AI nella logistica: potenziali vantaggi e applicazioni

Sottoinsieme di supply chain management che abbraccia ogni fase del processo di creazione e consegna di un prodotto al cliente finale, la gestione della logistica comporta il trasporto di materie prime e il trasferimento e lo stoccaggio dei prodotti. I manager della logistica sono costantemente alla ricerca di modi più efficienti per gestire questo processo. Ad oggi, hanno a lungo beneficiato di software di gestione dei trasporti e del magazzino, nonché di dispositivi Internet of Things che facilitano il monitoraggio di camion, veicoli di consegna, treni merci e altre modalità di trasporto. Ora che l'intelligenza artificiale sta venendo integrata in queste e altre applicazioni e dispositivi, i manager della logistica hanno a disposizione strumenti sempre più precisi.

Che cos'è l'AI nella logistica?

L'intelligenza artificiale viene utilizzata nella logistica per una vasta gamma di scopi, come prevedere la domanda, pianificare le spedizioni, ottimizzare il magazzino e ottenere visibilità passo-passo su rotte, condizioni di carico e potenziali disruption. Gli algoritmi AI possono aiutare i professionisti della logistica a prevedere i tempi di transito, determinare il vettore migliore al miglior prezzo e identificare percorsi e vettori alternativi in caso di interruzioni del trasporto. Possono anche essere utilizzati per automatizzare alcuni elementi del customer service, sia tramite chatbot basati su AI che possono aiutare a gestire le richieste di base dei clienti che attraverso strumenti basati sull'intelligenza artificiale che analizzano i reclami dei clienti e trasmettono tali dati ai team di logistica.

Concetti chiave

• Le aziende utilizzano l'intelligenza artificiale per monitorare la provenienza di beni e componenti che si muovono attraverso diverse fasi della supply chain, aiutandole a garantire che i loro fornitori aderiscano a leggi sul lavoro eque e a pratiche sostenibili.
• L'intelligenza artificiale può ottimizzare le rotte di trasporto, tenendo conto del traffico, del meteo e dei luoghi di consegna, nonché dell'impatto degli scioperi dei lavoratori. Con percorsi ottimizzati, le aziende possono ridurre le emissioni di carbonio e il consumo di carburante e spostare più prodotti più rapidamente.
• L'intelligenza artificiale può aiutare a risolvere i problemi di restituzione dei prodotti. Ad esempio, può identificare i prodotti che più frequentemente vengono restituiti dai clienti, quindi le aziende possono utilizzare tale feedback per scoprire difetti del prodotto o un mancato allineamento tra il prodotto e il mercato previsto.

Definizione di AI nella logistica

Gli obiettivi principali dell'intelligenza artificiale nella logistica sono generare previsioni ETA più accurate basate su dati interni e di terze parti (ad esempio, previsioni meteo e potenziali scioperi) e identificare le spedizioni a rischio affinché i manager possano intervenire (ad esempio, spostando le spedizioni su un percorso diverso). I modelli AI vengono addestrati su ordini eseguiti in precedenza e preferenze dell'utente, contribuendo così a migliorare le performance operative e riducendo la necessità di interventi manuali. I primi ad adottare un software di supply chain management basato sull'intelligenza artificiale hanno raggiunto costi di logistica inferiori del 15% rispetto ai concorrenti in ritardo, mentre i livelli di inventario sono migliorati del 35%, secondo la ricerca di McKinsey & Company.

Il ruolo dell'AI nella logistica moderna

Il ruolo dell'AI nella logistica moderna si sta espandendo. Un sondaggio del 2024 sui CEO del settore manifatturiero di Zogby Strategies e Xometry ha rilevato che il 97% degli intervistati ha dichiarato che utilizzerà l'AI nelle proprie operations nei prossimi due anni.

I manager della logistica stanno iniziando a utilizzare nuove funzionalità AI per migliorare l'efficienza dei trasporti, ad esempio analizzando i pattern di traffico e meteo per identificare le rotte di trasporto più efficienti in termini di carburante ed evitare costosi ritardi. I produttori fanno affidamento sulla consegna di migliaia di componenti provenienti da tutto il mondo per assemblare i loro prodotti e tali consegne devono essere orchestrate per garantire che tutti i pezzi siano lì quando necessario, ma non troppo presto, poiché il costo di immagazzinamento di scorte in eccesso può essere significativo.

I potenziali vantaggi dell'AI nella logistica

Il volume di dati generati durante il trasporto, l'immagazzinamento e la consegna dei prodotti è immenso. I datapoint includono la posizione in tempo reale, la temperatura, i costi di spedizione e la disponibilità dei corrieri, solo per citarne alcuni. Il potenziale impatto della logistica basata sull'intelligenza artificiale e delle consegne puntuali associate sulla soddisfazione del cliente è evidente, ma ci sono molti altri modi in cui l'intelligenza artificiale aiuta a migliorare la logistica, descritti più in dettaglio di seguito.

• Gestione del magazzino
  Gli strumenti di gestione del magazzino basati sull'intelligenza artificiale possono aiutare i manager della logistica a identificare gli ordini in entrata con tempi di evasione previsti che superano il target. Possono quindi condividere i dettagli degli ordini a rischio con i manager dell'evasione per dare la priorità al prelievo per tali ordini oppure adattare il luogo di stoccaggio degli articoli per raggruppare i prodotti che vengono spesso ordinati insieme. Inoltre, le funzionalità di intelligenza artificiale generativa sono progettate per fornire riepiloghi concisi e strutturati delle cronologie di revisione degli ordini pertinenti e conferme e-mail modificabili di ordini nuovi e modificati.
• Precisione della domanda
  Le applicazioni di logistica con AI integrata possono fornire dati che aiutano gli esperti di previsione della domanda a prevedere i problemi che potrebbero ritardare la consegna dei prodotti finiti. Inoltre, i dati generati dalle applicazioni di previsione della domanda possono aiutare i manager della logistica a dare priorità alla consegna di prodotti che potrebbero avere il maggiore impatto sulla soddisfazione del cliente e sulla redditività complessiva.
• Ottimizzazione dell'eccesso di scorte
  I produttori possono utilizzare gli analytics predittivi basati sull'intelligenza artificiale per ottimizzare i livelli delle scorte, sfruttando i dati cronologici e i dati della domanda in tempo reale per prevenire gli esaurimenti scorte e ridurre il volume delle eccedenze di magazzino.
• Efficienza nell'evasione degli ordini
  L'intelligenza artificiale può aiutare ad aumentare i tassi di evasione aiutando i magazzini a essere più efficienti, ad esempio analizzando i dati cronologici della domanda per determinare la posizione migliore per prodotti specifici e raccomandando layout del reparto e percorsi dei lavoratori per velocizzare l'evasione degli ordini. I manager dei magazzini possono anche utilizzare l'intelligenza artificiale per valutare se i container di consegna sono pieni del volume ideale di imballaggi, senza sprechi di spazio.
• Precisione degli ordini
  I produttori e le società di logistica stanno addestrando gli algoritmi AI sui dati acquisiti da telecamere e sensori per aiutare a scoprire e prevenire gli errori dei lavoratori, come tirare fuori i prodotti sbagliati da un magazzino o inviare gli articoli nei posti sbagliati. Questi stessi sistemi possono essere utilizzati per analizzare i dati acquisiti per determinare meglio se ci sono frequenti errori che possono essere evitati attraverso modifiche al processo o al design, ad esempio attraverso una migliore formazione dei lavoratori, modifiche all'imballaggio o un'ottimizzazione della posizione del prodotto in base ai livelli di domanda.
• Ottimizzazione del prelievo
  L'intelligenza artificiale può ottimizzare il prelievo dei prodotti, cioè quando il personale del magazzino raccoglie i prodotti per evadere un ordine, scoprendo i pattern degli ordini e suggerendo che i prodotti ordinati di frequente insieme vengano spostati nella stessa area del magazzino. Suggerire che i prodotti con una data di consegna anteriore, come merci deperibili o ordini urgenti, vengano archiviati nelle sezioni più convenienti di un magazzino è un altro modo in cui le previsioni della domanda basate sull'intelligenza artificiale possono migliorare il prelievo dei prodotti.
• Automazione delle etichette
  Gli strumenti di GenAI possono utilizzare gli strumenti per automatizzare la creazione di etichette di spedizione, in precedenza un'attività manuale e soggetta a errori. Gli strumenti per questo compito possono essere integrati nelle applicazioni di logistica e gestione del magazzino e supportare le esigenze di spedizione multilingue e internazionali.
• Gestione dei trasporti
  Le applicazioni di gestione dei trasporti basate sull'intelligenza artificiale possono prevedere gli ETA delle spedizioni in due momenti diversi, nel punto in cui il responsabile della logistica sta pianificando la spedizione e durante lo spostamento dei prodotti. In fase di pianificazione, è utile sapere in anticipo se le spedizioni possono essere ritardate in modo che i responsabili della logistica possano scegliere percorsi e vettori di trasporto alternativi.
  
  Anche se non è sempre possibile cambiare i vettori durante le spedizioni, gli spostamenti a più tappe possono presentare maggiori opportunità di ottimizzazione. I manager della logistica possono utilizzare l'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale per, ad esempio, inviare una spedizione a un porto diverso o indirizzare servizi di autotrasporto verso un percorso migliore. Gli strumenti AI possono anche essere utilizzati per analizzare i tempi di spedizione previsti ed effettivi fianco a fianco, in modo che i manager della logistica possano identificare le corsie più rischiose ed evitarle quando possibile. Naturalmente, la precisione delle previsioni migliora man mano che una spedizione si avvicina al punto di consegna. Una volta che l'affidabilità ETA raggiunge una determinata soglia, gli strumenti di gestione dell'intelligenza artificiale possono essere utilizzati per inviare automaticamente un'offerta al vettore di trasporto più appropriato, in modo che sia pronto per partire non appena la spedizione arriva.
• Risparmio di carburante
  Entro il 2050, secondo l'Agenzia europea dell'ambiente, i settori dell'aviazione e del trasporto marittimo a livello globale rappresenteranno probabilmente quasi il 40% delle emissioni globali di biossido di carbonio, a meno che non adottino misure per ridurre i livelli attuali. La logistica ottimizzata attraverso l'intelligenza artificiale può contribuire a ridurre l'impatto ambientale dei prodotti e dei materiali di spedizione ottimizzando i carichi di spedizione via camion/mare e le rotte di consegna. In un report del 2021, il World Economic Forum ha stimato che per il 15% delle miglia lungo cui hanno guidato i camion, non portavano con sé alcun carico.
• Ottimizzazione dei tempi di consegna
  I responsabili della logistica utilizzano l'intelligenza artificiale per ottimizzare i percorsi di consegna in modo che le aziende dispongano delle materie prime di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno e che siano in grado di spedire i prodotti finiti nei magazzini o nei negozi in modo rapido ed efficiente. I manager possono definire le priorità in base a quasi tutti i fattori, come il volume degli ordini e la disponibilità dei prodotti. Possono persino utilizzare l'intelligenza artificiale per dettare che gli ordini di clienti ad alta priorità ricevano un'attenzione speciale in ogni fase, se tali ordini sembrano essere in pericolo.
• Sicurezza di consegna
  I sistemi di dashboard basati sull'intelligenza artificiale e altri sistemi costituiti da telecamere e sensori possono aiutare a rilevare i rischi a bordo del veicolo, come conducenti distratti o assonnati, nonché i pericoli esterni, come collisioni imminenti o improvvisi cambiamenti nelle condizioni stradali. I responsabili della logistica possono anche utilizzare i dati di questi sistemi per identificare i dipendenti che non rispettano i protocolli di sicurezza. In caso di incidenti, i manager possono utilizzare l'intelligenza artificiale per analizzare le cause in modo da poter adottare misure per prevenire tali incidenti in futuro.
• Manutenzione del magazzino e del trasporto
  Carrelli elevatori, pallet, smistatori, trasportatori, caricatori e altri tipi di attrezzature da magazzino possono rompersi, così come le attrezzature chiave su camion, navi, vagoni ferroviari, ferrovie e altri mezzi di trasporto. I responsabili della logistica possono applicare la GenAI ai dati dei sensori incorporati in queste macchine e infrastrutture per prevedere i guasti in modo più accurato, consentendo loro di pianificare in modo proattivo la manutenzione, evitare tempi di inattività non pianificati, prolungare potenzialmente la durata di apparecchiature costose e, infine, aiutare a mantenere le supply chain funzionanti senza problemi.
• Restituzioni di prodotti
  L'intelligenza artificiale può anche aiutare a far luce sui problemi di logistica inversa (altrimenti nota come restituzione del prodotto). Se un determinato prodotto sta riscontrando un'alta frequenza di resi dei clienti o viene spesso restituito da una determinata regione, gli algoritmi AI possono aiutare a eliminare rapidamente tali tendenze, avvisando il produttore di un potenziale difetto di design o di una mancata corrispondenza tra prodotto e mercato. Nel caso in cui venga ritirato un gran numero di prodotti, l'intelligenza artificiale può contribuire a semplificare tale processo stabilendo un flusso di restituzione più efficiente, ad esempio impostando un codice di restituzione speciale che indirizza i prodotti ritirati in una location designata in modo che non vengano semplicemente persi tra tutti gli altri resi.

Applicazioni AI nella logistica

I produttori stanno iniziando a utilizzare il software AI per automatizzare attività come il monitoraggio dei guasti delle apparecchiature, il miglioramento della qualità dei prodotti e l'accelerazione della spedizione delle merci ai clienti. Inoltre, stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per analizzare grandi quantità di dati e risolvere i problemi logistici più complessi. Ecco alcuni modi specifici in cui i manager della logistica utilizzano l'intelligenza artificiale per raggiungere i loro obiettivi.

• Ottimizzazione del percorso
  La pianificazione del percorso era un processo manuale e molto laborioso. Tuttavia, i sistemi AI possono essere utilizzati per ottimizzarla tenendo conto delle condizioni del traffico e della strada, del meteo, dei luoghi di consegna e di altri dati pertinenti. Con rotte più efficienti, le aziende possono avere più possibilità di risparmiare sul carburante e ridurre le emissioni di carbonio, mentre i conducenti possono effettuare più consegne nello stesso periodo di tempo.
• Pianificazione ultimo miglio
  Il costo associato alla fase finale o all'"ultimo miglio" di evasione degli ordini, da un hub di distribuzione alla porta del cliente, è aumentato dal 41% del costo totale di consegna nel 2018 al 53% nel 2023, secondo il CapGemini Research Institute. All'aumento delle aspettative dei clienti sulla velocità di consegna, le aziende rispondono creando reti di piccoli depositi di consegna, esternalizzando a fornitori di terze parti e utilizzando l'intelligenza artificiale per ottimizzare la pianificazione dei percorsi. Gli strumenti AI possono aiutare a rendere più efficiente il routing dei veicoli analizzando i luoghi di consegna e le capacità dei veicoli e aiutando i conducenti ad adattarsi più rapidamente a rallentamenti imprevisti.
• Gestione della flotta
  Le funzionalità AI integrate nelle applicazioni di gestione della flotta possono aiutare i manager a determinare la combinazione migliore tra vettori a noleggio e vettori di flotta privati. Inoltre, questi strumenti possono aiutare autonomamente ad assegnare carichi ai conducenti e regolare gli orari di inizio delle spedizioni in base ai dati storici interni ed esterni.
• Previsione della domanda
  La previsione della domanda convenzionale si è basata quasi esclusivamente su dati storici interni. Gli strumenti di previsione della domanda basati sull'intelligenza artificiale aiutano anche ad analizzare i dati di terze parti su meteo, eventi regionali, pattern di domanda dei clienti fluttuanti e altri fattori per migliorare l'accuratezza.
• Robotica e automazione
  I robot basati sull'intelligenza artificiale possono immagazzinare e selezionare i prodotti in modo più rapido ed efficiente rispetto agli operatori umani. Fra i vantaggi dei robot automatizzati ci sono il minor numero di errori e lesioni e il migliore utilizzo dello spazio. I programmi pilota per autocarri autonomi promettono ulteriori tagli ai costi di trasporto e migliori tempi di consegna grazie all'utilizzo quasi 24/7 dei veicoli.
• Imballaggio e ordinamento intelligenti
  Gli algoritmi AI possono suggerire layout di magazzino ottimali che consentono di accelerare lo spostamento delle scorte all'interno e all'esterno di queste strutture. Possono inoltre contribuire alla pianificazione dei percorsi di magazzino più efficienti per consentire ai selezionatori dei prodotti di evadere gli ordini. Una delle più grandi aziende globali di consegna di pacchi sta persino utilizzando robot basati sull'intelligenza artificiale per smistare i pacchetti.
• Prezzi dinamici
  In alcuni settori i meccanismi di determinazione dei prezzi convenzionali e statici vengono gradualmente sostituiti da prezzi dinamici, per mezzo dei quali gli algoritmi AI facilitano l'adeguamento costante dei prezzi di beni e servizi in base all'analisi continua della domanda del mercato e ad altri fattori. L'industria aerea è stata un pioniere in questo campo, mentre gli hotel, i retailer, i siti di e-commerce, le società di ride-sharing e le squadre sportive professioniste hanno seguito a breve distanza.
• Automazione dei documenti
  Le funzionalità di comprensione dei documenti basate su GenAI, a volte chiamate riconoscimento intelligente dei documenti, sono progettate per estrarre automaticamente testo da file digitali, anche quelli contenenti documenti illeggibili o in deterioramento. Queste funzionalità consentono di semplificare le attività di logistica, ad esempio creando ricevute digitali a partire da polizze di carico o digitalizzando le fatture cartacee e importandole nel sistema di contabilità fornitori. La GenAI può anche aiutare a estrarre testo, tabelle e altri dati chiave dai documenti per facilitare i pagamenti delle spese, l'elaborazione delle fatture e la gestione dei contenuti.
• Customer service ed esperienza
  Le aziende stanno implementando chatbot basati su GenAI per rispondere alle query più comuni di logistica dei clienti, ad esempio se un prodotto può essere spedito a un determinato indirizzo o se un vettore supporta spedizioni internazionali o spedizioni multipiece in un paese specifico. In precedenza, gli operatori del customer sevice dovevano consultare un foglio di calcolo a matrice per rispondere a tali domande. I sistemi AI sono progettati per setacciare più variabili e aggiornare automaticamente le risposte man mano che queste variabili cambiano. Le interfacce utente in linguaggio naturale consentono alle persone di accedere a queste informazioni conversando con il chatbot.

Esempi di AI nella logistica

Western Digital utilizza un assistente digitale di nome Logibot per fornire informazioni logistiche ai partner della supply chain. Dopo aver confrontato il proprio negozio online con quelli dei competitor, i dirigenti della logistica di Western Digital hanno fissato tre obiettivi: risposte 24/7 alle query, la capacità di raccogliere il feedback dei clienti e rispondere ai commenti e la capacità di gestire la maggior parte delle query in modo autonomo affinché gli operatori del customer service possano rispondere solo ai problemi più critici. L'obiettivo finale per l'azienda è quello di monitorare ogni interazione che Logibot ha con gli utenti, determinare quante interazioni hanno successo e quante non vi riescono, e utilizzare tali dati per rendere lo strumento più efficiente e quindi fornire un miglior customer service. Western Digital ha intenzione di espandere Logibot dalla logistica alla pianificazione, al procurement e al manufacturing.

Per le aziende che coltivano o producono beni deperibili, e quelle che si affidano a complesse reti di spedizione per procurarsi merci e consegnare il prodotto finito ai clienti, essere in grado di monitorare e tracciare le spedizioni è basilare. L'intelligenza artificiale offre la possibilità di tracciare autonomamente gli articoli già in movimento e avvisare gli operatori umani in caso di problemi, come un aumento della temperatura in un container di spedizione o un ritardo imprevisto che potrebbe compromettere una spedizione. I manager della logistica possono utilizzare tali informazioni per reindirizzare i prodotti e ridefinire le aspettative dei clienti. Anche prima della spedizione, i manager della logistica possono utilizzare le funzionalità predittive dell'intelligenza artificiale per scoprire potenziali problemi utilizzando dati interni cronologici e dati di terze parti su condizioni meteorologiche, chiusure di strade e porti, scioperi dei lavoratori e altre variabili.

Sfide nell'adozione dell'AI

Sebbene l'intelligenza artificiale abbia il potenziale per migliorare il modo in cui i materiali e i prodotti vengono immagazzinati e trasportati, l'implementazione non è sempre facile. Ecco alcune delle sfide che le aziende devono affrontare quando adottano l'AI.

• Costo per implementare e formare la forza lavoro
  A volte i dipendenti sono intimiditi da nuove applicazioni, anche quelle intuitive basate sul cloud, e possono opporsi all'adozione. Le aziende potrebbero voler prendere in considerazione la possibilità di creare tempi di inattività nelle proprie schedulazioni per far familiarizzare i dipendenti con nuove funzionalità. Le aziende dovrebbero anche prendere in considerazione la possibilità di lavorare con i propri fornitori per sviluppare programmi di formazione adatti a una vasta gamma di ruoli, tra cui i responsabili della logistica che dovranno rispondere in modo appropriato agli avvisi basati sull'intelligenza artificiale e i conducenti che utilizzeranno funzionalità di guida automatizzate e seguiranno percorsi ottimizzati dall'intelligenza artificiale.
• Integrazione con i sistemi esistenti
  L'integrazione di nuove funzionalità AI in un'applicazione di logistica legacy on-premise può essere un compito arduo, che spesso richiede un integratore di sistemi. Una volta che il sistema è pronto per tornare alla produzione, l'organizzazione generalmente subisce alcuni tempi di inattività. I miglioramenti apportati dall'intelligenza artificiale e da altre funzionalità nelle applicazioni basate su cloud vengono in genere forniti molto più agevolmente.
• Problemi di privacy e sicurezza
  Con le applicazioni di logistica on-premise legacy, le aziende devono applicare costantemente le patch per risolvere le vulnerabilità della sicurezza. Con le applicazioni di logistica basate sull'intelligenza artificiale in esecuzione nel cloud, tuttavia, il software riceve aggiornamenti regolari e automatizzati per migliorare la sicurezza e la privacy dei dati.

Massimizza l'evasione degli ordini più velocemente con Oracle

Oracle Fusion Cloud Logistics, parte di Oracle Fusion Cloud Supply Chain Management & Manufacturing, include nuove funzionalità AI per semplificare le attività di logistica, ottimizzare i percorsi dei corrieri e ridurre i costi di gestione del magazzino. Tali funzionalità potrebbero essere applicate per aiutare i produttori ad abbassare i costi, accorciare i tempi di consegna, migliorare la sicurezza dei dipendenti e ridurre la loro impronta di carbonio.

Domande frequenti sull'AI nella logistica

In che modo l'AI può essere utilizzata nella logistica?
L'intelligenza artificiale viene utilizzata nella logistica principalmente per prevedere la domanda, pianificare le spedizioni, monitorare le condizioni del carico e ottimizzare lo spazio di magazzino e le rotte di trasporto.

In che modo l'intelligenza artificiale sta cambiando il settore delle spedizioni?
Le compagnie di spedizione utilizzano l'intelligenza artificiale per analizzare fattori come il traffico, le correnti marine e le condizioni meteorologiche per ottimizzare le loro rotte o mappare le alternative, riducendo il consumo di carburante e il rischio di costosi ritardi. La stanno anche utilizzando per la manutenzione predittiva delle apparecchiature.

In che modo l'AI può rendere le supply chain più sostenibili?
Il modo principale in cui l'intelligenza artificiale può rendere le supply chain più sostenibili è tramite l'ottimizzazione delle rotte di trasporto, la quale può aiutare a ridurre il consumo di carburante fossile dei veicoli di trasporto e ad abbassare le emissioni di carbonio.