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25 Maggio 2020

L’intelligenza artificiale applicata ai software di Supply Chain Management: tecnologie e vantaggi

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L’intelligenza artificiale nasce per sviluppare e creare “macchine pensanti” in grado di imitare, apprendere e sostituire l’intelligenza umana. Ha dimostrato, nel suo percorso di maturazione iniziato negli anni ’70, forte adattabilità al miglioramento dei processi decisionali umani con un conseguente incremento della produttività in vari ambiti aziendali, grazie alla sua capacità di riconoscere i modelli di business, apprenderne i fenomeni caratteristici ed analizzare dati ed informazioni in modo intelligente ed estremamente rapido.
In linea con questa tendenza l’88% dei C-level italiani ad oggi ritiene che far leva sull’intelligenza artificiale consenta di raggiungere gli obiettivi di crescita, ma il 77% dichiara di avere difficoltà a farlo*. Tale difficoltà si è presentata in particolar modo nell’ambito applicativo delle Supply Chain aziendali, in parte per motivi dovuti al tessuto industriale del paese, in parte, per le difficoltà di approccio e standardizzazione della tematica. Dagli studi di settore emerge che la vera difficoltà risieda nell’individuare le aree di intervento più efficaci e nello scegliere strumenti capaci di utilizzare i dati più corretti fornendo all’azienda analisi in modo trasparente e condiviso, agevolando un meccanismo virtuoso di accrescimento della conoscenza e della fiducia in questa rivoluzione tecnologica che a sua volta ne permetta una migliore permeazione nel tessuto aziendale.
La suite ComplEtE propone tecniche di deep learning come metodologia risolutiva di alcuni ambiti applicativi (Enterprise Strategic Planning & Simulation, Budgeting, Demand Forecasting, Production Optimization). Approccia in modo pragmatico problemi reali sfruttando tecnologie innovative per garantire un accrescimento della competitività aziendale e del controllo sui processi, trasformando complessità algoritmiche in euro, pezzi, pallet e tempi, con il fermo obiettivo di produrre, distribuire ed aumentare volumi e margini. Nello speech verrà descritta la tecnologia utilizzata all’interno della suite e verrà presentato l’approccio ComplEtE, scendendo nel particolare degli algoritmi di Budgeting e Demand Forecasting che si basano su tecnologie LSTM (reti neurali a memoria di breve – lungo termine), tecnica all’avanguardia per l’apprendimento sequenziale rivelatasi la più efficiente nell’analisi di problematiche basate su serie temporali. Saranno presentati anche gli ambiti applicativi più orientati alla Distribution & Planning e alla Production Optimization.

*fonte : AI: BUILT TO SCALE From experimental to exponential (4/12/2019 Accenture)

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Marco Genta di DGS

Marco Genta

Supply Chain Practice Director | DGS

Inizia la sua carriera come responsabile del settore di ricerca e sviluppo della Piaggio Aeronautica e nel ’96 entra nella società Nicim come responsabile del team di sviluppo software. Lo guida traghettando i software Nicim e dal 2002 quelli Atomos a diventare la suite di Supply Chain Management di riferimento in Italia. Quando queste società vengono acquisite dal gruppo sedApta diviene responsabile della business unit di Consultant Strategy guidando l’internalizzazione del prodotto Nicim/Atomos nel mercato Europeo ed Americano. Dal primo gennaio 2019 a capo della practice Supply Chain di DGS e nello specifico del gruppo di lavoro che sta realizzando la rivoluzionaria suite ComplEtE per la gestione End to End della Supply Chain

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