Il Machine learning è una branca dell’Intelligenza artificiale che implementa sistemi in grado di apprendere e migliorare le performance attraverso l’analisi dei dati.
La continua comparazione di questi dati porta all’identificazione di modelli che gli algoritmi di machine learning perfezionano continuamente per ottenere risultati sempre più accurati.
L’obiettivo principale del machine learning è, dunque, l’apprendimento automatico, che consente ai sistemi di interpretare correttamente i dati, di imparare da essi e di utilizzare la conoscenza per prendere decisioni autonomamente.
La maggior parte dei software di machine learning è sviluppato con linguaggio di programmazione Python.
Perché?
Semplice…perchè è semplice.
Python permette di elaborare i dati nel modo più conveniente ed efficace e l’apprendimento del suo linguaggio è facile da imparare, la sintassi è semplice e consente di lavorare agilmente con sistemi complessi consentendo relazioni chiare.
Ha inoltre una grande scelta di librerie che consentono agli sviluppatori di implementare le funzionalità di cui necessitano senza dover codificarle dall’inizio ogni volta.
La versatilità di questo linguaggio consiste, invece, nel fatto di poter essere eseguito su qualsiasi piattaforma, come Linux, Window, MacOS, Unix e altre ancora.
D’ altro canto, implementare un sistema di machine learning richiede un periodo di sperimentazione preliminare in cui “dare in pasto” all’algoritmo grandi quantità di dati per formare il sistema.
Il machine learning trova applicazione nei più svariati settori: finanza, assistenza sanitaria, marketing digitale e, naturalmente, in campo industriale dove questa tecnologia sta guidando i cambiamenti legati all’ Impresa 4.0, declinati di riflesso alla logistica 4.0.
Aumentare la connessione e la condivisione dei dati attraverso tutti gli anelli della supply chain è lo scopo della logistica 4.0, che si contraddistingue oltre che per lo scambio di informazioni fra tutti gli attori coinvolti nella “catena di valore”: produttori, fornitori, trasportatori, distributori e clienti finali, per la connessione tra macchine, sistemi di stoccaggio, macchinari e software.
Di qui la capacità delle aziende di generare un’enorme quantità di dati ( i Big Data)e la necessità di saper interpretare questi dati per generare valore.
Schema dell’impatto del Machine Learning sulla gestione della Supply Chain
Ma quali sono le sfide del machine learning nell’ambito della logistica 4.0 ?
Primo fra tutti, la previsione.
Grazie all’intelligenza artificiale, le informazioni raccolte possono essere sfruttate in modo predittivo per ottimizzare l’intera catena della logistica.
Nella distribuzione, gli algoritmi di machine learning offrono ottime funzionalità di previsione per stimare l’evoluzione dell’attività, consentendo di valutare l’effetto combinato di molteplici fattori interni ed esterni all’azienda.
I distributori possono inoltre controllare accuratamente le scorte e i flussi di merci per poter essere sul mercato con i prodotti giusti al momento giusto e in quantità sufficienti a coprire la domanda.
Il machine learning associato a sistemi di supporto alle decisioni, possono costituire un valido aiuto al management aziendale nei processi decisionali.
I sistemi di supporto alle decisioni possono anche avere un notevole impatto sui costi di trasporto e sull’ottimizzazione del circuito di prelievo delle merci.
Per quanto riguarda la pianificazione delle operations, il machine learning può predire i picchi di attività, basandosi su un periodo particolare o sulle previsioni della domanda, ottimizzando così anche le risorse umane impiegate nelle attività.
Il machine learning integrato opportunamente con sensori intelligenti, elabora i dati derivanti dall’ Internet of Things consentendo di rilevare i fattori che influenzano la durata delle macchine ed elaborare nuovi modelli di utilizzo e soprattutto di ottimizzare la manutenzione predittive dei macchinari, evitando i fermi macchina non previsti.
Inoltre, le analisi avanzate ricavate dal machine learning garantiscono il monitoraggio in tempo reale dell’intera catena, comprendendo anche la logistica inversa.
Nei magazzini automatici, il machine learning è utilizzato per creare modelli capaci di replicare il comportamento umano, come i sistemi di visione artificiale, la navigazione intelligente in grado di rilevare gli ostacoli o il riconoscimento vocale.
Il machine learning è utile anche nei sistemi di picking vocale, che attraverso l’apprendimento automatico raggiunge alti gradi di perfezionamento.
Con la gestione automatica dello stock è possibile il calcolo del punto di riordino. Gli algoritmi di machine learning, modificando continuamente i parametri di calcolo quali domanda, tempi di consegna, disponibilità dello stock, costi, mostrano nuovi modelli per ottimizzare la gestione dello stock.
L’intelligenza artificiale, e il machine learning in particolare, permettono un’approccio data-driven che permette di avere previsioni sempre più accurate e rendere la supply chain predittiva.
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Le nostre pubblicazioni:
Web app for Dynamic Pricing Modeling in Automotive Applications and Data Mining Analytics
Data Mining Applied in Food Trade Network
Model of Multiple Artificial neural Networks oriented on Sales Prediction and Product Shelf Design
