{"id":10931,"date":"2022-04-27T10:35:34","date_gmt":"2022-04-27T08:35:34","guid":{"rendered":"https:\/\/hedyla.com\/?p=10931"},"modified":"2022-04-27T10:35:36","modified_gmt":"2022-04-27T08:35:36","slug":"decisioni-logistiche-intelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hedyla.com\/it\/decisiones-logisticas-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"4 decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prender\u00e0"},"content":{"rendered":"

Sia nella digitalizzazione dei processi che nella trasformazione digitale, l'intelligenza artificiale \u00e8 sempre pi\u00f9 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.<\/p>\n\n\n\n

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 pi\u00f9 complicati e aiutano nel processo decisionale di fronte a sfide difficili da risolvere. Di alcuni di essi si \u00e8 gi\u00e0 sentito parlare molto a causa del loro recente utilizzo in grandi aziende, ma altri non sono cos\u00ec noti.<\/p>\n\n\n\n

I seguenti sono i tipi di decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prender\u00e0 sia nelle operazioni che nella strategia.<\/p>\n\n\n\n

Previsione della domanda<\/h2>\n\n\n\n

Non \u00e8 un mistero conoscere i momenti di picco della domanda pi\u00f9 popolari come il Natale o il Black Friday<\/a>, quando la maggior parte delle industrie sono colpite. Tuttavia, ogni settore e, in particolare, ogni azienda conosce i propri aumenti di ordini in modo pi\u00f9 o meno dettagliato a seconda dei tempi e dei dati degli anni precedenti, tra gli altri aspetti.<\/p>\n\n\n\n

Ciononostante, il numero ottimale di scorte non \u00e8 sempre giusto per non subire perdite a causa dell'eccesso di scorte o di stock-out a causa della loro incredibile complessit\u00e0 determinata da fattori sia esterni che interni. \u00c8 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.<\/p>\n\n\n\n

Costi della logistica inversa<\/h2>\n\n\n\n

La logistica inversa \u00e8 nota per essere una delle pi\u00f9 grandi sfide per un'azienda che gestisce una catena di approvvigionamento. Questo perch\u00e9 il costo di un ritorno \u00e8 molto pi\u00f9 alto di quello di una spedizione perch\u00e9 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.<\/p>\n\n\n\n

Questo \u00e8 il momento in cui l'intelligenza artificiale entra in gioco per prendere decisioni basate su vari criteri, ma il cui obiettivo principale \u00e8 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 cos\u00ec 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.<\/p>\n\n\n\n

Una volta analizzati questi fatti, l'IA pu\u00f2 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 cos\u00ec gravi per l'economia dell'azienda. Senza dimenticare che il consumatore insoddisfatto viene analizzato anche in termini di fedelt\u00e0 alla marca e se sar\u00e0 penalizzato<\/a> per aver gestito troppi resi.<\/p>\n\n\n\n

\"Hombre<\/a><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Tracciabilit\u00e0<\/h2>\n\n\n\n

Dato quanto complessa e relativamente lunga pu\u00f2 essere una catena di approvvigionamento per l'industria, \u00e8 spesso molto difficile tenere traccia dello stato delle scorte, rallentando il processo di identificazione e verifica con compiti noiosi. Inoltre, ci sono molteplici fattori che possono far s\u00ec che gli errori siano trascurati e poi pi\u00f9 costosi da rimediare, come la gestione dei resi di una linea di prodotti difettosi.<\/p>\n\n\n\n

Un sistema di tracciabilit\u00e0 con visione artificiale assiste nello snellimento e nel funzionamento dell'identificazione e della verifica. Questo grazie a telecamere con software di elaborazione e analisi delle immagini che controllano l'identit\u00e0 delle merci e il loro stato attuale. Possono anche monitorare i momenti in cui la fornitura subisce danni per accelerare i processi di rimozione del prodotto.<\/p>\n\n\n\n

Ottimizzatore del percorso<\/h2>\n\n\n\n

Tra le decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prender\u00e0, queste sono senza dubbio quelle che ottimizzano operazioni pi\u00f9 o meno complesse. Questi programmi mirano a risparmiare tempo e risorse, in particolare quando le richieste crescenti e l'aumento dei prezzi non sono a loro favore. L'ottimizzatore di percorsi<\/a> in particolare si distingue.<\/p>\n\n\n\n

Oltre ad automatizzare il compito ingombrante di pianificare i percorsi che la vostra flotta di veicoli prender\u00e0 su base giornaliera, utilizza i suoi algoritmi per cercare i migliori percorsi da prendere in base a una serie di parametri e restrizioni applicate dal personale stesso. Questi limiti possono andare dalla dimensione e dal numero della flotta alla fascia oraria dei trasportatori, adattandosi a qualsiasi situazione.<\/p>\n\n\n\n

Conclusione<\/h2>\n\n\n\n

L'AI \u00e8 sempre pi\u00f9 presente nel settore della logistica, sia nell'automazione dei processi che nel processo decisionale. Si tratta di progressi tecnologici necessari in processi importanti come l'ottimizzazione dei compiti e nella strategia direttamente incentrata sulla soddisfazione del cliente, tra gli altri. In effetti, ci sono aziende che gi\u00e0 fanno affidamento sulle decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prender\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

In Hedyla comprendiamo la necessit\u00e0 attuale della logistica di ottimizzare le operazioni come il picking o la gestione del trasporto.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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