Il collo di bottiglia invisibile: perché l'ultimo miglio inizia dallo scaffale del magazzino

L'attività manuale più costosa in magazzino: perché la logistica diventerà presto impossibile senza l'intelligenza artificiale

La consegna in giornata non è più un lusso, ma lo standard assoluto. Tuttavia, mentre i clienti si aspettano che i loro ordini arrivino a casa in tempi record, il settore della logistica sta lottando dietro le quinte con una carenza strutturale senza precedenti di lavoratori qualificati. Il collo di bottiglia in questo conflitto di obiettivi si trova spesso dove l'automazione ha in passato raggiunto i suoi limiti: il prelievo degli ordini, la famosa "ultima mossa". È proprio qui che una nuova generazione di robot basati sull'apprendimento e sull'intelligenza artificiale promette una svolta. Invece di costosi ammodernamenti completi, questi sistemi intelligenti si adattano alle infrastrutture di magazzino esistenti, imparano autonomamente con ogni articolo prelevato e alleviano la carenza di personale senza rendere superflui gli esseri umani. Scoprite perché i sistemi rigidi sono obsoleti, come la tecnologia si rivela vantaggiosa nella pratica e perché i robot di prelievo intelligenti determineranno la competitività nel panorama logistico del futuro.

Il vostro processo di prelievo degli ordini è in grado di tenere il passo con la crescente domanda?

Entro il 2026, la consegna in giornata non sarà più un elemento distintivo, ma la nuova aspettativa. Negli Stati Uniti, oltre l'80% di tutte le consegne di generi alimentari online viene ormai effettuato in giornata e, all'interno di questo segmento, la quota di ordini consegnati in meno di tre ore è aumentata da poco più della metà a quasi due terzi del totale delle consegne in un solo trimestre. Tutta questa crescita del mercato in quel periodo è derivata dagli ordini evasi entro un'ora. Allo stesso tempo, la consegna ultraveloce in meno di un'ora rappresentava già il 18% di tutti gli ordini con consegna a domicilio e il 10% degli ordini con consegna a domicilio.

Questa accelerazione sposta il collo di bottiglia nella catena del valore dove è meno visibile ma più impattante: la zona di prelievo. Ogni riduzione dei tempi di consegna nella fase iniziale crea immediatamente maggiore pressione sui processi all'interno del magazzino, soprattutto sul cosiddetto "ultimo passaggio", ovvero la rimozione dei singoli articoli dai contenitori e il loro imballaggio per la spedizione. Per le aziende di e-commerce alimentare e di logistica, questo si traduce contemporaneamente in un maggior numero di ordini, più varianti di prodotto e tempi di consegna sempre più brevi, mentre il margine di errore si riduce a zero.

Carico strutturale anziché collo di bottiglia temporaneo

La carenza di manodopera qualificata nella logistica di magazzino non è più un fenomeno stagionale, ma una condizione strutturale del settore. Secondo le statistiche dell'IAB, nel 2025 in Germania risultavano vacanti oltre 60.000 posizioni nel settore della logistica di magazzino, un aumento significativo rispetto agli anni precedenti. A titolo di confronto, nel quarto trimestre del 2024, circa il 45% delle aziende di magazzinaggio intervistate dichiarava che la propria attività era ostacolata dalla carenza di manodopera qualificata, mentre questa percentuale era inferiore al 10% all'inizio dell'indagine nel 2009. Sebbene la carenza si sia leggermente attenuata rispetto al picco recente, rimane a livelli storicamente elevati.

Ciò è dovuto a una combinazione di fattori difficili da risolvere nel breve termine. Circa un terzo dei lavoratori della logistica ha già più di 50 anni, mentre i lavoratori più giovani optano sempre più spesso per percorsi di studio accademici piuttosto che per la formazione professionale nel settore della logistica o delle spedizioni. A ciò si aggiungono mansioni fisicamente impegnative, lavoro a turni e salari inferiori rispetto ad altri settori, che riducono ulteriormente l'attrattiva del lavoro in magazzino. Sebbene la maggioranza (63,3%) dei professionisti della logistica ritenga che il passaggio di personale da altri settori potrebbe almeno in parte alleviare la carenza, questo effetto da solo non è sufficiente a colmare il divario strutturale.

Questa combinazione di crescente domanda e ridotta disponibilità di personale crea proprio quel conflitto di obiettivi che molti responsabili operativi conoscono per esperienza diretta: ci si aspetta un aumento della produttività e della precisione, mentre le risorse per raggiungere questi obiettivi diventano sempre più scarse. Le fluttuazioni nelle prestazioni di prelievo degli ordini, ad esempio dovute a congedi per malattia, elevato turnover del personale o picchi stagionali, comportano di conseguenza ritardi che incidono direttamente sulla percezione del cliente.

La robotica come soluzione a un problema di processo, non come fine a se stessa

È qui che entra in gioco una nuova generazione di robot di prelievo basati sull'intelligenza artificiale, fondamentalmente diversi dalle vecchie soluzioni di automazione rigide. I robot di prelievo precedenti richiedevano una programmazione complessa e punti di presa fissi per ogni nuovo prodotto, risultando impraticabili per assortimenti con un elevato grado di varietà, tipico del settore della spesa online. I sistemi moderni, invece, utilizzano l'elaborazione di immagini tridimensionali combinata con algoritmi di deep learning pre-addestrati per riconoscere e afferrare gli articoli indipendentemente da forma, dimensione, trasparenza o consistenza della superficie, senza richiedere un addestramento separato per ogni singolo prodotto.

Un esempio lampante arriva dall'azienda svizzera specializzata in accessori per il magazzino OPO Oeschger, che ha scelto deliberatamente l'approccio opposto nell'integrazione di una soluzione di prelievo supportata dall'intelligenza artificiale: anziché adattare il magazzino al robot, è stato il robot ad adattarsi al magazzino esistente. Il robot di prelievo è stato integrato direttamente in una postazione di lavoro preesistente per il prelievo degli ordini e si occupa proprio di quelle fasi di lavoro che prima venivano eseguite manualmente: rimozione dei tappetini antiscivolo dai contenitori di destinazione, prelievo degli articoli richiesti dai contenitori di origine e posizionamento nella scatola di spedizione, prima che il sistema di trasporto esistente si occupi del flusso successivo dei materiali. L'intelligenza artificiale riconosce autonomamente gli articoli e decide come un prodotto viene posizionato e impilato nel contenitore di destinazione.

Questo approccio di integrazione è economicamente cruciale perché smentisce la diffusa convinzione che l'automazione richieda inevitabilmente una completa riprogettazione dell'infrastruttura di magazzino. I sistemi robotici possono essere sempre più integrati nelle postazioni di prelievo esistenti, nella tecnologia dei nastri trasportatori e nei sistemi di stoccaggio come AutoStore, anziché richiedere una riprogettazione completa della struttura. Ciò riduce significativamente la barriera d'investimento, consentendo agli operatori di introdurre l'automazione gradualmente anziché in modo dirompente.

Come la tecnologia si è dimostrata efficace nella pratica

I vantaggi di questi sistemi sono più evidenti nelle implementazioni operative su larga scala. Il Gruppo Rohlik, che gestisce le piattaforme alimentari online Knuspr e Gurkerl, ha esteso la sua implementazione a 24 robot di prelievo controllati dall'intelligenza artificiale presso il suo centro logistico di Berlino a Schönefeld, dopo l'introduzione iniziale di un robot nella sede di Schönefeld. Questi robot ora assemblano gli ordini nei centri di distribuzione di Berlino e Vienna, e nei prossimi mesi è prevista l'installazione in altre sedi, come Francoforte. L'azienda prevede addirittura di arrivare a un numero di robot a tre cifre nel lungo termine. I robot si occupano di una delle ultime fasi manuali ancora presenti nelle operazioni di magazzino: la presa e l'imballaggio precisi dei singoli prodotti, sia in ambienti refrigerati che non refrigerati.

Il responsabile del gruppo per l'automazione e l'espansione di Rohlik sottolinea che questo programma di robotica è stato sviluppato da zero per trasformare radicalmente la consegna di cibo, e la sua implementazione su più mercati contemporaneamente getta le basi per il futuro della logistica automatizzata nel settore dell'e-grocery. Effetti simili si possono osservare anche al di fuori del settore alimentare. In uno stabilimento di produzione su ordinazione che è passato a una disciplina di processo basata sull'intelligenza artificiale nell'intralogistica, il tempo di consegna complessivo si è ridotto dell'84% e il tempo di consegna dall'ordine alla spedizione del 77%. In un altro caso documentato, il tasso di errore è diminuito del 68% e la produttività è aumentata a doppia cifra, con l'intero processo di prelievo convertito in una sola settimana.

Anche i fornitori di automazione affermati del settore dell'ingegneria meccanica si stanno posizionando in questo campo. Siemens, insieme allo specialista di intralogistica Mecalux, ha sviluppato un software di elaborazione delle immagini supportato dall'intelligenza artificiale chiamato Simatic Robot Pick AI, che consente ai robot di afferrare qualsiasi oggetto indipendentemente dalla sua forma e dimensione, realizzando così sistemi ad alta produttività fino a 1.000 operazioni di prelievo all'ora in funzionamento 24 ore su 24, 7 giorni su 7. In un'altra collaborazione, Siemens, Universal Robots e il produttore di telecamere Zivid hanno unito le rispettive tecnologie per rilevare in modo affidabile anche oggetti trasparenti, un aspetto che in precedenza rappresentava una sfida tecnica significativa, soprattutto con imballaggi in vetro o pellicola trasparente.

LTW Intralogistics – Ingegneri del flusso - Immagine: LTW Intralogistics GmbH

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Da automi rigidi a sistemi di apprendimento

Dal punto di vista economico, il progresso decisivo di questa generazione tecnologica non risiede semplicemente nell'automazione in sé, ma nel passaggio dall'automazione basata su regole all'automazione basata sull'apprendimento. Le classificazioni industriali distinguono oggi diverse fasi di sviluppo dell'automazione del prelievo degli ordini, che vanno da semplici sistemi semiautomatici con elaborazione fissa delle immagini e scansione dei codici a barre, passando per robot ampiamente autonomi, fino al prelievo robotizzato intelligente e in grado di apprendere, attualmente considerato lo stadio più avanzato. A questo livello più elevato, la capacità del robot di auto-migliorarsi continuamente è fondamentale, consentendo al sistema di operare non solo in modo autonomo, ma anche adattivo e auto-ottimizzante.

Questa componente di apprendimento risolve un problema economico fondamentale delle precedenti generazioni di automazione: la loro scarsa scalabilità al variare o all'aumentare della gamma di prodotti. Grazie ai sistemi che dispongono già di funzionalità di intelligenza artificiale pre-addestrate, non è più necessario addestrare individualmente i nuovi prodotti, poiché le funzionalità di base coprono già un ampio spettro di oggetti. Ciò è particolarmente importante per i settori con gamme di prodotti altamente dinamiche, come quello farmaceutico, della moda, dell'e-commerce e della gestione dei resi. Un robot mobile autonomo, che si muove tra le corsie del magazzino con un carrello della spesa come un essere umano, prelevando e consolidando gli ordini, è già stato addestrato con oltre un miliardo di prelievi. L'apprendimento automatico ne migliora la precisione a ogni prelievo successivo, mentre una stazione di prelievo merci complementare per articoli pesanti o difficili da raggiungere garantisce un'affidabilità di prelievo costante del 100%.

Inoltre, tali sistemi non richiedono infrastrutture fisse come scaffalature o nastri trasportatori e funzionano con scaffali e contenitori standard, consentendo una rapida implementazione e l'automazione end-to-end della catena di approvvigionamento senza alterare in modo sostanziale i processi logistici esistenti. Questo approccio basato su infrastrutture leggere si differenzia significativamente dai sistemi di stoccaggio a cubi o dalle soluzioni a navetta, che richiedono strutture a griglia fisse, e offre quindi agli operatori una flessibilità notevolmente maggiore nell'automazione graduale dei loro impianti esistenti.

Il fattore umano rimane centrale

Nonostante gli impressionanti progressi tecnologici, l'impiego di robot con intelligenza artificiale non implica affatto la completa sostituzione del lavoro umano nei magazzini. Al contrario, sta emergendo sempre più un modello ibrido in cui i robot gestiscono in modo affidabile e senza sforzo le attività di prelievo standardizzate, ripetitive o ergonomicamente impegnative, sollevando i dipendenti da tali mansioni e consentendo loro di concentrarsi su casi eccezionali, sul controllo qualità o sulla gestione generale dei processi. Questa divisione del lavoro si sta rivelando particolarmente preziosa alla luce della persistente carenza di manodopera qualificata, in quanto indirizza le risorse umane esistenti specificamente verso quelle attività che richiedono effettivamente il giudizio umano.

Da una prospettiva economica, questo sviluppo può essere visto anche come una risposta al cambiamento demografico. Data una forza lavoro in cui un terzo dei dipendenti ha già più di 50 anni e il numero di giovani che entrano nel mondo del lavoro è in costante diminuzione, l'automazione di compiti fisicamente impegnativi e ripetitivi appare meno come una minaccia per i posti di lavoro e più come una necessaria compensazione per un collo di bottiglia strutturale che non può essere risolto unicamente attraverso nuove assunzioni. Questo collegamento è esplicitamente riconosciuto anche dal punto di vista del fornitore: gli effetti della carenza di manodopera potrebbero essere mitigati da robot di prelievo controllati dall'intelligenza artificiale, aumentando al contempo l'efficienza operativa nei magazzini.

Valutazione economica dell'investimento rispetto al beneficio

La questione centrale per le aziende che introducono tali sistemi non riguarda tanto la fattibilità tecnica, che ormai può considerarsi ampiamente risolta, quanto piuttosto il calcolo economico in ogni singolo caso. Fondamentalmente, le moderne soluzioni robotiche basate sull'intelligenza artificiale possono essere integrate nelle postazioni di prelievo ordini esistenti, senza richiedere un sistema completamente nuovo, il che riduce significativamente il periodo di ammortamento rispetto ai tradizionali investimenti su larga scala in sistemi di stoccaggio automatizzati. Per gli operatori che dispongono già di tecnologie di trasporto o sistemi AutoStore, ciò significa che l'ultima fase, precedentemente manuale, può essere implementata senza interrompere il flusso di materiali esistente.

Al contempo, i comprovati miglioramenti in termini di efficienza dimostrano la significativa leva economica. Una riduzione del 68% del tasso di errore, unita ad aumenti di produttività a doppia cifra in una sola settimana dall'implementazione, rappresenta un risultato praticamente impossibile da raggiungere con le tradizionali ottimizzazioni di processo. Inoltre, una capacità di prelievo fino a 1.000 ordini all'ora in un funzionamento continuo 24 ore su 24, 7 giorni su 7, dimostra che questi sistemi non solo compensano la carenza di personale, ma possono anche creare capacità aggiuntiva, essenziale per gestire i picchi di domanda per le consegne in giornata e ultraveloci.

Tuttavia, è importante considerare che non tutte le gamme di prodotti e non tutte le strutture di magazzino sono ugualmente adatte alla robotizzazione. I sistemi che si basano su punti di presa fissi e oggetti pre-strutturati offrono una flessibilità inferiore rispetto alle soluzioni adattive e di apprendimento. Pertanto, la scelta del livello di automazione appropriato dipende dalla specifica gamma di prodotti, dal volume degli ordini e dall'infrastruttura esistente. Le aziende che investono prematuramente in sistemi inadatti rischiano di non ottenere i guadagni di efficienza attesi e, al contrario, di introdurre ulteriore complessità nei propri processi.

Il panorama della fidelizzazione dei clienti nei prossimi anni

La combinazione di una carenza strutturale di lavoratori qualificati, costi operativi in ​​aumento e aspettative dei clienti che si stanno inesorabilmente orientando verso consegne in giornata o addirittura entro la giornata, rende l'automazione del prelievo degli ordini una delle decisioni di investimento più urgenti nel settore della logistica nei prossimi anni. L'intelligenza artificiale nella logistica si sta evolvendo sempre più da un progetto di pura automazione a una disciplina di processo completa, basata sull'IA, che integra sicurezza, qualità dei dati e conformità dei processi nell'automazione, anziché operare con soluzioni isolate e indipendenti. Istituti di ricerca come il Fraunhofer Institute for Material Flow and Logistics sottolineano inoltre che l'ottimizzazione basata sull'IA delle posizioni di stoccaggio, l'identificazione automatica dei mezzi di trasporto e il trasferimento di processi robotici simulati in ambienti reali procedono sempre più di pari passo per consentire una pianificazione proattiva e sbloccare ulteriore potenziale di efficienza.

Per gli operatori che stanno valutando se investire in robot di prelievo basati sull'intelligenza artificiale, il mercato offre già parametri di riferimento affidabili: dall'integrazione mirata in una singola postazione di prelievo fino alla scalabilità a flotte di più robot, potenzialmente centinaia, in diversi paesi. La questione cruciale non è quindi più se l'intelligenza artificiale cambierà il prelievo degli ordini, ma con quale rapidità le singole aziende riusciranno a sfruttare questo cambiamento prima che il divario con i concorrenti già automatizzati diventi troppo grande.

Konrad Wolfenstein

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