Nonostante l’intelligenza artificiale sia ormai una priorità per il settore logistico e per le attività di procurement, molte organizzazioni faticano ancora a trasformare obiettivi e investimenti in risultati e benefici concreti.
Secondo lo studio Impact of Intelligent Operations di Zebra Technologies, realizzato con Oxford Economics, se da un lato i manager del settore logistico e del Procurement puntano sull’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza operativa (48%) e l’esperienza del cliente (34%), dall’altro lato, c’è un divario rilevante tra ambizione e risultati effettivi.
Infatti, il 62% dei manager censiti ammette che sono necessari miglioramenti critici nelle operazioni di approvvigionamento, movimentazione merci, consegna e le altre attività sul campo, ambiti in cui i progressi sono ancora limitati.
Indice degli argomenti:
Le linee della logistica e del procurement potenziate con l’AI
“Le linee della logistica e del Procurement aziendale vengono potenziate con l’intelligenza artificiale progettata per i lavoratori”, rileva Phil Sambrook, Transport e logistics Strategy director Emea di Zebra Technologies, “l’AI on-device e la Machine vision stanno già contribuendo a rendere più efficienti le operazioni lungo l’intera supply chain, dalla gestione del magazzino fino alla prova di consegna digitale, riducendo errori, perdite e costi operativi”.
Lo Strategy director però osserva: “mentre l’innovazione di sistemi operativi e processi aziendali sta portando i primi frutti, allo stesso tempo in molte aziende questo percorso di evoluzione è solo all’inizio, sta muovendo i primi passi, e i risultati ottenuti non sono ancora in linea con quelli sperati e attesi”.
Il divario tra ambizione, azione e risultati concreti
Così, nella logistica e nel procurement il divario tra ‘ambizione e azione’ – per quanto riguarda il miglioramento dell’esperienza del cliente e delle operazioni di consegna – “richiede ancora investimenti nella formazione e nella leadership”.
Colmare questo divario “è un’occasione per valorizzare il ruolo della prima linea, dove spesso si gioca la fiducia del cliente e si determina il successo di ogni interazione”, sottolinea Sambrook.
A giugno, Zebra Technologies si è classificata al decimo posto tra le aziende S&P 500 nella categoria ‘AI Readiness’ nel primo report ‘Best Companies for the Future’, pubblicato dal Wall Street Journal.
Come l’AI in prima linea logistica aiuta a prevenire le perdite
Dai pacchi smarriti, in ritardo, o consegnati nel posto sbagliato, fino al furto di 12 tonnellate di barrette di cioccolato avvenuto proprio in Italia, tutto conferma quanto sia importante rafforzare la gestione dell’inventario e le operazioni di consegna, in un contesto in cui la supply chain diventa sempre più complessa e l’e-commerce continua a crescere.
“Il produttore di cioccolato è riuscito a rintracciare ogni singola barretta rubata grazie ai codici univoci presenti su ogni confezione, trasformando di fatto ogni scanner retail in un punto di controllo di sicurezza”, sottolinea Sambrook: “questo caso evidenzia come l’acquisizione avanzata dei dati sia una base essenziale per l’AI applicata in prima linea”.
I sistemi hi-tech rendono subito disponibili insight utili all’azione
Digitalizzare l’inventario, i macchinari e gli spazi di lavoro, integrando tecnologie come RFID e Machine vision, genera un flusso enorme di dati.
L’AI multimodale on-device interpreta questi dati in tempo reale, combinando le informazioni raccolte da scanner, telecamere e sensori per creare una vera Ambient intelligence. In questo modo, i sistemi hi-tech individuano, interpretano e rendono subito disponibili insight utili all’azione, portando la prevenzione delle perdite da una logica reattiva a una proattiva.
Colmare il gap con nuova cultura aziendale e preparazione
La trasformazione e il miglioramento guidati dalla tecnologia sono possibili solo se accompagnati da una cultura aziendale adeguata, da investimenti nella formazione e dal sostegno dei vertici aziendali.
“Implementare l’AI in modo efficace significa molto più che aggiornare il reparto IT. Per garantire un’adozione di successo, è necessaria un’evoluzione della cultura aziendale e maggiori investimenti in formazione”, osserva il Transport e logistics Strategy director.
Il cambiamento strategico verso l’edge AI
Il cambiamento strategico verso l’edge AI fa seguito a una serie di lanci di rilievo nel campo dell’AI on-device avvenuti quest’anno, tra cui la Frontline AI Suite di Zebra, composta da Enablers, Blueprints e Companion AI.
L’azienda registra “un numero sempre crescente di clienti leader nel settore logistico che stanno utilizzando o testando la Suite nel corso di quest’anno”.
I progressi nei modelli di AI on-device, nella sicurezza dei dispositivi e nelle soluzioni hardware, dotate delle più recenti CPU e NPU, mettono queste funzionalità a disposizione degli operatori senza postazione fissa che interagiscono quotidianamente con i clienti.
Affidando all’AI on-device le attività più pesanti dal punto di vista delle risorse, “il lavoro in magazzino e nelle consegne può diventare meno faticoso e più qualificato”, fa notare Sambrook, “ciò aumenta la produttività e aiuta i dipendenti a sentirsi più coinvolti e apprezzati dai propri responsabili“.
Un ponte tra il Middle mile e Last mile delle consegne
Guardando al Middle mile, diversi leader della logistica in Europa stanno risolvendo problemi di lunga data relativi all’ispezione con soluzioni di Machine vision abilitate dall’AI.
Una volta installate sui sistemi di trasporto, permettono di distinguere un vero blocco operativo da un falso allarme, eliminando costosi fermi macchina, aumentando il throughput e facendo risparmiare tempo, così che i clienti ricevano gli ordini nei tempi previsti.
Altre soluzioni di Machine vision basate sull’AI controllano in tempo reale l’integrità dei pacchi, verificando la presenza di danni, perdite o etichette mancanti, prima che un articolo proceda lungo la catena di approvvigionamento e Procurement o nell’ambito della gestione dei resi.
L’AI picture proof of delivery
In seguito, gli operatori in prima linea possono utilizzare mobile computer con funzionalità di AI per acquisire con una sola scansione più codici a barre su un pallet o uno scaffale.
La soluzione supporta le attività di picking sovrapponendo le informazioni sullo schermo del dispositivo, indicando immediatamente quale articolo prelevare e, in alcuni casi, mostrando anche il contenuto di una scatola sigillata.
All’esterno del magazzino, l’AI picture proof of delivery automatizza l’intera catena di custodia, acquisendo e convalidando le foto di consegna, leggendo i codici a barre e oscurando i dati personali a tutela della privacy, il tutto in un’unica operazione.
“Negli ambienti dei clienti”, rileva il manager di Zebra Technologies, “è stato dimostrato che questo accelera le attività relative alla prova di consegna del 55% per ogni fermata, e ha contribuito a una riduzione dal 10% al 30% dei costi annuali legati ai reclami”.
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