AI in Logistica, Fulfillment e Supply Chain?
L’intelligenza artificiale (IA) ha preso d’assalto il settore della logistica, mostrando già notevoli miglioramenti in numerose applicazioni nei settori della supply chain, della logistica, dell’evasione degli ordini e dei trasporti.
L’intelligenza artificiale nella logistica ha il potenziale per offrire capacità ottimizzate per la pianificazione e la previsione, una maggiore produttività, costi operativi inferiori, una maggiore sicurezza e tempi di consegna più rapidi. Molti giganti della logistica come Amazon, FedEx e UPS hanno implementato la tecnologia nelle loro operazioni, portando molti a credere che le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale potrebbero presto dettare il modo in cui operano le third party logistic (3PL).
AI per la logistica e la catena di fornitura
La tecnologia AI sta trasformando il settore della logistica offrendo alle aziende di trasporto e alle operazioni 3PL prestazioni migliorate e maggiori risparmi sui costi. Applicazioni di tutti i tipi hanno sperimentato le positive sfaccetttature dell’AI nelle loro operazioni, tra cui Moda e abbigliamento, Bellezza e cosmetici, Lifestyle, Sport, MLM, Integratori alimentari, Prodotti dietetici, bevande, imballaggi, materie plastiche, automotive, materiali da costruzione e altro ancora.
L’intelligenza artificiale è la capacità di una macchina o di un computer di svolgere compiti simili a quelli umani e imitare comportamenti intelligenti, tra cui azioni che implicano apprendimento, pensiero, ragionamento e processo decisionale. L’apprendimento automatico è una sottocategoria dell’IA. L’apprendimento automatico in genere coinvolge sistemi informatici in grado di apprendere e adattarsi senza assistenza umana o programmazione continua. Utilizza modelli statistici e algoritmi per analizzare i dati e migliorarne gradualmente l’accuratezza.
Molte funzionalità dell’intelligenza artificiale, come il tracciamento, la previsione e il riconoscimento visivo, hanno consentito ai 3PL di migliorare le proprie operazioni e di acquisire un vantaggio competitivo nella propria nicchia di mercato.
Ecco alcuni dei modi in cui l’intelligenza artificiale sta influenzando il futuro della logistica.
- Sistemi di gestione dell’inventario
Le aziende di logistica e distribuzione di terze parti utilizzano l’intelligenza artificiale nei loro sistemi di gestione dell’inventario da anni. Con un sistema basato sull’intelligenza artificiale, le aziende possono vedere automaticamente i livelli di stock e avviare ordini di rifornimento in base alla domanda di prodotti. Queste capacità riducono al minimo il monitoraggio manuale dell’inventario e aiutano a garantire che i prodotti siano immediatamente disponibili quando necessario.
- Visione artificiale e robot
I robot mobili utilizzano la visione artificiale per navigare in modo efficiente e sicuro in un ambiente di magazzino senza bisogno di interazione umana. Questi dispositivi innovativi offrono alle aziende di distribuzione opzioni più rapide e precise per eseguire attività di magazzino di base rispetto ai metodi convenzionali come nastri trasportatori, carrelli elevatori e trasporto manuale. La robotica è già diffusa in molte operazioni 3PL tecnologicamente avanzate, contribuendo a semplificare il lavoro e a garantire notevoli risparmi sui costi.
- Chatbot
Molte aziende di logistica utilizzano i chatbot per ricevere richieste di consegna dei clienti, rispondere a domande e fornire aggiornamenti sulla consegna. Questi dispositivi basati sull’intelligenza artificiale possono far risparmiare tempo e denaro alle aziende semplificando la comunicazione sul front-end operativo ed eliminando l’interazione umana. Ancora più importante, i chatbot possono dare alle piccole e medie imprese la possibilità di fornire assistenza clienti 24 ore al giorno, sette giorni alla settimana, con costi minimi.
- Veicoli autonomi
I camion e i droni autonomi hanno il potenziale per migliorare significativamente il settore della logistica, offrendo una serie di vantaggi che possono aiutare le aziende a ridurre i costi, aumentare l’efficienza e massimizzare la sicurezza. Questi veicoli sono dotati di telecamere, sensori radar e altre funzionalità avanzate per consentire la guida autonoma senza interazione umana. Molti stati hanno già approvato l’implementazione di camion autonomi commercializzati.
- Pianificazione del percorso
I sistemi di navigazione basati sull’intelligenza artificiale possono ottimizzare i percorsi di trasporto e spedizione e risolvere le sfide logistiche, con conseguenti risparmi sui costi e tempi di consegna più rapidi. La pianificazione del percorso utilizza gli algoritmi avanzati e l’analisi predittiva dell’intelligenza artificiale per calcolare i percorsi più efficienti e le sequenze di fermate logiche per ridurre al minimo i tempi di guida e aumentare l’efficienza del carburante.
- Manutenzione predittiva
Le capacità di manutenzione predittiva avvisano il personale di potenziali problemi di macchine e attrezzature in magazzino e sulla strada analizzando i dati in tempo reale raccolti dai sensori preinstallati. Questi dati consentono ai tecnici di eseguire le attività di manutenzione necessarie prima che si verifichi un problema, prevenendo tempi di fermo prolungati e risparmiando denaro significativo sulle riparazioni.
Svantaggi dell’intelligenza artificiale nella logistica
Sebbene l’intelligenza artificiale per la logistica abbia il potenziale per migliorare il settore, esistono possibili svantaggi, tra cui:
- Privacy e sicurezza: nelle sue fasi iniziali nel settore della logistica, l’IA è vulnerabile agli attacchi informatici che possono causare notevoli interruzioni alle operazioni di un’azienda. Gli hacker possono ottenere l’accesso al sistema e rubare informazioni finanziarie sensibili. C’è anche il rischio che dispositivi di monitoraggio dannosi possano raccogliere immagini facciali e altri dati biometrici senza le opportune misure di sicurezza.
- Raccolta di dati accurati: sebbene la tecnologia AI possa essere incredibilmente accurata, è incline a commettere errori perché si basa su algoritmi e dati nelle prime fasi di sviluppo. In alcuni casi, questi sistemi potrebbero non essere in grado di reagire o adattarsi quando si verifica qualcosa di inaspettato, causando potenzialmente un ritardo o un incidente che un operatore umano avrebbe potuto prevenire. Questi fattori sono le preoccupazioni più significative per i droni e i veicoli autonomi.
- Costi di avvio e manutenzione: l’intelligenza artificiale nella logistica comporta spese di avvio e requisiti di manutenzione del sistema, tra cui nuovi software, hardware, droni e veicoli autonomi. Anche l’assunzione di personale per installare, gestire, manutenere e far funzionare queste apparecchiature comporterà costi aggiuntivi man mano che l’intelligenza artificiale aumenta di popolarità. Mentre le aziende di logistica più grandi potrebbero avere il capitale per investire in queste tecnologie, le operazioni 3PL più piccole devono determinare se i vantaggi valgono il costo.
- Perdita di posti di lavoro: man mano che sempre più aziende implementano l’intelligenza artificiale nei loro processi, aumenta la possibilità di perdita di posti di lavoro umani. Gli autotrasportatori potrebbero essere tra i primi dipendenti interessati dall’arrivo dei veicoli autonomi sulla scena logistica. Ancora più significativamente, la robotica potrebbe rendere obsoleti alcuni ruoli di magazzino, come etichettatura, assemblaggio manuale, prelievo e imballaggio.
Guardando al futuro
L’intelligenza artificiale ha il potenziale per rivoluzionare l’intero panorama della logistica, proprio come la tecnologia mobile e Internet hanno ottimizzato la nostra vita quotidiana.
Man mano che più aziende scoprono i vantaggi dell’intelligenza artificiale e con lo sviluppo della tecnologia, le capacità dell’IA diventeranno più efficienti e accurate. Mentre molti 3PL hanno già implementato i sistemi più basilari basati sull’IA nelle loro operazioni, l’applicazione mainstream di sistemi più complessi, come la robotica e i veicoli autonomi, seguirà presto.
Le aziende di trasporto e i 3PL devono valutare i potenziali rischi e benefici dell’IA, sviluppando al contempo strategie per sfruttare gli impatti positivi sulle loro operazioni. In questo modo, queste aziende possono offrire esperienze migliori ai clienti, migliorare la loro produttività ed efficienza e creare nuove opportunità di impiego per ridurre al minimo l’impatto sul mercato del lavoro.
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