Nuovi sviluppi dell’AI per Sap: le nuove soluzioni per la supply chain guideranno un’ondata trasformativa all’insegna di produttività, efficienza e precisione per il settore manifatturiero. Gli insight basati sull’intelligenza artificiale ricavati da dati disponibili in tempo reale aiuteranno le aziende a utilizzare i propri dati per prendere decisioni migliori lungo le catene di fornitura, ottimizzare lo sviluppo dei prodotti e migliorare l’efficienza della produzione.
«Le imprese oggi devono affrontare sfide che vanno dalle interruzioni della supply chain alla carenza di manodopera alle incertezze geopolitiche», ha dichiarato Muhammad Alam, membro dell’executive board di Sap, Sap Product Engineering. «Sap riconosce l’importanza fondamentale dell’agilità e dell’intelligenza, promuovendo l’innovazione con soluzioni basate sull’AI per snellire i processi di supply chain e produzione. Le aziende possono migliorare l’efficienza operativa e la resilienza della supply chain, e allo stesso tempo soddisfare i clienti con un servizio di qualità superiore, aprire la strada a una crescita sostenuta ed essere più competitive sul mercato».
Informazioni accurate e rilevanti in tempo reale aiutano a mitigare l’impatto che le interruzioni della supply chain hanno su fornitori, produttori e distributori in tutto il mondo. Sma Solar Technology e altri clienti hanno già potuto constatare i vantaggi delle soluzioni Sap, tra cui un aumento di circa il 15% della produttività della forza lavoro che opera sulla supply chain, una riduzione del 10% dei costi complessivi di pianificazione della supply chain e una riduzione del 10% dei costi di stoccaggio e del tasso di rotazione delle scorte.
«Sma Solar rende più moderni i propri sistemi di esecuzione della produzione per supportare operazioni di produzione sostenibili e resilienti al rischio con la potenza dell’ispezione visiva abilitata dall’intelligenza artificiale nella soluzione Sap Digital Manufacturing», ha dichiarato Heiko Kehm, responsabile IT Order to Cash di Sma Solar.
Il 63% dei responsabili della supply chain e il 52% dei responsabili delle operazioni hanno una strategia di AI legata agli obiettivi aziendali, secondo l’InfoBrief di Idc “The Importance of AI in Supply Chain and Operations”, sponsorizzato da Sap. Il 51% dei 2.000 intervistati sta inserendo l’AI nei processi di business di pianificazione della supply chain e nelle applicazioni chiave per prendere decisioni in tempo reale. Un altro 58% sta utilizzando l’AI per aumentare l’efficienza operativa e la produttività dei dipendenti. I principali miglioramenti introdotti nelle soluzioni Sap per la supply chain a sostegno della strategia AI-centrica delle aziende includono:
- Ottimizzazione delle decisioni lungo tutta la catena di fornitura con insight basati sull’intelligenza artificiale: le aziende possono ora sfruttare volumi più elevati di dati e integrare l’ispezione visiva guidata dall’intelligenza artificiale nei loro processi di produzione, consentendo un notevole aumento della qualità grazie all’automazione.
- Semplificazione dello sviluppo dei prodotti: gli sviluppatori di prodotti possono ora utilizzare Joule, il copilota di AI generativa di Sap, per raccogliere e valorizzare le idee per nuovi prodotti in modo rapido ed efficace utilizzando query in linguaggio naturale. Joule aiuta anche a dare un tag al design dei prodotti con i dati aziendali, in modo da contestualizzare visivamente le informazioni critiche per l’azienda.
- Rilevamento delle anomalie delle apparecchiature: utilizzando l’intelligenza artificiale, gli operatori degli asset possono affrontare in modo proattivo i potenziali guasti sulla base dei dati dei sensori raccolti da dispositivi intelligenti e gateway edge. Questa nuova capacità utilizza la piattaforma all’avanguardia Cumulocity IoT di Software AG, che sarà integrata nell’applicazione Sap Asset Performance Management nel terzo trimestre.
- Miglioramento delle risposte degli operatori sul campo: i clienti possono ottimizzare i percorsi di guida e assegnare i lavori in modo efficiente grazie ai dati sul traffico integrati in tempo reale e ai modelli di machine learning, che consentono ai tecnici che operano sul campo di raggiungere le loro destinazioni tempestivamente.
