Ottimizzazione dei percorsi nella logistica sanitaria e farmaceutica: un approccio di intelligenza artificiale

Designed by pikisuperstar Freepik - logística sanitaria

La logística desempeña un papel fundamental en el sector sanitario y farmacéutico, donde la entrega puntual de medicamentos y suministros médicos es crucial. Con el avance de la inteligencia artificial, la combinación de la optimización de rutas dinámicas y estáticas se ha convertido en una solución eficiente para mejorar la eficiencia y la precisión en … Leggi tutto

Come l'IoT e l'AI stanno avendo un grande impatto sul settore della logistica

Entrega autónoma concepto abstracto ilustración vectorial - Cómo se usa el IOT y la IA en la logística vector

Da diversi anni ormai, la tecnologia IoT (Internet of Things) è sempre più conosciuta e applicata in diversi campi grazie a una tecnologia sempre più affidabile e completa. Senza dubbio, tra i settori industriali in cui l'uso delle tecnologie IoT è di tendenza, spicca il settore della logistica per la crescita che ha registrato negli ultimi anni e per le esigenze che comporta. 

È noto che tutte le operazioni logistiche richiedono un monitoraggio rigoroso e agilità per funzionare in modo efficiente, dalla gestione della catena di approvvigionamento alla distribuzione dell'ultimo miglio. A tal fine, una delle soluzioni più diffuse è l'IoT e la digitalizzazione di alcune operazioni nel reparto logistico.

In questo caso, in quali operazioni logistiche viene utilizzata specificamente la tecnologia IoT? Se volete scoprire come l'IoT e l'AI vengono utilizzati nella logistica, continuate a leggere:

Analisi predittiva

È uno degli strumenti più noti che utilizza sia la tecnologia AI che l'IoT. Consiste nell'utilizzare i dati raccolti in precedenza per prevedere i risultati futuri e, per farlo, organizza i dati ottenuti, li pre-elabora e sviluppa modelli predittivi in modo che i risultati possano essere successivamente convalidati.

I vantaggi dell'applicazione dell'analisi predittiva al settore della logistica sono molteplici. Alcuni dei suoi usi più frequenti sono:

  • Previsione della domanda: analizziamo lo storico delle vendite insieme al mercato e stimiamo le vendite che si genereranno sui prodotti.
  • Pianificazione e ottimizzazione della catena di fornitura: grazie a un'analisi preventiva della domanda, è possibile calcolare la giusta quantità e i tempi di produzione delle merci.
  • Ottimizzazione delle scorte: le stime della domanda aiutano a prendere decisioni sui livelli ottimali di scorte per ogni tipo di magazzino.
  • Migliore gestione delle risorse e risparmi: applicando i dati attuali tenendo conto dei vincoli e di altre caratteristiche, è possibile ottimizzare le risorse e ridurre i costi operativi.

In generale, le analisi predittive fungono da guida per il processo decisionale e forniscono una stima più accurata delle attività future. In questo modo si ottiene una visione chiara della situazione attuale e futura della catena di fornitura e dell'azienda.

Tracciabilità della spedizione in tempo reale

La cosa più importante ed essenziale che i clienti chiedono oggi è la trasparenza nel riferire lo stato dell'ordine in tempo reale per garantire che arrivi a destinazione al momento concordato senza incidenti. Oggi è possibile ricevere tutti i dati grazie agli algoritmi di geolocalizzazione ricevuti dai sensori tramite reti wireless.

I vantaggi della tracciabilità degli ordini si concentrano sulla stima dei tempi di consegna e sull'individuazione e risoluzione dei problemi. Ad esempio, se un ordine non arriva in tempo o è andato perso a causa di un indirizzo sbagliato o di un incidente, l'incidente può essere risolto il prima possibile o si può offrire un'alternativa al cliente.

Mujer joven tomando fotografías de cajas de entrega - Cómo se usa el IOT y la IA en la logística foto

Leggi tutto

Quali sono le tendenze della logistica per il 2023?

Sistema de transporte global concepto abstracto ilustración vectorial. tendencias de logística para el 2023

Cuando se está finalizando el año, es hora de dar un repaso a las tendencias de logística para el 2023 y observar qué le depara a este sector tan desafiante pero imprescindible. Entre ellas se suele incluir desde nuevos avances tecnológicos que optimizan las operaciones logísticas hasta nuevas prácticas que buscan una mejor concienciación por … Leggi tutto

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

esempi di intelligenza artificiale nella logistica vettoriale

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.

Primer plano de un ordenador portátil que ejecuta un algoritmo que analiza el código en el escritorio frente a los programadores que trabajan en equipo - ejemplos de inteligencia artificial en la logística foto

Leggi tutto

4 decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prenderà

Ilustración del concepto de cara de robot. decisiones logísticas que tomará la inteligencia artificial vector

Sia nella digitalizzazione dei processi che nella trasformazione digitale, l'intelligenza artificiale è sempre più presente nelle aziende di qualsiasi settore. Ma la logistica si distingue, in quanto le aziende oggi cercano di razionalizzare le loro operazioni digitali e/o cambiare la loro strategia per soddisfare le attuali richieste del settore, cercando le migliori decisioni logistiche da prendere con l'intelligenza artificiale.

Ci sono molte opzioni e strumenti con AI sul mercato oggi che, piuttosto che offrire una soluzione magica a tutti i problemi, aiutano nella gestione dei processi più complicati e aiutano nel processo decisionale di fronte a sfide difficili da risolvere. Di alcuni di essi si è già sentito parlare molto a causa del loro recente utilizzo in grandi aziende, ma altri non sono così noti.

I seguenti sono i tipi di decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prenderà sia nelle operazioni che nella strategia.

Previsione della domanda

Non è un mistero conoscere i momenti di picco della domanda più popolari come il Natale o il Black Friday, quando la maggior parte delle industrie sono colpite. Tuttavia, ogni settore e, in particolare, ogni azienda conosce i propri aumenti di ordini in modo più o meno dettagliato a seconda dei tempi e dei dati degli anni precedenti, tra gli altri aspetti.

Ciononostante, il numero ottimale di scorte non è sempre giusto per non subire perdite a causa dell'eccesso di scorte o di stock-out a causa della loro incredibile complessità determinata da fattori sia esterni che interni. È qui che entra in gioco l'AI per pianificare la domanda sulla base di algoritmi che calcolano gli anni precedenti, le campagne di marketing e anche tenendo conto di alcune circostanze esterne come i cambiamenti nelle leggi.

Costi della logistica inversa

La logistica inversa è nota per essere una delle più grandi sfide per un'azienda che gestisce una catena di approvvigionamento. Questo perché il costo di un ritorno è molto più alto di quello di una spedizione perché non si tratta solo di riportare il prodotto al magazzino. Non si tratta solo di riportare il prodotto in magazzino, ma anche di una rigorosa gestione amministrativa per reintrodurlo nello stock attivo, ripararlo se necessario o distruggerlo se i passi precedenti non possono essere applicati.

Questo è il momento in cui l'intelligenza artificiale entra in gioco per prendere decisioni basate su vari criteri, ma il cui obiettivo principale è quello di valutare se elaborare o meno il ritorno dell'ordine. Per fare questo, l'AI prende in considerazione fattori ovvi come il costo del rimborso, ma anche altri fattori non così ovvi come le condizioni del prodotto per considerare la sua rivendita e anche la storia dell'acquirente per analizzare il suo comportamento con il marchio.

Una volta analizzati questi fatti, l'IA può prendere due decisioni: o non elaborare il reso, ma pagare il cliente se i costi non sono redditizi, o elaborarlo quando le perdite non sono così gravi per l'economia dell'azienda. Senza dimenticare che il consumatore insoddisfatto viene analizzato anche in termini di fedeltà alla marca e se sarà penalizzato per aver gestito troppi resi.

Hombre usando un asistente digital en su tableta. decisiones logísticas que tomará la inteligencia artificial

Leggi tutto

4 iniziative Smart City che promuovono la mobilità sostenibile

Ilustración vectorial del concepto de mensajero autónomo. movilidad sostenible Smart City

Attualmente, una delle questioni di cui siamo più consapevoli e preoccupati è il riscaldamento globale e le misure per ridurre il suo impatto. Sia che si tratti di minimizzare le emissioni di carbonio, di eliminare la plastica e di optare per le energie rinnovabili, e tra queste c'è il raggiungimento della mobilità sostenibile.

Una delle iniziative più degne di nota è quella di promuovere le smart cities nelle città. Consiste nel gestire tutte le solite cose che si prendono in considerazione in una città, ma con l'aggiunta della sostenibilità.

Ecco alcuni esempi di come promuovere la mobilità sostenibile applicata alla logistica:

Veicoli elettrici

Date le crescenti restrizioni di traffico sui veicoli di distribuzione in termini di numero consentito, lunghezza, capacità, modello di veicolo, livello di congestione e altri aspetti, è sempre più comune per le aziende rinnovare il loro parco veicoli al fine di perseguire un livello ideale di mobilità sostenibile.

Tra i cambiamenti più notevoli ci sono i camion elettrici o ibridi che riducono significativamente le emissioni di CO₂ e minimizzano l'inquinamento acustico.

Alcune aziende dell'ultimo miglio si sono anche rivolte a veicoli più insoliti come gli scooter e le biciclette elettriche a causa della loro capacità di accedere a zone urbane difficili in cui nemmeno un furgone sarebbe in grado di entrare, riducendo così significativamente l'impatto dell'impronta di carbonio.

Monitoraggio e ottimizzazione del DUM

Date le crescenti difficoltà della distribuzione dell'ultimo miglio (LMP) dovute alla crescita delle grandi città, all'aumento delle restrizioni del traffico e all'enorme spinta dell'e-commerce, le soluzioni a questi problemi stanno diventando sempre più complesse.

Tra le iniziative per ridurre questi inconvenienti, le consegne vengono effettuate nelle ore non di punta per evitare la congestione.

Leggi tutto

Quali sono le tendenze della logistica per il 2022?

tendencias en la logística para el 2022

In un mondo che cambia sempre più rapidamente, è essenziale essere al corrente delle nuove tecnologie, metodologie o cambiamenti che avvengono nel campo, soprattutto se provengono da un settore che sta diventando sempre più esigente, come la logistica. A tal fine, le aziende direttamente o indirettamente legate al settore stanno prestando attenzione alle tendenze della logistica per il 2022.

È noto che la pandemia ha colpito molto il settore della logistica, sia per i problemi con i veicoli di trasporto che per la crescita costante dell'e-commerce a causa delle restrizioni di mobilità e del confinamento. Ecco le tendenze più importanti della logistica per il 2022:

Logistica verde o sostenibile

Una delle maggiori preoccupazioni degli ultimi anni è il grande impatto ambientale che la logistica ha sulle emissioni di CO₂, che rappresentano il 27% delle emissioni totali in Spagna (MITECO, 2020).

A tal fine, si sono mobilitati per utilizzare strumenti tecnologici che li aiutino a ridurre le emissioni di anidride carbonica e materiali più ecologici come i seguenti:

Sempre più aziende guardano al futuro e optano per strumenti che le aiutano ad essere più sostenibili e a ridurre le emissioni che danneggiano il pianeta.

Blockchain

Oltre alle elevate esigenze sui tempi di consegna, anche la sicurezza dei dati logistici sta diventando sempre più importante. Blockchain, o blocco di dati, è usato per mantenere tutti i numeri in un unico posto.

Oltre a questo, la blockchain assicura il monitoraggio in tempo reale di tutte le operazioni logistiche al fine di pianificare i processi nei magazzini e nei veicoli.

Leggi tutto

Ottimizza i percorsi di consegna: 6 strategie per una consegna di successo

Distribuzione dell'ultimo miglio

Uno dei processi più importanti e costosi per le aziende è ottimizzare i percorsi di consegna durante l' ultimo miglio .

Con un cliente sempre più esigente e il costante progresso della tecnologia, un semplice errore di consegna può avere gravi conseguenze per l'azienda.

L'attenzione delle organizzazioni è ora sul consumatore finale. Un cliente soddisfatto è un valore sicuro. 

Se vogliamo fornire un servizio dell'ultimo miglio in accordo con clienti esigenti, dobbiamo considerare le seguenti strategie:

  • Implementare l'uso dell'intelligenza artificiale. Sia AI che apprendimento automatico Sono due strumenti fondamentali nella gestione delle piattaforme logistiche. Con loro, il miglioramento dell'accuratezza nella previsione della spedizione arriva fino a 90%. In alta stagione, Natale o date speciali come il Venerdì nero, le vendite possono crescere fino a 300% e sia i processi che le apparecchiature devono essere semplificati più che mai. Grazie a previsioni intelligenti, puoi migliorare l'organizzazione dei percorsi, l'ottimizzazione dei veicoli e la disponibilità di persone per le consegne. Vale la pena investire in Intelligenza Artificiale, poiché il suo utilizzo comporta anche una riduzione dei costi.

Leggi tutto