Intelligenza Artificiale per la Logistica distributiva
Il settore della logistica che, negli ultimi anni, ha affrontato cambiamenti senza precedenti per superare le crisi che hanno coinvolto le catene di approvvigionamento, la volatilità della domanda, i nuovi comportamenti d’acquisto e l’esplosione dell’e-commerce, ha dovuto accelerare l’introduzione delle nuove tecnologie cercando di superare il gap digitale che rischiava di pregiudicare la risoluzione di sfide essenziali per il futuro del commercio globale.
Accanto all’automazione, all’analisi dati, al cloud computing, all’internet delle cose, solo per citare le principali tecnologie che stanno contribuendo ad innovare a velocità assolutamente inusuale, tutte le funzioni della supply chain, anche l’Intelligenza Artificiale sta conquistandosi un ruolo centrale nell’ottimizzazione dei processi, riducendo i costi e aumentando l’efficienza.
Secondo i dati riportati nel rapporto annuale 2022 “Evolution to Revolution” redatto da MHI, sulle tecnologie emergenti nel settore della supply chain, i professionisti del settore mostrano, in massima parte (73% del campione intervistato) di aver in programma l’adozione nei prossimi cinque anni di tecnologie basate sull’IA, ritenendo, per il 36%, che sia un modo per creare un vantaggio competitivo.
Da considerare che un 15% di operatori mostra dubbi sulla preparazione del personale che dovrebbe implementare e gestire la nuova tecnologia, motivazione che potrebbe nascondere le resistenze di quella parte di aziende che non desiderano adattare le loro procedure all’innovazione pur riconoscendone il potenziale, temendo di poter perdere l’effettivo controllo decisionale sulle singole attività.
Anno dopo anno, i campi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale si vanno sempre più estendendo a diverse funzioni della supply chain comprendendo non solo tutte le analisi che possono favorire una migliore corrispondenza della capacità di carico con la domanda, ma anche la stima dell’orario d’arrivo dei camion.
L’IA, infine, può contribuire a meglio valutare il turnover degli autisti dei veicoli da trasporto suggerendo soluzioni concrete per l’annoso problema della loro carenza.
