Integrazione di AI e Machine Learning in Warehouse Logistics - Global Developments in Germania, UE, USA e Giappone

Il futuro della logistica del magazzino: processi controllati dall'intelligenza artificiale per la massima produttività

L'intelligenza artificiale (AI) descrive la capacità delle macchine o del software di svolgere compiti che normalmente richiedono un'intelligenza umana, come il pensiero logico, l'apprendimento, la pianificazione o la risoluzione dei problemi creativi. In sostanza, si tratta di sistemi informatici dai dati e può prendere decisioni invece di seguire solo regole strettamente predefinite. Machine Learning (ML) è una sotto -area dell'IA in cui gli algoritmi identificano in modo indipendente i modelli e adattano il loro comportamento analizzando grandi quantità di dati. In parole povere, un sistema ML apprende dall'esperienza: è "addestrato" con dati storici e può quindi prevedere o prendere decisioni con dati nuovi e sconosciuti. Di conseguenza, l'IA è in grado di migliorare continuamente le proprie previsioni e servizi senza essere esplicitamente programmata dalle persone per ogni singolo caso.

In logistica - e soprattutto nella logistica del magazzino - AI e ML aperte enormi opportunità. L'industria logistica ha reti estese e genera enormi quantità di dati, il che lo rende un campo di applicazione ideale per l'IA. Ad esempio, gli algoritmi intelligenti possono prevedere le quantità di ordine future, calcolare rotte ottimali o controllare i processi di magazzino complessi. I sistemi di auto -apprendimento possono prendere decisioni più velocemente e spesso più precisamente delle persone, specialmente quando si tratta di elaborare grandi quantità di dati in tempo reale. Nei magazzini moderni, le tecnologie AI sono quindi utilizzate in diverse aree dalla gestione dell'inventario per la raccolta (la raccolta di ordini) per trasportare il controllo all'interno del magazzino.

Nel complesso, si applica quanto segue: L'intelligenza artificiale nel campo imita il "pensiero" di un gestore del campo molto esperto, solo che può accedere a molti più dati. Ad esempio, i sistemi AI possono riconoscere quali articoli vendono bene quando, come conservare le merci in modo più efficiente o quali percorsi un carrello elevatore dovrebbe guidare per risparmiare tempo. Queste decisioni automatizzate e basate sui dati costituiscono la base per il fatto che AI ​​e ML sono sempre più penetranti nella logistica del magazzino.

Ottimizzazione dei processi di magazzino da parte dell'IA

Uno dei maggiori vantaggi dell'IA nella logistica del magazzino è l'ottimizzazione dei processi esistenti. I magazzini dipendono da una corrente costante di informazioni, ad esempio dati di inventario, dati dell'ordine o informazioni sulla posizione dalla merce. Tuttavia, laddove le persone sono soggette a errori o possono elaborare solo informazioni limitate, KI fornisce precisione e velocità. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può fornire e analizzare i dati in tempo reale, il che significa che gli errori sono riconosciuti e risolti più velocemente prima di causare problemi. Le attività di routine come il controllo dell'inventario o la raccolta di input di merci possono essere automatizzati, che allevia i dipendenti.

I sistemi AI possono anche riconoscere i modelli nei processi di magazzino che potrebbero perdere un occhio umano. Attraverso queste analisi dei dati, il sistema comprende meglio la situazione attuale nel magazzino, identifica i colli di bottiglia o le inefficienze e suggerisce miglioramenti. Un esempio pratico è il modo in cui l'ottimizzazione: gli algoritmi possono analizzare e ottimizzare i percorsi a piedi dei magazzini o dei camion industriali (ad es. Freumili). Ad esempio, le liste di raccolta sono ordinate in modo tale che i dipendenti prendano il percorso più breve possibile attraverso il magazzino. Ciò riduce i termini e gli ordini vengono messi insieme più velocemente. Allo stesso modo, le funzioni di intelligenza artificiale possono determinare il miglior spazio di archiviazione per ciascun prodotto, in base alle sue dimensioni, copertura e altri fattori, per rendere più efficienti il ​​deposito e l'outsourcing.

Un altro aspetto importante è ridurre gli errori e migliorare la qualità. I sistemi di identificazione delle immagini supportati dall'intelligenza artificiale possono, ad esempio, scansionare i pacchetti e verificare le loro condizioni e dimensioni quando vengono ricevute. Ciò riconosce immediatamente se c'è danni o un articolo è stato etichettato erroneamente. Tali controlli di qualità automatizzati assicurano che i problemi vengano risolti all'inizio del processo e non funzionano attraverso l'intera catena di approvvigionamento. Inoltre, l'IA impara nel tempo: inizialmente possono verificarsi errori, ma attraverso le tecniche di apprendimento automatico, il riconoscimento delle immagini migliora continuamente se stesso e riduce ulteriormente il tasso di errore.

Tutte queste ottimizzazioni alla fine portano a una maggiore produttività e minori costi nelle operazioni di magazzino. I robot e i sistemi di intelligenza artificiale possono svolgere alcuni compiti molto più velocemente e più precisamente delle persone, il che aumenta la produttività. Allo stesso tempo, la valutazione algoritmica dei dati di magazzino consente migliori decisioni strategiche, ad esempio nel personale e nella pianificazione delle risorse, il che rende i processi generali più efficienti. Le soluzioni AI possono monitorare continuamente i processi, analizzare i rischi e agire in modo proattivo (ad esempio riconoscere e contrastare un collo di bottiglia minaccioso). Nel complesso, la trasparenza nel magazzino migliora e i problemi vengono spesso riconosciuti prima ancora che si presentassero. Tutto ciò contribuisce a ridurre i costi, poiché un magazzino più efficiente provoca meno rifiuti, meno costi di errore e utilizza in modo ottimale orari di lavoro. Secondo le previsioni degli esperti, le tecnologie di intelligenza artificiale potrebbero aumentare l'efficienza nel settore logistico nei prossimi anni di una significativa accendita di magnitudo, ad esempio, stima un aumento dell'efficienza di oltre il 40 % a 2035.

In sintesi, l'intelligenza artificiale aumenta la velocità, la precisione e la flessibilità dei processi di magazzino. Ciò va dalla scoperta e dall'invio di prodotti più rapidi, minimizzando le differenze di inventario, per un migliore coordinamento con altre aree della catena di approvvigionamento. Per le aziende, ciò significa una maggiore performance del loro magazzino, alleviando i dipendenti di monotonica o compiti complessi.

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Previsioni della domanda e gestione dell'inventario con ML

Un campo centrale di applicazione dell'apprendimento automatico nella logistica del magazzino è la previsione del requisito. Ciò significa la previsione della domanda futura: la domanda: quale prodotto è necessario quando e in quale importo? La risposta precisa a questa domanda vale l'oro perché consente l'inventario di essere controllato in modo ottimale. Troppe merci in stock vincolano inutili spazio e spazio di archiviazione, troppe merci portano a colli di bottiglia di consegna e clienti insoddisfatti. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono disinnescare questo dilemma facendo previsioni molto precise basate su grandi quantità di dati.

I moderni modelli di apprendimento automatico analizzano le vendite storiche, le fluttuazioni stagionali, gli ordini attuali, le campagne di marketing, le tendenze sui social media e molti altri fattori di influenza. Da questo imparano modelli e relazioni. Tale sistema può, ad esempio, riconoscere che il paragrafo aumenta determinati elementi non appena un determinato evento è imminente (ad esempio, la domanda di carbonio alla griglia aumenta prima dei fine settimana estivi). Sulla base di tali schemi, l'IA automatizza quali quantità di merci dovrebbero essere consegnate in quale posizione in che ora. Queste previsioni aiutano le aziende ad adattare il loro inventario al loro inventario. In particolare, ciò significa che se un prodotto sarà sempre più richiesto, l'IA assicura che le forniture ordinate in tempo ed siano disponibili nel magazzino. Al contrario, avverte se è probabile che un prodotto sia richiesto, in modo che siano evitati azioni in eccesso e sovrapproduzione.

Il rivenditore online tedesco Otto fornisce un esempio pratico. La società utilizza un sistema di AI auto-sviluppato per le previsioni di vendita dal 2019. Questo sistema esamina il futuro delle vendite, per così dire e supporta tutti i processi coinvolti, dall'acquisto al deposito alla consegna. Le previsioni AI mostrano Otto esattamente quali articoli arrivano nel magazzino e quanto sarà alto il paragrafo atteso in un certo momento. Su questa base, Otto decide se e in quale quantità viene acquistato un articolo e come dovrebbe essere venduto. Ad esempio, l'IA determina se un prodotto è tenuto in magazzino come in magazzino o, se necessario, inviato direttamente al cliente dal produttore. La previsione ha un impatto diretto su acquisti, magazzini e distribuzione. Il risultato: c'è sempre solo la merce in magazzino, che è davvero necessario, il che riduce costose azioni in eccesso e riferimenti successivi con sconti. Allo stesso tempo, le previsioni assicurano che gli articoli siano disponibili non appena la domanda attira la domanda di non perdere opportunità di vendita. Con Otto, grazie a questa AI, il 35 % della gamma viene ora riordinato automaticamente senza dover innescare manualmente gli ordini - una prova di quanto funzionano bene le previsioni.

Altre aziende utilizzano anche tali ottimizzazioni di inventario basate su II. DHL riporta che i sistemi di intelligenza artificiale possono confrontare la domanda ed esistenti in tempo reale e possono organizzare automaticamente il riordino. Sono persino in grado di calcolare in anticipo i suggerimenti per la domanda per non creare titoli errati (fuori stock) o supporti in eccesso. Ciò garantisce una consegna rapida ai clienti perché ci sono sempre abbastanza merci in magazzino, ma non ci sono buffer non necessari nel magazzino che causerebbero i costi.

La previsione della domanda tramite ML non solo influisce sul proprio magazzino, ma l'intera catena di approvvigionamento (catena di approvvigionamento). Ad esempio, buone previsioni consentono di inviare in anticipo i centri di distribuzione regionali prima ancora che gli ordini vengano ricevuti. Otto, ad esempio, crea previsioni regionali per prevedere quali prodotti sono ordinati in quale numero. Di conseguenza, questi articoli sono già consegnati a un deposito vicino come precauzione. Ciò riduce i tempi di consegna e riduce le rotte di trasporto, che riducono anche le emissioni di co₂.

In sintesi, la pianificazione della domanda supportata dall'intelligenza artificiale porta a un deposito più efficiente: sempre il prodotto giusto al momento giusto in un importo adeguato nel magazzino. Ciò consente alle aziende di evitare i colli di bottiglia di consegna, aumentare la soddisfazione dei clienti e allo stesso tempo ridurre i costi di archiviazione. Per la logistica del magazzino, ciò significa meno "inserti di brigate dei vigili del fuoco" al fine di riparare i colli di bottiglia improvvisi perché l'IA riconosce e ama tali situazioni all'inizio. Nei tempi più e più volatili comportamenti del cliente (boom del commercio elettronico delle parole chiave, picchi stagionali attraverso azioni online, ecc.), Questo controllo lungimirante sta diventando un fattore competitivo decisivo.

Automazione e robotica nel magazzino

Un'area particolarmente accattivante dell'integrazione dell'IA è l'automazione attraverso la robotica nei magazzini. I cuscinetti moderni si basano sempre più su macchine intelligenti che possono muoversi, sollevare, ordinare o confezionare, spesso controllati o supportati dall'IA. Questi robot di magazzino alleviano i dipendenti umani, specialmente in compiti critici fisicamente estenuanti, monotoni o di tempo.

Un esempio sono i veicoli autonomi nel magazzino, noti anche come FTS (sistemi di trasporto senza conducente) o AMR (robot mobile autonomo). Tali veicoli - dai piccoli robot di trasporto piatti ai carrelli elevatori automatizzati - possono trasportare pallet, scatole o singoli articoli da A a B completamente in modo indipendente. Ciò è reso possibile da sensori, telecamere e sistemi di navigazione, combinati con algoritmi di intelligenza artificiale per la pianificazione del percorso. I robot "vedono" ciò che li circonda, riconoscono gli ostacoli e cercano il modo migliore per l'obiettivo. L'intelligenza artificiale consente a questi veicoli di reagire ai cambiamenti in tempo reale, come bypassare un ostacolo che è improvvisamente nel corridoio - e mantenendo comunque il percorso ottimale. Tali vettori di carico autonomi sono già realtà in molti campi: trasportano merci tra spazi di stoccaggio, portano forniture allo scaffale, raccolgono articoli per ordini dei clienti (raccolta automatizzata) o promuovono gli ordini finiti alla stazione di spedizione. Ciò allevia i dipendenti umani da lunghe rotte e compiti di trasporto e può concentrarsi su attività più impegnative.

Un'altra applicazione robotica sono i robot di raccolta controllati dall'intelligenza artificiale. Questi sono robot ospedalieri o mobili con braccia che possono essere trovati dagli scaffali. Con l'aiuto dell'elaborazione delle immagini (telecamere e software AI), tale robot identifica l'articolo corretto e racchiude l'importo richiesto. Ci sono già piante in cui i robot scelgono singole parti: il robot riceve l'ordine dal sistema di gestione del magazzino, ad es. 5 pezzi di un articolo X. Naviga (se mobile) sull'argomento corrispondente, riconosce visivamente l'articolo e accede con precisione. I sensori di peso verificano se la quantità corretta è stata rimossa e l'IA conferma nuovamente l'identità dell'articolo tramite il riconoscimento delle immagini. Tali sistemi lavorano spesso in aree separate o durante la notte per poter preparare ordini tutto il giorno. Vengono anche utilizzati sistemi di automazione più complessi come le macchine per la raccolta (negozi automatici): ci sono vari articoli in contenitori o alberi e, su richiesta, il sistema trasporta automaticamente l'articolo desiderato in un contenitore di uscita.

In questo contesto, Amazon è diventata famosa: la società è stata enormemente sui robot di magazzino per circa un decennio. Nei campi di Amazon, migliaia di piccoli robot arancioni (precedentemente di Kiva Systems) trasportano interi moduli di scaffale attraverso il magazzino direttamente ai raccoglitori umani. Un controllo AI intelligente coordina questo robot ripiani in modo così efficiente che i percorsi dei dipendenti sono ridotti al minimo. Uno studio interno di Amazon ha dimostrato che questo coordinamento ottimizzato per gli AI porta a enormi risparmi, mezzo miliardo di dollari USA all'anno, salva Amazon portando i robot ai dipendenti più velocemente ed efficiente. L'intelligenza artificiale calcola sempre quali moduli di scaffale accanto al dipendente dovranno essere portati a quali dipendenti per elaborare in modo ottimale gli ordini. Il risultato: esecuzione più rapida degli ordini dei clienti contemporaneamente.

Anche i robot di smistamento e imballaggio si stanno muovendo. In alcuni centri di imballaggio DHL, ad esempio, i robot prendono già pacchetti dalla cintura del trasporto e li ordinano in soggetti per le rispettive rotte di consegna. Grazie all'intelligenza artificiale, questi cosiddetti dhlbot sono in grado di apprendere e equipaggiati flessibili con telecamere 3D, puoi vedere le dimensioni e la forma dei programmi, la scansione dei codici a barre e decidere autonomamente quale argomento include un pacchetto. Quindi sono molto più che robot industriali rigidi; È possibile gestire un'ampia varietà di dimensioni dei pacchetti e adattarti ai processi modificati. In pratica, ciò significa che i pacchetti sono pre -corti più velocemente e più errori, che accelera la consegna sul "ultimo miglio".

Esistono numerosi esempi entusiasmanti a livello internazionale. Nel centro logistico del colosso cinese di e-commerce Alibaba (più precisamente la sua figlia logistica Cainiao), è stato istituito un magazzino altamente automatizzato, in cui i robot fanno circa il 70 % del lavoro. Circa 60 robot mobili - anche chiamati "Zhu Que" a livello locale - trasporto in un campo di 3000 m² alle stazioni di imballaggio e hanno triplicato la produttività. Un lavoratore di magazzino umano di solito crea 1500 oggetti raccolti per turno - con il supporto dei robot ci sono 3000 articoli, con una camminata significativamente inferiore. L'intelligenza artificiale garantisce che i robot lavorino insieme in modo efficiente, non si frappongono e portano sempre la merce successiva al punto di ritiro nel momento giusto. Questo magazzino Alibaba dimostra ciò che è tecnicamente possibile se si automatizza quasi completamente la logistica del magazzino: i dipendenti difficilmente devono attraversare la serie di scaffali perché i robot portano direttamente gli scaffali o le merci e il throughput aumenta enormemente.

Tali magazzini intelligenti spesso integrano diverse tecnologie: veicoli autonomi, ginnastica dei robot, cinture automatizzate del trasportatore, sensori IoT per monitorare le condizioni e le scorte ambientali, nonché i sistemi di intelligenza artificiale come "cervello" che controlla tutto. L'obiettivo è un magazzino altamente automatizzato che funziona in modo efficiente, sicuro e trasparente. In questi ambienti, i dipendenti umani lavorano spesso mano nella mano con robot collaborativi (cobot), che supportano in gravi processi di sollevamento o li portano a loro. L'introduzione di questo robotico porta a un profilo di attività modificato per i dipendenti, ma nel complesso aumenta le prestazioni del magazzino.

Ci sono ancora molti campi all'inizio di questo sviluppo - secondo le stime, circa il 20 % dei magazzini è automatizzato solo in Germania e negli Stati Uniti, il resto è ancora in gran parte gestito manualmente. Ma i grandi giocatori come Amazon, Alibaba o DHL lo hanno messo fuori ed equipaggiano gradualmente i loro campi con tecnologie e robot di intelligenza artificiale. Nei prossimi anni saranno previsti sempre più processi di magazzino, sia attraverso sistemi di trasporto senza conducente, sistemi di smistamento automatizzati o sistemi di assistenza intelligenti per i dipendenti.

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AI nella catena di approvvigionamento e software aziendale (SCM, DCM, ERP)

Non solo i singoli robot, ma anche il software in background svolge un ruolo cruciale nell'integrazione dell'IA nella logistica del magazzino. I moderni sistemi di gestione della catena di approvvigionamento (SCM) e soluzioni ERP (Enterprise Resource Planning) sono sempre più equipaggiate con funzioni di intelligenza artificiale per migliorare la pianificazione, il controllo e l'amministrazione lungo la catena di approvvigionamento. Il termine gestione della catena della domanda (DCM) appare anche in questo contesto, qui il focus è in particolare sulla domanda dei clienti e sulla catena di approvvigionamento basata su di esso. In tutti questi sistemi, l'IA può servire come una sorta di strato intelligente che migliora significativamente le funzioni classiche.

Un esempio centrale è il Warehouse Management System (WMS), il software che gestisce tutti i processi nel magazzino (dalla ricezione delle merci allo stoccaggio e dalla raccolta della produzione di merci). In passato, un WMS ha lavorato secondo regole saldamente programmate. Nel frattempo, tuttavia, i produttori integrano i moduli AI che rendono il WMS "più intelligente". Ad esempio, il rivenditore di moda polacco LPP ha implementato una soluzione AI (PSIWMS AI) nel suo sistema di gestione del magazzino che utilizza meccanismi di apprendimento automatico per l'ottimizzazione dei processi. Il risultato è stato una raccolta significativamente più breve e nel complesso una maggiore efficienza nel magazzino. Ciò dimostra: L'intelligenza artificiale può aggiungere software logistico esistente in modo tale da imparare dai propri dati operativi e migliora i processi in modo indipendente. Un WMS basato sull'intelligenza artificiale può, ad esempio, riconoscere quali articoli vengono spesso ordinati insieme e i cui spazi di archiviazione si avvicinano (ottimizzazione automatizzata del layout). Oppure dà la priorità agli ordini in modo dinamico in base alle risorse disponibili, alle condizioni del traffico o alle date di spedizione.

Sistemi di gestione della catena di approvvigionamento

I sistemi di gestione della catena di approvvigionamento con supporto AI fanno un ulteriore passo avanti osservando l'intera catena di approvvigionamento oltre il singolo cuscinetto. Usano l'intelligenza artificiale per effettuare ottimizzazioni end-to-end: per compensare le scorte in diverse posizioni di stoccaggio, utilizzare in modo ottimale le capacità di trasporto e reagire in modo flessibile ai disturbi. Gli strumenti SCM basati sull'intelligenza artificiale possono portare grandi quantità di dati da diverse fonti-e.g. Oracle, ad esempio, descrive che le aziende usano l'IA per bilanciare le scorte e trovare rotte di consegna efficienti dal carburante, molto più efficienti di quanto sarebbe possibile con il software convenzionale. Ad esempio, tale sistema potrebbe calcolare automaticamente un percorso alternativo per i successivi camion in caso di percorso del traffico improvvisamente bloccato e le consegne interessate. Oppure nota problemi di qualità con un determinato fornitore e avverte nel tempo prima che le parti difettose entrino nel campo.

Demand-Chain Management (DCM)

Demand-Chain Management (DCM), che si concentra sul lato della domanda, beneficia anche dell'IA. Si tratta di un uso ottimale delle esigenze dei clienti, fondamentalmente un'integrazione del marketing/vendite con la catena di approvvigionamento. In DCM, ad esempio, l'IA può analizzare gli ordini dei clienti e migliorare le previsioni al fine di adattare la produzione e il deposito ancora più precisamente alla domanda effettiva. In pratica, SCM e DCM spesso si sfocano, ma entrambi mirano a conciliare l'offerta e la domanda con l'IA nel modo più efficiente possibile.

I grandi fornitori di ERP come SAP o Oracle hanno già integrato le funzioni di intelligenza artificiale nei loro prodotti. SAP parla di "Business AI" all'interno dei moduli ERP, che dovrebbero ottimizzare il deposito, l'elaborazione degli ordini e il trasporto con conoscenza supportata dall'intelligenza artificiale. Oracle sottolinea che i sistemi di intelligenza artificiale possono riconoscere i modelli nelle catene di approvvigionamento che rimangono nascoste per l'uomo, ad esempio per prevedere la domanda dei clienti in modo più preciso e quindi consentire una gestione dell'inventario più economicamente efficiente. Microsoft e fornitori di software di logistica specializzati offrono anche moduli di intelligenza artificiale che si toccano nei processi esistenti. Le interfacce standard sono spesso fornite con sistemi ERP, in modo che i modelli AI (ad esempio per le previsioni) possano funzionare relativamente rapidamente con i dati dell'azienda. Ad esempio, un modello AI per le previsioni di vendita può essere integrato direttamente nell'elaborazione dell'ordine ERP: il sistema crea quindi automaticamente suggerimenti di ordine per le forniture negli acquisti, in base alla previsione ML.

Un uso del software facilmente comprensibile sono i chatbot AI per la logistica. Questi assistenti digitali possono essere integrati nei sistemi di gestione del magazzino o nei sistemi di gestione dei trasporti e aiutare i dipendenti come i partner esterni a ottenere rapidamente informazioni. Nel contesto di archiviazione, i chatbot potrebbero rispondere alle domande, ad esempio, à la "dov'è l'articolo XY?" o "Quanto è alta l'attuale esistenza del prodotto z?" - E in pochi secondi, tutto il giorno. È possibile accettare richieste d'ordine o prevedere i tempi di consegna. Internamente, tali assistenti alleviano lo staff di tempo che consumano i lavori di ricerca, migliorano esternamente il servizio clienti (ad es. Informazioni sullo stato del magazzino di un ordine).

In sintesi, AI penetra nel panorama del software in logistica a tutti i livelli. Da WMS a SCM/DCM a ERP, i sistemi classici sono integrati dall'IA per consentire decisioni automatizzate. L'integrazione è importante: le soluzioni AI devono adattarsi perfettamente ai processi esistenti. Grazie alla tecnologia cloud e alle interfacce standardizzate, questo sta diventando più facile. Oggi, le aziende possono spesso aggiungere funzioni di intelligenza artificiale ai loro sistemi esistenti come estensione. Tuttavia, un'implementazione di successo rimane un compito che richiede il know-how: devono essere disponibili i dati corretti, i modelli addestrati e monitorati continuamente. Una volta che questo è stato padroneggiato, i sistemi software basati sull'intelligenza artificiale offrono un notevole valore aggiunto: la trasparenza, la velocità e il controllo proattivo diventano una nuova normalità nella logistica del magazzino.

Sfide dell'implementazione dell'IA: questo è il modo in cui le aziende padroneggiano gli investimenti e l'immagine degli ostacoli: xpert.digital

Esempi pratici da aziende

Molte aziende in tutto il mondo usano già l'IA con successo nei loro processi di magazzino e logistica. Ecco alcuni esempi pratici che mostrano quanto siano diverse le applicazioni:

Amazon (USA)

Come uno dei pionieri, Amazon usa AI e robotica su larga scala. Nei centri di realizzazione (centri logistici) del gigante dell'e-commerce, decine di migliaia di robot si spostano ai dipendenti. Un'intelligenza artificiale ottimizza in modo permanente il processo, quali scaffali si spostano per rimuovere un articolo per avere un articolo. Questo controllo di raccolta intelligente ha aumentato enormemente l'efficienza di Amazon. Gli studi hanno messo i risparmi dall'ottimizzazione "picking" basata sull'intelligenza artificiale di Amazon a circa 470 milioni di euro all'anno. Inoltre, Amazon Ki utilizza in molte altre aree, ad esempio nella pianificazione del percorso per i veicoli di consegna, la pianificazione dinamica del personale a seconda del volume dell'ordine o per la manutenzione predittiva (manutenzione predittiva) delle sue strutture nel magazzino.

Alibaba (Cina)

Alibaba gestisce un magazzino ad alta automato con la sua figlia logistica Cainiao, in cui i robot svolgono la maggior parte del lavoro fisico. In un campo ben noto nel Guangdong, i robot di trasporto intelligenti fanno il 70 % del lavoro di stoccaggio e aumentano la produttività in tripla. I robot - controllati da AI - portano ai colleghi umani, che principalmente assumono l'imballaggio. A causa del coordinamento dell'IA, un dipendente ordina fino a 3000 pacchetti per turno, anziché ~ 1500 senza supporto. Alibaba utilizza anche KI per droni di consegna e veicoli di consegna autonomi nel trasporto locale e, con ML, ottimizza l'allocazione degli stock ai suoi numerosi centri di distribuzione. Il risultato sono le consegne di fulmini (a volte semi-giorno o in poche ore) nonostante enormi quantità di ordine abilitate dai processi ottimizzati AI.

Deutsche Post DHL (Germania)

Come fornitore di servizi di logistica globale, DHL sta investendo in varie aree di business dell'IA. Nella consegna dei pacchi, i test DHL, ad esempio droni di consegna autonomi e robot di strada, ma le soluzioni di intelligenza artificiale sono utilizzate anche nel magazzino stesso. In alcuni campi DHL o centri di pacchi, i robot basati sull'intelligenza artificiale ordinano i pacchetti completamente automaticamente per regione target. Queste armi robot riconoscono ogni spettacolo che utilizza una fotocamera 3D e un'intelligenza artificiale, afferrali e li mettono nel giusto soggetto di spedizione più velocemente di quanto potrebbe fare una persona. DHL utilizza anche strumenti di intelligenza artificiale per l'ottimizzazione del percorso delle flotte di camion, per la manutenzione lungimirante dei suoi sistemi di finanziamento e per la gestione dell'inventario per i clienti contrattuali. Un esempio di quest'ultimo: DHL KI utilizza nella logistica del contratto (logistica del magazzino per i clienti industriali) per monitorare gli stock dei propri clienti e attivare ordini di fornitura automatica prima di creare un collo di bottiglia. In questo modo, DHL aumenta l'affidabilità della consegna e vince più da vicino i clienti.

Otto (Germania)

Come accennato in precedenza, Otto Ki utilizza con successo per le previsioni di vendita e il controllo di archiviazione. Il sistema ha ordinato autonomamente e ottimizza l'inventario. Di conseguenza, Otto è stato in grado di ridurre gli stand in eccesso e allo stesso tempo migliorare la capacità di consegnare. Otto è un esempio di come un'azienda tedesca sviluppa l'IA internamente e utilizza produttivamente per rimanere competitiva in un mercato altamente competitivo (commercio online).

Hitachi (Giappone)

In Giappone, in cui molti processi si svolgono tradizionalmente manualmente, l'ampia integrazione dell'IA nella logistica del magazzino sta iniziando. Un esempio è Hitachi che cerca l'IA per migliorare la raccolta nei suoi centri di distribuzione. La forza lavoro che invecchia deve essere supportata con il riconoscimento e la pinza per l'immagine. Altre aziende giapponesi - ad esempio nel settore delle forniture automobilistiche - fanno anche sempre più affidamento su sistemi di magazzino automatizzati con AI. Il governo giapponese promuove tali progetti come parte di "Society 5.0" e programmi speciali per attutire la carenza di lavoratori qualificati nel settore logistico. In generale, la robotica in Giappone gode di un alto livello di accettazione e nuove strategie mirano ad automatizzare i magazzini e le catene di approvvigionamento.

Walmart (USA)

La più grande catena di vendita al dettaglio del mondo sta anche investendo in AI per la sua catena di approvvigionamento. Walmart utilizza l'analisi dell'intelligenza artificiale per perseguire l'inventario in tempo reale nei suoi centri di distribuzione e per prevedere quando i rami hanno bisogno di un rifornimento. Inoltre, Walmart ha testato i robot di inventario in alcuni rami che guidano lungo lo scaffale e riconoscono quali prodotti devono essere riempiti. I sistemi di ordinamento automatizzati vengono utilizzati nei grandi centri logistici di e-commerce del gruppo e AI ottimizza l'allocazione dei pacchetti sulle rotte dei camion. Insieme a aziende come Walmart, i giganti degli scambi statunitensi stanno guidando l'adozione dell'IA nella logistica.

Gli esempi menzionati mostrano che entrambi i gruppi tecnologici e i fornitori di servizi logistici classici AI utilizzano produttivamente nei loro campi. Amazon e Alibaba in particolare gli standard stabiliti su cui sono orientati altri. Ma anche in Germania e altrove, AI progetti sviluppati in parte interni (come con Otto), in parte in collaborazione con partner tecnologici o acquistando startup. È importante che questi successi facciano la scuola: molte aziende logistiche di piccole e medie dimensioni osservano esattamente cosa fanno i grandi e ora iniziano anche a pilotare soluzioni di intelligenza artificiale in alcune aree.

Effetti economici dell'intelligenza artificiale nel magazzino

L'introduzione di AI e ML nella logistica del magazzino non è solo una decisione tecnica, ma anche una decisione economica. Le aziende sperano in vantaggi di business tangibili, ma devono anche investire e prendere in considerazione possibili effetti collaterali.

Primo agli effetti economici positivi

Come già spiegato, l'intelligenza artificiale aumenta significativamente l'efficienza nel magazzino: i processi funzionano più velocemente e con meno errori. Ciò influisce direttamente sui costi. Ad esempio, attraverso la pianificazione del percorso ottimizzata per i lavoratori o i robot di magazzino, il tempo per beccano un ordine può essere drasticamente ridotto, il che significa che più ordini possono essere elaborati per livello (throughput più elevato). I costi del personale possono essere salvati o meglio utilizzati perché i dipendenti sono alleviati dall'automazione e più produttivi altrove possono essere utilizzati altrove. La gestione dell'inventario supportata dall'intelligenza artificiale riduce i costi di inventario perché meno capitale è vincolato a beni e ammortamenti inutili dovuti a deterioramento o prodotti obsoleti. Un sondaggio ha dimostrato che molte aziende logistiche in AI vedono l'opportunità di aumentare significativamente la qualità e la produttività, anche come industria pionieristica di digitalizzazione, oltre la metà delle aziende classificate la logistica. Ciò significa che l'industria prevede che l'IA contribuisca al valore aggiunto.

Numeri specifici alla base del potenziale di risparmio

Le analisi di Accenture prevedono che l'uso dell'IA potrebbe aumentare l'efficienza logistica del 2035 di oltre il 40 %. Ciò significherebbe enormi riduzioni dei costi, poiché l'aumento dell'efficienza di solito significa più output (funzionamento degli ordini) con lo stesso o meno input (tempo, personale, area). Già oggi, un ritorno sull'investimento (ROI) è spesso relativamente rapido in progetti concreti. I sistemi di intelligenza artificiale che ottimizzano i trasporti o i carichi di camion, ad esempio, possono risparmiare costi di carburante ed evitare viaggi vuoti, in modo che l'investimento nel software si paghi da solo entro pochi anni. KI contribuisce inoltre al risparmio sui costi evitando i tempi di inattività (disturbi che portano a ritardi di consegna), ad esempio se la mainità predittiva impedisce ai sistemi di prevenire costose basi di luce a macchina nel magazzino.

Progetti pilota e casi aziendali: quando l'IA paga nella logistica del magazzino

Tuttavia, i costi e le sfide di investimento sono anche compensati dalle opportunità. L'acquisto di robot di magazzino, sensori e software AI è inizialmente costoso. Non tutte le società hanno la forza finanziaria di Amazon per mettere centinaia di milioni in automazione. Molti decisori logistici esitano a causa degli alti costi di investimento o della mancanza di infrastrutture IT. Soprattutto nei negozi di piccole e medie dimensioni, le basi digitali (ad es. Acquisizione continua di dati) mancano spesso per sfruttare completamente l'IA. Inoltre, l'implementazione richiede il know-how: gli esperti di AI e l'analisi dei dati sono richiesti, ma rari e costosi. Inizialmente, i progetti di intelligenza artificiale possono aumentare la complessità di ciò che rende necessari la formazione dei dipendenti e la gestione del cambiamento.

A breve termine, potrebbero esserci anche cambiamenti nei costi. Ad esempio, con più uso IT, aumenta lo sforzo di sicurezza e manutenzione dei dati dei sistemi. Devono essere pianificati budget per aggiornamenti software regolari, formazione di neut di modello (nel caso di ML) o sistemi di backup. I costi di integrazione-i.e. Per integrare le soluzioni di intelligenza artificiale nei paesaggi di sistema esistenti, non dovrebbero essere sottovalutati. Oracle, ad esempio, sottolinea che l'implementazione può essere spesso difficile e costosa, specialmente quando i modelli ML su misura devono essere addestrati sui propri dati.

A lungo termine, tuttavia, la maggior parte degli esperti prevede che il potenziale di risparmio supera gli investimenti. Se un'azienda ha superato gli ostacoli iniziali, un magazzino supportato dall'intelligenza artificiale di solito funziona in modo significativamente più economico. Ci sono anche fattori morbidi: un moderno magazzino automatizzato può reagire più scalabile alla crescita (far fronte a più ordini senza dover ricaricare il personale lineare). Aumenta la competitività: rimani competitivo con i tempi di consegna e i costi o può persino differenziarti con un servizio particolarmente veloce. Inoltre, i processi ottimizzati aiuti aiutano ad abbreviare i tempi di consegna, che a loro volta possono aumentare la fedeltà e le vendite dei clienti (ordina nuovamente i clienti soddisfatti).

Un aspetto interessante è la sostenibilità, che è anche economicamente rilevante. Ki aiuta a operare più ecologico (ad esempio mediante un uso ottimale delle capacità dei camion, che consente di risparmiare viaggi o evitando stand in eccesso, il che riduce la sovrapproduzione). Poiché la sostenibilità è ora anche premiata da investitori e clienti, ciò può portare indirettamente a benefici finanziari (parola chiave "logistica verde" come argomento di vendita).

In sintesi, l'intelligenza artificiale influenza i costi di stoccaggio in molti modi: costi del personale, costi di inventario, costi di errore, costi di perdita - tutti questi possono essere ridotti dall'intelligenza artificiale. Ciò deve affrontare gli investimenti e i costi operativi per i sistemi di intelligenza artificiale. Le aziende devono valutare quando e dove l'IA paga per loro. In pratica, sperimentiamo che i progetti pilota sono spesso iniziati per ottenere personaggi concreti. Questi di solito mostrano se il ridimensionamento vale la pena. Poiché la tecnologia sta diventando sempre più accessibile ed economico (servizi cloud, soluzioni standard), la soglia di ingresso diminuisce.

In totale, si può dire: l'IA è un fattore competitivo nella logistica. Se investi in anticipo e in modo ragionevole, puoi ottenere una leadership dei costi o ottenere un vantaggio di servizio. Le aziende che aspettano, d'altra parte, rischiano di funzionare più inefficienti a lungo termine e perdendo quote di mercato. Tuttavia, l'introduzione non è banale, prende un caso aziendale convincente, una buona pianificazione e spesso anche il sostegno della gestione perché si tratta di corso strategico.

Adatto a:

• Pianificazione e implementazione efficienti: intelligenza artificiale, robotica e automazione nelle moderne strutture di magazzino

Differenze regionali: Germania, UE, USA e Giappone

Lo sviluppo e la diffusione dell'IA nella logistica del magazzino è diverso a livello regionale, influenzato da condizioni economiche, pioniere tecnologiche e quadro politico. Uno sguardo a regioni importanti:

Germania e UE

In Germania, l'industria logistica è tradizionalmente molto importante ed è considerata relativamente innovativa. Gli studi dimostrano che il 22 % delle società logistiche tedesche sta già utilizzando l'IA e un altro 26 % ha piani concreti per questo. Le aziende tedesche vedono le aziende tedesche Ki come utili, in particolare nel settore delle previsioni della domanda, della pianificazione delle vendite e dell'ottimizzazione dei trasporti. Tuttavia, circa il 20 % del magazzino in Germania è attualmente in gran parte automatizzato. Ciò significa che la maggioranza funziona ancora con processi prevalentemente manuali. Le sfide si trovano spesso nella complessità del sistema e nella carenza di lavoratori qualificati, che inibiscono l'implementazione di nuove tecnologie. Tuttavia, le società tedesche investono fortemente in AI al fine di ottimizzare i processi e rimanere competitive.

Politicamente, sia la Germania che l'Unione europea stanno promuovendo enormemente le tecnologie di intelligenza artificiale. La Germania ha lanciato una strategia di intelligenza artificiale e fornito miliardi di ricerche. Istituzioni come Fraunhofer Institutes (ad es. IML in Dortmund) stanno prendendo di mira soluzioni di intelligenza artificiale per la logistica. Termini come l'industria 4.0 e la logistica 4.0 inquadrano la visione in cui anche l'IA svolge un ruolo chiave. L'UE prevede di avanzare con programmi come Horizon Europe e speciali progetti di supporto, AI e robotica nel settore. Allo stesso tempo, in Europa presti attenzione alle linee guida etiche e alla commissione per la parola regolamentazione e il progetto europeo di regolamentazione dell'IA (AIT AI). Ciò ha lo scopo di garantire che l'IA venga utilizzata affidabile e in sicurezza, il che è anche importante nella logistica (ad es. Protezione dei dati per i dati dei dipendenti, standard di sicurezza per i sistemi autonomi).

Stati Uniti d'America

Gli Stati Uniti erano leader a lungo nell'automazione e nella ricerca sull'intelligenza artificiale e ospitano giganti tecnologici come Google, Amazon, IBM, Microsoft, che guidano fortemente l'IA. Nella pratica della logistica del magazzino, tuttavia, gli Stati Uniti non sono molto più automatizzati dell'Europa. Si stima che solo circa il 20 % dei magazzini statunitensi sia altamente automatizzato. Tuttavia, gli elevati costi del lavoro e la crescente carenza di lavoro negli Stati Uniti stanno ora aumentando fortemente gli investimenti nell'automazione. Grandi aziende come Amazon, Walmart o UPS implementano sistemi basati sull'intelligenza artificiale e fungono da cavalli da tiro. Gli Stati Uniti si rendono conto che la tecnologia AI è necessaria per non rimanere indietro nella concorrenza globale (soprattutto rispetto all'Asia).

Politicamente, ci sono altre priorità negli Stati Uniti: dominano gli investimenti e le iniziative privati. Il finanziamento statale è meno centrale che nell'UE o in Cina, ma ci sono programmi del Ministero della Difesa o del Dipartimento dell'Energia, supportano indirettamente la ricerca sull'IA (ad esempio per i veicoli autonomi, che avvantaggiano anche la logistica). Più recentemente, tuttavia, le strategie di intelligenza artificiale sono anche discusse a livello nazionale, in particolare per rafforzare le basi industriali. Nel complesso, si può dire: le aziende americane guidano pragmaticamente l'IA nella logistica, mentre la politica sta lentamente cercando di creare un quadro per recuperare il ritardo a livello internazionale.

Giappone

Il Giappone è uno dei pionieri della robotica e dell'automazione - nell'industria (ad es. Produzione automobilistica), il Giappone ha una densità di robot di 399 robot per 10.000 lavoratori ed è in primo piano in tutto il mondo. Nella logistica del magazzino, tuttavia, il Giappone è stato finora più riservato. I metodi di lavoro tradizionali e l'elevato apprezzamento del lavoro umano hanno portato a lungo al fatto che l'automazione del magazzino è rimasta relativamente bassa. Ma ora sta cambiando rapidamente, perché il Giappone si trova ad affrontare problemi demografici acuti: ci sono sempre meno giovani lavoratori e il tempo di lavoro statutario limita le aziende a installare soluzioni di automazione al fine di mantenere la produttività. Sempre più aziende giapponesi si stanno quindi rivolgendo alle moderne soluzioni di cuscinetti AI. Il governo sta promuovendo attivamente questo - esiste la "nuova strategia di robot" che si rivolge all'uso di robot nei settori di servizio come la logistica.

Inoltre, il Giappone propaga il concetto di Society 5.0, una società super network in cui l'IA è onnipresente nel padroneggiare le sfide sociali (come l'invecchiamento della società). In questo contesto, ad esempio, vengono lavorati camion di consegna automatizzati, sistemi di ricarica e scarico basati su robot e catene di approvvigionamento ottimizzate. Vediamo già centri logistici giapponesi che sono dotati di carrelli elevatori senza conducente e sistemi di trasporto controllati dall'IA. Quindi, mentre il Giappone è iniziato un po 'più tardi, l'automazione nei campi e nell'uso dell'intelligenza artificiale dovrebbe aumentare improvvisamente lì nei prossimi anni. Culturalmente, l'accettazione dei robot è molto elevata, il che semplifica il cambiamento.

Cina e Corea del Sud (per confronto)

Anche se non è esplicitamente richiesto nella questione, vale la pena dare un'occhiata: la Cina investe aggressivamente in robotica e intelligenza artificiale ed è ora il più grande mercato mondiale per i robot industriali. Oltre il 50 % di tutti i nuovi robot in tutto il mondo sono installati in Cina. Il governo cinese sovvenziona questo sviluppo per modernizzare le sue catene di approvvigionamento. Soprattutto attraverso il boom dell'e-commerce (Alibaba, JD.com ecc.) La Cina ha sperimentato una grande spinta nelle soluzioni di magazzino automatizzate. La Corea del Sud, d'altra parte, è considerata un leader segreto nell'automazione del magazzino: oltre il 40 % dei campi sono automatizzati, grazie all'affinità ad alta tecnologia e alle aziende come Coupang, che si basano sull'intelligenza artificiale. Tali paesi servono da punto di riferimento per ciò che è possibile se si introduce costantemente la tecnologia.

Europa (UE) in generale

L'Europa si sta muovendo - con eccezioni - a livello degli Stati Uniti. In Europa, paesi come la Germania, i Paesi Bassi o la Scandinavia sono ben posizionati in termini di logistica, mentre altri hanno un po 'di recupero. Con progetti congiunti (ad es. Gaia-X per infrastrutture di dati) e sovvenzioni, l'UE cerca di promuovere il progresso uniformemente. Inoltre, ci sono progetti di ricerca a livello UE nel campo dell'intelligenza artificiale per il trasporto e la logistica (ad esempio ai plotoni autonomi di camion, alla regolamentazione dei droni di consegna, ecc.), Che ovviamente hanno anche un impatto sui campi, poiché tutto si interrompe.

In sintesi: la Germania/UE e gli Stati Uniti sono ancora relativamente uguali nell'uso pratico di intelligenza artificiale nei campi-un potenziale potenziale riconosciuto, ma ancora gran parte del settore senza AI. L'Asia è eterogenea: Cina e Corea del Sud molto più avanti attraverso l'uso forzato, il Giappone nel processo di cattura. La politica regionale e i programmi di finanziamento svolgono un ruolo importante: mentre la Cina e talvolta l'Europa spingono fortemente dallo stato, il settore privato sta guidando negli Stati Uniti. Alla fine, tutti osservano: buone soluzioni vengono accettate a livello internazionale. Pertanto, una certa convergenza può essere prevista per la logistica della casa di acquisizione è globale e i concetti di intelligenza artificiale di successo (se il "modo di Amazon" o i robot Alibaba) si diffonderanno in tutto il mondo.

Warehouse automatizzato 2050: una visione diventa realtà

Uno sguardo al futuro della logistica del magazzino con AI e Machine Learning promette ulteriori entusiasmanti sviluppi. Un termine che cade ancora e ancora è il "magazzino intelligente": il campo quasi completamente digitalizzato e intelligente. In tali scenari futuri, tutti i sistemi e le macchine comunicano tra loro (Internet of Things per parole chiave, IoT). L'intelligenza artificiale forma il cervello che controlla questi dispositivi in ​​rete. Puoi immaginare un magazzino nel 2050, in cui quasi tutte le attività di routine sono automatizzate: sono stati promossi veicoli autonomi, raccolta di robot, inventario (ad es. Riconoscimento di pezzi di scaffali per fotocamera), i sistemi di intelligenza artificiale monitorano tutto in tempo reale.

Adatto a:

• L'ulteriore sviluppo e la nuova ottimizzazione della logistica del magazzino: magazzino, robotica di automazione e intelligenza artificiale per una nuova era di efficienza

Potenziali sviluppi

Siamo solo all'inizio di ciò che l'IA può fare nella logistica. In futuro, gli algoritmi di auto -apprendimento potrebbero ottimizzare interi complessi di archiviazione in tempo reale: adattarsi dinamicamente al mix di prodotti, alla situazione degli ordini o persino agli eventi imprevisti (come una chiusura di frontiera improvvisa o carenza di materie prime). L'intelligenza artificiale generativa (nota da Chatgpt & Co.) potrebbe aiutare nei processi di pianificazione, ad esempio progettando scenari alternativi per guasti alle catene di approvvigionamento. La robotica è probabilmente più versatile: oggi abbiamo robot specializzati per alcuni compiti; In futuro, i robot umanoidi o i sistemi di robot estremamente flessibili potrebbero funzionare nel magazzino che assumono un'ampia varietà di compiti (avvincente, trasporto, guida). I primi approcci (robot a due gambe come aiutanti del magazzino) sono già in fase di test.

Anche la collaborazione umana-macchina è ulteriormente raffinata. I cobot potrebbero lavorare a stretto contatto con le persone senza gabbie protettive e l'IA potrebbe fungere da assistente personale per ogni lavoro di magazzino, ad esempio attraverso gli occhiali di dati con realtà aumentata, che mostrano il dipendente in tempo reale tutte le informazioni pertinenti (spazio di archiviazione, passo successivo, avvertimenti). I dispositivi indispensabili supportati dall'intelligenza artificiale potrebbero anche monitorare la sicurezza (ad es. Un braccialetto vibra quando un carrello elevatore è nelle vicinanze). Tutto ciò serve a migliorare le condizioni di lavoro e ridurre ulteriormente errori o incidenti.

Naturalmente ci sono anche sfide e domande etiche lungo la strada. Una preoccupazione frequentemente discussa è la domanda di lavoro: se sempre più sono automatizzati nel magazzino, cosa succede ai lavoratori del magazzino? A breve termine, alcune attività possono essere omesse, ad esempio, è necessario meno raccoglitori manuali se i robot assumono questo compito. Gli studi prevedono un declino dei lavori umani, specialmente in attività semplici e ripetitive. Ma ci sono anche nuovi ruoli: Ai crea anche nuovi posti di lavoro, solo altri. In futuro, gli esperti per la manutenzione della robotica, l'analisi dei dati o il supporto del sistema AI saranno sempre più necessari in futuro. Quindi, mentre il lavoro di routine fisico diminuisce, i requisiti per l'aumento del know-how tecnico. Le aziende sono tenute a formare e formare i propri dipendenti in modo che possano avere senso nell'ambiente basato sull'intelligenza artificiale. È interessante notare che alcune aziende riferiscono persino che l'automazione ha permesso loro di espandere e assumere più personale perché la loro attività è cresciuta. La macchina non assume necessariamente il lavoro nel suo insieme, ma spesso solo le parti monotoni e stressanti: le persone possono quindi assumere compiti più qualificati.

Uomo contro la macchina? Perché le soluzioni ibride domineranno nel magazzino

Gli aspetti etici influenzano anche la protezione e la trasparenza dei dati. L'intelligenza artificiale nel magazzino raccoglie molti dati, come le prestazioni dei dipendenti (tassi di scelta, modello di movimento) o per il monitoraggio dell'ambiente. Qui, i dati personali devono essere gestiti attentamente per mantenere la privacy e mantenere la sorveglianza sul posto di lavoro nel framework. Le decisioni prese dall'intelligenza artificiale dovrebbero essere comprensibili, ad esempio, se un algoritmo specifica quanto dovrebbe prendere un dipendente, sono necessari criteri trasparenti per garantire l'equità. In questo contesto, l'UE enfatizza gli algoritmi AI affidabili che sono spiegabili, equa e affidabili.

Un altro argomento è la sicurezza: i robot autonomi e i sistemi di intelligenza artificiale devono essere progettati in modo tale che non vi sia pericolo per gli umani. Ciò richiede standard e test tecnici (ad es. Un carrello elevatore auto -guida deve fermare il 100 % in modo affidabile se una persona è in mezzo). Anche la sicurezza informatica sta diventando più importante: un campo in rete potrebbe essere l'obiettivo degli attacchi di hacker, quindi i sistemi di intelligenza artificiale devono essere protetti contro la manipolazione.

In futura visione potresti persino immaginare campi completamente autonomi che funzionano senza illuminare di notte perché solo le macchine sono attive. Le persone preferiscono assumere le funzioni di controllo. Tuttavia, le persone rimangono una componente centrale per il futuro prevedibile, anche solo per garantire la flessibilità e la capacità di risoluzione dei problemi in situazioni impreviste. La soluzione ibrida (umana + AI) dovrebbe quindi essere la via dei prossimi decenni.

Future of Warehouse Logistics: Why AI è ora indispensabile

Ci sono anche sfide nell'implementazione pratica: molte aziende affrontano la questione di come introdurre l'IA. Mancano gli standard, c'è una giungla di fornitori e il successo dipende dalla buona qualità dei dati. Se hai dati cattivi o incompleti, non ottieni buoni risultati con AI ("Garbage in, Garbage Out"). L'interoperabilità tra diversi sistemi (ad esempio l'intelligenza artificiale del magazzino e l'IA della gestione dei trasporti) deve essere garantita in modo da creare una catena di approvvigionamento intelligente continua.

Tuttavia, la tendenza è chiara: l'IA sta diventando sempre più importante nella logistica del magazzino. Tra dieci anni, molto di quello che è un progetto pilota oggi sarà ovviamente parte della vita quotidiana. Le aziende che iniziano oggi acquisiscono esperienze preziose e possono scalare le loro soluzioni. La politica in molti paesi promuove questo sviluppo perché è stato riconosciuto che la logistica è un'area chiave per l'economia generale - e l'IA la leva per rendere questa industria chiave più efficiente e crisi.

L'integrazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nella logistica del magazzino è già iniziata con successo visibile in efficienza e velocità. Richiede investimenti e oscillazioni, ma offre enormi opportunità: dai risparmi sui costi a un migliore servizio clienti a nuovi modelli di business. Le differenze regionali diventeranno più piccole nel tempo perché le migliori pratiche vengono adottate a livello globale. Il futuro promette una logistica di magazzino ancora più intelligente e ampiamente automatizzata in cui le persone e la macchina cooperano da vicino. Allo stesso tempo, dobbiamo affrontare responsabilmente i cambiamenti: portare con noi dipendenti, progettare la tecnologia in sicurezza e rispettare i guardrail etici. Se ciò ha successo, stiamo affrontando un mondo logistico che è molto più efficiente, più flessibile e più resistente di qualsiasi cosa sappiamo dal passato.

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Konrad Wolfenstein

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