L’avvento dell’intelligenza artificiale favorisce la transizione da una logistica basata sulla reazione, in cui le fasi operative tendono ad adattarsi ai cambiamenti della domanda, a una logistica proattiva e “anticipatoria”, in cui i manager, sfruttando la grande mole di dati a loro disposizione, prendono delle decisioni strategiche finalizzate ad anticipare i futuri comportamenti del mercato.

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L’intelligenza artificiale (I.A.) conferisce maggiore autonomia ai computer e ai software, che ora sono in grado di svolgere funzioni e ragionamenti tipici della mente umana, avviando di fatto uno “shift” da una logica impresariale basata sull’azione, a una che si fonda sulla previsione.

Ma come funziona esattamente l’intelligenza artificiale? In quali operazioni e attività si rivela più utile? Risponderemo a queste domande nel nostro articolo.

Intelligenza artificiale e Machine Learning

Quali sono gli elementi che permettono ai sistemi sono di prendere decisioni intelligenti ed eseguire operazioni automatizzate senza alcun intervento umano? Li vediamo qui di seguito:

  • Algoritmi: sono le sequenze ordinate di operazioni e schemi sistematici di calcolo che vengono utilizzati per eseguire un’attività in modo ottimale.
  • Software:è il sistema o architettura informatica che invia controlla l’hardware (processori, macchine e robot) e invia istruzioni circa l’esecuzione di determinate attività.
  • Machine Learning: possiamo definirla come la capacità di apprendimento automatico delle macchine. I sistemi dotati di machine learning sono in grado di studiare i dati contenuti nelle analitiche, nello storico delle operazioni o nei Big Data Analytics al fine di acquisire una maggiore autonomia decisionale.

Applicazioni dell’intelligenza artificiale nella logistica

Le applicazioni dell’intelligenza artificiale nella logistica sono ancora in una fase di sviluppo, quasi embrionale, ma siamo sicuri che raggiungeranno il loro pieno potenziale entro pochi anni. Tuttavia, ci sono alcuni aspetti che è possibile calare in ambito logistico:

  1. Analisi e previsione dei trend di mercato

L’intelligenza artificiale utilizza i Big Data della logistica per incrociare le informazioni interne (la cronologia delle vendite, ad esempio) con i dati estratti dalle fonti esterne (come i social network, i media o siti istituzionali).

In questo modo, il cervello dell’I.A. è in grado di dedurre le intenzioni dei consumatori, anticipando di fatto la domanda in virtù di una profonda analisi del contesto. Questo aspetto è essenziale per virare verso una “logistica anticipatoria” che, oltre ad aumentare la redditività, contribuisce in termini di efficienza, dissipando il rischio di rottura di stock o di stoccaggio eccessivo di merci.

  1. Impiego nel magazzino automatizzato

L’intelligenza artificiale porta maggiori benefici nei magazzini automatici. In questi impianti convivono robot e i software di gestione WMS. Insieme eseguono autonomamente le operazioni di trasporto e posizionamento dei prodotti.

Questo lavoro condiviso genera delle sequenze operative e dei pattern che possono essere analizzati continuamente. Proprio da queste analisi, l’intelligenza artificiale deduce il modo migliore per ottimizzare un determinato segmento operativo. Il sistema Pallet Shuttle realizza dei pattern che potranno essere analizzati in seguito dall’I.A.

  1. Analisi e ottimizzazione dei percorsi

L’intelligenza artificiale incide positivamente anche nel coordinamento tra magazzino e imprese di trasporto, occupandosi tanto della logistica “interna” quanto di quella “esterna” al magazzino:

  • Movimentazione interna e intralogistica: il software gestione magazzino registra tutti i movimenti che avvengono all’interno dell’impianto. Una volta raccolti e analizzati i dati, il software organizza i processi di movimentazione automatica in maniera efficiente, indipendentemente dai sistemi utilizzati (robot, sistemi automatici o semiautomatici).
  • La gestione delle flotte di trasporto e dei corrieri: l’I.A. raccoglie un vasto numero di informazioni relative al traffico e alla viabilità in tempo reale per pianificare in maniera efficiente i percorsi dei corrieri.
  1. Maggiore controllo del flusso di informazioni all’interno della supply chain

L’automazione dei processi di magazzino migliora ulteriormente con l’integrazione dell’intelligenza artificiale. Questa è in grado di allegerire il carico di lavoro in diversi aspetti cruciali legati allo scambio di informazioni. Questi sono:

  • L’emissione di ordini di approvvigionamento in maniera automatica. Disponendo di una fotografia continuamente aggiornata dell’inventario, i software sono in grado di emettere ordini in maniera completamente automatica.
  • Per quanto riguarda la tracciabilità delle merci e dei pacchi, l’intelligenza artificiale è in grado di seguire l’evoluzione dello stato di un ordine e prendere decisioni in totale autonomia (cambi di percorso di consegna, invio di notifiche ai corrieri ecc.).
  • Supporto al customer care per mezzo dei chatbot, assistenti virtuali in grado di interagire con i clienti realizzando un primo filtro (screening) delle loro necessità.

Quali sono i vantaggi per le imprese della logistica

L’intelligenza artificiale nella logistica rivestirà un ruolo sempre più importante nel tempo. Grazie ai sistemi intelligenti si riducono gli errori e si rende più efficiente la catena di approvvigionamento. Le aziende, intanto, guadagnano tempo prezioso grazie le macchine che si occuperanno sempre di più di gestire le fasi operative dell’impianto e di strutturare i dati, i manager avranno più tempo da dedicare ai processi creativi e al decision making.

VIA: mecalux.it