Nel mercato iper-competitivo di oggi, le aziende cercano costantemente modi per ottimizzare le proprie operations – cioè tutte le attività e i processi necessari per trasformare le materie prime in prodotti finiti, pronti per essere distribuiti e venduti – migliorare l’efficienza e aumentare la redditività. I metodi tradizionali di pianificazione aziendale, spesso lenti, rigidi e fortemente dipendenti da sistemi centralizzati stanno sempre più lasciando spazio a soluzioni innovative basate sull’analisi avanzata e l’intelligenza artificiale. Questi strumenti avanzati consentono alle organizzazioni di passare da processi manuali e dispendiosi in termini di tempo a decisioni dinamiche in tempo reale, permettendo loro di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato e alle sfide operative.
L’IA e l’Advanced Analytics, un insieme di tecniche analitiche avanzate e strumenti di analisi che vanno oltre le capacità dell’analisi tradizionale dei dati, sfruttando tecnologie innovative, modelli statistici complessi e tecniche di data science per estrarre informazioni e generare previsioni che consentono di prendere decisioni più informate e strategiche, costituiscono il fulcro di questa nuova era di pianificazione end-to-end. Esse consentono alle aziende di ottimizzare le operazioni sfruttando fonti di dati diversificate, eseguendo simulazioni complesse e utilizzando algoritmi di machine learning (ML) per sbloccare un valore significativo.
«Questo si traduce in un miglioramento significativo non solo della velocità, ma anche di affidabilità e accessibilità dei dati in settori chiave, garantendo un approccio più agile e reattivo alla gestione aziendale», spiega Andrea Isabella, senior partner e responsabile italiano Ams (Advanced Manufacturing & Services) di Bain & Company.
Pianificazione end-to-end guidata dall’IA: aree chiave di impatto e applicazioni concrete
L’integrazione dell’IA nei processi di pianificazione aziendale ha già avuto un impatto significativo in numerosi ambiti, dalla gestione della capacità alla programmazione della produzione. Di seguito esploriamo quattro aree critiche in cui l’IA sta apportando cambiamenti significativi, insieme a esempi reali della sua applicazione: capacity planning, ottimizzazione della footprint, sales & operations planning, product scheduling.
Capacity Planning: sbloccare l’efficienza della capacità produttiva delle varie linee di produzione e massimizzare la redditività
«La pianificazione della capacità a lungo termine è sempre stata una sfida complessa, soprattutto nei settori caratterizzati da risorse limitate e vincoli operativi stringenti. I metodi tradizionali, spesso basati su calcoli manuali e valutazioni soggettive, pur essendo validi, possono portare a un’allocazione inefficace delle risorse e a una conseguente perdita di redditività. L’introduzione dell’IA ha trasformato radicalmente questo processo, grazie all’impiego di algoritmi avanzati in grado di analizzare migliaia di variabili e scenari in tempo reale», prosegue Isabella.
I modelli basati sull’IA ottimizzano l’allocazione delle risorse per i prodotti più redditizi, consentendo alle aziende di massimizzare i margini e utilizzare al meglio le capacità disponibili. Grazie all’uso di algoritmi di machine learning per analizzare domanda, capacità e potenziale di profitto, l’IA supporta le aziende nell’assegnare priorità alla produzione e nell’allocare le risorse laddove generano il massimo ritorno economico.
«Ad esempio», prosegue Mattia Bernardi, partner di Bain & Company, «un’azienda del settore manifatturiero ha implementato con successo la pianificazione della capacità basata sull’IA, registrando un incremento del 10% nell’utilizzo delle risorse produttive. Gli algoritmi avanzati hanno consentito di destinare i prodotti più redditizi alle linee con capacità limitata, ottimizzando così il valore generato per ogni unità di capacità disponibile. Questo approccio ha permesso di recuperare capacità precedentemente inutilizzata, migliorando i margini di profitto e incrementando l’efficienza complessiva dell’azienda».
Ottimizzazione del footprint: decisioni strategiche per la riduzione dei costi operativi e l’efficienza della rete produttiva
«Un’altra realtà dell’industria», continua Isabella, «ha di recente sfruttato l’IA per ottimizzare la propria rete produttiva, ottenendo una significativa riduzione dei costi operativi e un incremento della redditività. Grazie a complesse simulazioni, è riuscita a identificare le location ideali per i suoi impianti, migliorando del 5% l’Ebitda. L’adozione di questi strumenti avanzati ha consentito all’azienda di ottimizzare il rapporto costi-servizio, bilanciando in modo efficace la domanda di mercato e l’utilizzo delle risorse».
Infatti, Un’altra area in cui l’IA sta apportando miglioramenti significativi è l’ottimizzazione del footprint industriale. Questo processo consiste nel rivedere la distribuzione e la collocazione degli impianti produttivi e logistici per ridurre i costi e massimizzare l’efficienza operativa. Grazie all’intelligenza artificiale, le aziende possono analizzare molteplici scenari in tempo reale, valutare l’impatto di ciascuna decisione e individuare la configurazione ideale per rispondere alla domanda del mercato e minimizzare il costo complessivo delle operazioni.
«L’ottimizzazione del footprint non riguarda solo la riduzione dei costi, ma punta a un allineamento strategico tra capacità produttive, distribuzione geografica ed esigenze di mercato. Un approccio basato sull’IA consente alle aziende di ottenere un vantaggio competitivo sostenibile, garantendo un uso più efficiente delle risorse e una migliore adattabilità ai cambiamenti della domanda» sottolinea Bernardi.
Tradizionalmente, la gestione del footprint aziendale — decidere dove aprire, chiudere o ristrutturare impianti per adattare la capacità alla domanda — si basava su processi manuali, lenti e spesso soggetti a errori. L’IA ha rivoluzionato questo approccio, introducendo un livello di sofisticazione e precisione inediti. In sintesi, l’IA non solo riduce i tempi e i margini di errore, ma offre alle organizzazioni la capacità di definire una strategia a lungo termine, supportata da una comprensione più approfondita delle variabili operative e del contesto competitivo.
Pianificazione delle vendite e delle operations (S&OP): ottimizzare la precisione delle previsioni e la reattività
«Una realtà dell’industria che ha adottato previsioni della domanda potenziate dall’intelligenza artificiale ha ridotto gli errori di previsione dal 12% all’1%. Questo notevole miglioramento nella precisione ha permesso all’azienda di allineare il proprio programma di produzione in modo più accurato alle previsioni di vendita, riducendo l’eccesso di inventario e ottimizzando le prestazioni della catena di approvvigionamento. Inoltre, grazie alle informazioni fornite dall’IA, l’azienda è riuscita a diminuire i costi di inventario del 15%, liberando così capitale da reinvestire in iniziative di crescita. Questo approccio ha anche migliorato la reattività dell’azienda ai cambiamenti delle condizioni di mercato, consentendo una pianificazione della produzione più dinamica e flessibile», spiegano gli esperti.
La pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP) è da sempre un elemento fondamentale per una gestione aziendale efficace, poiché assicura che le previsioni di vendita siano in perfetta armonia con i programmi di produzione e le capacità della catena di approvvigionamento. Tuttavia, i metodi tradizionali di S&OP spesso affrontano sfide significative, tra cui lunghi cicli di pianificazione, scarsa accuratezza delle previsioni e difficoltà nell’adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.
I modelli di S&OP guidati dall’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando questo processo, consentendo simulazioni di scenari in tempo reale e migliorando notevolmente la precisione delle previsioni. Gli algoritmi di machine learning permettono alle aziende di analizzare enormi volumi di dati, sia interni (come i dati storici delle vendite) che esterni (come le tendenze di mercato), per generare previsioni altamente accurate e dettagliate. L’adozione di approcci S&OP avanzati non solo migliora la reattività dell’azienda, ma contribuisce anche a una gestione più strategica delle risorse, permettendo di affrontare le sfide del mercato con maggiore agilità e precisione.
Production scheduling: pianificare in modo più rapido e affidabile, massimizzare l’efficienza e ridurre i tempi di consegna
Il production scheduling, o pianificazione della produzione, è il processo mediante il quale le aziende organizzano e ottimizzano le attività produttive, creando un piano dettagliato che stabilisce quando e come realizzare i prodotti. Questa pratica è essenziale per garantire operazioni efficienti, in grado di soddisfare le esigenze dei clienti e ottimizzare l’uso delle risorse. Si tratta di un processo complesso che richiede di bilanciare molteplici fattori, tra cui domanda, capacità e vincoli operativi.
Tradizionalmente, i metodi di programmazione si basano su regole fisse e sull’esperienza umana, approcci che, sebbene utili, possono limitare la flessibilità e rallentare il processo decisionale.
L’scheduling guidato dall’IA cambia questo paradigma grazie all’uso di algoritmi euristici che ottimizzano le sequenze di produzione in tempo reale. Questi algoritmi considerano variabili come le fluttuazioni della domanda, la disponibilità delle risorse e la capacità produttiva per determinare l’ordine di produzione più efficiente. Il risultato è una pianificazione più rapida e affidabile, che riduce i tempi di consegna e migliora l’efficienza operativa complessiva.
«Implementando lo scheduling guidato dall’IA, un’azienda è riuscita a ridurre i tempi di consegna del 40%. Grazie a questo strumento, è stato possibile dare priorità agli ordini di produzione in base alle previsioni di domanda, ai vincoli di capacità e ai margini di profitto. In questo modo, i cicli di produzione sono stati ottimizzati per minimizzare i tempi morti e massimizzare l’efficienza operativa.Questo miglioramento non solo ha incrementato la redditività, ma ha anche potenziato la capacità dell’azienda di rispondere alle richieste dei clienti con maggiore velocità e flessibilità», precisa Bernardi.
In conclusione, in un contesto congiunturale caratterizzato da una diminuzione della produzione industriale, una crisi nei settori della meccanica e dell’automotive e da altri fattori macroeconomici sfavorevoli, le aziende italiane si trovano ad affrontare sfide sempre più complesse. In questo scenario, diventa cruciale per le aziende adottare strumenti innovativi per garantire la loro competitività. L’intelligenza artificiale e l’analisi avanzata emergono come risorse indispensabili per il successo aziendale.
La capacità di sfruttare grandi volumi di dati, eseguire simulazioni in tempo reale e prendere decisioni informate sta rivoluzionando la pianificazione aziendale in diverse aree chiave. Dalla ottimizzazione della capacità produttiva al perfezionamento del footprint industriale, passando per il miglioramento della pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP) e della programmazione della produzione, l’IA offre alle aziende un vantaggio competitivo in termini di efficienza, precisione e agilità.
«Le aziende produttive italiane», aggiunge Isabella, «devono rispondere a esigenze specifiche, come l’ottimizzazione delle risorse disponibili e la capacità di adattarsi rapidamente alle fluttuazioni della domanda. Implementare soluzioni basate sull’IA non solo consente di affrontare le sfide attuali, ma anche di anticipare i cambiamenti del mercato, garantendo una maggiore resilienza e capacità di innovazione nel lungo termine».
Inoltre, le applicazioni reali dell’IA in ambito industriale dimostrano chiaramente che queste tecnologie non sono meramente teoriche; stanno producendo risultati misurabili in vari settori. Le aziende che hanno abbracciato l’intelligenza artificiale hanno registrato miglioramenti significativi nell’utilizzo della capacità produttiva, nella precisione delle previsioni, nella riduzione dei tempi di consegna e nella redditività complessiva.
«Tuttavia, l’IA non si limita a fungere da strumento di ottimizzazione: rappresenta una vera e propria trasformazione del business. La sua implementazione cambierà radicalmente i modelli di business e la ragion d’essere delle aziende del settore. Queste tecnologie, infatti, consentono non solo di migliorare l’efficienza operativa, ma anche di reinventare strategie, prodotti e servizi, portando a nuove opportunità di crescita. Le realtà dell’industria devono riconoscere che l’adozione dell’IA non è solo una questione di miglioramento delle prestazioni, ma anche un cambiamento fondamentale nella loro cultura e struttura organizzativa. Essa richiede una visione a lungo termine e un impegno verso l’innovazione continua. La capacità di adattarsi e innovare, quindi, diventa cruciale per le aziende italiane, che devono affrontare non solo la crisi attuale, ma anche costruire un futuro sostenibile e competitivo», conclude Isabella.
