Cosa significa, davvero, sostenibilità quando si parla di ottimizzazione della supply chain nel settore chimico? La prima parola che balza all’attenzione di CFO, responsabili della logistica e direttori della produzione è efficienza.
Supply chain, l’equazione vincente della produttività
Una macchina organizzativa efficiente riesce a massimizzare l’output riducendo costi e sprechi.
Questa però è una condizione necessaria ma non sufficiente in un comparto come quello chimico, alle prese con materiali e processi potenzialmente pericolosi e per questo disciplinati da una severa cornice normativa. Assumendo questa prospettiva, si può tranquillamente affermare che compliance, efficienza e sostenibilità sono tre variabili indipendenti nell’equazione della produttività aziendale. Il problema è riuscire a trovare, di volta in volta e in modo dinamico, il punto di equilibrio per renderla vincente.
Oggi, per fortuna, a bilanciare questa equazione c’è intelligenza artificiale. Comprendere l’importanza dell’apporto che le nuove tecnologie possono fornire in un settore peculiare come quello chimico è fondamentale non solo per garantire la conformità a normative ambientali sempre più severe, ma soprattutto per migliorare l’efficienza operativa.
Ottimizzare la catena del valore significa adottare un approccio olistico che, facendo leva sull’analisi di grandi moli di dati in tempo reale, migliori la governance, riduca gli sprechi e renda sempre più rapidi, flessibili e sostenibili i cicli di sviluppo, realizzazione e distribuzione dei prodotti.
Puntare su una governance end-to-end, fin dalle attività di R&D
Le applicazioni basate sull’AI stanno già rivoluzionando il modo in cui molte imprese chimiche gestiscono le delicate fasi di ricerca e sviluppo: algoritmi avanzati sono in grado di analizzare enormi quantità di dati provenienti da fonti eterogenee, per identificare principi attivi, composti chimici e potenziali modifiche di processo che ottimizzino le caratteristiche e le prestazioni del prodotto in funzione della normativa vigente e riducendone al tempo stesso l’impatto ambientale.
Questo non solo si traduce in risparmi sensibili sui tempi e sui costi di ricerca: con l’implementazione di cicli di R&D data-driven, i benefici possono infatti ricadere a cascata sull’intera catena del valore, che può scalare i modelli individuati per avviare processi e pratiche più efficaci nella gestione dell’output.
Razionalizzare la supply chain e rendere la catena di fornitura più reattiva e sostenibile
L’industria chimica è d’altra parte alle prese con catene di fornitura e distribuzione complesse che includono diversi soggetti, coinvolti a vario titolo da requisiti normativi sempre più stringenti e dinamiche di mercato spesso difficili da mettere a fuoco. Opportunamente addestrati, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale riescono a fornire visibilità in tempo reale sul funzionamento della supply chain, consentendo alle aziende di anticipare eventuali interruzioni, ottimizzare i livelli di inventario e migliorare le operazioni logistiche in uscita.
Per i responsabili della catena logistica, ciò significa conferire alla struttura che dirigono una maggiore reattività ai cambiamenti del mercato o a eventi imprevisti. Il che può portare gradualmente a tempi di consegna ridotti, che a loro volta contribuiscono a migliorare l’efficienza di costo e a diminuire l’impatto ambientale delle singole operations.
Una catena di fornitura più agile può del resto adattarsi più facilmente a procedure che generano una minore impronta carbonica, aiutando l’intera filiera a sintonizzarsi su KPI condivisi e risultare, complessivamente, più sostenibile.
Sfruttare l’AI per ottenere un miglioramento continuo del ciclo produttivo
L’elemento di maggiore rottura rispetto al passato (anche recente: basti pensare alla filosofia 4.0) è che l’introduzione dell’intelligenza artificiale negli ambienti di produzione promuove e supporta la cultura del miglioramento continuo.
Grazie all’analisi dei dati in real time, le aziende hanno la capacità di monitorare le metriche delle prestazioni in tutte le fasi del processo produttivo e identificare per ciascuna linea le aree da migliorare. L’AI semplifica notevolmente l’ottimizzazione dei task fornendo informazioni sui tempi di ciclo, sull’utilizzo di energia e sul consumo di materiali, consentendo ai manager di implementare modifiche che favoriscano l’efficienza e la sostenibilità anche a partire da simulazioni digitali.
I digital twin alimentati dall’intelligenza artificiale e dagli algoritmi di machine learning riescono infatti a ipotizzare con sempre maggiore precisione l’impatto di ciascuna variazione, prima ancora che i cambiamenti vengano apportati e riducendo così i rischi associati alle modifiche dei processi. Integrare l’AI nella propria supply chain significa quindi maturare un approccio proattivo alla produzione, basato sulla capacità di prendere decisioni informate che tengano conto dell’efficienza dell’intero ecosistema aziendale.