AI e logistica: come sono utilizzate le intelligenze artificiali nelle attività di supply chain?
di Gianpaolo Albertoni Negli ultimi anni, l'Intelligenza Artificiale (AI) si è affermata come una delle tecnologie più rivoluzionarie, in grado di entrare a modificare le routine organizzative e produttive di qualsiasi settore industriale. Non fanno eccezione in questo senso le attività di Logistica, che risultano ottimi ambiti di applicazione per queste reti neurali digitali. Grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, ottimizzare processi e ridurre costi operativi, l'AI sta infatti trasformando la gestione delle supply chain, aumentando l'efficienza e migliorando la produttività delle aziende. In particolare nel settore dell’intra-logistica l’Intelligenza Artificiale viene già utilizzata dai grandi Player del settore per ottimizzare un flusso sempre più nuclearizzato dalle dinamiche imposte dal modello E-Commerce. L'AI nella logistica: un cambiamento strategico Stiamo parlando di un futuro lontano: già oggi l'AI viene impiegata in diversi ambiti della logistica. Tra questi ci sono la previsione della domanda, la gestione dei magazzini, l'ottimizzazione delle rotte di trasporto e l'automazione dei processi interni. Le applicazioni attualmente operative consentono di potenziare notevolmente la propria produttività attraverso la riduzione dei tempi di consegna, la minimizzazione dei costi operativi, l’aumento dell'affidabilità delle previsioni di domanda e delle attività di forecasting, l’ottimizzazione dell’impiego delle risorse umane e materiali. Sono inoltre in grado di apportare notevoli miglioramenti sulla sicurezza, e di automatizzare l’adeguamento del processo decisionale in tempo reale, a fronte ad esempio delle improvvise fluttuazioni della disponibilità di risorse (umane e materiali) tipiche del mercato della logistica. Applicazioni dell'AI nella intra-logistica L'intra-logistica, ovvero la gestione del flusso di materiali all'interno di un'azienda o di un centro di distribuzione, è certamente l’ambito di Supply Chain che beneficia maggiormente dell'implementazione di tecnologie basate sull’AI. Ma come vengono utilizzate, in concreto? Come intervengono nel potenziare l’attività? Quali sono i benefici apportati? Vediamolo nel dettaglio: Ottimizzazione della gestione dei magazzini I sistemi AI sono in grado di prevedere quali prodotti verranno richiesti con maggiore frequenza, organizzando lo stoccaggio in modo da ridurre i tempi di prelievo. Algoritmi di machine learning analizzano i dati storici e suggeriscono la disposizione ottimale delle merci, migliorando il KPI del lead time di prelievo e riducendo il picking error rate. L’analisi degli indici di rotazione per ogni SKU e l’incrocio di questi con numerose altre variabili quali la stagionalità e la tendenza attuale, consentono forecasting accurati e favoriscono il planning delle attività. Le ubicazioni di Stock vengono generate di conseguenza, favorendo le dinamiche di picking ed abbattendo le distanze globalmente percorse. Automazione dei processi con robotica avanzata L'integrazione tra AI e robotica consente la gestione automatizzata delle operazioni di movimentazione merci. Veicoli a guida autonoma (AGV) e robot collaborativi (detti “cobot”) gestiti da sistemi AI possono ridurre i tempi di movimentazione fino al 30% e migliorare la sicurezza degli operatori. Varie forme di automazione sgravano gli operatori dalle operazioni antiergonomiche, riducendone l’impegno fisico e le distanze da percorrere, consentendo alle risorse umane di concentrarsi sulle attività a maggior valore aggiunto. Predictive maintenance per ridurre i downtime Grazie all'analisi predittiva, l'AI è in grado di monitorare in tempo reale lo stato di salute delle attrezzature di movimentazione e dei sistemi di stoccaggio, segnalando eventuali necessità di manutenzione prima che si verifichino guasti. Questo riduce il tempo di fermo macchina (downtime) e migliora l'OEE (Overall Equipment Effectiveness). Anche in questo caso è lo studio dei dati storici a consentire al cervello elettronico di predire le necessità di manutenzione delle attrezzature incrociando i “Mean Time To Failure”, i “Mean Time Between Failure”, e le condizioni particolari che hanno causato eventuali fermi, segnalandoci in tempo reale le best practices per prevenire fermi indesiderati. Intelligenza artificiale per l'allocazione dinamica delle risorse L'AI può gestire in maniera dinamica il personale, assegnando gli operatori alle diverse attività in base alla priorità dei compiti, ai flussi di lavoro e alla disponibilità delle risorse. Ciò consente di aumentare la produttività fino al 20% e migliorare l'efficienza operativa. La capacità previsionale del sistema viene impiegata per calcolare il carico di lavoro di ogni reparto segnalando in tempo reale i rischi di sovraccarico e le possibili soluzioni attraverso il pompieraggio di risorse da altri reparti sottoposti ad uno stress minore. Computer Vision per il controllo della qualità Sistemi di AI basati su com
Negli ultimi anni, l'Intelligenza Artificiale (AI) si è affermata come una delle tecnologie più rivoluzionarie, in grado di entrare a modificare le routine organizzative e produttive di qualsiasi settore industriale. Non fanno eccezione in questo senso le attività di Logistica, che risultano ottimi ambiti di applicazione per queste reti neurali digitali.
Grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, ottimizzare processi e ridurre costi operativi, l'AI sta infatti trasformando la gestione delle supply chain, aumentando l'efficienza e migliorando la produttività delle aziende. In particolare nel settore dell’intra-logistica l’Intelligenza Artificiale viene già utilizzata dai grandi Player del settore per ottimizzare un flusso sempre più nuclearizzato dalle dinamiche imposte dal modello E-Commerce.
L'AI nella logistica: un cambiamento strategico
Stiamo parlando di un futuro lontano: già oggi l'AI viene impiegata in diversi ambiti della logistica. Tra questi ci sono la previsione della domanda, la gestione dei magazzini, l'ottimizzazione delle rotte di trasporto e l'automazione dei processi interni.
Le applicazioni attualmente operative consentono di potenziare notevolmente la propria produttività attraverso la riduzione dei tempi di consegna, la minimizzazione dei costi operativi, l’aumento dell'affidabilità delle previsioni di domanda e delle attività di forecasting, l’ottimizzazione dell’impiego delle risorse umane e materiali. Sono inoltre in grado di apportare notevoli miglioramenti sulla sicurezza, e di automatizzare l’adeguamento del processo decisionale in tempo reale, a fronte ad esempio delle improvvise fluttuazioni della disponibilità di risorse (umane e materiali) tipiche del mercato della logistica.
Applicazioni dell'AI nella intra-logistica
L'intra-logistica, ovvero la gestione del flusso di materiali all'interno di un'azienda o di un centro di distribuzione, è certamente l’ambito di Supply Chain che beneficia maggiormente dell'implementazione di tecnologie basate sull’AI.
Ma come vengono utilizzate, in concreto? Come intervengono nel potenziare l’attività? Quali sono i benefici apportati? Vediamolo nel dettaglio:
Ottimizzazione della gestione dei magazzini
I sistemi AI sono in grado di prevedere quali prodotti verranno richiesti con maggiore frequenza, organizzando lo stoccaggio in modo da ridurre i tempi di prelievo. Algoritmi di machine learning analizzano i dati storici e suggeriscono la disposizione ottimale delle merci, migliorando il KPI del lead time di prelievo e riducendo il picking error rate. L’analisi degli indici di rotazione per ogni SKU e l’incrocio di questi con numerose altre variabili quali la stagionalità e la tendenza attuale, consentono forecasting accurati e favoriscono il planning delle attività. Le ubicazioni di Stock vengono generate di conseguenza, favorendo le dinamiche di picking ed abbattendo le distanze globalmente percorse.
Automazione dei processi con robotica avanzata
L'integrazione tra AI e robotica consente la gestione automatizzata delle operazioni di movimentazione merci. Veicoli a guida autonoma (AGV) e robot collaborativi (detti “cobot”) gestiti da sistemi AI possono ridurre i tempi di movimentazione fino al 30% e migliorare la sicurezza degli operatori. Varie forme di automazione sgravano gli operatori dalle operazioni antiergonomiche, riducendone l’impegno fisico e le distanze da percorrere, consentendo alle risorse umane di concentrarsi sulle attività a maggior valore aggiunto.
Predictive maintenance per ridurre i downtime
Grazie all'analisi predittiva, l'AI è in grado di monitorare in tempo reale lo stato di salute delle attrezzature di movimentazione e dei sistemi di stoccaggio, segnalando eventuali necessità di manutenzione prima che si verifichino guasti. Questo riduce il tempo di fermo macchina (downtime) e migliora l'OEE (Overall Equipment Effectiveness). Anche in questo caso è lo studio dei dati storici a consentire al cervello elettronico di predire le necessità di manutenzione delle attrezzature incrociando i “Mean Time To Failure”, i “Mean Time Between Failure”, e le condizioni particolari che hanno causato eventuali fermi, segnalandoci in tempo reale le best practices per prevenire fermi indesiderati.
Intelligenza artificiale per l'allocazione dinamica delle risorse
L'AI può gestire in maniera dinamica il personale, assegnando gli operatori alle diverse attività in base alla priorità dei compiti, ai flussi di lavoro e alla disponibilità delle risorse. Ciò consente di aumentare la produttività fino al 20% e migliorare l'efficienza operativa. La capacità previsionale del sistema viene impiegata per calcolare il carico di lavoro di ogni reparto segnalando in tempo reale i rischi di sovraccarico e le possibili soluzioni attraverso il pompieraggio di risorse da altri reparti sottoposti ad uno stress minore.
Computer Vision per il controllo della qualità
Sistemi di AI basati su computer vision possono analizzare le merci in entrata e in uscita, identificando eventuali difetti o non conformità. Questo riduce il tasso di resi e migliora la qualità del servizio offerto ai clienti. Ovviamente queste tecnologie vengono utilizzate anche per il miglioramento e lo sveltimento delle operazioni di picking, consentendo il riconoscimento delle SKU, potendo prescindere persino dalle operazioni di etichettatura e dalla scansione dei codici. L’effetto è un notevole miglioramento delle prestazioni di picking, smista, confezionamento e consolidamento, oltre alla contestuale riduzione dei materiali di imballaggio impiegati. Anche l’importazione dei dati logistici e la fase di data entry sta venendo sempre più sveltita ed automatizzata attraverso l’applicazione di tecnologie di questo tipo.
Il panorama attuale
Come già detto non stiamo parlando di tecnologie con le quali entreremo in contatto in un futuro remoto, ma di soluzioni già operative presso diversi grandi operatori, ma, tutto sommato, relativamente accessibili anche per aziende di più modeste ambizioni.
Amazon, ad esempio, utilizza AI per l'ottimizzazione della gestione dei magazzini con robot Kiva che riducono drasticamente i tempi di picking. DHL ha implementato algoritmi di machine learning per la previsione della domanda, ottimizzando così la gestione degli stock. Siemens impiega sistemi AI per la manutenzione predittiva nelle sue strutture logistiche, aumentando l'affidabilità delle apparecchiature.
Quali AI?
Sono diverse le tecnologie AI si stanno imponendo come soluzioni ideali per il settore della logistica: il Machine Learning e Deep Learning sono fondamentali per l'analisi predittiva e l'ottimizzazione dei processi logistici. La Computer Vision è utile per il riconoscimento automatico di oggetti e il controllo della qualità. Il Natural Language Processing (NLP) viene impiegato nei chatbot e negli assistenti virtuali per migliorare la gestione delle richieste clienti. Edge AI consente invece l'elaborazione dei dati direttamente nei dispositivi, riducendo i tempi di risposta e migliorando l'efficienza.
L'introduzione dell'Intelligenza Artificiale nella logistica e intra-logistica sta portando benefici tangibili, migliorando KPI chiave come lead time, efficienza operativa e riduzione dei costi.
Grazie a tecnologie avanzate le aziende possono ottimizzare le proprie operazioni, garantendo maggiore efficienza, sicurezza e competitività sul mercato.
Investire in AI non è più un'opzione, ma una necessità strategica per chi vuole rimanere all'avanguardia nel settore logistico.
