Briciole di pane



Intelligenza Artificiale e Internet of Things sono pronti per il Magazzino

Intelligenza Artificiale e Internet of Things sono pronti per il Magazzino

06 Febbraio 2020 L'intelligenza artificiale e l'Internet of Things stanno facendo le loro prime incursioni nelle operazioni logistiche. Il risultato che ci si aspetta è che il magazzino sarà in grado di rispondere dinamicamente alle attuali condizioni della supply chain, anziché seguire regole prestabilite. Tutto questo è fondamentale per la moderna supply chain, che si sta trasformando dall'essere un ambito basato sulle previsioni ad uno sempre più incentrato sulla domanda.

Parlare dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'Internet of Things (IoT) per il magazzino può creare ancora qualche incertezza: si tratta di qualcosa di realistico o siamo ancora ad una fase beta?
 
Per quanto si tratti di tecnologie d'avanguardia, in realtà siamo arrivati al momento in cui AI e IoT rappresentano una realtà concreta per il magazzino. Si tratta di nuovi e potenti strumenti che consentono alle attività logistiche di tenere il passo con le dinamiche di una catena di fornitura in rapido mutamento.

Quello che va tenuto a meno è che entrambe queste soluzioni vengono utilizzate per risolvere gli stessi problemi di prima, solo che lo fanno in modo migliore. Da un lato, l'IoT fornisce dati precedentemente non disponibili, portando con sé un nuovo livello di comprensione delle operazioni; dall'altro, l'IA analizza le decisioni e le ottimizza a un livello fino a poco tempo fa impensabile.

La combinazione di queste due tecnologie dà luogo ad un mix perfetto: la combinazione di nuove fonti di dati (IoT) insieme a soluzioni pensate per dare a questi dati un senso più approfondito (IA) genera e sviluppa informazioni su cui poter agire in tempo reale. Sono entrambe soluzioni centrali della moderna supply chain, che si sta trasformando dall'essere un ambito basato sulle previsioni ad uno sempre più incentrato sulla domanda.

La potenza dell'IoT

Come già anticipato, la gestione delle operazioni di magazzino nella stragrande maggioranza dei casi viene realizzata attraverso decisioni prese con regole stabilite, con risorse e capacità impostate, anche se si sta utilizzando un WMS. Ma gli attuali presupposti di mercato necessitano di qualcosa di più flessibile, regole non preimpostate e capacità decisionali dinamiche, generate in base alle attuali condizioni che di volta in volta vanno a crearsi. AI e IoT si uniscono per prendere decisioni in base a queste condizioni.

La provenienza di questa grande mole di dati è duplice: da un lato da asset e merci, dall'altro dalle persone.

Le attrezzature per la movimentazione dei materiali, dai nastri trasportatori fino ai veicoli a guida autonoma e ai sistemi di stoccaggio automatizzati, ricevono e inviano dati sulle loro attività. Così fanno i dispositivi portatili, dai mobile computer per la raccolta dati fino ai sistemi vocali.
Tutto questo concorre nello sviluppo di una fiorente rete IoT. Semplici sensori presenti su queste strumentazioni forniscono informazioni non precedentemente disponibili per il processo decisionale.

È altrettanto importante sapere dove si trovano le persone in un determinato momento, a cosa stanno lavorando e come possono essere utilizzate al meglio ai fini operativi.
I sistemi di localizzazione in tempo reale (RTLS) si rendono necessari per localizzare le persone e la loro disponibilità per compiti specifici. A questo scopo, le tecnologie più utilizzate sono i beacon con tecnologia Bluetooth Low Energy e l'RFID.

In genere, la posizione di una persona viene identificata basandosi sulla sua più recente scansione di un codice a barre; ma, se si utilizzassero dei sistemi RTLS, sarebbe possibile sapere sempre con estrema precisione il luogo in cui l'operatore si trova, a prescindere dall'ultima attività svolta.

L'agilità dell'Intelligenza Artificiale

Una delle problematiche che possono sorgere in seguito all'implementazione di una soluzione IoT è che non si sa bene come gestire l'enorme quantità di dati che è in grado di generare. Si tratta di colmare quel divario tra le previsioni su quello che dovrebbe accadere e ciò che sta realmente accadendo.
L'intelligenza artificiale trova qui il proprio spazio, perché è in grado di imparare e reagire allo stato attuale delle cose, non solo a una serie di regole prestabilite.

Più dati vengono creati, più informazioni possono venire metabolizzate dall'IA, che così può imparare sempre di più a come adattarsi alle condizioni a cui viene sottoposta. Il fattore chiave perché questo sia possibile è quella che viene chiamata "granularità dei dati", che indica il livello di dettaglio utilizzato per descrivere un'attività o una funzionalità con riferimento alle dimensioni degli elementi che la compongono o che vengono gestiti. In questo caso la tipologia di IA utilizzata è chiamata machine learning (o apprendimento automatico), che è in grado di prendere i dati e utilizzare algoritmi per produrre in velocità modelli in base alle condizioni attuali.

Pensiamo ad un esempio pratico: una serie di ordini vengono indicati come pronti per la spedizione in anticipo sui tempi previsti; l'IA prende questa informazione e determina il momento migliore per indicare agli addetti al carico quando predisporre la spedizione in base a questa nuova informazione, organizzando anche l'arrivo degli autotrasporti necessari secondo le nuove tempistiche adottate, ottimizzando nel complesso l'efficienza delle operazioni. Questa situazione si può applicare anche in condizioni di ritardi, o di miglioria degli spazi di archiviazione basandosi sugli storici di utilizzo e stoccaggio di determinate merci.

In fin fine, la combinazione delle due tecnologie consente ai magazzini e ai centri di distribuzione di passare dall'essere guidati dalle previsioni all'essere guidati dalla domanda. Questo, quando vengono combinate con WMS, WES e persino sistemi di esecuzione del lavoro. Passare dalle operazioni guidate dalla previsione a quelle guidate dalla domanda è una chiave di volta enorme ma assolutamente necessaria per le aziende che guardano al futuro.

Topic:
Digital Supply Chain

 

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