di Alexander Honigmann, Director, Transportation and Logistics, EMEA di Zebra Technologies
Il mercato globale dell’Intelligenza Artificiale (AI) applicata alla logistica di magazzino è in forte espansione e si stima crescerà di quasi un quarto entro il 2030, raggiungendo un valore di circa 39 miliardi di euro. Allo stesso tempo, le aziende del settore indicano come priorità lo sviluppo di strategie più intelligenti per l’ottimizzazione e l’automazione, con l’obiettivo di ottenere un ritorno sull’investimento in tempi rapidi. La carenza di operatori qualificati spinge molte realtà a rivolgersi alla tecnologia per mantenere elevati livelli di produttività. Non sorprende, quindi, che il 60% dei responsabili di magazzino in Europa preveda di implementare soluzioni basate sull’AI entro i prossimi cinque anni.
Il risparmio sui costi è uno dei principali motivi che spingono le aziende ad investire in questa tecnologia. Secondo una ricerca di McKinsey, l’uso dell’AI nella logistica consente di ridurre gli errori nella supply chain dal 20% al 50%. Contemporaneamente, i costi di magazzino possono diminuire dal 5% al 10% e quelli amministrativi dal 25% al 40%.
Anche il risparmio di tempo e spazio rappresenta un ulteriore motivo per cui i responsabili dei magazzini stanno adottando soluzioni basate sull’AI. Come osservato da un dirigente operativo di una società di logistica globale, questa tecnologia permette di ottenere molteplici piccoli risparmi in termini di tempo e spazio che, sommati, generano rapidamente significative riduzioni dei costi complessivi per l’azienda.
Per esempio, con l’introduzione di assistenti generativi basati sull’AI direttamente su dispositivi mobile e tablet, gli operatori non devono più lasciare l’area operativa per consultare un sistema di gestione del magazzino (WMS) da postazione fissa. Grazie all’assistente AI, è possibile accedere rapidamente a procedure operative, dati di inventario e liste di attività. È proprio sul campo che i miglioramenti quotidiani apportati dall’AI si traducono in significativi vantaggi per le operazioni logistiche. Inoltre, gli operatori in prima linea sono più connessi, grazie a software sincronizzati, progettati per collegare il personale tra loro.
Alla necessità di ottimizzare lo spazio nei siti esistenti si aggiunge una nuova sfida: la gestione dell’aumento delle dimensioni medie dei magazzini, che sta accelerando l’adozione di soluzioni basate su AI e analisi predittiva. A livello globale, la superficie media di un magazzino supera ora i 9.000 metri quadrati, e si prevede che il volume complessivo dei magazzini crescerà del 27% entro il 2030, passando da 3,06 miliardi di metri quadrati nel 2023 a 3,9 miliardi di metri quadrati nel 2030.
Magazzini Più Grandi, Maggior Numero di Dati
Le grandi dimensioni dei magazzini moderni sono accompagnate da un’ampia quantità di dati generati dalle attività logistiche: una mole di informazioni troppo complessa per essere gestita manualmente. Gli strumenti di analisi basati sull’AI e sull’automazione intelligente mettono a disposizione una potenza di calcolo e un livello di approfondimento che permettono sia ai decision-maker che agli operatori in prima linea di ottenere una visibilità completa su asset e inventario. Questo consente loro di intervenire in modo proattivo per prevenire inefficienze e rallentamenti operativi.
I vantaggi offerti dall’AI possono iniziare ben prima dell’arrivo della merce nell’area di carico.
L’integrazione dell’AI in soluzioni di machine vision e scansione industriale fissa consente di ottimizzare le attività di ispezione, smistamento e tracciamento, inclusa l’acquisizione di immagini di merci non strutturate, come pallet o nastri trasportatori con articoli di diverse forme e dimensioni. Ad esempio, l’implementazione di una soluzione scan tunnel per una delle più grandi aziende globali nel settore dei trasporti e della logistica ha portato a un miglioramento del tasso di lettura del 37%, a una riduzione del 29% dei tempi di inattività e della gestione manuale e a un abbattimento dei costi operativi del 13%.
Proviamo ad immaginare un team di operatori di magazzino incaricati di caricare i camion per le consegne. Questi devono assicurarsi che ogni veicolo sia riempito in modo ottimale, tenendo conto del peso, delle dimensioni e della destinazione di ogni pacco. Le applicazioni di mobile dimensioning con algoritmi di AI possono misurare con precisione le dimensioni di scatole e pacchi, riducendo in modo significativo gli errori manuali e accelerando i tempi di lavorazione.
Il software basato su AI installato su un tablet può rappresentare visivamente il modo migliore per caricare il camion: analizza i dati e la destinazione di ogni pacco, suggerendo l’ordine e la posizione ideali per il carico. Questo garantisce una maggiore sicurezza e semplifica le operazioni di scarico a ogni fermata. Inoltre, riduce il rischio di infortuni legati alla movimentazione manuale, un aspetto tutt’altro che trascurabile se si considera che il 73% degli operatori di magazzino in Europa è preoccupato per il rischio di infortuni sul posto di lavoro.
Ma l’AI non smette di fare la differenza una volta che la merce è sul camion e pronta per la partenza. Grazie ad algoritmi avanzati e all’analisi dei dati in tempo reale, è possibile calcolare i percorsi più efficienti per movimentare la merce, tenendo conto di una moltitudine di variabili come la disponibilità delle attrezzature, le condizioni di stoccaggio, le priorità degli ordini e la distribuzione degli operatori.
La conclusione è chiara: oltre otto responsabili aziendali e decision-maker su 10 concordano sul fatto che l’aumento dell’uso di tecnologia e automazione contribuisce a migliorare la produttività degli operatori in prima linea. L’AI nell’intralogistica di magazzino continuerà a giocare un ruolo sempre più centrale in questo scenario nei prossimi cinque anni e oltre.