preso un dispositivo, quando è stato preso, dove si trova e quando dovrebbe essere restituito.

Ecco come l’AI può essere utilizzata per una migliore gestione dei dispositivi:

Identificazione dell’utente e Check-Out del dispositivo

L’AI può essere utilizzata per identificare e autenticare gli utenti che prendono i dispositivi, riducendo il rischio di accesso non autorizzato. Questo può essere fatto integrando l’AI con sistemi biometrici come il riconoscimento facciale o la scansione delle impronte digitali.

Ecco un esempio di base di come potrebbe essere utilizzato il riconoscimento facciale in Python utilizzando la libreria face_recognition:

Localizzazione dei dispositivi

Per tracciare la posizione dei dispositivi, l’AI può essere combinata con tecnologie come il GPS o l’RFID. I dispositivi possono trasmettere i loro dati di posizione, che possono quindi essere elaborati utilizzando algoritmi di AI per tracciare i movimenti o rilevare anomalie.

Ecco un esempio di utilizzo dell’AI per rilevare se un dispositivo ha lasciato una determinata area geografica (un processo noto come geofencing):

Stato del dispositivo e previsioni di manutenzione

L’AI può essere utilizzata per prevedere le esigenze di manutenzione dei dispositivi in base ai dati di utilizzo e alla cronologia. Questo avviene addestrando un modello su dati storici, che includono variabili come il tempo di utilizzo, le percentuali di errore e i registri di manutenzione.

Ecco un esempio di addestramento di un semplice modello di regressione lineare per prevedere le esigenze di manutenzione in Python:

In conclusione, l’IA e l’ML possono migliorare significativamente la gestione dei dispositivi automatizzando e razionalizzando i processi, il che può portare a risparmi di costi, migliorare la sicurezza dei dispositivi e aumentare l’efficienza.

Previsione della domanda

La previsione della domanda è il processo di predire le vendite future di un prodotto o servizio. Queste previsioni possono poi essere utilizzate per garantire che sia disponibile un inventario sufficiente per soddisfare la domanda, evitando sia le carenze che l’eccesso di magazzino.

Esistono vari modelli e metodi di IA e Machine Learning (ML) che possono essere utilizzati per prevedere la domanda:

Previsione delle serie temporali

Uno dei metodi più comuni è la previsione delle serie temporali, che consiste nel prevedere i valori futuri basandosi sui valori osservati in precedenza. I modelli per la previsione delle serie temporali includono ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), SARIMA (Seasonal ARIMA) e LSTM (Long Short-Term Memory).

Ecco un esempio di un semplice modello ARIMA utilizzando la libreria `statsmodels` di Python:

Modelli di regressione

Anche i modelli di regressione come la regressione lineare, gli alberi decisionali e le macchine a vettori di supporto possono essere utilizzati per la previsione della domanda. Questi modelli prevedono un risultato continuo (domanda) basato su una o più caratteristiche di input (come il prezzo, la stagione, ecc.)

Ecco un esempio che utilizza un regressore ad albero decisionale da scikit-learn:

Modelli di deep learning

I modelli di deep learning come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali convoluzionali (CNN) possono gestire modelli complessi e variabili multiple, rendendoli adatti a compiti di previsione della domanda complessi.

Ecco un esempio di un semplice RNN implementato con Keras:

La previsione della domanda basata sull’IA può gestire grandi volumi di dati e modelli complessi, rendendola superiore ai metodi di previsione tradizionali. Inoltre, consente la previsione in tempo reale, il che può essere vantaggioso nei mercati ad alta velocità. Tuttavia, è importante ricordare che questi modelli sono validi solo quanto i dati su cui sono addestrati. Pertanto, una raccolta accurata e completa dei dati è cruciale per una previsione della domanda efficace.

Conclusioni

Gli esempi sopra dimostrano come l’IA possa essere utilizzata in scenari pratici per migliorare la gestione dell’inventario. Il potere dell’IA risiede nella sua capacità di apprendere dai dati, prevedere le tendenze future e automatizzare i processi. Implementando l’IA nella gestione dell’inventario, le aziende possono prendere decisioni più informate, ridurre i costi e migliorare la soddisfazione dei clienti.