L’intelligenza artificiale nei magazzini: impatto e applicazioni
L’intelligenza artificiale è sempre più diffusa nella logistica 4.0; ovvero con la digitalizzazione dei processi legati alla distribuzione delle merci.
Come viene applicata l’intelligenza artificiale nella logistica?
L’intelligenza artificiale nei magazzini fa parte del presente di queste installazioni e la sua applicazione è appena iniziata. L’integrazione di tecnologie come la robotica e l’IA nei cicli logistici offre molteplici vantaggi oltre all’automazione dei magazzini, che possono andare da opzioni più semplici fino a trasformazioni più complesse.
Pertanto, le soluzioni utilizzano macchinari come i trasloelevatori o le navette per ridurre le mansioni più ripetitive, guadagnare velocità ed evitare sforzi fisici agli operatori. Un magazzino robotizzato, detto anche magazzino intelligente, combina elementi robotici e automatici per sostituire le attività più intensive.
Che impatto hanno la robotizzazione e l’intelligenza artificiale sui magazzini?
Secondo il rapporto annuale di Material Handling Industry (MHI), il 74% dei leader della supply chain sta incrementando gli investimenti nella tecnologia e il 90% prevede di stanziarvi più di un milione di dollari nel prossimo anno. Sempre più aspetti della logistica possono trarre vantaggio dall’uso dell’intelligenza artificiale:
- Automazione del magazzino. Le macchine che sistematizzano i cicli logistici stanno integrando miglioramenti legati all’intelligenza artificiale. Un esempio sono i robot per picking, capaci di riconoscere le forme di oggetti che non avevano mai visto prima e di ordinarli nel modo più efficiente per completare gli ordini mediante visione artificiale.
- Guida autonoma. Gli AMR (in inglese, autonomous mobile robots) movimentano i carichi nel magazzino e “prendono decisioni” senza bisogno di predefinire i propri percorsi grazie all’uso dell’intelligenza artificiale e del machine learning.
- Pianificazione. La IA può aiutare a fare previsioni più accurate al momento di elaborare la previsione della domanda, evitando così rotture di stock e abbassando i costi. Risulta essere anche un’alleata nella preparazione di altre operazioni della supply chain.
- Operazioni di back office. Altri reparti che gestiscono attività di back office come le attività informatiche, le risorse umane e la contabilità delle aziende possono trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale. L’automazione cognitiva può essere implementata, ad esempio, nei processi di fatturazione.
- Sicurezza sul lavoro. Secondo Yeming Gong, Direttore dell’Institute of Artificial Intelligence in Management e del Business Intelligence Center della Emylon Business School, l’IA contribuisce a migliorare la sicurezza e il benessere dei lavoratori. Lo fa assistendoli nelle mansioni ripetitive e aiutando i Responsabili della logistica ad incrementare la sicurezza nelle installazioni. È utile anche per prevenire i rischi causati da azioni quali il prelievo, lo smistamento e l'imballaggio degli ordini.
Come influisce l’intelligenza artificiale sui magazzini?
Sebbene il suo utilizzo richieda un investimento iniziale, l’impiego dell’intelligenza artificiale nella logistica comporta numerosi vantaggi:
- Disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7. I sistemi basati sull’IA non hanno bisogno di riposare, quindi possono funzionare ininterrottamente.
- Maggiore produttività. Macchine come i robot per picking collaborano con gli esseri umani per migliorare il loro lavoro nei magazzini robotizzati. Se necessario, possono lavorare anche da soli.
- Attenzione ai dettagli. La precisione che l’IA apporta alla risoluzione delle mansioni permette di eseguirle con meno errori.
- Soddisfazione del cliente. I chatbot offrono risposte più rapide alle domande dei consumatori e consentono di monitorare le spedizioni e le consegne, così come personalizzare messaggi o consigli. Con queste risorse, quindi, l'esperienza di acquisto migliora.
- Analisi dei dati più rapida. L’intelligenza artificiale è in grado di elaborare grandi quantità di informazioni in poco tempo e anche di estrapolare conclusioni e suggerimenti per l’ottimizzazione.
- Manutenzione predittiva. Mediante l'uso della tecnologia, è possibile rilevare potenziali problemi prima che causino dei guasti ed è possibile effettuare riparazioni preventive in modo che le performance aziendali non vengano intaccate.
- Ottimizzazione dei trasporti. Un altro campo in cui l’IA è molto utile è la gestione dei percorsi. Nell’utilizzo, le aziende tengono conto di diversi fattori come la capacità totale, le previsioni meteorologiche, le informazioni sul traffico e la geolocalizzazione dei veicoli, in questo modo, riescono a ridurre i costi di viaggio e le ore di guida e servono i propri clienti il più rapidamente possibile.
- Sostenibilità. Questo nuovo modo di pianificare i percorsi attraverso gli algoritmi contribuisce a limitare l’emissione di gas serra e l’impatto delle operazioni logistiche.
Il futuro dell’intelligenza artificiale nei magazzini
Gli esperti prevedono che siamo alle porte di una nuova era per la logistica. Le supply chain si trasformeranno man mano che le tecnologie d’IA saranno più efficaci, relegando le mansioni più ripetitive e fisicamente impegnative ai robot. Gli operatori potranno così concentrarsi sui lavori che offrono un maggiore valore aggiunto. I tempi di risposta dei clienti diminuiranno e la visibilità delle operazioni migliorerà, incrementando la soddisfazione generale.
Passi per implementare l’IA e robotizzare un magazzino
Si consiglia di effettuare un'analisi delle capacità e delle esigenze dell'azienda e di elaborare un piano prima di procedere all'integrazione dell'intelligenza artificiale nei magazzini:
- Stabilire una strategia. In primo luogo, i Responsabili della supply chain devono riflettere su ciò che sperano di ottenere e su come adattare questa risorsa ai loro processi attuali.
- Trovare il tipo di IA. Numerose macchine e sistemi incorporano già processi di intelligenza artificiale. Si tratta di scegliere quella che apporti i maggiori vantaggi con il minimo investimento di tempo e risorse e che si allinei maggiormente alle esigenze dell'impresa. Un esempio è l’Edge AI, cioè l’implementazione dell’IA in un ambiente di edge computing. Questa soluzione consente ai dispositivi di prendere decisioni in questione di millisecondi.
- Studiare come integrarla. È consigliabile formare i dipendenti per gestire queste tecnologie. Può anche essere implementata mediante un progetto pilota o attraverso piccole mansioni che accrescano gradualmente la sua rilevanza.
- Misurare i miglioramenti. È fondamentale valutare le performance per ottenere il massimo rendimento possibile.
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