L’intelligenza artificiale è in grado di aumentare in maniera significativa il livello di efficienza dell’automazione industriale. La sua integrazione, in effetti, ha determinato un impatto notevole sulla logistica. Grazie all’intelligenza artificiale si assiste al passaggio tra una logistica che si fonda sulla reazione e una di tipo anticipatorio. La prima presuppone che le diverse fasi operative si adattino alle variazioni della domanda; la seconda, che è più proattiva, fa sì che utilizzando i numerosi dati disponibili sia possibile giungere a decisioni strategiche che consentono di prevedere i comportamenti futuri del mercato.
I punti di forza dell’intelligenza artificiale
Una delle caratteristiche più significative dell’intelligenza artificiale va individuata proprio nelle avanzate capacità di analisi dei dati che essa garantisce, frutto dell’apprendimento automatico. È questo il motivo per il quale si concretizza e diviene possibile una previsione migliore e più efficace della domanda, che si abbina ad altri vantaggi come una efficiente gestione delle scorte e a un’ottimizzazione delle rotte. Per mezzo dell’intelligenza artificiale, i software e i computer risultano più autonomi e hanno la capacità di effettuare ragionamenti peculiari della mente umana. Come detto in precedenza: non si tratta più solo di agire, ma di prevedere.
Intelligenza artificiale e automazione industriale: un binomio vincente
Nel momento in cui viene ottimizzata e potenziata dall’intelligenza artificiale, l’automazione industriale è in grado di aumentare in maniera consistente il livello di efficienza operativa, ma non solo; abbassa i tempi di consegna e al tempo stesso contribuisce a ottimizzare l’impiego delle risorse. Ecco perché le organizzazioni del comparto logistico possono beneficiare di una competitività e di una produttività migliore. Si crea una vera e propria sinergia fra automazione industriale e intelligenza artificiale, grazie a cui vengono ridefinite le modalità con le quali i processi logistici vengono gestiti mentre per l’industria si aprono prospettive nuove.
Machine learning e algoritmi
I sistemi di automazione industriale si basano sul machine learning, che rappresenta la capacità delle macchine di apprendere in maniera automatica. In particolare i sistemi che funzionano attraverso il machine learning hanno la capacità di studiare i dati presenti nei Big Data Analytics, nello storico delle operazioni o nelle analitiche per guadagnare un grado superiore di autonomia decisionale. Fondamentali continuano a essere, comunque, gli algoritmi, vale a dire le serie di schemi di calcolo e operazioni sistematiche necessarie per l’esecuzione ottimale delle attività.
Perché la logistica ha bisogno dell’intelligenza artificiale
Ma quali sono le ragioni per le quali il ricorso all’intelligenza artificiale si rivela fondamentale nel settore della logistica? Vale la pena di precisare a tal proposito che le applicazioni del settore stanno ancora conoscendo una fase di evoluzione e sviluppo. Di certo però l’intelligenza artificiale serve ad analizzare le tendenze di mercato e a prevederle. Usando i Big Data della logistica, i dati che provengono dalle fonti esterne – per esempio i siti web istituzionali, i social media e in generale i mezzi di comunicazione tradizionali – possono essere incrociati con le informazioni interne, a cominciare dalla cronologia delle vendite. È così che l’intelligenza artificiale riesce ad anticipare i desideri dei consumatori e le loro intenzioni. Insomma, un’analisi approfondita del contesto offre la possibilità di dedurre la domanda, nell’ambito di una logistica di tipo anticipatorio che assicura molteplici vantaggi: sia perché accresce la redditività, sia perché aumenta l’efficienza, visto che attenua il rischio di uno stoccaggio eccessivo dei prodotti.
Ottimizzare i percorsi con la IA
Dal punto di vista della movimentazione interna, ma anche a livello di intralogistica, l’intelligenza artificiale ha un impatto più che positivo, dal momento che può essere sfruttata per migliorare il coordinamento fra il magazzino e le aziende di trasporto. Con la raccolta di una mole enorme di dati che riguardano la viabilità e il traffico in tempo reale, i percorsi dei corrieri possono essere pianificati ed eventualmente modificati in corso d’opera, con i più elevati standard di efficienza. I software per la gestione del magazzino, invece, sono studiati e sviluppati per registrare i diversi movimenti che si verificano in un impianto. Dopo che i dati sono stati raccolti e analizzati, i processi di movimentazione automatica possono essere organizzati dal software con la massima efficienza, a prescindere dal fatto che si usino sistemi automatici, sistemi semiautomatici o robot.
La catena di approvvigionamento e il flusso di informazioni
Un altro aspetto positivo che scaturisce dall’applicazione dell’intelligenza artificiale alla logistica ha a che fare con il miglior monitoraggio del flusso di informazioni nel contesto della catena di approvvigionamento. È anche per questo motivo che integrare l’intelligenza artificiale migliora i processi di magazzino e la loro automazione. Il carico di lavoro risulta più leggero, sia perché gli ordini di approvvigionamento possono essere emessi in modo automatico, sia perché i chatbot offrono un prezioso supporto al customer care. In più, l’intelligenza artificiale assicura una tracciabilità completa dei pacchi e delle merci che vengono inviate.
