Nel mondo frenetico della logistica, l'avvento dell'intelligenza artificiale generativa e delle tecnologie dell'Industria 5.0 è a dir poco rivoluzionario. Questi progressi ridefiniscono le operazioni delle aziende di logistica, offrendo efficienza, resilienza e processo decisionale basato sui dati senza precedenti.

Approfondimenti predittivi, routing ottimizzato e sofisticate capacità di risoluzione dei problemi sono l'inizio. Le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale stanno migliorando l'allocazione del lavoro e mitigando i rischi associati alle spedizioni sensibili alla temperatura e ai ritardi imprevisti.

I modelli di apprendimento profondo migliorano ulteriormente la visione artificiale, consentendo ispezioni precise e rilevamenti di errori che superano le capacità umane. Sebbene ancora nelle sue fasi iniziali, il potenziale dell'intelligenza artificiale generativa per trasformare la logistica è immenso, dove l'e-commerce è in forte espansione e sta guidando significativi progressi nella gestione della supply chain.

Con l'intelligenza artificiale generativa e l'Industria 5.0 come argomenti di attualità, in che modo queste tecnologie trasformano il settore della logistica?

Un esempio è l'intelligenza artificiale in piattaforme software come Fourkites, che collegano, analizzano e sfruttano i dati lungo tutta la catena. Queste piattaforme forniscono analisi e approfondimenti predittivi per il routing stradale, marittimo, aereo, ferroviario e dell'ultimo miglio e consentono ai team di trasporto e logistica di creare soluzioni personalizzate con API e sfruttare gli assistenti AI per l'identificazione e la risoluzione dei problemi. Ad esempio, se viene segnalato un ritardo nell'arrivo di un camion vuoto, un responsabile della banchina di carico può rivolgersi alla propria soluzione di gestione della forza lavoro per riassegnare la manodopera.

Potrebbero avere quattro lavoratori che possono inviare per aiutare a caricare o scaricare un'altra spedizione sensibile alla temperatura per ridurre al minimo l'esposizione a temperature più calde (o più fredde). In un altro scenario, la piattaforma potrebbe essere in grado di conciliare i bollettini meteo con le rotte di transito previste per consigliare una partenza ritardata. La spedizione potrebbe essere in ritardo, ma è meglio essere in ritardo che buttare via pallet di rose all'arrivo perché erano a temperatura compromessa.

Un altro tipo di AI è chiamato "deep learning", un modello che comprende strati che imitano le connessioni nella corteccia visiva umana. Ogni strato fornisce analisi e classificazione dei dati per fornire un output accurato, imparando dai dati nella fase di training e testing della configurazione piuttosto che essere un sistema fisso basato su regole.

Questo tipo di IA è utilizzato nei moderni software di visione artificiale per ispezionare visivamente e rilevare difetti ed errori che l'occhio umano non può vedere e che i sistemi di visione artificiale basati su regole non possono gestire. La visione artificiale basata su apprendimento profondo può essere utilizzata nella logistica e nella logistica inversa per rilevare danni ai pacchi dentro e fuori dal magazzino.

È ancora molto presto per implementare l'IA generativa per casi d'uso reali nei trasporti e nella logistica. E’ essenziale utilizzare l'IA generativa in modi che aumentino e aggiungano valore alle attuali piattaforme e tecnologie di un'azienda, piuttosto che vederla come una bacchetta magica isolata.

Si leggono resoconti su come l'intelligenza artificiale generativa possa supportare la progettazione di reti logistiche, l'ottimizzazione dei percorsi per consegne tramite robot, droni e veicoli autonomi, la gestione degli approvvigionamenti dei fornitori e l'analisi dei contratti.

In che modo l'uso della tecnologia ha avuto un impatto e ha portato cambiamenti e spostamenti nello spazio?

La tecnologia rende le operazioni logistiche, l'inventario e i lavoratori più connessi e più efficienti. I dati vengono creati, aggiornati e condivisi in modo accurato e fluido, il che migliora il monitoraggio e la tracciabilità dell'inventario e la comunicazione tra i dipendenti. L'identificazione a radiofrequenza e la codifica a barre rendono possibile ed efficiente il monitoraggio di asset e inventario, con soluzioni fisse e mobili adatte ai casi d'uso.

I dispositivi mobili collegano i lavoratori all'interno del magazzino, sulla strada e al punto di consegna. I fattorini hanno bisogno di informazioni su attività, percorsi, modi per documentare le consegne, canali di comunicazione con i colleghi e come reagire alle richieste dei clienti con un dispositivo robusto con durata della batteria e applicazioni necessarie per supportarli sulla strada.

Software di visione artificiale, telecamere e scansione industriale fissa contribuiscono ad accelerare e automatizzare l'ispezione visiva di merci e pacchi, nonché la lettura dei codici a barre sulle merci in entrata e in uscita dal nastro trasportatore.

Quali sono le principali tendenze tecnologiche nel settore della logistica e della supply chain?

La prima tendenza è quella di dotare i lavoratori della logistica di una "scrivania digitale" in magazzino o in viaggio per consegnare le merci. I telefoni cellulari consumer non sono progettati per un uso regolare e intenso in un magazzino e possono non avere il controllo IT, la durata e il supporto tecnico di cui un'azienda ha bisogno. I moderni dispositivi aziendali sono dotati delle funzionalità, dei design e delle applicazioni di cui i lavoratori della logistica e i team IT hanno bisogno per gestire una flotta di dispositivi all'interno e all'esterno del magazzino.

Un'altra tendenza è l'uso della tecnologia per migliorare il tracciamento e la tracciabilità di asset e inventario. Lo studio 2024 Manufacturing Vision di Zebra mostra che solo il 16 percento dei leader della produzione a livello globale segnala il monitoraggio in tempo reale dei lavori in corso (WIP) nell'intero processo di produzione.

Quasi sei leader del settore manifatturiero su 10 prevedono di aumentare la visibilità sulla produzione e sull'intera supply chain entro il 2029, e un terzo afferma che far sì che l'IT e la tecnologia operativa concordino su dove investire rappresenta un ostacolo cruciale alla trasformazione digitale.

Una terza tendenza è l'AI, come la visione artificiale con apprendimento profondo, che eleva e automatizza l'ispezione visiva di materiali, componenti e prodotti finiti. Lo studio Zebra ha mostrato che il 61 percento dei produttori si aspetta che l'AI guidi la crescita entro il 2029, rispetto al 41 percento del 2024.

Questa impennata nell'adozione dell'intelligenza artificiale, unita al fatto che il 92% degli intervistati dà priorità alla trasformazione digitale, sottolinea l'intenzione dei produttori di migliorare la gestione dei dati e sfruttare le nuove tecnologie che migliorano la visibilità e la qualità durante l'intero processo di produzione.

In che modo Zebra sta utilizzando la tecnologia per apportare cambiamenti nel settore della logistica?

Zebra investe il 10 percento del suo fatturato globale in ricerca e sviluppo per migliorare le sue soluzioni hardware e software per i clienti con gli aggiornamenti e le funzionalità di cui hanno bisogno nelle loro operazioni. Negli ultimi anni, Zebra ha acquisito diverse aziende di software AI e machine vision per espandere il suo portafoglio per i clienti e la gamma di partner con cui collabora per risolvere i problemi dei clienti. I team di implementazione Zebra sono specializzati nell'implementazione della tecnologia, nella formazione e nel supporto.

Tradizionalmente, si è ritenuto che la logistica fosse lenta nell'adottare la tecnologia. Ciò è cambiato? Se sì, in che modo?

Questa lentezza percepita non è senza dubbio il caso odierno. La rapida crescita dell'e-commerce innescata dalla pandemia ha fatto sì che il settore della logistica dovesse modernizzarsi rapidamente. Vediamo molte startup nel settore della logistica, aziende affermate che investono in tecnologie di automazione, soluzioni e dispositivi di tracciamento e rintracciabilità per i team in prima linea e retailer che adattano i loro modelli di business per soddisfare le aspettative dei clienti: consegna a domicilio, consegna all'armadietto, ritiro in negozio e un mix di ordini online e in negozio. La tecnologia sta rendendo le operazioni efficienti e migliorando le esperienze dei lavoratori poiché possono connettersi meglio e affidare le attività ripetitive alle tecnologie di automazione.