La logistica diventa anticipatoria con l’intelligenza artificiale
I dati dell’International Data Corporation (IDC) evidenziano un netto aumento dell’impiego dei software di apprendimento automatico all’interno delle aziende.
Nel 2019 l’investimento a livello globale è stato di 37.5 miliardi di dollari, ma per il 2023 si prospetta una moltiplicazione per 2.5, il che significa il raggiungimento di 97.9 miliardi di dollari.
L’avvento dell’intelligenza artificiale applicata al settore industriale ha favorito il passaggio della logistica basata sulla reazione a una visione proattiva e anticipatoria. Le imprese sfruttano la mole ingente di dati che hanno a disposizione prendendo decisioni statistiche che hanno l’obiettivo di anticipare i comportamenti futuri del mercato. In pratica, tutto si basa sul prendere decisioni intelligenti.
I vantaggi per la logistica si amplificano se si pensa a quelle realtà che giù utilizzano l’automazione come motore d’azione e, in particolar modo, che svolgono le normali attività in un magazzino sotto il controllo dei magazzini automatici verticali.
Alla base dell’apprendimento automatico dei moderni software WMS gestionali c’è il concetto di machine learning. Vediamo insieme come logistica 4.0 e intelligenza artificiale possono essere combinate per aiutare un’azienda a entrare nel mondo del futuro.
Machine learning: quando sono le macchine a prendere decisioni
Con il termine “machine learning” ci si riferisce a una branca dell’intelligenza artificiale che tratta lo sviluppo di sistemi in grado di apprendere e migliorare la performance attraverso l’analisi dei dati. La ripetizione continua dei dati porta all’identificazione di modelli, i quali vengono successivamente perfezionati da un algoritmo, fino a ottenere risultati precisi e accurati.
Il machine learning insegna a macchine, robot e sistemi a operare in modo efficiente, grazie a un’analisi ripetuta di grandi moli di informazioni. A seconda del compito e dei calcoli che devono essere fatti, gli algoritmi si distinguono in:
- Apprendimento supervisionato;
- Apprendimento senza supervisore;
- Apprendimento con rinforzo (detto anche reinforcement learning).
La sequenza finita di operazioni che compone ogni singolo algoritmo nello specifico è in grado di processare le enormi quantità di dati che arrivano dai sistemi dei magazzini automatici verticali.
Ma quali sono i vantaggi applicativi per l’automazione logistica?
Le applicazioni dell’intelligenza artificiale nell’automazione logistica
Stando a un sondaggio Global AI Survey del 2020 e realizzato dalla multinazionale di consulenza strategica Mckinsey, l’impiego di tecnologie implementate con intelligenza artificiale è sempre più in crescita. Nello specifico, il settore della logistica registra un aumento del 64% rispetto al 2019, posizionando l’industria dell’IA al quarto posto, dopo elettronica, automotive e telecomunicazioni.
Anche se il machine learning è un campo tutt’ora in sviluppo, si può affermare con certezza che ci siano dei fattori per cui fa davvero la differenza nella gestione di un magazzino:
- Supporto nella previsione della domanda. L’apprendimento automatico aiuta ad analizzare e a identificare i segnali che possono essere sintomo di una caduta o di un picco della domanda. Di conseguenza gestire gli articoli sarà molto più facile.
- Riconoscimento di comandi vocali e movimenti nell’ambiente. I software di machine learning riescono a replicare il funzionamento dei sensi di noi esseri umani; i robot, per esempio, possono reagire a determinati e stimoli e riconoscere i comandi vocali dell’operatore.
- Maggiore efficienza nella gestione dei prodotti. I sistemi basati su IA modificano ed esaminano continuamente i dati e i parametri, producendo nuovi modelli di ottimizzazione dello spazio e delle quantità.
Incaricotech Srl è una realtà innovativa specializzata nella fornitura di magazzini automatici verticali implementati con tecnologici software WMS a marchio Hänel. Operiamo attivamente su tutto il territorio nazionale.
