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4ward Blog

Digital Transformation: migliora la logistica con IoT e AI

By 4ward 12 dicembre, 2019

Grazie alla Digital Transformation, le aziende sono oggi in grado di ottimizzare le proprie catene logistiche grazie ai benefici derivanti da un approccio data-driven. L’acquisizione e l’estrazione di valore dai dati rappresenta infatti il minimo comun denominatore di ogni attività di trasformazione digitale, indipendentemente dal fatto che venga applicata a un singolo processo o a un intero modello di business. La necessità di ottimizzare tutti i livelli della catena logistica deriva da un mercato che è cambiato moltissimo negli ultimi anni ed è diventato sempre più competitivo ed esigente: in certi ambiti, come nell’e-commerce, l’ottimizzazione degli ordini di acquisto, le scorte, l’eventuale produzione, la logistica di magazzino con tanto di stoccaggio e movimentazione, nonché la distribuzione/spedizione delle merci rappresenta per le aziende un passaggio obbligato verso il successo. 

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La Digital Transformation inizia dando valore ai dati, con le giuste tecnologie 

Ciò premesso, si inizia a scorgere non solo il valore di IoT e AI in ambito logistico, ma anche il motivo per cui entrambi si trovino spesso riuniti nella stessa frase: i sensori e gli oggetti IoT sono responsabili della prima fase del processo 4.0”, ovvero quella dell’acquisizione e della trasmissione dei dati, mentre l’AI – o meglio il Machine Learning o una delle svariate tecnologie che rientrano nella categoria – è ciò che consente di dar loro un valore tangibile 

 

Digital Transformation: il segreto è l’approccio predittivo 

Nella logistica, così come in produzione o in tanti altri ambiti, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, dei Big Data e di piattaforme analitiche funge soprattutto da supporto decisionale. In particolare, permette ai manager di avere un approccio predittivo più efficace e affidabile rispetto ai tradizionali modelli statistici. Lmanutenzione predittiva dei macchinari di produzione è un esempio da manuale di sinergia tra IoT e Intelligenza Artificiale nell’ambito dello shopfloor industriale.  

 

In ambito logistico, si possono evidenziare diversi casi in cui IoT e AI sono determinanti ai fini del vantaggio competitivo: si pensi, per esempio, alla capacità del Machine Learning di prevedere l’andamento della domanda in funzione di un’infinità di dati interni ed esterni all’azienda. In questo modo, la gestione della Supply Chain diventa più accurata, così come gli ordini ai fornitori, la pianificazione della produzione e anche la gestione delle scorte, che è da sempre un elemento fondamentale per i risultati dell’azienda. IoT e AI si trovano poi a lavorare a braccetto in ambito di Warehouse Management, ovvero nella gestione della logistica di magazzino e della movimentazione delle merci: sensori RFID, per esempio, comunicano in tempo reale al gestionale WMS (Warehouse Management System) la posizione delle merci, rendendo più semplice e rapida la gestione delle fasi della logistica interna, dall’accettazione alla spedizione. Nella fattispecie, gli algoritmi di AI sono integrati proprio nella piattaforma gestionale WMS e comunicano agli operatori sul campo la posizione ottimale dove stoccare le merci, i percorsi di picking più veloci e via dicendo.  

 

Discorso analogo, quanto meno parzialmente, per quanto concerne trasporti e consegne, per i quali rientra in campo il concetto di predictive maintenance dei mezzi impiegati e, più in generale, la capacità di estrarre informazioni utili da dati interni ed esterni all’azienda al fine dottimizzari servizi, consegna last mile inclusaQuest’ultima, da molti considerata l’anello debole della supply chain e responsabile di buona parte dei costi di spedizione, può essere ottimizzata proprio mediante acquisizione ed elaborazione analitica di un’infinità di dati, che vanno da quelli più prevedibili come traffico, meteo, eventi, rilevazione delle stazioni di rifornimento più convenienti e ottimizzazione del percorso, fino alla possibilità di “intrecciare” in tempo reale questi dati con gli ordini effettuati da un cliente: si potrebbe infatti scoprire che un prodotto disponibile in un veicolo in fase di consegna è appena stato ordinato da un cliente la cui abitazione è sul tragitto. In questo modo, le consegne potrebbero diventare pressoché istantanee e, certamente, on-demand, con massima soddisfazione per i clienti e anche per l’azienda, che in cambio riceverebbe fidelizzazione. 

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