Tempo di lettura: 4 minuti 

Dai dati alle azioni automatizzate: come l’AI si inserisce nella logistica interna migliorando efficienza e controllo

L’intelligenza artificiale (AI) si sta facendo sempre più spazio anche all’interno del mondo della logistica interna. Fino a pochi anni fa l’idea di usare l’intelligenza artificiale in magazzino sembrava riservata a pochi colossi del settore, ma oggi non è più così. L’evoluzione della tecnologia, la crescente digitalizzazione aziendale, la diffusione di soluzioni più accessibili e la scalabilità dei sistemi AI, sta rendendo possibile l’adozione dell’IA anche nelle PMI.

Inoltre, la tecnologia non è più riservata alla previsione della domanda o all’analisi di scenario: oggi può essere applicata direttamente alle attività quotidiane, agevolando e semplificando l’accesso alle informazioni e automatizzando le azioni.

Le imprese che gestiscono un magazzino si trovano di fronte a una doppia opportunità:

• migliorare l’efficienza operativa e
• ridurre i costi,

soprattutto in quelle attività che consumano tempo prezioso nella ricerca e nell’elaborazione delle informazioni.

Questa estensione ed espansione dell’intelligenza artificiale all’interno delle aziende, accompagnata dalla novità di questa tecnologia, rappresentano una potente leva in termini di competitività. Chi saprà coglierne le potenzialità per tempo, infatti, beneficerà di un gap competitivo notevole rispetto ai competitor che tarderanno ad adottarla, trovandosi in un contesto in cui l’efficienza, l’innovazione e la capacità di adattamento saranno determinanti per il successo.

Ma come funziona un assistente AI per il magazzino? E come funziona l’integrazione tra AI e WMS? Andiamo a scoprirlo.

A chi è destinata l’AI per la logistica?

I principali destinatari delle soluzioni AI in ambito logistico non sono solo i reparti IT o gli strategist. Al contrario, i benefici più tangibili li ottengono figure operative e gestionali che affrontano ogni giorno complessità crescenti nei flussi fisici e informativi. Tra questi troviamo:

• Responsabili e direttori della logistica interna e del magazzino. Sono coloro che coordinano le operazioni giornaliere, dal picking alla gestione degli stock. Per loro, l’AI è uno strumento che velocizza l’accesso ai dati, riduce il tempo speso in analisi manuali e aiuta a prendere decisioni operative più rapide.
• Responsabili della supply chain aziendale o di gruppo. Hanno una visione estesa sull’intera catena, dall’approvvigionamento alla distribuzione. Qui l’AI può contribuire con funzioni predittive e correttive, ottimizzando la disponibilità dei prodotti, riducendo sprechi e migliorando la pianificazione.

L’intelligenza artificiale, quindi, non è una tecnologia riservata a profili altamente tecnici. Il suo scopo principale, infatti, è quello di semplificare, agevolare e assistere le persone nei loro compiti quotidiani. Inoltre, grazie a un’interazione conversazionale naturale, l’AI si presenta come un vero e proprio “collega digitale”, facilitando l’adozione anche da parte degli utenti meno esperti e massimizzando il valore generato all’interno dell’organizzazione.

Da dove conviene partire: i casi d’uso più efficaci

Innanzitutto, prima di parlare di introdurre l’intelligenza artificiale in azienda, è necessario disporre delle basi per la sua implementazione. Senza una struttura digitale preesistente, infatti, non è possibile beneficiare di sistemi avanzati come l’IA, poiché manca la fonte primaria: il dato digitalizzato. È perciò fondamentale disporre di strumenti quali ERP, WMS e CRM, poiché questi costituiscono la base su cui poi l’intelligenza artificiale andrà a reperire le informazioni e generare le azioni.

Appurata l’importanza della raccolta digitale dei dati, in ambito logistico, le applicazioni dell’IA si stanno moltiplicando, soprattutto grazie alla crescente disponibilità di dati storici, anche eterogenei, e alla maturità delle infrastrutture digitali su cui questi dati vengono raccolti e analizzati.

Le soluzioni più evolute oggi integrano algoritmi di machine learning supervisionato e non supervisionato, deep learning e modelli predittivi specifici per il contesto logistico.

Tuttavia, si parla spesso di intelligenza artificiale come di una forza capace di “rivoluzionare” la logistica, con scenari futuristici affascinanti ma ancora lontani dall’applicazione concreta. Non si tratta di visioni irrealistiche, ma nella maggior parte dei casi di prospettive ancora in fase teorica rispetto alle reali capacità attuali della tecnologia e al punto in cui si trovano le aziende.

Secondo un’analisi Gartner, le applicazioni AI a più alta fattibilità sono quelle che:

• richiedono tecnologie già mature e accessibili
• si integrano facilmente con i processi esistenti
• hanno un basso impatto sul lavoro quotidiano degli operatori

In ambito logistico, questi includono:

• Interrogazioni rapide su giacenze, scadenze e missioni
• Visualizzazione dinamica degli stock
• Assegnazione automatica delle attività agli operatori
• Gestione dei prodotti in quarantena o da scartare

Poi si sa, la tecnologia evolve ad una velocità sorprendente, per cui non è assolutamente da escludere che in un futuro non troppo lontano sarà possibile affinare ulteriormente le tecniche di AI per la logistica e proporre soluzioni ancora più avanzate e automatizzate. 

L’importante è procedere gradualmente, sia per una questione di fattibilità tecnologica, sia per favorire l’accettazione e l’adattamento da parte degli utenti stessi, evitando di spiazzarli o generare resistenze di fronte a strumenti percepiti come troppo complessi o invasivi.

> Approfondimento

In questo articolo abbiamo racchiuso 5 best practices per non farsi travolgere dall’arrivo dell’AI in azienda e massimizzare gli investimenti Come prepararsi all’arrivo dell’intelligenza artificiale in azienda !

Quali processi logistici conviene automatizzare con l’AI?

L’intelligenza artificiale è un alleato potente, ma per generare valore reale deve essere inserita nei contesti giusti. I risultati migliori si ottengono dove i processi sono ripetitivi, standardizzati e, come visto in precedenza, supportati da una buona base dati.

Al contrario, è meno conveniente implementare l’AI dove i processi sono fortemente variabili, non tracciati o ancora manuali in modo frammentario. Se, ad esempio, non esiste un WMS o una raccolta dati strutturata, gli algoritmi avranno poco su cui lavorare e i risultati potrebbero essere fuorvianti. In questi casi, meglio investire prima in digitalizzazione di base: sensoristica, raccolta dati, standardizzazione dei flussi. Solo in questo modo l’intelligenza artificiale può esprimere veramente tutto il suo potenziale.

Dall’informazione all’azione: come lavora l’AI per la logistica

L’adozione dell’AI in ambito logistico parte da funzionalità apparentemente semplici (anche se in realtà non lo sono) come l’interrogazione dei dati. La possibilità di porre domande dirette ai sistemi (es. “quali prodotti scadono entro 10 giorni?”) consente ai responsabili di magazzino di ottenere risposte immediate su stock, giacenze, scadenze e missioni in corso, senza dover passare ore tra report e tabelle o dipendere dal reparto IT.

Tuttavia, l’efficacia di questo approccio dipende dalla qualità dei dati e dalla loro accessibilità in tempo reale. Anche se già presenti in programmi come WMS, ERP e TMS, la loro elaborazione può essere lunga o richiedere competenze tecniche. L’integrazione dell’AI nei sistemi aziendali permette di semplificare questo processo, rendendo le informazioni fruibili con modalità conversazionali, immediate e contestualizzate.

Esempi di domande che l’AI può gestire:

• Quali prodotti sono in scadenza nei prossimi 7 giorni?
• Ci sono articoli fermi da più di tre mesi in area WIP
• Quanti pallet liberi abbiamo nella zona Z101?
• Quanti operatori hanno ancora righe attive sulle missioni in corso?
• Mostrami i prodotti in quarantena con causale “difetto di confezione”

Il secondo livello è quello dell’azione automatizzata: l’AI non si limita più a fornire risposte, ma genera attività operative all’interno del sistema logistico. Si parla di assegnazione di missioni, trasferimento merci, gestione delle eccezioni, generazione di etichette, tutto sulla base di regole configurate e dati in tempo reale. Queste capacità trasformano l’AI in un vero e proprio attore operativo, in grado di interagire con i sistemi esistenti e ridurre l’intervento umano nelle attività ripetitive.

Alcune automazioni delle attività logistiche possono essere:

• Assegna a Mario le missioni aperte per il deposito di Brescia
• Trasferisci i prodotti scaduti da zona Z101 al deposito scarti
• Conferma gli ordini in consegna domani e genera due missioni separate per Mattia e Anna
• Stampa due etichette per ogni prodotto ricevuto dell’ordine OF 1234 

Introdurre l’AI in azienda con ShowK.AI!

In conclusione, vale la pena investire nell’AI per la logistica interna?

L’intelligenza artificiale in magazzino non è una moda tecnologica, né un investimento riservato solo alle multinazionali. È uno strumento concreto, oggi accessibile, che può rendere più efficiente e prevedibile l’intera catena logistica. Tuttavia, come ogni tecnologia, funziona se viene inserita nel giusto contesto (ricordiamo l’importanza del dato digitalizzato e di qualità).

Per questo è fondamentale non correre ma costruire: prima digitalizzare, poi integrare, infine potenziare con l’intelligenza artificiale. In questo modo, il magazzino “intelligente” non solo migliora le performance quotidiane, ma diventa anche più resiliente, adattabile e pronto per affrontare le complessità di domani.

Vuoi scoprire come integrare l’intelligenza artificiale per l’ ottimizzazione del magazzino e l’ automazione dei processi logistici? Vieni a conoscere ShowK.AI e contatta un nostro esperto per vedere come applicare la potenza di questa tecnologia nella tua azienda!