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L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando la logistica: 5 punti chiave

14 settembre 2021
di lettura

La digitalizzazione è uno degli effetti della globalizzazione e la pandemia ha accelerato notevolmente questo processo, portando tra le altre cose i consumatori ad aumentare considerevolmente gli acquisti online.

Ciò si traduce nell’aspettativa da parte dei clienti di ricevere più velocemente e a costi più contenuti i prodotti o servizi comprati. In questo scenario, le aziende si trovano pertanto spinte da logiche di concorrenza sempre più sofisticate a migliorare l’efficienza della gestione sia della logistica sul fronte consumatore, sia della supply chain sul fronte fornitori. In tal senso, è rilevante sottolineare come la continua evoluzione di tecnologie quali l'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning stia favorendo l’innovazione anche nella logistica, aiutando al contempo a fronteggiare la concorrenza su scala nazionale e internazionale e a ridurre sensibilmente i costi operativi. Già solo i dati macro-economici del mercato globale delle applicazioni di IA in questo settore possono dare un’idea della tendenza in forte crescita: se nel 2018 questo mercato era valutato in circa 1,7 miliardi di dollari, nel 2027 si prevede toccherà i 12 miliardi.

Le aziende per le quali i processi di logistica sono essenziali, quindi, dovranno saper sfruttare al meglio la IA al fine di offrire nuovo valore aggiunto e conquistare nuove fasce di clientela. Qui di seguito si offre una panoramica su 5 punti chiave legati all’utilizzo strategico della IA nel campo della logistica.

Robotica

La robotica riguarda l'uso di macchine intelligenti nel processo di gestione dell’intera catena logistica. Una ricerca di Statista evidenzia che i ricavi della robotica in questo settore (comprensivi dei costi dei software) supereranno i 6 miliardi di dollari nel 2021. E se nel 2019 sono stati venduti circa 75.000 robot logistici in tutto il mondo, entro il 2023 si prevede che il numero salirà a oltre 250.000.

Questo genere di robot può eseguire operazioni di routine come consegna, trasporto, stoccaggio, prelievo, imballaggio e instradamento. Due elementi differenziano i robot assistiti dalla IA dai robot industriali, poiché solo i primi hanno:

  • la capacità di compiere autonomamente operazioni complesse, senza necessità di intervento umano;
  • la capacità di evolversi e imparare nuovi compiti.

In buona sostanza, automatizzare la logistica con l’inserimento di robot intelligenti rende più prevedibile il processo di distribuzione, la qual cosa si traduce in una maggiore semplicità di organizzazione e gestione, con dei risvolti positivi anche sul fronte dell’ottimizzazione della produzione. Per fare solo un esempio, introdurre nella gestione della logistica i droni consente di avere a disposizione strumenti in grado di muovere rapidamente carichi sia via aria, sia anche su terra o in acqua, superando così le eventuali barriere fisiche presenti lungo il percorso, cosa che implica una sensibile riduzione delle tempistiche di spostamento. Inoltre, se accoppiati alla tecnologia di identificazione a radiofrequenza (RFID) i robot intelligenti sono in grado di identificare in modo autonomo i materiali e smistarli in magazzino o in produzione (nel caso di materie prime o semilavorati), oppure consegnarli al centro spedizioni (nel caso di prodotti finiti).

Veicoli autonomi

I veicoli autonomi rappresentano una frontiera della logistica attualmente in espansione, che ha in sé il potenziale di migliorare notevolmente l'efficienza delle consegne, incidendo positivamente sull'affidabilità, l'abbattimento dei costi e la pianificazione delle spedizioni. Anche se al momento sono pochi i veicoli per le consegne completamente autonomi presenti sul mercato, e di questi molti sono ancora in forma prototipale, nondimeno numerose startup e aziende si stanno concentrando sulla ricerca e sviluppo dei veicoli a guida “intelligente” non umana ed è solo questione di tempo prima che siano ulteriormente perfezionati e messi a disposizione dei produttori e rivenditori di tutto il mondo. Un segnale particolarmente significativo che corrobora tale tendenza è il recente acquisto da parte di Amazon di sistemi di guida automatizzata per camion per la lunga percorrenza dalla startup Plus.ai. Se si considera che già da diverso tempo Amazon utilizza i droni per le consegne ai clienti, l’ordine a Plus.ai suggerisce una strategia che mira ad automatizzare l’intero spostamento merci, da e tra magazzini, fino al cliente finale, cosa che consentirà di superare gli inconvenienti e i rischi del trasporto a guida umana ed efficientare la distribuzione.

Computer vision

Un sistema di computer vision è composto principalmente da due elementi: un occhio digitale e un software che legge e interpreta le immagini ricevute. In base all’algoritmo che lo guida, la computer vision è in grado di riconoscere oggetti oppure attività particolari e inviare comandi per eseguire azioni specifiche. Tutto ciò aumenta l’efficienza nella gestione della logistica, come dimostra sempre Amazon, che utilizza un sistema di intelligenza artificiale connesso alla computer vision per scaricare in modo ordinato e sistematico un intero rimorchio di merce in pochi minuti. Inoltre, questa tecnologia può essere utilizzata per identificare danni alle materie prime o ai prodotti e inviare un segnale automatico di accantonamento dell’articolo danneggiato. È possibile anche determinare la causa del danno, la sua gravità e adottare misure per prevenire futuri danneggiamenti della merce. 

Per finire, avere a disposizione uno strumento in grado non solo di riconoscere e localizzare articoli e pacchi nel punto vendita in modo autonomo individuando e correggendo anomalie, ma anche capace di costante apprendimento automatico e auto-miglioramento della performance grazie alla IA, ha un forte impatto nella riduzione della percentuale di abbandono dei clienti in fase d’acquisto.

Analisi predittiva

Come già ricordato, le aziende che si occupano di logistica devono saper consegnare in tempi rapidi le merci e ridurre al massimo i costi di trasporto. Questa è una sfida che richiede un’analisi approfondita dei dati storici al fine ad esempio di rilevare i rischi o le inefficienze, mettere a punto misure correttive e generare proiezioni quanto più affidabili.

A tale riguardo, la cosiddetta analisi predittiva offre la possibilità di migliorare notevolmente le operazioni logistiche, ottimizzando i modelli di spedizione e consegna mediante delle previsioni “intelligenti” del comportamento dei consumatori (demand forecasting). Secondo il MHI Annual Industry Survey 2020 la percentuale di aziende di logistica che utilizzano l'analisi predittiva è passata dal 17% nel 2017 al 30% nel 2019 e il trend è in costante crescita. Questo incremento si spiega con il fatto che l’analisi predittiva basata su IA consente di avere una visibilità dettagliata e a più livelli dell’intera catena di approvvigionamento, ottimizzare i percorsi e rendere più semplice monitorare e pianificare le spedizioni. Inoltre, software di analisi predittiva sono anche in grado segnalare situazioni in cui è possibile si verifichino eventuali imprevisti indesiderati. Tutto ciò permette di ridurre notevolmente le spese operative e di prendere decisioni alla luce di informazioni aggregate in modo sistematico.

Big Data

Dato che, come stiamo vedendo, la logistica si sta sempre più trasformando in un’attività fortemente digitalizzata, per ciò stesso genera un notevole volume di dati che richiede una capacità di gestione altamente sofisticata. Facciamo un esempio. Grazie alla IA, oggi le aziende possono raccogliere e processare una enorme quantità di dati in tempo reale e da più fonti come applicazioni e dispositivi dei conducenti, dei veicoli etc. Ciò permette di valutare meglio in che modo i vari elementi coinvolti influiscono sull’intero processo, alla luce di analisi “intelligenti” delle statistiche di consegna storiche o delle valutazioni dei corrieri. L’utilizzo dei big data basato sulla IA consente di tenere conto di variabili come i programmi di manutenzione della flotta, i costi del carburante, le condizioni meteorologiche e così via. Questo aiuta sia i singoli conducenti a gestire al meglio i tragitti in tempo reale, sia le aziende a ottimizzare il novero complessivo dei tragitti.

Il mercato, oggi e domani

Nel 2020 l’area del Nord America ha guidato il mercato globale di IA nella logistica e supply chain, seguita da Europa, Asia-Pacifico, America Latina, Medio Oriente e Africa. Tuttavia si prevede che sarà l’area Asia-Pacifico ad avere la crescita più rapida nei prossimi anni. Questo è dovuto alle economie locali in rapido sviluppo, alla presenza di popolazione relativamente giovane e tecnologicamente sempre più competente e all’aumento del reddito disponibile. Resta tuttavia in Occidente la sede delle principali startup innovative che investono nel settore. Per fare solo qualche esempio, la tedesca Evertracker  sta mettendo a punto una tecnologia avanzata che abbina su una piattaforma unica le applicazioni dell'Internet of Things (IoT) con la IA al fine di consentire agli oggetti mobili e non accessibili di comunicare in maniera integrata. Marble Robot, invece, è una società statunitense che già nel 2018 ha ricevuto un investimento di 10 milioni di dollari per creare una flotta di robot intelligenti che ottimizzano e rendono più affidabile e sicuro il trasporto di merci, e nel 2020 è stata acquisita dal colosso Caterpillar.

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