L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il mondo della logistica ottimizzandone ogni processo, aiutando anche l’uomo a svolgere meglio il proprio lavoro e limitando gli impieghi usuranti grazie all’utilizzo di sistemi di manutenzione predittiva e controllo di gestione.
Grazie all’AI è possibile migliorare la manutenzione dei macchinari industriali, prevenire gli errori, gestire in modo più efficace il magazzino, prevedere le quantità di produzioni future e rilevare le possibili difficoltà e i fattori di rischio già in fase di pianificazione e nel corso dell’esecuzione delle operazioni logistiche e di trasporto.
La sinergia degli algoritmi probabilistici di AI unita al machine learning per aziende si sta dimostrando sempre di più come una risorsa fondamentale per diversi ambiti di applicazioni:
- automazione industriale;
- robotica;
- logistica.
Quali sono i vantaggi dell’unione dell’apprendimento automatico, espressione italiana per definire l’AI e il machine learning per aziende?
L’esplosione di dati digitali oggi presenti sul web ha determinato la necessità di poterli analizzare per delineare dei trend di mercato dalle informazioni che ne derivavano.
Questo tipo di analisi è affidata spesso agli algoritmi probabilistici dell’Intelligenza Artificiale e machine learning, che sono in grado di risolvere facilmente problemi, altrimenti intrattabili utilizzando algoritmi informatici di tipo classico.
Intelligenza Artificiale e logistica
Grazie all’impiego dell’Intelligenza Artificiale, che utilizza i dati al massimo delle loro potenzialità per anticipare la domanda, evitare rischi e creare soluzioni personalizzate, un’azienda è in grado di modificare il modo in cui le risorse vengono utilizzate traendone il massimo beneficio.
L’analisi e la previsione dei trend di mercato è una delle applicazioni dell’AI che 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.
Riuscire a compiere, infatti, previsioni accurate della domanda e poter quindi pianificare delle strategie di marketing più efficaci consente alle aziende di essere proattive, anticipando le tendenze e i cambiamenti del target di riferimento.
Ne consegue che, sapendo cosa aspettarsi, è facile ottenere anche un’ottimizzazione dei trasporti, indirizzandoli per esempio dove la domanda è più alta, minimizzando anche i costi di gestione. Si parla in questo caso di analisi predittiva o spedizione anticipata.
Machine learning per aziende
Sulla base di dati storici l’utilizzo dell’AI può prevedere acquisti futuri.
- Ad esempio, se un determinato luogo ha una storia di acquisto di un particolare capo di abbigliamento, l’azienda potrà assicurarsi in anticipo che i magazzini vicino a quel luogo siano forniti in abbondanza di quel determinato capo. I processi di lavoro determinano una serie di modelli operativi e l’Intelligenza Artificiale è in grado di analizzare di continuo questi modelli, definendo quale sia quello migliore per ogni segmento operativi.
- Un’altra applicazione molto comune di machine learning e AI nel settore della logistica si realizza nei magazzini automatici. L’automazione dei processi di magazzino, infatti, migliora ulteriormente con l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale. Questa è in grado di alleggerire il carico di lavoro in diversi aspetti cruciali legati allo scambio di informazioni. Per esempio rende possibile l’emissione di ordini di approvvigionamento in maniera automatica.
- Altra applicazione dell’AI in campo logistico è quella di tenere traccia dello stato degli ordini dei clienti prendendo decisioni in totale autonomia, sia per la spedizione che per la tracciabilità e i resi.
Per quanto riguarda la tracciabilità delle merci e dei pacchi l’AI è infatti in grado di seguire l’evoluzione dello stato di un ordine e prendere decisioni autonome, come cambio di percorso e notifiche ai corrieri.
L’AI rappresenta poi un 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.
Manutenzione predittiva e controllo di gestione
L’AI presenta inoltre molti vantaggi anche nel coordinamento tra i magazzini e le imprese di trasporto occupandosi sia della logistica “interna” sia di quella “esterna” al magazzino. L’automazione dei processi interni ai magazzini infatti si integra perfettamente con l’AI e coordina il trasporto di beni, alleggerendo il carico di lavoro degli operai e rendendo più sicuro il loro operato.
Nella movimentazione interna e intralogistica il software di 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).
Nella gestione della flotta di trasporto e dei corrieri l’AI raccoglie un grande numero di informazioni relative al traffico e alla viabilità in tempo reale per pianificare in maniera efficiente i percorsi dei corrieri.
L’integrazione e la connessione tra diversi reparti è ancora uno degli elementi più strategici nell’applicazione dell’AI.
Far comunicare, in modo automatizzato e con la massima semplicità, settori come gli acquisti, il magazzino, il commerciale consente alle aziende una panoramica talmente esaustiva da metterle in condizione di prevenire ogni criticità. In questo caso, infatti, è possibile sapere in anticipo quali azioni intraprendere, non solo dal punto di vista operativo e gestionale, ma anche sotto il profilo strategico in termini di sconti, promozioni e campagne di marketing e comunicazione.