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.


SEO & Inbound Marketing
Laureato in Progettazione e Produzione di Video Game, attualmente tirocinio in Digital Marketing con focus su SEO e Inbound Marketing.
Creazione di articoli di valore e supporto della comunicazione al settore tecnologico.