Il modello Digital Twin incontra la supply chain per una innovazione senza rischi

L'Intelligenza Artificiale (AI), il machine learning (ML), l'Internet of Things (IoT) e altri progressi tecnologici come la robotica hanno accelerato in modo significativo l'innovazione e la crescita nel settore della logistica e della supply chain, nell'ultimo decennio. La iper-automation (un risultato diretto di gran parte di quanto sopra) ha garantito che le reti della supply chain siano sempre più efficienti e uno dei sottoprodotti più potenzialmente impattanti dell'iper-automation è stato l'emergere del concetto di "digital twin".

I digital twin sono copie digitali di un oggetto fisico o di un processo del mondo reale: rappresentazioni esatte di prodotti o processi in cui vengono registrati tutti i data set, e da cui possono poi essere creati e testati i modelli digitali per innovazioni, miglioramenti o produttività.
Per Manhattan Associates i punti da affrontare sono tre: innovazione senza rischi, raddoppio della supply chain, e Mai sacrificare la precisione per la velocità. Vediamoli più approfonditamente.
Innovazione senza rischi
Anziché essere utilizzati semplicemente come inutili data pipe, i digital twin possono essere adattati per lavorare su piccola o larga scala. In questo modo, i designer o i project planner possono visualizzare senza rischi ciò che il cambiamento di una variabile (il magazzino) comporta per l'output (costi energetici, usura, ma anche velocità di consegna ed efficienza del lavoro) di un prodotto o di un processo.

Considerate questo: a livello di prodotto, per esempio, un warehouse designer potrebbe calcolare che, allargando un corridoio di un metro, potrebbe rendere più efficiente l'interazione tra cobot e uomo, risparmiando ogni giorno tempo nel processo di picking del prodotto - testare questo tipo di ipotesi, non è mai stato così facile, veloce e meno costoso grazie ai progressi del digital twin.
Raddoppio della supply chain
Per quanto riguarda la supply chain e la logistica, il digital twin può dimostrare l'impatto di diverse variabili sui modelli e sui piani senza dover implementare direttamente le modifiche in loco.
Spiegato in modo semplice: una catena di supermercati conosce, sulla base dei dati, tutto ciò che riguarda la velocità e l'efficienza con cui i camion riforniscono i negozi. Riproducendo digitalmente questo processo, i supermercati possono vedere l'impatto che, ad esempio, anticipare l'orario di consegna o impiegare camion con minore o maggiore capienza, avrà sull'efficienza e quindi sul costo finale del processo.

I retailer possono replicare diversi modelli di gestione degli ordini e determinare il modo più efficiente e redditizio, consentendo alle delivery di raggiungere le loro destinazioni finali, nel modo più rapido ed ecologico possibile - fornendo così migliori margini per i brand e mantenendo sempre la stessa customer experience.
Inoltre, l'analisi dei dati può rivelare se la consegna diretta da un negozio, da un altro centro di distribuzione o forse anche direttamente dalla fabbrica è la scelta più efficiente ed efficace.
Il cosiddetto "twinning process" può anche costruire modelli che evidenziano l'impatto di variabili come i diversi tempi di consegna, e in ogni fase, ogni variabile o scenario fornisce nuovi dati che rendono la simulazione successiva più ricca e accurata.
Mai sacrificare la precisione per la velocità
Anche se molti retailer non hanno ancora adottato i benefici del digital twin, questa tecnologia può determinare sempre più il successo di business operation che dipendono da molteplici variabili in continuo cambiamento dove la velocità e l'efficienza sono decisive, come supply chain e retail.

Algoritmi intelligenti e un'efficace data modelling consentono di gestire molti dei complessi processi e delle sfide mutevoli presentate dalle odierne aspettative dei clienti e dalle supply chain che, in ultima analisi, li supportano. Anche se la tecnologia digital twin non è affatto una cura, vale certamente la pena di considerare i vantaggi che questo approccio può offrire.