Sfruttare l’Intelligenza Artificiale, e in particolare il Machine Learning, per la logistica 4.0 rappresenta non solo un’opzione molto concreta per le aziende, ma anche capace di risultati brillanti. Rispetto al tema dell’analisi dei dati e dell’Intelligenza Artificiale, la logistica 4.0 è un prerequisito: per parlare di soluzioni avanzate di forecasting e di ottimizzazione data-driven delle attività, l’azienda deve infatti operare in un contesto di massima digitalizzazione delle proprie attività logistiche. Parliamo di gestione del magazzino e degli inventari, per esempio, ma anche ricezione e spedizione delle merci ed eventualmente del trasporto: non è possibile ipotizzare soluzioni di ottimizzazione basate su Machine Learning se, nel complesso ecosistema della logistica, le attività sono ancora gestite in modalità manuale e/o cartacea, cosa che purtroppo accade ancora in molti casi.
Tutti i termini dotati di suffisso ‘4.0’, tra i quali l’esempio più calzante è Industria 4.0, hanno un minimo comun denominatore: il ruolo centrale del dato. Quando si parla di logistica 4.0, è normale che l’attenzione vada sui sensori IoT, sull’intelligenza artificiale e su altre soluzioni tecnicamente avanzate, ma la realtà è che il vero cardine del modello resta il dato, che nella fattispecie può essere “raccolto” tramite IoT, o anche solo con la digitalizzazione documentale: in ogni caso, la sua stessa esistenza è fondamentale ai fini dell’analisi e dell’ottimizzazione successiva. Qui si innesta la sinergia tra Intelligenza Artificiale, logistica 4.0 e le soluzioni ad hoc di Digital Technologies, che sono rivolte proprio ad ottimizzare le attività logistiche i processi decisionali offrendo non solo un quadro esaustivo sull’attività presente, ma un’attendibile proiezione futura (l’approccio predittivo è tipico delle soluzioni di AI).
In un quadro di logistica già digitalizzata, ovvero in presenza di dati, le soluzioni Digital Technologies possono intervenire in due modi diversi e sinergici: ottimizzando la base dati su cui effettuare l’analisi, cosa che si rende spesso necessaria poiché risente di inserimenti manuali e processi non completamente digitalizzati (quindi incongruenze tra i dati, errori, elementi mancanti…), e/o valorizzando il dato stesso. Il concetto è proprio questo, cioè l’estrazione di valore tangibile dal dato, al fine di attivare azioni immediate o, come anticipato, sviluppare le migliori tattiche e strategie future.
Per esempio, uno dei componenti fondamentali del Supply Chain Management è il forecasting della domanda: sulla base dello storico già disponibile e di tante altre fonti esterne, è possibile prevedere la domanda anche a livello di singolo prodotto: una volta che vi è una stima attendibile degli ordini che si riceveranno, è decisamente più semplice gestire gli approvvigionamenti, che in taluni casi si riducono all’acquisto del prodotto finito, in altri attivano tutto il processo di produzione industriale da eseguire in tempo per evitare le famigerate rotture di stock. Non solo: con le soluzioni Digital Technologies per logistica 4.0 è possibile prevedere la data di consegna dei prodotti, definire le necessità del magazzino e “prepararlo”, a livello di risorse, spazi e strumenti di movimentazione, per gestire la domanda precedentemente definita.
E poi c’è tutto il discorso dell’AI per il decision making, che ha un’importanza almeno pari al forecasting di cui sopra: supponendo di dover spedire un grande quantitativo di prodotti dall’altra parte del mondo, qual è il trasportatore – o quali sono i trasportatori – che garantisce la maggiore velocità ed efficienza? Come definire le tratte migliori, cioè quelle che assicurano il miglior rapporto tra rapidità e costi? Come gestire il layout del magazzino e disporre correttamente le merci per minimizzare i lead time (cosa assolutamente fondamentale nell’e-commerce)? A queste e a mille altre domande, le soluzioni DT per la logistica 4.0 possono dare risposte attendibili e concrete proprio perché non si basano su regole fisse bensì sui benefici, sulla capacità di ‘adattamento’ e di miglioramento continuo tipiche dell’Intelligenza Artificiale.