Per massimizzare l'efficienza dei magazzini e migliorare i problemi della catena di approvvigionamento, le aziende si rivolgono alla tecnologia di automazione, che le porta ad adottare la robotica per l'automazione dei magazzini.  "I robot e le altre tecnologie emergenti contribuiscono a rendere le catene di fornitura più agili e resistenti, aumentando l'accuratezza e la tempestività delle informazioni sui prodotti", ha dichiarato Melanie Nuce, vicepresidente senior per l'innovazione e le partnership dell'organizzazione di standard GS1.

Le imprese hanno dovuto affrontare diversi problemi a seguito della pandemia, tra cui carenza di manodopera, interruzione della produzione e ritardi nei tempi di transito. Queste sfide continueranno a influenzare le performance aziendali anche nei mesi a venire.

Nuovi tipi di robot

Le imprese hanno sempre chiesto informazioni su un migliore software di gestione del magazzino. Tuttavia, i robot sono diventati l'argomento numero 1 dopo la pandemia, secondo Dwight Klappich, analista vicepresidente di Gartner, che ha 42 anni di esperienza nel settore della tecnologia di magazzino.

Klappich osserva anche un cambiamento significativo nelle ragioni per l'adozione della tecnologia di automazione. Storicamente i manager si sono concentrati sull'utilizzo dell'automazione per ridurre gli organici. Ora le aziende faticano a mantenere un numero sufficiente di persone nei loro team, mentre il costo del lavoro aumenta contemporaneamente. "Anche con i costi più elevati, non riescono a trovare abbastanza personale, ed è per questo che guardano alla robotica", ha detto Klappich.

Questo interesse è alimentato da un nuovo tipo di robotica di magazzino progettata per aumentare le operazioni e collaborare con gli esseri umani. I robot industriali esistono da decenni, ma spesso le loro capacità sono limitate e vengono isolati per proteggere le persone e le attrezzature. I robot di magazzino emergenti utilizzano l'intelligenza artificiale per navigare in una struttura, prelevare articoli e orchestrare la collaborazione con le persone.

I tipi di sistemi di robotica di magazzino aziendali includono:

_robot picker collaborativi che seguono l'uomo per raccogliere e trasportare gli articoli per un ordine;
_robot "goods-to-person" che avvicinano gli scaffali ai prelevatori umani;
_robot con carico pesante che sono essenzialmente carrelli elevatori autonomi;
_sistemi di picking robotizzati statici che imballano ordini o scatole;
_automazione ingegnerizzata che reimmagina la progettazione del magazzino per supportare robot ad alta efficienza;
_droni autonomi che volano e inventariano costantemente scaffali alti; e
_robot per la gestione delle strutture che puliscono i pavimenti e tagliano i prati.

Tendenze dell'automazione di magazzino

L'automazione robotica di magazzino rappresenta attualmente una piccola parte della spesa complessiva per l'automazione di magazzino, ma è in rapida crescita. La società di consulenza Interact Analysis prevede che il mercato della robotica mobile possa crescere da circa 3,6 miliardi di dollari nel 2021 a 18 miliardi di dollari nel 2025. Si prevede inoltre che il numero di magazzini con robot mobili passerà da 9.000 nel 2020 a 53.000 nel 2025. Inoltre, Interact Analysis prevede un totale di 2,1 milioni di robot in servizio entro la fine del 2025, di cui 860.000 spediti solo in quell'anno.

Interact Analysis include i robot mobili come componente del più ampio mercato dell'automazione di magazzino, che prevede una crescita da 49,6 miliardi di dollari nel 2020 a 69 miliardi di dollari nel 2025. I sistemi di automazione fissi, come i sistemi di stoccaggio e prelievo automatizzati (AS/RS), i nastri trasportatori e i selezionatori, eclisseranno le altre forme di automazione nel prossimo futuro.

I sistemi AS/RS rappresentano un approccio ad alta intensità di capitale per ottimizzare lo spazio e l'efficienza di una struttura. In alcuni esempi di AS/RS, i robot mobili possono viaggiare su binari dedicati per recuperare le merci da cassette immagazzinate su più piani. Questa soluzione può essere più efficiente ma costosa da installare. Si potrebbe invece utilizzare un robot più semplice per operare in un ambiente specifico e strettamente controllato.

La robotica di magazzino nella catena di approvvigionamento

Florian Pestoni, CEO di InOrbit, una piattaforma di gestione robotica basata su cloud, sta vedendo la maggiore adozione di robot mobili autonomi (AMR) che seguono una persona mentre raccoglie oggetti o sposta merci da una posizione all'altra.

Gabriel Aguiar Noury, product manager per la robotica di Canonical, l'editore di Ubuntu, ha osservato che i robot sono sempre più bravi a spostare e manipolare le merci, due attività fondamentali in un magazzino. Alcuni dei robot più semplici sono essenzialmente pallet su ruote. In ambienti più automatizzati, queste merci possono essere spostate automaticamente all'interno e tra i cestini.

I robot stanno anche migliorando la manipolazione delle merci in scala. Le norme di salute e sicurezza consentono a un essere umano di spostare un massimo di 22.6 Kg e le persone si stancano alla fine di un lungo turno di lavoro. "I robot possono facilmente sollevare più [peso] e farlo più velocemente, mantenendo il flusso delle merci in tutto il magazzino", ha detto Noury. "Lo scarico dei camion è uno dei lavori più impegnativi in un magazzino, e l'uso dei robot può anche limitare gli infortuni e i rischi per la salute".

Automazione della catena di approvvigionamento

Pestoni ritiene che il principale vantaggio della robotica di magazzino per la catena di approvvigionamento risieda nell'automatizzazione del movimento manuale delle merci, soprattutto quando è necessaria una scarsa capacità critica. Si aspetta che i magazzini e i rivenditori inizino a esplorare modi per automatizzare altri aspetti della catena di approvvigionamento, come il trasporto autonomo per i viaggi a lungo raggio. Le aziende stanno anche esplorando modi per automatizzare la fase di consegna della catena di approvvigionamento. Per esempio, l'azienda di logistica istantanea Zipline sta sviluppando droni che portano forniture mediche a ospedali remoti. Inoltre, i piccoli AMR e i veicoli autonomi stanno iniziando ad automatizzare il viaggio da un centro di approvvigionamento a casa del cliente.

La robotica per l'automazione dei magazzini potrebbe anche migliorare la visibilità della catena di approvvigionamento automatizzando i processi di inventario. Storicamente, la maggior parte dei magazzini non è stata progettata per essere facilmente navigabile, ma i robot di inventario utilizzano la visione computerizzata, l'apprendimento profondo e l'identificazione standardizzata dei prodotti per affrontare questa sfida. "Aziende come Ware e Gather AI utilizzano la visione computerizzata e l'apprendimento profondo per scansionare gli scaffali del magazzino con una velocità e una precisione che i dipendenti umani non possono eguagliare", ha dichiarato Nuce.

Dati accurati sulle scorte e sull'ubicazione possono fare la differenza tra la conquista e la perdita di un cliente. L'adozione più ampia di nuovi standard per i dati di inventario potrebbe facilitare lo scambio di dati tra i partner commerciali. "Più informazioni possono avere tutti i partner commerciali sui prodotti che si muovono attraverso le catene di fornitura, meglio possono anticipare la domanda, evitare interruzioni e consegnare i prodotti giusti nel posto giusto al momento giusto", ha spiegato Nuce.

La crescita della robotica di magazzino potrebbe anche rendere più facile l'implementazione di software di intelligenza artificiale per lo slot degli ordini, ha affermato Zach Gomez, direttore senior della logistica globale di Realtime Robotics. Lo slotting si riferisce alla posizione in cui vengono immagazzinati gli articoli. Nell'approccio tradizionale, prodotti simili vengono immagazzinati vicini ma non sempre spediti insieme.

"Di recente, il software ha utilizzato l'intelligenza artificiale per analizzare i dati degli ordini passati e immagazzinare gli articoli più vicini a quelli che tradizionalmente vengono spediti insieme per ridurre i tempi di viaggio e aumentare l'efficienza", ha detto Gomez. Ad esempio, un centro di approvvigionamento di un negozio di alimentari potrebbe collocare le patatine accanto alle bibite, poiché sono comunemente vendute insieme.

Navigazione nel magazzino

I robot di magazzino stanno migliorando grazie alle innovazioni in materia di sensori, visione artificiale, intelligenza artificiale, potenza di calcolo e nuovo hardware. Queste tecnologie hanno aperto la strada a una maggiore consapevolezza, a una migliore capacità di risolvere i problemi e a simulazioni fisiche che aiutano i robot ad apprendere più rapidamente. Con queste innovazioni sono nati gli strumenti moderni che vediamo ogni giorno nei magazzini, come i robot depalettizzatori, i robot mobili autonomi e gli AS/RS", ha dichiarato Thomas Evans, CTO di Honeywell Robotics.

I vecchi robot di magazzino, chiamati veicoli a guida automatica (AGV), seguivano percorsi fissi all'interno di un magazzino o di una struttura rilevando fili interrati o cercando marcatori unici. Ma questi sistemi avevano dei limiti: si fermavano e aspettavano che qualsiasi ostacolo che bloccava i loro percorsi designati venisse eliminato. Gli AMR, invece, combinano sensori avanzati, coprocessori AI e algoritmi di visione artificiale per offrire maggiore flessibilità alla robotica di magazzino.

Con l'aggiunta dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento continuo, gli AMR possono reagire in tempo reale e adottare flussi di lavoro per gestire in modo efficiente diversi livelli di domanda e cambiamenti operativi. "Per questo motivo si è assistito a un'esplosione dell'adozione di AMR nei magazzini per affrontare le sfide del commercio elettronico e della scarsità di manodopera", ha dichiarato Matthew Cherewka, direttore dello sviluppo commerciale e della strategia di Vecna Robotics.

L'intelligenza artificiale può anche migliorare i sistemi di guida dei droni autonomi per l'inventario. Skydio, che produce droni autonomi, ha collaborato con Ware AI per aiutare le aziende a integrare le funzionalità di inventario autonomo nei loro flussi di lavoro. Adam Bry, CEO di Skydio, ha dichiarato che il suo team utilizza tecniche avanzate di computer vision e AI per costruire mappe 3D in tempo reale di ambienti complessi, pianificare percorsi senza collisioni intorno agli ostacoli e automatizzare attività complesse.

Pianificazione di una catena di fornitura autonoma

Alcune aziende stanno persino trovando il modo di insegnare alle merci a muoversi da sole. Ad esempio, Seoul Robotics ha collaborato con un produttore di veicoli in Europa per la realizzazione di un'infrastruttura in grado di guidare le auto completate in un parcheggio. Il sistema utilizza sensori Lidar e sistemi di navigazione AI centralizzati integrati nella fabbrica per controllare i veicoli che potrebbero non avere sensori avanzati o capacità di guida autonoma.

Questa tecnologia riduce il costo per veicolo e ha aiutato i team a riprogettare la fabbrica per renderla più efficiente. "La navigazione dei veicoli in un impianto di produzione è costosa, impegnativa e soggetta a errori umani", ha dichiarato Jerone Floor, vicepresidente dei prodotti e delle soluzioni di Seoul Robotics. I motori di orchestrazione del magazzino abilitati dall'intelligenza artificiale possono anche migliorare il coordinamento tra robot e umani. Esperti come Cherewka di Vecna Robotics ritengono che questo aspetto sia diventato sempre più importante quando si devono affrontare le nuove sfide della supply chain globale e le crescenti richieste dei consumatori.

In futuro, i miglioramenti nella robotica per l'automazione del magazzino miglioreranno la creazione e la gestione di sistemi di vendita al dettaglio autonomi, come il rifornimento automatico e le esperienze senza cassa. "L'automazione del magazzino non solo risponderà alle condizioni attuali del negozio, ma inizierà anche ad anticipare le esigenze, come l'avvicinarsi delle date di scadenza", ha dichiarato Nuce.