L’uso dell’intelligenza artificiale (AI) nella logistica: un percorso per aumentare l’efficienza e l’ottimizzazione con un risparmio sui costi
Pubblicato il: 10 settembre 2024 / Aggiornamento del: 10 settembre 2024 - Autore: Konrad Wolfenstein
🤖📦💡 Automazione AI: la chiave per la logistica e l'intralogistica moderne
📈🤖 Intralogistica del futuro: come l'intelligenza artificiale riduce i costi e aumenta la produttività
Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale (AI) si è fatta strada in molti settori, in particolare nell’intralogistica. Soprattutto in settori come i magazzini a scaffalature alte e i magazzini pallet, l’intelligenza artificiale offre un immenso potenziale per aumentare l’efficienza e automatizzare i processi. Le aziende che si affidano all’intelligenza artificiale possono ridurre i costi, aumentare la produttività e rafforzare la propria competitività. Di seguito spiegheremo nel dettaglio in quali ambiti l’utilizzo dell’AI è particolarmente utile e quali vantaggi offre.
🔍 Ottimizzazione dei processi di magazzino
📊 Gestione delle scorte e previsione della domanda
Una delle applicazioni più importanti dell’intelligenza artificiale nell’intralogistica è il miglioramento della gestione delle scorte e della previsione della domanda. Analizzando i dati storici e utilizzando algoritmi complessi, l’intelligenza artificiale può prevedere tendenze ed eventi futuri con elevata precisione. Ciò consente alle aziende di gestire in modo ottimale il proprio inventario, con conseguente riduzione dei costi di stoccaggio. Durante i periodi di domanda elevata, come i picchi stagionali, previsioni accurate aiutano a garantire che l'inventario venga rifornito in modo tempestivo ed evitano carenze. La previsione precisa consente inoltre di allineare meglio gli acquisti e la produzione alle esigenze effettive.
📦 Scelta intelligente
Un altro ambito in cui l’intelligenza artificiale può mostrare i suoi punti di forza è il picking, ovvero il processo di assemblaggio degli articoli per la spedizione. I sistemi supportati dall’intelligenza artificiale sono in grado di calcolare i percorsi più efficienti all’interno del magazzino e aiutare i dipendenti attraverso assistenti intelligenti. Ad esempio, questi assistenti possono fornire segnali visivi o istruzioni automatizzate, con conseguente significativa riduzione dei tempi e minori tassi di errore. Il conseguente risparmio di tempo si traduce anche in una notevole riduzione dei costi.
🤖 Automazione e robotica
🦾 Robot e bracci di presa controllati dall'intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale svolge un ruolo centrale nel settore dell’automazione, in particolare nel controllo di robot e bracci di presa. I bracci di presa robotizzati basati sull'intelligenza artificiale possono essere utilizzati nelle applicazioni pick-and-pack, ovvero nella raccolta e nell'imballaggio di articoli. Queste macchine sono in grado di coordinare con precisione i loro movimenti al compito da svolgere, il che aumenta significativamente l’efficienza. Ciò riduce al minimo gli errori umani, che spesso si verificano nei processi manuali. Ciò non solo migliora la qualità ma aumenta anche la velocità dell'intero processo.
🚚 Veicoli autonomi
L’integrazione dei veicoli autonomi nei magazzini è un ulteriore passo verso la completa automazione. Questi veicoli, che utilizzano l’intelligenza artificiale per spostarsi, possono trasportare in modo efficiente le merci tra le diverse aree del magazzino. Il vantaggio sta nella flessibilità di utilizzo, perché i veicoli autonomi non solo sono più veloci, ma sono anche maggiormente in grado di evitare colli di bottiglia in termini di capacità. Rispondono immediatamente alle esigenze dei clienti e adattano dinamicamente il percorso e le operazioni, con conseguente elaborazione degli ordini più rapida ed efficiente.
🛠️ Manutenzione predittiva
Un ambito spesso sottovalutato ma che offre un enorme potenziale di risparmio è la manutenzione predittiva, detta anche manutenzione predittiva. I sistemi di intelligenza artificiale analizzano continuamente i dati operativi delle macchine e possono quindi identificare tempestivamente segnali di possibili guasti. Ciò consente alle aziende di eseguire gli interventi di manutenzione come pianificato e di ridurre i tempi di inattività non pianificati. Ciò è particolarmente vantaggioso nei magazzini altamente automatizzati, dove il guasto di una singola macchina può portare a interruzioni significative. Anche il miglioramento dell’efficacia complessiva del sistema attraverso la manutenzione predittiva contribuisce alla riduzione dei costi.
📦 Ottimizzazione del packaging
Un fattore spesso trascurato ma estremamente importante nell’intralogistica è l’ottimizzazione degli imballaggi. Anche l’intelligenza artificiale può dare un prezioso contributo calcolando le dimensioni e la quantità di imballaggio ideali per ciascun prodotto sulla base di scansioni 3D e dati di addestramento. Ciò porta non solo a un migliore utilizzo dello spazio all'interno dell'imballaggio, ma anche a un risparmio sui materiali di imballaggio e sui costi di spedizione. Inoltre, un imballaggio ottimizzato può migliorare la protezione dei prodotti durante il trasporto, riducendo il numero di articoli danneggiati e quindi il tasso di restituzione.
📈 Quando conviene particolarmente l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'intralogistica?
Esistono alcuni scenari in cui l’uso dell’intelligenza artificiale nell’intralogistica è particolarmente vantaggioso:
1. Per sistemi di storage complessi
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata in modo particolarmente efficace nei grandi magazzini con strutture e processi complessi. Maggiore è il numero di dati e processi da gestire, maggiore è il potenziale di miglioramento dell’efficienza attraverso l’intelligenza artificiale.
2. Ad alta produttività
I magazzini con un’elevata rotazione delle merci traggono vantaggio in particolare dall’automazione e dall’ottimizzazione tramite l’intelligenza artificiale. In questo modo è possibile ottenere notevoli risparmi in termini di tempo e costi, soprattutto nella gestione dell'inventario e nel prelievo degli ordini.
3. In caso di problemi di capacità
Quando lo spazio di stoccaggio scarseggia o l’azienda è esposta alle fluttuazioni stagionali della domanda, l’intelligenza artificiale aiuta a utilizzare le risorse esistenti in modo più efficiente ed evitare colli di bottiglia.
4. Quando la domanda fluttua
Nei settori in cui la domanda oscilla ampiamente, come la vendita al dettaglio o il settore alimentare, le previsioni basate sull’intelligenza artificiale possono essere particolarmente preziose. Aiutano ad adattare sempre le scorte alle esigenze attuali e quindi a evitare scorte eccessive o insufficienti.
5. Con requisiti di alta qualità
Nelle aree in cui l’elevata qualità del prodotto è fondamentale, il controllo qualità basato sull’intelligenza artificiale può aiutare a ridurre i tassi di errore. Utilizzando i sistemi di intelligenza artificiale per ispezionare i prodotti, le anomalie possono essere identificate più rapidamente e risolte prima che raggiungano il cliente.
❗Sfide nell'implementazione dell'IA
Tuttavia, è importante notare che l’introduzione di sistemi di intelligenza artificiale presenta anche delle sfide. In molti casi sono necessari investimenti significativi in tecnologia e infrastrutture. Le aziende devono garantire che gli incrementi di efficienza e i risparmi sui costi attesi giustifichino questi investimenti. Anche la protezione e la sicurezza dei dati svolgono un ruolo centrale. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale si basano su grandi quantità di dati, è essenziale che le aziende adottino misure di sicurezza adeguate per garantire la protezione dei dati sensibili.
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