La seguente tesi esplora il potenziale dell'Intelligenza Artificiale nel contesto della gestione della supply chain, con l'obiettivo di comprendere come diverse tecniche possano migliorare l'efficienza, la resilienza e la sostenibilità. Dopo una panoramica teorica dei principali metodi, tra cui machine learning, deep learning e reinforcement learning, vengono presentati quattro casi di studio reali: previsione della domanda, ottimizzazione delle scorte, previsione dei tempi di consegna dell'ultimo miglio e controllo qualità tramite visione artificiale. L'analisi mostra vantaggi misurabili, ad esempio una migliore accuratezza delle previsioni, una riduzione dei costi e un miglioramento dei livelli di servizio: allo stesso tempo, evidenzia le sfide legate alla qualità e alla disponibilità dei dati, la necessità di aggiornamenti continui dei modelli e la difficoltà di integrare l'IA nei processi aziendali esistenti.