L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando (o prova a rivoluzionare) le nostre vite e quelle delle aziende. E il settore della logistica, ovviamente, non fa eccezione. Grazie ad algoritmi sempre più articolati e alla possibilità di processare e analizzare quantità di dati sempre maggiori, l’AI può migliorare l’efficienza, ridurre i costi e ottimizzare numerose operazioni che hanno a che fare con le spedizioni di prodotti, spesso molto complessi e delicati.
“Già da qualche tempo – precisa il prof. Raffaele Ghedini, presidente di Oikyweb, azienda specializzata nell’offerta di servizi integrati di gestione e movimentazione di prodotti e da oltre 20 anni nel settore dell’home delivery – sono disponibili sistemi per la gestione dei magazzini che ottimizzano i flussi di movimentazione e di shelf occupancy e, in futuro, l’intelligenza artificiale potrebbe avere impatti importanti anche sui sistemi di gestione dei trasporti a patto che, ed è un aspetto da non sottovalutare, ci sia la possibilità di accedere a enormi quantità di dati e di informazioni che al momento non sono disponibili, perché pubbliche, private (cioè in mano a gestori di sistemi di rete) o non completamente digitalizzate e quindi non utilizzabili”.
I vantaggi e le opportunità dell’intelligenza artificiale nel settore della logistica. La diffusione dell’intelligenza artificiale nel settore della logistica sta trasformando alcuni processi portando un cambiamento notevole nella gestione delle operazioni e dei magazzini. Grazie al monitoraggio e all’analisi dei dati – che può avvenire in tempo reale – è possibile avere una visione costantemente aggiornata della catena di approvvigionamento, identificare potenziali problemi prima che si verifichino ed intervenire tempestivamente per ridurre al minimo le possibilità di commettere errori. Un altro ambito è legato, poi, alla manutenzione predittiva dei veicoli e degli strumenti usati: gli algoritmi sono in grado di analizzare i dati raccolti e prevedere quando potrebbe verificarsi un guasto affinché si possano programmare interventi di manutenzione ed evitare che i mezzi restino fermi ed aumentino i costi di riparazione. L’intelligenza artificiale, infine, può fare molto anche in termini di sicurezza: l’uso di tecnologie di riconoscimento di immagini e video per monitorare gli accessi o le attività nei magazzini e nei centri di distribuzione permette di mettere in luce comportamenti pericolosi ed attuare politiche di prevenzione e mitigazione degli incidenti.
Il futuro della logistica grazie all’AI: l’integrazione con l’internet delle cose (IoT). Nei prossimi anni, probabilmente, ci sarà una crescente integrazione dell’AI con l’IoT e si creeranno sistemi logistici sempre più intelligenti e connessi in grado di raccogliere dati dettagliati su ogni fase dei processi, analizzare ed ottimizzare i flussi e rendere più precisa la tracciabilità delle merci, riducendo gli sprechi.
“Come accade per tutte le innovazioni di grande portata – aggiunge il prof. Raffaele Ghedini – anche nel caso dell’intelligenza artificiale e delle sue applicazioni c’è una grande componente mediatica che può spingere alcuni ad implementare sistemi di AI soltanto perché si pensa che non se ne possa fare a meno, senza lo sforzo di studio e di sviluppo necessario a dotarsi delle competenze e skill adeguati a poter poi trarre i frutti degli investimenti sostenuti, sia in termini di analisi che di execution. Ed è un grande peccato ed uno spreco di risorse, perché una adeguata applicazione delle tecnologie di AI ai processi aziendali della logistica sofisticata di servizio può davvero rendere molte operazioni non solo più efficaci, ma anche più efficienti e sostenibili. In Oikyweb, ad esempio, sono attualmente operativi due working project, piccoli e specifici ma proprio perciò molto focalizzati su obiettivi concreti: uno sulle soluzioni di imballo e protezione dei prodotti durante la movimentazione, ed uno sull’ottimizzazione dei giri, il cosiddetto route-planning. Ebbene, il primo ha già dato un miglioramento della resistenza all’impatto superiore al 7% a parità di materiali impiegati, il secondo un miglioramento della riduzione di CO2e superiore al 10%. Sono temi specifici? Certamente si. Sono temi piccoli o poco importanti? Non mi pare. Come si vede dunque, già da due piccoli esempi come questi, è fondamentale definire esattamente l’obiettivo di una applicazione, strutturare con precisione le fasi di analisi del problema e di sviluppo delle soluzioni, e risultati concreti sono già ottenibili. Ma se invece si aprono grandi progetti, non ben qualificati, solo sull’onda della pressione mediatica, si rischiano veri e propri disastri. Fortunatamente, però, mi pare che le imprese siano finora molto attente”.
