Il 10 luglio 2024 CargoON ha annunciato la pubblicazione di una ricerca sulle applicazioni, attuali e future, dell’intelligenza artificiale nel trasporto e nella logistica. Dall’analisi emergono quattro tendenze. La prima riguarda la potenza predittiva: le analisi guidate dall'intelligenza artificiale migliorano significativamente la previsione della domanda, la gestione dell'inventario e la pianificazione della produzione. La seconda tendenza riguarda l’automazione che, se alimentata dall'intelligenza artificiale, può rivoluzionare le operazioni logistiche e di magazzino, portando benefici in termini di efficienza.
La terza tendenza emersa dallo studio è volta a migliorare il processo decisionale, tramite l'elaborazione dei dati in tempo reale attraverso l’intelligenza artificiale, per prendere decisioni più informate e tempestive. Infine, l’ultima tendenza è intitolata “ futuro resiliente”: in questo caso l’intelligenza artificiale aiuta a identificare precocemente i rischi potenziali, consentendo alle aziende di adottare misure proattive per mitigare gli imprevisti.
Entrando nel magazzino, l'intelligenza artificiale può svolgere un ruolo importante in collaborazione con robot e veicoli autonomi, che possono così guidati da algoritmi di apprendimento automatico. In tal modo può migliorare la precisione e la velocità delle operazioni di picking e stoccaggio, riducendo gli errori umani e aumentando la produttività e permettendo di lavorare un volume maggiore di merci con meno risorse.
L’apporto dell'intelligenza artificiale nel magazzino può migliorare l’uso dello spazio, che è una risorse sempre più costosa. Può farlo analizzando i dati storici e in tempo reale per organizzare in modo più efficiente la disposizione dei prodotti, migliorando l'accesso e riducendo i tempi di movimentazione. Inoltre, la capacità di previsione consente una gestione più efficiente delle scorte, riducendo il rischio di sovrapproduzione o di stock-out, e di conseguenza, i costi legati all'inventario.
Restando nei magazzini, l'intelligenza artificiale può contribuire anche alla sicurezza, connessa per esempio a impianti di videosorveglianza o a robot dedicati. In questo caso, i suoi algoritmi possono controllare continuamente le attività e identificare potenziali minacce o anomalie. Per esempio, possono rilevare comportamenti sospetti che potrebbero indicare furti o frodi.
Fuori dalla piattaforma logistica, l’intelligenza artificiale può pianificare in modo più preciso i percorsi di consegna e consentire una gestione più efficiente delle flotte di veicoli. Ciò non solo riduce i tempi di consegna, ma anche i costi del carburante e della manutenzione dei veicoli.
Il rapporto affronta anche le sfide e i limiti delle applicazioni d’intelligenza artificiale nella logistica. Ci sono problemi generali, come l’obsolescenza delle infrastrutture tecnologiche e la carenza di competenze, senza dimenticare le rigide normative sulla protezione dei dati, che sono necessarie per la sicurezza e la privacy, ma che possono complicare l'implementazione di soluzioni digitali. Ma ci sono anche fenomeni legati al comparto, come la frammentazione del settore logistico, e alla resistenza al cambiamento da parte dei vertici aziendali.
Per il prossimo futuro, la ricerca di CargoON cita un rapporto di Gartner secondo cui entro il 2026 l'80% delle aziende utilizzerà l'intelligenza artificiale e le sue varianti, anche se attualmente solo il 5% delle aziende globali ne fa uso. Questa evoluzione sarà guidata da tre fattori: l’accesso a grandi quantità di dati, sempre crescenti, il miglioramento dell'infrastruttura tecnologica (come il 5G o l’Internet delle Cose) e il supporto governativo e normativo.
CONSULTA IL TESTO DELLA RICERCA DI CARGON SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA LOGISTICA
