Come è stata applicata con successo l'IA nella supply chain?

L'intelligenza artificiale è nota per essere una tendenza in crescita in molti settori del mondo. E non è un mistero che la logistica e i trasporti stiano cercando modi per applicare questa tecnologia per migliorare tutte le operazioni all'interno della catena di approvvigionamento. Dalle soluzioni di back office a quelle di controllo IoT, ci sono diversi esempi di intelligenza artificiale nella logistica.

Tuttavia, per le persone che non sono profondamente coinvolte nel settore, non è chiaro in quali operazioni specifiche sia coinvolta l'IA. Quali sono gli attuali problemi della catena di approvvigionamento da ottimizzare con l'IA? E quali vantaggi offre questa tecnologia rispetto alla concorrenza?

Se volete sapere come viene applicata l'IA nella gestione della supply chain con questi esempi di intelligenza artificiale nella logistica, date un'occhiata!

Automazione del magazzino

Settori come l'e-commerce hanno acquisito grande rilevanza negli ultimi anni, quindi l'aumento della domanda e la necessità di una gestione più efficiente dello storage richiedono una soluzione. Per questo motivo, l'automazione dei magazzini è uno dei principali esempi di intelligenza artificiale nella logistica.

L'automazione del magazzino comprende diverse operazioni, dall'applicazione di sistemi di stoccaggio automatizzati con trasloelevatori al software di gestione del magazzino. Utilizzano l'analisi dei dati e la previsione della domanda per coordinare i vari processi del magazzino.

Non solo, ma sincronizzano i compiti degli operatori e dei sistemi automatizzati. In questo modo, il personale può concentrarsi su altri compiti.

Controllo dell'inventario

Questa operazione va spesso di pari passo con l'automazione del magazzino e, a quanto pare, sarà un elemento importante per le aziende. Attualmente è noto che il volume delle spedizioni sta diminuendo notevolmente a causa dell'inflazione, per cui le scorte si accumulano e impiegheranno più tempo del previsto per accumularsi nel magazzino.

In primo luogo, il magazzino viene rifornito della giusta quantità di scorte in base alla previsione della domanda, basata su vendite precedenti, analisi di mercato e altro. In seguito, i sistemi di automazione verrebbero unificati con il controllo dei cataloghi per migliorare la visibilità delle scorte, segnalando i bassi livelli di stock e rilevando i prodotti e gli imballaggi difettosi prima che vengano spediti tramite telecamere o sensori AI.

Grazie a uno degli esempi di intelligenza artificiale nella logistica, è possibile ridurre i margini di errore e il tempo dedicato alle attività, ottenendo un'elevata soddisfazione dei clienti e un vantaggio competitivo rispetto ad altre aziende in cui la logistica gioca un ruolo cruciale.

Ottimizzazione del percorso

Una delle soluzioni più diffuse nel settore della logistica e dei trasporti è l'ottimizzazione dei percorsi di consegna tramite software di intelligenza artificiale. È anche uno dei più importanti per garantire consegne puntuali al prezzo e al costo del carburante più economico possibile.

Tra le funzioni di un software di ottimizzazione dei percorsic'è quella di integrare i dati provenienti da varie fonti e di utilizzare algoritmi per pianificare i percorsi in base ai vincoli da applicare al momento delle consegne. In questo modo è possibile organizzare in modo ottimale le risorse (veicoli e trasportatori), risparmiare sui costi e fornire un servizio clienti competente.

Manutenzione predittiva

Uno dei problemi attuali del settore dei trasporti è la mancanza di nuovi veicoli sul mercato in grado di sostituire quelli vecchi, che richiedono quindi continue riparazioni per essere operativi. Tuttavia, la manutenzione predittiva non è così conosciuta come uno degli esempi di intelligenza artificiale nella logistica.

Utilizzando i dati passati e presenti raccolti con i dispositivi IoT, gli algoritmi di apprendimento automatico possono creare previsioni e raccomandazioni di manutenzione per camion, furgoni e altri veicoli. In questo modo si aumenta la durata di vita dei veicoli e si possono prevenire ulteriori danni grazie a queste indicazioni.

Conclusione

Diversi processi logistici sono già stati automatizzati e ottimizzati con successo grazie all'IA. Queste soluzioni sono fondamentali per superare le attuali sfide del settore logistico e offrire un servizio competitivo ed efficiente che risponda alle tendenze e alle esigenze attuali.

In Hedyla offriamo diversi prodotti e servizi sviluppati con l'intelligenza artificiale dal nostro team di ingegneri interni che cerca di rispondere alle esigenze della logistica in qualsiasi settore.