L’intelligenza artificiale può contribuire a ridurre gli sprechi della catena di fornitura di alimenti e farmaci

Negli Stati Uniti si spreca circa il 30% del cibo e dei farmaci e il 91% della plastica non viene riciclata. Nei paesi in via di sviluppo, circa la metà del cibo prodotto non viene immesso sul mercato.

Il Dr. Mohamed Aly, CEO e fondatore di Seeloz, un partner SAP, rinviene il problema maggiore proprio nella enorme inefficienza della catena di fornitura, fatto che comporta sprechi di alimenti, farmaci e altri prodotti essenziali per la vita. Seeloz si è proposta di risolvere proprio questo problema.

“Se potessimo migliorare le stime di consumo, compresi il luogo e i tempi, ne beneficeremmo tutti”, afferma Aly. “Non si tratta tanto di risparmio in termini monetari, ma dell’effetto sulle nostre risorse. Così come l’uso di cose riciclate contribuisce a salvare il pianeta, noi per farlo utilizziamo la tecnologia.

Seeloz categorizza quattro tipi di inefficienze della catena di fornitura di sanità, alimentari e altri beni di consumo.

  • Prodotti scaduti
  • Eccedenze d’inventario che risultano in sovrascorte
  • Un’insoddisfacente previsione della domanda che si traduce in carenze di scorte
  • Prodotti stoccati nel punto sbagliato, con conseguente aumento dei movimenti tra magazzini

Sorprende che queste forme di inefficienza contraddistinguano proprio i tre principali attori della catena di fornitura alimentare e farmaceutica. I produttori lottano costantemente per adeguare il loro processo di produzione ai fabbisogni del mercato. I distributori fanno fatica a stabilire correttamente tempi e quantità degli approvvigionamenti e delle giacenze per soddisfare la domanda. Infine, i fornitori non riescono a stabilire con precisione la domanda dei consumatori finali.

“Per giungere a una soluzione, è imperativo identificare la radice del problema, che si tratti di una decisione di produzione o di approvvigionamento all’interno della catena di fornitura”, continua Aly. “E a tale scopo dobbiamo fare di più affinché tutte le decisioni di produzione, approvvigionamento e immagazzinamento della catena di fornitura siano totalmente trainate dalle previsioni di fabbisogno dei consumatori finali.

Come ovviare alle carenze della catena di fornitura

Il problema è esacerbato dal fatto che nelle catene logistiche di alimentari e farmaci sono coinvolti molteplici sistemi ERP, compresi quelli di produttori, distributori e fornitori, oltre ai sistemi per il trattamento dei dati cliente, e tali sistemi non comunicano brillantemente l’uno con l’altro, ostacolando la raccolta di quelle informazioni che consentirebbero di giungere ad una migliore comprensione dei fabbisogni o della domanda del cliente.

“Seeloz ha sviluppato uno “smart layer” che incorpora l’intelligenza artificiale (AI) per superare i gap della catena di fornitura e inietta una sana dose di automazione trainata dall’AI nei diversi workflow della catena di fornitura”, afferma Aly.

Un sistema tipico per la sanità approvvigiona e immagazzina tra 100.000 e 250.000 prodotti chirurgici, farmaceutici e di consumo. Al momento queste decisioni di approvvigionamento non sono trainate dalla comprensione e previsione del fabbisogno dei pazienti. E ciò che complica ancor più il problema è che un tipico sistema sanitario stabilisce di continuo il rifornimento attuale a fronte delle scorte dell’intera rete di magazzini, che generalmente comprende magazzini centrali, magazzini presso i singoli ospedali e decine o centinaia di punti d’uso nei singoli ospedali, cliniche, reparti, laboratori, pronto soccorsi…

Seeloz ha sviluppato una soluzione che utilizza le cartelle cliniche elettroniche dei pazienti per stabilire il loro fabbisogno futuro presso la specifica struttura e ne automatizza i processi di approvvigionamento e gestione delle scorte. Ciò assicura una fornitura puntuale e precisa dell’articolo richiesto all’interno del sistema sanitario, minimizzando gli sprechi.

La soluzione si presta ad essere utilizzata anche in scenari con caratteristiche simili, ossia da catene di supermercati e farmacie, distributori di prodotti alimentari e sanitari, produttori di beni al consumo e da società che operano nel settore delle bioscienze.

“Il punto che emerge quasi sempre dalle nostre conversazioni con catene di farmacie, sistemi sanitari, distributori di prodotti alimentari e produttori di farmaci è l’enorme costo degli sprechi, spesso dell’ordine di centinaia di milioni l’anno per attore e, in certi casi, di miliardi. Ma quando esaminiamo come vengono gestiti i workflow delle rispettive supply chain, la sorpresa viene meno. L’automazione può intervenire proprio sulle carenze, alle quali gli umani non sarebbero in grado di sopperire,” afferma Aly. “Queste problematiche della supply chain vanno oltre quanto sia umanamente possibile. È impensabile che una persona possa comprendere le correlazioni tra diversi articoli in una supply chain di oltre 100.000 articoli. È semplicemente impossibile.”

Nei mesi passati Seeloz ha sottoscritto una partnership OEM strategica con SAP per sfruttare la potenza di SAP HANA e la scalabilità di SAP Cloud Platform per il proprio Sistema di Ottimizzazione della gestione operativa (OOS), che concorre a minimizzare gli sprechi e a migliorare la supply chain trasversalmente a più settori.

Sebbene ancora alle prime implementazioni, Seeloz ha dimostrato di poter ridurre il numero di prodotti scaduti di oltre il 50% e di poter abbassare la spesa complessiva dell’approvvigionamento fino al 20% con soluzioni che aumentano l’intelligenza delle catene di fornitura.

“Maggiore la scala, maggiore sarà la possibilità di migliorare i numeri. Non siamo che agli arbori dell’impiego della AI” sostiene Aly. “La sostanziale riduzione della spesa logistica si ripercuoterà positivamente sulla qualità complessiva del servizio al consumatore finale.”

Pensando al settore alimentare, ad esempio, una riduzione del numero di prodotti scaduti permetterà di offrire cibi migliori a prezzi più bassi. Secondo Aly: “Se l’intera catena di fornitura, dai produttori ai distributori, potesse far affidamento su previsioni basate sulla domanda reale, avremmo cibi più freschi e sani, ricette precise e tanto altro.”

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