Il mercato dell’intelligenza artificiale applicata alla intralogistica magazzino sta vivendo una crescita significativa: secondo le stime, il suo valore globale sfiorerà i 39 miliardi di euro entro il 2030, con un incremento annuo vicino al 25%, come riporta l'”Artificial intelligence in warehousing strategic business research report 2025“.
Le aziende del comparto logistico puntano su soluzioni sempre più intelligenti per ottimizzare e automatizzare i processi, cercando un ritorno sugli investimenti in tempi contenuti. In un contesto segnato dalla scarsità di manodopera qualificata, la tecnologia rappresenta una leva strategica per mantenere alta la produttività. Non a caso, il 60% dei responsabili dei magazzini europei prevede di introdurre applicazioni AI nei prossimi cinque anni.
Tra le principali motivazioni che guidano questa trasformazione spicca la riduzione dei costi. Una recente indagine McKinsey evidenzia come l’adozione dell’AI nella logistica consenta di ridurre gli errori nella supply chain tra il 20% e il 50%, con un abbattimento dei costi di magazzino compreso tra il 5% e il 10% e di quelli amministrativi fino al 40%.
Oltre al risparmio economico, l’AI si dimostra determinante anche in termini di efficienza: consente di recuperare tempo e spazio in maniera diffusa. È proprio la somma di piccoli miglioramenti operativi quotidiani a generare un impatto consistente sulle performance aziendali.
Indice degli argomenti:
Che cos’è l’intralogistica di magazzino
L’intralogistica di magazzino comprende l’insieme delle operazioni e dei flussi informativi che avvengono all’interno del perimetro logistico aziendale, dal ricevimento merci alla preparazione degli ordini in uscita. Include attività quali movimentazione automatizzata, stoccaggio dinamico, picking, packing, gestione delle scorte, controllo qualità e coordinamento dei sistemi WMS (Warehouse Management System) e MES (Manufacturing Execution System).
L’obiettivo dell’intralogistica è garantire l’efficienza dei processi interni, l’ottimizzazione degli spazi e delle risorse, e una piena tracciabilità delle operazioni in tempo reale.
Assistenti AI e automazione: come ottenere efficienza e produttività in magazzino
Un esempio concreto è rappresentato dagli assistenti virtuali basati su AI, utilizzabili da mobile o tablet, che consentono agli operatori di accedere in tempo reale a dati e procedure, senza doversi spostare verso una postazione fissa. Questo tipo di innovazione semplifica le attività operative, migliora la comunicazione interna e contribuisce ad aumentare la fluidità delle operazioni nell’ambito dell’intralogistica di magazzino.
La necessità di gestire volumi crescenti e strutture sempre più ampie sta accelerando l’adozione di strumenti basati su intelligenza artificiale e analytics. Oggi, la superficie media di un magazzino a livello globale supera i 9.000 metri quadrati, e si prevede un aumento del 27% entro il 2030. La complessità crescente delle operazioni genera enormi quantità di dati, difficili da governare senza l’ausilio di tecnologie avanzate.
È qui che entrano in gioco le soluzioni di analisi predittiva e automazione intelligente, in grado di offrire una visione completa sugli asset e sull’inventario, a beneficio sia dei manager che degli operatori. Un vantaggio competitivo cruciale per prevenire colli di bottiglia e inefficienze all’interno dei processi di intralogistica magazzino.
Ottimizzare carico, sicurezza e tracciamento grazie all’AI nell’intralogistica magazzino
Anche le fasi iniziali, come l’ispezione e lo smistamento delle merci, traggono beneficio dall’intelligenza artificiale. L’adozione di sistemi di machine vision e scansione industriale automatica migliora l’acquisizione delle immagini e la tracciabilità di oggetti eterogenei.
È il caso di un importante player globale che, introducendo una soluzione “scan tunnel”, ha incrementato del 37% il tasso di lettura dei colli, riducendo del 29% i tempi morti e abbattendo i costi del 13%.
Uno scenario analogo si riscontra nel caricamento dei camion: soluzioni di mobile dimensioning basate su AI permettono di rilevare con precisione peso e dimensioni dei pacchi, riducendo gli errori umani e velocizzando la preparazione dei carichi. I software installati su tablet elaborano rapidamente i dati e suggeriscono la configurazione ottimale del carico, tenendo conto di ordine, peso e destinazione, migliorando così sicurezza e logica distributiva. Il risultato? Meno infortuni, maggiore ergonomia e un flusso più ordinato delle consegne.
Anche la fase post-carico beneficia dell’intelligenza artificiale: grazie a modelli predittivi e algoritmi avanzati, è possibile ottimizzare i percorsi di consegna, gestendo variabili come disponibilità delle risorse, urgenze, condizioni ambientali o priorità dei clienti.
La conclusione è chiara: oltre l’80% dei decision-maker aziendali riconosce che l’aumento dell’automazione e l’introduzione di tecnologie avanzate hanno un impatto positivo sulla produttività degli operatori. L’AI nell’intralogistica magazzino non è più una scommessa sul futuro, ma un pilastro strategico destinato a consolidarsi nei prossimi anni.
