Supply chain: i trend 2024 tra governance dati, IA e robot
Secondo Gartner, nel corso dell’anno i progressi tecnologici offriranno ai leader della supply chain e ai chief supply chain officer (CSCO) l’opportunità di supportare nuovi modelli di business, di aumentare e automatizzare il processo decisionale e di promuovere la collaborazione con l’ecosistema. Con queste opportunità emergenti, Gartner ha identificato gli otto principali trend strategici della supply chain per il 2024 che aiuteranno i leader a perseguire questi obiettivi.
I trend tecnologici della supply chain di quest’anno saranno guidati da due grandi temi:
- La necessità per i leader della supply chain di sfruttare le tecnologie emergenti per controllare e proteggere le loro aziende
- Le nuove opportunità di differenziazione competitiva attraverso l’integrazione complementare di uomini e macchine
“Queste tendenze tecnologiche non sono isolate, ma piuttosto interconnesse e si rafforzano a vicenda” ha dichiarato Dwight Klappich, VP Analyst e Fellow della practice Supply Chain di Gartner. “La loro importanza varierà non solo in base alla maturità organizzativa, ma anche in base al settore, alle esigenze aziendali e ai piani strategici precedentemente elaborati. I leader innovativi della supply chain collegheranno le strategie e gli investimenti tra più tendenze per contribuire a raggiungere i loro obiettivi mission-critical”.
I principali trend della supply chain per il 2024 secondo Gartner sono:
Sicurezza
I criminali informatici hanno un grande successo nell’esecuzione di attacchi ransomware per estorcere fondi alle organizzazioni della supply chain. È molto probabile che utilizzeranno la potenza dell’IA per generare strumenti di attacco avanzati, rendendo i loro attacchi ancora più efficaci. I leader tecnologici della supply chain dovrebbero collaborare con la leadership IT per confermare che gli scenari di attacco ransomware sono inclusi nei processi di gestione del rischio aziendale e sviluppare un playbook dettagliato di risposta agli incidenti.
Governance dei dati
L’emergere di potenti strumenti di analisi avanzata e di tecniche di intelligenza artificiale sta aumentando in modo massiccio le capacità di visibilità interfunzionale, di modellazione degli scenari e di automazione delle decisioni. Con la crescente adozione di queste tecnologie, l’importanza di mantenere un elevato livello di qualità dei dati e un rigoroso processo di governance sta diventando una missione aziendale di primaria importanza.
Supply chain sostenibili end-to-end
La legislazione in materia di sostenibilità sta crescendo a livello globale e sta determinando un passaggio dalla conformità volontaria a quella normativa. Di conseguenza, l’accuratezza dei dati sulla sostenibilità deve passare da indicatori a qualità di investimento per soddisfare i requisiti degli stakeholder e guidare il processo decisionale interno.
Sistemi di visione basati su IA
I sistemi di visione basati sull’intelligenza artificiale sono soluzioni innovative di iper-automazione che combinano telecamere 3D industriali, software di visione computerizzata e tecnologie avanzate di riconoscimento di modelli di intelligenza artificiale. Queste soluzioni sono in grado di acquisire, interpretare e trarre conclusioni autonome dalle immagini non strutturate che i sistemi di visione vedono in tempo reale.
Forza lavoro connessa
Le iniziative di Augmented Connected Workforce (ACWF) riducono il tempo necessario dopo l’onboarding affinché un dipendente diventi pienamente produttivo e migliori il suo processo decisionale. L’ACWF è una strategia per ottimizzare il valore derivato da un lavoratore umano stabilendo un tessuto connettivo che ottimizza l’uso di tecnologia intelligente, analisi della forza lavoro e aumento delle competenze.
IA composita
L’IA composita è l’applicazione combinata di più tecniche di IA per migliorare l’efficienza e l’accuratezza dell’apprendimento, per ampliare il livello di rappresentazione della conoscenza e, in ultima analisi, per risolvere una serie di problemi aziendali che determinano miglioramenti delle prestazioni della supply chain. A seconda del contesto di un caso d’uso specifico, diverse tecniche di IA, o più spesso una combinazione di tecniche, avranno più senso rispetto a un approccio “unico”.
Robot da lavoro umanoidi di nuova generazione
I robot umanoidi di prossima generazione combineranno la consapevolezza sensoriale con la manipolazione mobile e la locomozione dinamica per svolgere lavori produttivi che in precedenza erano relegati agli esseri umani. I robot umanoidi imiteranno tipicamente il corpo umano grazie a sensori e telecamere per rilevare l’ambiente circostante, a un corpo che ospita l’alimentazione e la meccanica, a braccia e mani per afferrare, manipolare e trasportare oggetti e a gambe per la locomozione dinamica.
Machine customer
I machine customer sono “attori economici” non umani che ottengono autonomamente beni o servizi in cambio di un pagamento. Gli esempi includono:
- Dispositivi o beni connessi all’IoT che effettuano ordini indipendentemente da un comando umano
- Algoritmi di rifornimento intelligenti che mantengono la disponibilità di materiali di consumo
- Assistenti intelligenti che suggeriscono offerte ai consumatori.