Logistica just in time abilitata dall’intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale offre un valido aiuto per affrontare le sfide della logistica just in time (Jit) senza impatto sulla sostenibilità economica. L'intelligenza artificiale può offrire un valido aiuto per affrontare le sfide della logistica just in time (Jit) senza che questo abbia impatto sulla sostenibilità economica. Ecco qualche spunto in merito alla logistica Fmcg offerto da Transporeon, piattaforma di gestione del trasporto. Logistica just in time con l'intelligenza artificiale L'industria produttrice tende ad avvalersi di depositi più piccoli e "intelligenti", invece che di grandi magazzini, gestendo la catena di approvvigionamento in base alla domanda. I retailer da parte loro scelgono di controllare direttamente e meglio la logistica in entrata, così da garantire efficienza. Il rischio della logistica Jit risiede nelle interruzioni a cascata in caso di ritardi, e l'intelligenza artificiale può venire in aiuto attraversi il controllo in tempo reale e le capacità predittive. Questi strumenti permettono di gestire il piazzale, monitorare la situazione in tempo reale, prevedere le potenziali interruzioni e soprattutto farvi fronte in tempo reale. Ottimizzazione - Consiste nell'allineamento tra veicoli, persone e volumi, e del percorso, così da ottimizzare la logistica evitando imprevisti e ritardi. Il percorso viene mappato e coordinato con gli orari di apertura del magazzino e gli ingressi e uscite adatti al veicolo. Routing e avvisi in tempo reale - I dati sul traffico integrati nel sistema permettono di calcolare con maggior accuratezza i tempi di percorrenza, identificare modelli e ottimizzare anche il routing. Grazie agli avvisi in tempo reale si possono ancor più ridurre i rischi agendo proattivamente, prima che le difficoltà si accentuino. Si garantisce così la continuità della catena di approvvigionamento. Integrazione dei dati tra piazzale e vettori - La possibilità di scambiare dati senza soluzione di continuità, grazie al cloud, tra piazzale e veicoli terzi è una grossa spinta verso l'efficienza. Questa interoperabilità fornisce agli operatori un quadro completo delle prestazioni logistiche, che permette di migliorarle ulteriormente addestrando con gli stessi dati i modelli di intelligenza artificiale. Si abilitano in questo modo. -l'analisi predittiva per la domanda -capacità -prevedibilità delle potenziali interruzioni -processo decisionale automatizzato per ottimizzare l'allocazione delle risorse -proattività nell'affrontare gli imprevisti. Velocizzazione delle attività di approvvigionamento dei trasporti - Grazie alla AI, si è ridotta da ore a minuti, snellendo i costi amministrativi. Il processo garantisce prezzi competitivi, costi inferiori, meno errori umani, più efficienza nell'assicurare le capacità di trasporto di fronte a una domanda fluttuante. L'articolo Logistica just in time abilitata dall’intelligenza artificiale è un contenuto originale di Mark Up.
L'intelligenza artificiale può offrire un valido aiuto per affrontare le sfide della logistica just in time (Jit) senza che questo abbia impatto sulla sostenibilità economica. Ecco qualche spunto in merito alla logistica Fmcg offerto da Transporeon, piattaforma di gestione del trasporto.
Logistica just in time con l'intelligenza artificiale
L'industria produttrice tende ad avvalersi di depositi più piccoli e "intelligenti", invece che di grandi magazzini, gestendo la catena di approvvigionamento in base alla domanda. I retailer da parte loro scelgono di controllare direttamente e meglio la logistica in entrata, così da garantire efficienza. Il rischio della logistica Jit risiede nelle interruzioni a cascata in caso di ritardi, e l'intelligenza artificiale può venire in aiuto attraversi il controllo in tempo reale e le capacità predittive. Questi strumenti permettono di gestire il piazzale, monitorare la situazione in tempo reale, prevedere le potenziali interruzioni e soprattutto farvi fronte in tempo reale.
Ottimizzazione - Consiste nell'allineamento tra veicoli, persone e volumi, e del percorso, così da ottimizzare la logistica evitando imprevisti e ritardi. Il percorso viene mappato e coordinato con gli orari di apertura del magazzino e gli ingressi e uscite adatti al veicolo.
Routing e avvisi in tempo reale - I dati sul traffico integrati nel sistema permettono di calcolare con maggior accuratezza i tempi di percorrenza, identificare modelli e ottimizzare anche il routing. Grazie agli avvisi in tempo reale si possono ancor più ridurre i rischi agendo proattivamente, prima che le difficoltà si accentuino. Si garantisce così la continuità della catena di approvvigionamento.
Integrazione dei dati tra piazzale e vettori - La possibilità di scambiare dati senza soluzione di continuità, grazie al cloud, tra piazzale e veicoli terzi è una grossa spinta verso l'efficienza. Questa interoperabilità fornisce agli operatori un quadro completo delle prestazioni logistiche, che permette di migliorarle ulteriormente addestrando con gli stessi dati i modelli di intelligenza artificiale. Si abilitano in questo modo.
-l'analisi predittiva per la domanda
-capacità
-prevedibilità delle potenziali interruzioni
-processo decisionale automatizzato per ottimizzare l'allocazione delle risorse
-proattività nell'affrontare gli imprevisti.
Velocizzazione delle attività di approvvigionamento dei trasporti - Grazie alla AI, si è ridotta da ore a minuti, snellendo i costi amministrativi. Il processo garantisce prezzi competitivi, costi inferiori, meno errori umani, più efficienza nell'assicurare le capacità di trasporto di fronte a una domanda fluttuante.
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