Prof. Giambattista Gruosso
Sono sempre di più le applicazioni dell’intelligenza artificiale all’interno della catena logistica.
Il magazzino è la spina dorsale di qualsiasi fabbrica e l’avvento dei robot dotati di intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui i magazzini vengono gestiti.
Per avere una fabbrica sempre più intelligente e performante, è fondamentale abbinare all’ossatura digitale una serie di processi guida guidati dall’intelligenza artificiale allo scopo di potenziarne sempre di più le peculiarità.
Le catene di approvvigionamento subiranno una trasformazione grazie all’aumento della sofisticazione delle tecnologie AI, con l’assegnazione ai robot dei compiti più ripetitivi e fisicamente impegnativi. Ciò consentirà agli operatori di concentrarsi su ruoli che offrono un maggiore valore aggiunto.
I robot dotati di intelligenza artificiale sono in grado di operare continuamente con precisione e coerenza. Sono alla base di un’ampia gamma di soluzioni di automazione del magazzino:
Aziende come Covariant stanno trasformando le operazioni di magazzino con robot guidati dall’intelligenza artificiale che gestiscono autonomamente le attività di prelievo e posizionamento. Altre soluzioni utilizzano la computer vision per monitorare l’inventario in tempo reale, fornendo dati precisi sulla posizione e avvisando istantaneamente il personale degli articoli mancanti. In generale la robotica oggi rappresenta uno dei settori di intervento più promettenti per l’introduzione dell’ai, soprattutto se poi si pensa all’integrazione della Robotica con i sistemi a guida autonoma come gli AMR.
L’obiettivo è quello di rendere il processi logistici sempre più flessibili e riconfigurabili.
Le fluttuazioni della domanda sono un grosso problema per la pianificazione logistica. Ma le previsioni guidate dall’AI, grazie agli algoritmi di apprendimento automatico, sono una soluzione eccellente. L’IA analizza grandi quantità di dati lungo la catena di approvvigionamento, aiutando a prevedere la domanda in modo più accurato rispetto ai metodi statistici tradizionali. Inoltre la possibilità di riconfigurare i percorsi logistici attraverso l’utilizzo di AMR rende ancora più potente questo strumento.
Le previsioni della domanda generate dall’intelligenza artificiale sono più precise e aiutano le aziende logistiche a ottimizzare aspetti critici come la pianificazione della capacità, la gestione delle scorte, la programmazione della forza lavoro e la gestione dei trasporti. In questo modo si migliorano i livelli di servizio e si riducono i costi operativi, con una maggiore efficienza della catena logistica.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella logistica non è solo un miglioramento dell’efficienza, ma sta anche ridefinendo gli standard operativi del settore. L’obiettivo è quello di utilizzare queste tecnologie per ottenere notevoli miglioramenti in termini di precisione, produttività e qualità complessiva del servizio.
