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Come i digital twin possono aiutare la supply chain

Innovazione nell’ambito della supply chain significa anche sviluppare la capacità predittiva, valutando in modo virtuale come e in che misura il cambiamento di una sola variabile del processo logistico può impattare su un prodotto o sul processo stesso. È il concetto di ‘digital twin’, figlio della iper-automation e foriero di benefici effetti

La spinta all’innovazione e alla crescita nel settore della logistica e della supply chain è stata nell’ultimo decennio alimentata in modo molto rilevante da progressi tecnologici che stiamo imparando a conoscere sempre meglio. Parliamo di Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML), Internet of Things (IoT) e naturalmente di robotica. Da qui l’avvento della iper-automation, che ha garantito alle reti di supply chain un’efficienza sempre più elevata.

E uno dei risultati più potenzialmente impattanti dell’iper-automation è stato l’emergere dei cosiddetti digital twin. Ovvero copie digitali di un oggetto fisico o di un processo del mondo reale. Più semplicemente ancora, si tratta di rappresentazioni esatte di prodotti o processi in cui vengono registrati tutti i data set e da cui possono poi nascere ed essere testati i modelli digitali per ulteriori innovazioni e miglioramenti.

I vantaggi dei digital twin

Utilizzare i digital twin come semplici data pipe sarebbe riduttivo, tant’è che infatti possono essere adattati per lavorare su piccola o larga scala. In tal modo, i designer o i project planner sono in grado di avere una visione d’insieme di quello che comporterebbe per l’output di un prodotto o di un processo (a livello di costi energetici, usura, velocità di consegna ed efficienza del lavoro) il cambiamento di una variabile (per esempio, il magazzino).  Proprio grazie ai progressi del digital twin testare ipotesi di questo genere non è mai stato così facile, veloce ed economico.

Ma in che modo esattamente i digital twin possono essere utili al settore della supply chain? Vediamolo insieme.

I digital twin al servizio dell’innovazione nella supply chain

Prendiamo il caso di un warehouse designer, il quale potrebbe calcolare che, allargando un corridoio semplicemente di un metro, riuscirebbe a rendere più efficiente l’interazione tra robot e uomo, risparmiando tempo nel processo di picking del prodotto. L’innovazione nell’ambito della supply chain sta proprio in questo: il digital twin può dimostrare l’impatto di diverse variabili sui modelli e sui piani senza dover implementare direttamente le modifiche in loco.

Facciamo un altro esempio. Riproducendo digitalmente le fasi di trasporto e rifornimento presso i negozi, i supermercati possono “predire” l’impatto che un’ipotetica anticipazione dell’orario delle consegne piuttosto che l’uso di camion di diversa capienza avrà sull’efficienza e di conseguenza sul costo finale del processo. I retailer possono così replicare diversi modelli di gestione degli ordini determinando il modo più efficiente e redditizio di organizzare il lavoro e consentendo alle delivery di raggiungere le loro destinazioni finali nel modo più rapido ed ecologico possibile. Non solo, perché l’analisi dei dati può rivelare se la consegna diretta da un negozio, da un altro centro di distribuzione o magari direttamente dalla fabbrica risulta essere la scelta migliore.

Il cosiddetto ‘twinning process’ può anche costruire modelli che evidenziano l’impatto di variabili come i diversi tempi di consegna; in ciascuna fase, ogni variabile o scenario fornisce nuovi dati che rendono la simulazione successiva più ricca e accurata. Molti retailer non hanno ancora adottato i benefici dei digital twin, ma appare evidente che una simile tecnologia è in grado di determinare sempre più il successo di business operation che dipendono da molteplici variabili in continuo cambiamento. Laddove velocità ed efficienza sono decisive, come nell’ambito della supply chain e del retail.


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