Intelligenza Artificiale (AI): presente e futuro nella logistica e nella supply chain

Le innovative tecnologie dell’Intelligenza Artificiale, come ad esempio ChatGPT, stanno rivoluzionando molti settori, dall’industria manifatturiera alla medicina, fino alla logistica e alla supply chain. Proprio la logistica, ha visto profondi sviluppi con l’avvento dell’Industria 4.0 e dei business model 4.0, e negli ultimi anni si sta orientando sempre di più verso l’automazione dei processi, con l’utilizzo di carrelli elevatori e robot automatizzati e la creazione di magazzini automatici.

L’Intelligenza Artificiale e l’utilizzo di tool come ChatGPT possono diventare innovazioni fondamentali per migliorare efficienza e produttività, grazie anche alla raccolta e all’analisi dei dati, che rappresentano un asset importante per l’ottimizzazione dei processi interni e della supply chain.

Con intelligenza artificiale si indica una serie di sistemi informatici in grado di svolgere compiti che normalmente richiederebbero l'intelligenza umana. Questi includono la capacità di interpretare il parlato e il testo nel modo in cui lo farebbe una persona, di riconoscere modelli complessi nei dati, di imparare dall'esperienza e di fare scelte basate su grandi quantità di informazioni.

La forza dell'AI sta nell'usare specifiche tecniche, come il Machine Learning e il Deep Learning, per automatizzare e perfezionare questi processi:

• Machine Learning o apprendimento automatico: i computer apprendono e si adattano senza essere programmati per ogni singola attività, migliorando automaticamente attraverso l'esperienza. Più precisamente, grazie ad algoritmi e modelli, le macchine sono in grado di ricevere una serie di dati e di apprendere da sole, senza essere programmate esplicitamente per un determinato compito. Nell’apprendimento automatico, l'algoritmo viene “educato”, affinché possa imparare da solo da varie situazioni ambientali e dai dati ricevuti.
• Deep learning o apprendimento profondo:
  • si avvale di reti neurali che imitano il funzionamento del cervello umano, consentendo ai sistemi di raffinare ulteriormente la loro capacità di analisi e decisione. Infatti, attraverso reti neurali artificiali organizzate in varie strati, i computer sono in grado di elaborare dati in modo simile al cervello umano e di riconoscere pattern complessi, per produrre informazioni, materiali e previsioni accurate.

L'applicazione dell'intelligenza artificiale oggi spazia da sistemi che possono migliorare il servizio clienti, come i chatbot, fino a tecnologie più avanzate come le auto che guidano da sole o i sistemi che possono aiutare i medici a diagnosticare malattie più rapidamente e con maggiore precisione. L'AI non solo aumenta l'efficienza e riduce i costi, ma crea anche nuove possibilità per l'innovazione e il miglioramento della qualità della vita in molti settori.

AI nella logistica: gli LLM e altre soluzioni per ottimizzare la supply chain

Nel settore della logistica e della supply chain, l'intelligenza artificiale può essere applicata per migliorare l'efficienza operativa e gestire le risorse in modo ottimale. Sono state sviluppate, infatti, diverse piattaforme di AI specializzate che offrono soluzioni integrate che vanno dalla previsione della domanda all'ottimizzazione dei percorsi, e includono:

• Blue Yonder utilizza il machine learning non solo per affinare le previsioni di domanda ma anche per una pianificazione più accurata dell'inventario e un'ottimizzazione efficace delle risorse, garantendo che ogni aspetto della catena di approvvigionamento sia sincronizzato e efficiente.
• IBM Supply Chain Insights è parte integrante dell'ecosistema Watson e offre strumenti avanzati per l'analisi dei dati raccolti da molteplici fonti. Questa piattaforma aiuta le aziende a identificare rischi potenziali, anticipare problemi prima che si verifichino e proporre azioni correttive tempestive, contribuendo così a una gestione del rischio proattiva.
• SAP Digital Supply Chain integra l'intelligenza artificiale per migliorare non solo la pianificazione ma anche la gestione degli stock e l'organizzazione dei trasporti. Questo approccio olistico assicura che ogni segmento della catena di approvvigionamento sia ottimizzato per performance superiori.
• Oracle Supply Chain Management Cloud offre soluzioni AI che permettono alle aziende di prevedere meglio la domanda, pianificare la produzione in modo più efficiente, gestire l'inventario in tempo reale e ottimizzare le operazioni logistiche. Questo sistema garantisce un flusso costante e ottimizzato di beni e servizi.
• ChatGPT di OpenAI, acronimo di Chat Generative Pre-Trained Transformer, è stata la prima Intelligenza Artificiale di largo accesso pubblico e ha aperto nuovi orizzonti di sviluppo in ambito industriale, economico e sociale.
• Watson di IBM, uno strumento riconosciuto per le sue applicazioni nel customer care aziendale.
• SAP Leonardo AI, una piattaforma che offre soluzioni specifiche per la gestione e l'ottimizzazione delle catene di approvvigionamento.
• Amazon Web Services (AWS): offre una vasta gamma di strumenti con AI e machine learning che possono essere utilizzati per ottimizzare la previsione della domanda, l'ottimizzazione dei percorsi e l'analisi dei dati.

Queste intelligenze artificiali si basano su modelli di linguaggio avanzati, che utilizzano algoritmi di deep learning per generare codice, rispondere a domande, creare contenuti, tradurre e analizzare testi in base alle conoscenze acquisite da fonti come dizionari, documenti tecnici e risorse online.

Questi modelli, tra cui ChatGPT, aggiornano costantemente le proprie capacità grazie al processo noto come Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Questo consente loro di migliorare l'interazione con gli utenti, simulando risposte sempre più simili al linguaggio umano.

Come interagisce l’AI nei processi logistici della catena di approvvigionamento

Gli LLM trovano impiego soprattutto nella creazione di testi, nella ricerca di informazioni rapide e nei chatbot per il customer care, dove migliorano l’efficienza operativa e ottimizzano l’esperienza del cliente. Tuttavia, il loro potenziale va oltre, coinvolgendo direttamente i processi logistici. Ecco alcune applicazioni chiave:

• Gestire documenti complessi: automatizzando la generazione, il riassunto e la traduzione di contratti, offerte commerciali, bolle di trasporto e report operativi.
• Ottimizzare risorse e costi: grazie all’analisi dei dati in tempo reale, supporta decisioni strategiche per ridurre costi operativi e ottimizzare l'allocazione delle risorse.
• Supportare previsioni e pianificazioni: tramite l'analisi predittiva, identifica trend e anomalie per prevenire problemi logistici, migliorare la gestione dell’inventario e pianificare al meglio le spedizioni.
• Integrare comunicazioni in tempo reale: sfruttando chatbot e assistenti virtuali per monitorare stati di consegna, rispondere a richieste operative e migliorare la comunicazione lungo tutta la catena di approvvigionamento.
• riconoscere, riassumete, tradurre, prevedere e generare in modo automatico documenti di vario tipo, in base alle conoscenze acquisite, creando, per esempio, bozze di contratti o offerte commerciali.
• aiutare nella ricerca di risposte e nel prendere decisioni ottimali in merito all’ottimizzazione delle risorse e alla riduzione dei costi operativi, grazie ad un’analisi dei dati a disposizione.

L’intelligenza artificiale è destinata a un utilizzo sempre maggiore nella logistica, affiancandosi ai nuovi sviluppi dell’Industria 5.0 , che porterà a una collaborazione sempre più profonda e significativa fra uomo e macchina, migliorando l’efficienza e creando un ambiente di lavoro in cui la tecnologia e l’intelligenza artificiale migliorano le competenze umane, senza sostituirle.

I punti chiave per un utilizzo strategico dell’AI all’interno dei propri processi logistici sono molteplici: dall’impiego di robot intelligenti per operazioni di routine all’uso di veicoli autonomi per i trasporti, fino alla computer vision in grado di migliorare efficienza e sicurezza.

1. La robotica intelligente al servizio della logistica

L’AI consente ai robot di svolgere in modo autonomo operazioni di routine, come la consegna, il trasporto, lo stoccaggio e il prelievo di merci, ma anche l’imballaggio e l’instradamento. Questi tipi di robot, assistiti dall’intelligenza artificiale, sono in grado di compiere da soli operazioni complesse e di evolversi, imparando nuovi compiti.

L’utilizzo sempre maggiore di robot intelligenti nella logistica consentirà di rendere prevedibile i processi e i flussi operativi, semplificando l’organizzazione e ottimizzando così anche la produzione.

2. Veicoli e carrelli elevatori automatici per movimentazioni sicure e precise

L’uso di carrelli elevatori automatici e veicoli autonomi è già una realtà all’interno di numerosi magazzini ed è destinato ad espandersi anche al di fuori delle aziende, migliorando l’efficienza delle consegne e abbattendo i costi.

Nei magazzini automatici le merci vengono prelevate, trasportate e stoccate in modo autonomo dai carrelli elevatori AGV, in grado di muoversi in modo preciso secondo percorsi stabiliti dall’intelligenza artificiale con l’obiettivo di ottimizzare le movimentazioni, riducendo costi e tempi.

3. Computer vision: un occhio digitale intelligente

La tecnologia Computer Vision, grazie all’utilizzo di un occhio digitale e di un software in grado di leggere e interpretare le immagini, permette di riconoscere oggetti o attività particolari e inviare comandi specifici.

Questa tecnologia intelligente non solo può ottimizzare la gestione della logistica per esempio per le operazioni di scarico e carico merci, ma anche migliorare la sicurezza all’interno di magazzini e ambienti produttivi.

Anche alcune innovazioni Linde MH in ambito sicurezza sfruttano questo tipo di tecnologia, come il dispositivo Reverse Assist Camera, che grazie ad un sistema di videocamere sfrutta l’intelligenza artificiale per il rilevamento automatico delle persone nelle vicinanze del carrello elevatore ed è in grado anche di rallentare automaticamente la sua velocità di marcia.

Grazie al suo continuo sviluppo e miglioramento, l’intelligenza artificiale sta ampliando le prospettive della logistica e della supply chain, migliorando costantemente i flussi di lavoro e diminuendo i costi e gli errori.

L’intelligenza artificiale è già in grado di svolgere diverse attività in questi campi, aumentando l’efficienza, la precisione e la velocità delle operazioni. In particolare l’AI può:

• Prevedere tendenze di consumo e domanda: analizzando storici, tendenze di mercato, informazioni esterne recuperate da fonti internet come social network o forum e altri fattori, l’intelligenza artificiale può sfruttare i suoi algoritmi per prevedere in modo preciso le tendenze di consumo futuro, permettendo così di pianificare al meglio la produzione.
  
• Gestire gli stock in magazzino: grazie alla previsione della domanda e delle tendenze di consumo, è possibile ottimizzare la gestione degli stock in magazzino e individuare modelli di domanda che permettano di evitare gli eccessi o le carenze di scorte.
  
• Individuare i percorsi di trasporto più efficienti: l’intelligenza artificiale può elaborare i dati forniti dal WMS inerenti tutti i processi logistici che avvengono all’interno del magazzino ed individuare i percorsi ottimali sia per i carrelli automatici sia per i lavoratori che operano supportati da altre tecnologie di movimentazione. Grazie all’AI è possibile individuare i percorsi più convenienti ed efficienti, correggendo le rotte anche in tempo reale in caso di imprevisti o incidenti.
  
• Automatizzare i processi operativi in magazzino: i magazzini automatici uniscono robotica e software di gestione, tutte le attività di movimentazione e stoccaggio delle merci vengono continuamente analizzate dall’intelligenza artificiale, che aiuta così a ottimizzare le risorse e migliorare i movimenti all’interno del magazzino. Nei carrelli elevatori automatici, l’intelligenza artificiale permette il trasporto di merci in modo autonomo, grazie alla geonavigazione questo tipo di carrello può movimentare merci ed effettuare operazioni di picking con precisione e velocità.
  
• Prevedere interventi di manutenzione: grazie all’apprendimento automatico e ai sensori IoT (Internet delle Cose), l’intelligenza artificiale è in grado di individuare interventi di manutenzione preventiva per evitare guasti a carrelli elevatori e ad altri veicoli o attrezzature presenti in magazzino, assicurando così una produzione continua senza fermi macchina.
  
• Gestire dati e relazioni con clienti, fornitori e personale: l’AI è in grado di ottimizzare diversi aspetti nelle interazioni con clienti, fornitori e dipendenti, dal servizio clienti con l’utilizzo di un assistente virtuale dotato di AI al monitoraggio degli ordini e dei pagamenti fino a supportare i dipendenti nella risoluzione di problemi e nel decision-making.
  
• Generare automaticamente documenti: grazie alla tecnologia di modellazione linguistica LLM (Large Language Models), l’AI è in grado di creare e tradurre automaticamente testi, come per esempio bozze di contratti o offerte commerciali, ottimizzando procedure e riducendo notevolmente i tempi per queste attività.

L’Intelligenza Artificiale sta trasformando la logistica in un settore sempre più efficiente e innovativo.

Tra i principali vantaggi troviamo la capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, ottimizzando i processi e riducendo i costi operativi.

L’AI permette inoltre di automatizzare attività complesse, come la gestione documentale e la pianificazione delle rotte, aumentando precisione e velocità.

Grazie a strumenti predittivi, aiuta a prevenire ritardi e gestire meglio l’inventario, mentre i chatbot migliorano il servizio clienti con risposte rapide e personalizzate.

Questi benefici rendono l’AI una risorsa strategica per affrontare le sfide di un mercato sempre più dinamico.

L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando molti settori, ma il suo sviluppo incontra sfide importanti che richiedono un equilibrio tra innovazione e responsabilità. Uno degli ostacoli principali è la qualità dei dati: modelli di AI efficaci dipendono da informazioni strutturate e affidabili, ma dati incompleti o inaccurati possono comprometterne l’utilizzo. Inoltre, l’AI è spesso infallibile e può generare risposte fuorvianti, sollevando interrogativi sulla sua affidabilità in contesti critici.

A queste difficoltà si aggiungono questioni etiche, come il rischio di bias nei sistemi, e problematiche legate alla sicurezza e alla trasparenza: proteggere i dati e rendere comprensibili i processi decisionali è fondamentale, soprattutto in ambiti delicati come la logistica.

Nel settore logistico, queste sfide si amplificano a causa della complessità e della dinamicità del contesto. Tra le principali difficoltà troviamo:

• Qualità dei dati: anche qui, c’è il rischio di informazioni spesso non strutturate o poco affidabili.
• Integrazione con sistemi esistenti: molte aziende si affidano a infrastrutture datate, rendendo complesso integrare l’AI.
• Scalabilità: adattare i modelli di AI a scenari logistici sempre più complessi è una sfida. Le soluzioni devono essere flessibili per rispondere alle esigenze di realtà che operano su scala globale.
• Costo: l’adozione dell’AI richiede investimenti significativi, accessibili più facilmente alle grandi aziende rispetto alle PMI, che rischiano di essere penalizzate.
• Accettazione culturale: resistenze interne e necessità di formazione.

Superare questi ostacoli significa non solo migliorare la logistica, ma anche aprire la strada a nuove opportunità di crescita e innovazione.

L'adozione dell'Intelligenza Artificiale nel settore della logistica è in costante crescita, portando a significativi miglioramenti operativi. Secondo un'indagine condotta da MIT Technology Review Insights, il 40% delle aziende nel settore dei trasporti e della logistica utilizza l'AI per l'automazione dei processi, mentre il 36% la impiega per l'analisi dei dati.

L’AI è sicuramente destinata a portare grandi trasformazioni in tutti i settori e a trasformare la gestione della logistica e della supply chain, ma al momento presenta ancora alcuni limiti come per esempio, nel caso di ChatGPT l’attendibilità e l’affidabilità degli output forniti, che rendono indispensabile un controllo e un supporto da parte dell’intelligenza umana.

Linde MH pone grande attenzione allo sviluppo delle tecnologie con intelligenza artificiale, per poter supportare e accompagnare i propri clienti verso un futuro di industria 5.0, che vedrà sempre di più l’impiego dell’AI a fianco delle competenze umane per migliorare l’efficienza, la sicurezza e la produttività delle aziende.