L'impatto dell'Intelligenza Artificiale sulla gestione delle giacenze nel settore automotive: casi studio ed evidenze applicative.

La gestione delle giacenze nel settore automobilistico affronta sfide strutturali quali l'alta volatilità della domanda e la vulnerabilità delle catene globali. Sebbene il mantenimento di scorte garantisca la continuità distributiva, esso genera pesanti costi di stoccaggio e rischi di obsolescenza. Le metodologie tradizionali di qualità e problem solving come l'8D e il Six Sigma, per quanto utili per l'analisi dei dati reali e la riduzione degli scarti, mostrano limiti strutturali insiti nella loro natura prevalentemente manuale e reattiva. Questo elaborato analizza come la transizione verso la Supply Chain 4.0 superi tali criticità integrando l'Intelligenza Artificiale (AI). L'AI viene indagata in due macro-aree: la gestione logica (tramite algoritmi di Machine Learning e Reinforcement Learning per la previsione dinamica della domanda) e la gestione fisica delle scorte (mediante tecniche di Computer Vision e Object Detection per l'automazione del monitoraggio dello stoccaggio). L'efficacia operativa di tali tecnologie viene dimostrata attraverso due casi studio reali: un sistema di riconoscimento su catena di sospensione rigida per componenti interni e un monitoraggio drone-based dei piazzali per il conteggio dei veicoli pronti alla spedizione. Viene inoltre approfondita l'AI agentica, una generazione più recente di sistemi basati su Large Language Model capaci non solo di prevedere ma anche di negoziare autonomamente le decisioni di riordino tra i diversi nodi della catena. L'analisi evidenzia come il valore aggiunto risieda nell'integrazione sinergica tra la dimensione predittiva e quella di verifica fisica in tempo reale, riducendo drasticamente lo scostamento tra pianificazione e realtà operativa. Infine, vengono delineate le sfide future del settore, tra cui la disomogeneità tecnologica dovuta alle differenti capacità finanziarie delle imprese e la necessità di rendere i modelli decisionali di AI trasparenti ed interpretabili per gli operatori umani.