Intelligenza Artificiale, Apprendimento Automatico e Robotica: Nuove Frontiere Tecnologiche nel Settore Logistico

La gestione dei magazzini è un’operazione intricata che richiede di bilanciare molte sfide e rischi. I clienti si aspettano sempre più consegne rapide e accurate, portando molte aziende a spostarsi verso “micro centri di fulfillmente” situati vicino ai principali centri urbani. Per soddisfare gli ordini in modo rapido e ottimizzare lo spazio di magazzino limitato, le organizzazioni stanno sempre più utilizzando l’intelligenza artificiale (AI), l’apprendimento automatico (ML) e la robotica per ottimizzare le operazioni di magazzino. Utilizzando l’AI e l’ML, i responsabili dei magazzini possono automatizzare e migliorare componenti delle loro operazioni, come la previsione della domanda e dei livelli di inventario, l’ottimizzazione dell’utilizzo dello spazio e della disposizione, il miglioramento dell’efficienza di picking e packaging, e la riduzione degli errori e degli sprechi. Nel frattempo, la robotica può eseguire compiti ripetitivi con maggiore accuratezza e velocità rispetto ai lavoratori umani e operare in spazi troppo confinati per gli esseri umani. Le organizzazioni possono sfruttare queste tecnologie per aumentare i profitti, migliorare la sicurezza e la sicurezza, e aumentare la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.

Sfide affrontate dal settore logistico

Il commercio online sta crescendo rapidamente e si sta evolvendo, diventando un business da 4.117,00 miliardi di dollari nel 2024. I clienti stanno cercando online una varietà di prodotti, tra cui prodotti alimentari. Tradizionalmente, i rivenditori online hanno immagazzinato le loro scorte in grandi magazzini fuori dai principali centri di popolazione. La rapida urbanizzazione ha portato a molti clienti che vivono in aree urbane costose, e i clienti si aspettano sempre più consegne rapide, spesso lo stesso giorno.

Molti rivenditori hanno affrontato questo problema implementando “micro centri di fulfillmente” vicino ai principali centri di popolazione. Poiché il costo degli immobili in queste aree è elevato, è più importante che mai che ogni metro quadrato di spazio di magazzino sia utilizzato al meglio. Nel frattempo, il settore logistico sta affrontando carenza di manodopera, rendendo più difficile soddisfare gli ordini in modo tempestivo.

Applicazioni di AI/ML e robotica

L’automazione, l’AI e l’ML possono aiutare i rivenditori a gestire queste sfide. Il progresso della visione artificiale ha ampliato le possibilità per la robotica nello spazio di magazzino. Ad esempio, sistemi di robotica mobile autonoma (AMR) sono sempre più utilizzati per il picking (selezione degli articoli ordinati da un cliente specifico), il packaging (preparazione degli articoli per la spedizione) e la palletizzazione (collocazione dei beni su un pallet per il trasporto e lo stoccaggio). L’automazione di questi compiti aumenta la velocità, l’efficienza, l’accuratezza e l’adattabilità. La robotica può anche utilizzare spazi verticali e angusti che sono difficili da raggiungere per gli esseri umani. Lo spazio di magazzino può essere ulteriormente ottimizzato introducendo soluzioni di stoccaggio innovative e ad alta densità come cubi, tubi e sistemi di stoccaggio e recupero automatizzati.

L’algoritmo di ottimizzazione basato su AI e ML analizza grandi quantità di dati del mondo reale per generare previsioni e soluzioni, aggiornandosi man mano che diventano disponibili nuove informazioni. L’ottimizzazione del percorso aiuta le aziende a garantire che i beni vengano spediti lungo i percorsi più brevi e efficienti. La previsione della domanda e la modellazione predittiva utilizzano i dati degli ordini passati per identificare modelli e aiutare i rivenditori a stimare quali prodotti saranno probabilmente ordinati dai clienti, garantendo che lo spazio di magazzino venga utilizzato in modo efficiente e minimizzando il tempo che i prodotti trascorrono sugli scaffali. Questi modelli consentono anche un maggiore stoccaggio efficiente dei magazzini, poiché gli articoli più frequentemente ordinati possono essere stoccati vicino alle stazioni di picking.

L’ML, quando abbinato a sensori sull’attrezzatura, può anche abilitare la manutenzione predittiva. Il monitoraggio continuo delle parti dell’attrezzatura consente ai magazzini di rilevare quando le parti meccaniche come rulli o nastri trasportatori mostrano segni di usura o rottura, consentendo di sostituirle prima che si verifichino guasti e minimizzando i tempi di fermo. Implementando la robotica e le soluzioni basate su AI/ML, i rivenditori possono aumentare l’accuratezza e l’efficienza, garantendo che il loro spazio limitato venga utilizzato al massimo.

Mentre l’AI e la robotica vengono integrate nel settore logistico, è fondamentale considerare la privacy, l’etica e la sicurezza sul lavoro. È cruciale considerare la riservatezza dei dati e garantire che i modelli di AI non rivelino dati sensibili dei clienti. È altrettanto importante monitorare i modelli di AI per evitare pregiudizi. Infine, è essenziale garantire che le soluzioni di robotica e automazione siano conformi alle norme dell’Amministrazione per la sicurezza e la salute sul lavoro (OSHA) per salvaguardare l’ambiente di lavoro.

Indicatori chiave di performance per i processi di magazzino

Il monitoraggio degli indicatori chiave di performance (KPI) consente alle aziende di misurare l’efficacia delle loro soluzioni di magazzino, consentendo un miglioramento continuo. Alcuni KPI chiave per il settore logistico includono:

• Throughput – Questo rappresenta il numero di prodotti passati con successo attraverso una stazione di packaging in un determinato periodo di tempo, ad esempio il numero di ordini evasi all’ora.
• Lead time – Questo parametro traccia quanto rapidamente possono essere effettuate le spedizioni.
• Cube utilization – Questa misura di quanto efficientemente i magazzini utilizzano la loro capacità di stoccaggio è spesso calcolata dividendo il volume dei materiali stoccati per la capacità totale del magazzino.
• Consegne in tempo e complete – Questo parametro calcola la percentuale di ordini completati in tempo e nella quantità desiderata.
• Esattezza dell’inventario per ubicazione – Questo traccia il grado in cui i beni stoccati nel magazzino corrispondono ai dati. Un’elevata accuratezza dell’inventario è necessaria per un’analisi efficace del magazzino.

Raccogliere i benefici dell’AI/ML nel settore logistico

L’AI, l’ML e la robotica sono componenti significative del settore logistico moderno e continueranno a cambiare il settore. Secondo un recente rapporto di McKinsey, le aziende pianificano di aumentare notevolmente la spesa per soluzioni di automazione autonoma del magazzino nei prossimi cinque anni. Grandi rivenditori come Target e Walmart stanno investendo milioni di dollari per trasformare le loro catene di approvvigionamento e operazioni di stoccaggio con logistica potenziata da AI e ML. Walmart ha sviluppato uno strumento di ottimizzazione del percorso basato su AI, che ora è disponibile anche ad altre aziende sotto forma di modello di servizio software come servizio (SaaS). Il rivenditore utilizza anche l’AI per prevedere la domanda e garantire un inventario adeguato in giorni di picco come il Black Friday. Queste soluzioni aiutano a migliorare la soddisfazione del cliente, aumentare i profitti e ridurre i costi operativi. Possono anche aiutare le aziende a gestire sfide come le interruzioni della catena di approvvigionamento e la carenza di manodopera.

L’AI, l’ML e la robotica sono più utili nei magazzini più piccoli e nei centri di fulfillmente, dove possono ottimizzare lo spazio di stoccaggio limitato. In aggiunta a tecnologie come la realtà aumentata e le soluzioni cloud, aiutano a rendere le consegne rapide e accurate lo standard. Monitorando gli indicatori chiave di performance e prioritizzando la conformità e la privacy dei dati, le organizzazioni possono garantire di raccogliere appieno i benefici dell’AI, dell’ML e della robotica.