L’intralogistica è la gestione dei flussi di materiali all’interno di un magazzino o di uno stabilimento. Mentre la logistica si occupa dell’intero percorso dalla fonte al cliente, l’intralogistica si concentra sulle attività locali, come movimentazione, stoccaggio, picking, smistamento e replenishment.
Un ruolo cruciale della gestione interna
Pur avendo una portata operativa più ristretta rispetto alla logistica generale, l’intralogistica richiede soluzioni tecnologiche avanzate per essere ottimizzata. I tool AI sono fondamentali per affrontare questa complessità, soprattutto grazie al loro funzionamento basato su intelligenza artificiale.
I Warehouse Management System (WMS) e gli Autonomous Mobile Robots (AMR) sono tra i principali elementi tecnologici. Il primo gestisce i flussi di informazione tracciando inventari e assegnando compiti. Il secondo si muove autonomamente per il trasporto di merci.
I vantaggi dell’intelligenza artificiale
L’introdurre l’intelligenza artificiale nell’intralogistica presenta vantaggi misurabili, che includono la riduzione degli errori e l’accelerazione delle operazioni. Tuttavia, l’efficacia di queste tecnologie dipende da fattori come la qualità dei dati e la corretta implementazione.
L’AI, inoltre, permette di gestire scenari eccezionali, come i picchi di attività produttiva, e aiuta a ridurre il total cost of ownership. I sistemi possono anticipare le eccezioni e risolverle autonomamente, liberando risorse altrimenti utilizzate per interventi manuali.
Cinque aree di applicazione chiave
L’intralogistica è influenzata da cinque aree principali, ciascuna con una funzione precisa:
- WMS potenziati con Machine Learning: per il posizionamento e l’organizzazione.
- Forecasting SKU level: per prevedere i livelli degli articoli.
- Visione artificiale: per l’individuazione e controllo durante il picking e la qualità.
- Orchestrazione di AMR: gestione automatica dei movimenti logistici.
- Analisi reattiva: risposta veloce alle eccezioni.
Queste tecnologie non operano in isolamento, ma sono integrate all’interno di soluzioni verticali, supportando una visione completa delle operazioni interne.
I criteri di scelta per un tool AI
Prima di scegliere un tool AI, le aziende devono valutare diversi criteri:
Il materioperativomaturità dell’azienda è un primo punto: l’AI funziona meglio su processi già standardizzati. In ambienti caotici, dove non esiste struttura, i tool non saranno efficaci.
La qualità dei dati è un secondo criterio. Dati incompleti o non attendibili compromettono il funzionamento delle tecnologie AI. Un buon fornitore esige da subito informazioni sui dati disponibili.
Il livello di integrazione è fondamentale. L’AI deve coesistere con sistemi esistenti come ERP, gestionali e dispositivi IoT. Un’orchestrazione digitale che rispetti gli investimenti pregressi.
La compatibilità con il personale non è secondaria. Gli strumenti AI non devono sostituire gli operatori, ma migliorarne la collaborazione nel contesto lavorativo misto uomo-macchina.
Infine, la scalabilità: un tool efficace oggi non deve fallire in futuro. Deve adattarsi a espansioni, nuovi centri logistici o mercati emergenti.
Criterio operativo: ridurre attriti senza scombussolamenti
Un criterio importante quando si sceglie un tool AI è la sua capacità di ridurre gli attriti operativi. Non servono soluzioni invasive che rinnovano interamente i flussi aziendali. Servono tecnologie che ottimizzano processi esistenti.
Proposte sul mercato di strumenti AI
Ci sono numerose scelte disponibili sul mercato:
- Blue Yonder: una soluzione enterprise, adatta soprattutto al retail e al manifatturiero integrato. Offre analisi statistiche complesse e gestione avanzata delle domande.
- Lokad: pensato per supply chain irregolari e aziende che operano su SKU volatili. È una scelta ideale per aziende già digitalizzate.
- Netstock: una soluzione adatta anche a realtà con poche SKU. Basso costo e semplice integrazione, perfetta per le PMI.
- Praxis: una piattaforma dedicata all’AI per il controllo qualitativo del picking, grazie a visione artificiale.
- VisionVentory: una tecnologia per la scansione dei prodotti, riconosce SKU, codici, lotti e date. Riduce in maniera significativa gli errori.
- Arvist AI: specializzata nel controllo di qualità, automatizza il QA e garantisce risultati immediati.
Considerazioni finali
La scelta dei tool AI per l’intralogistica richiede un’analisi dettagliata di ogni aspetto, inclusi processi operativi, dati, integrazione e cultura aziendale. Fare attenzione alla maturità della propria organizzazione e all’applicabilità pratica di ogni strumento è essenziale. Gli strumenti giusti non creano nuovi problemi, li risolvono.