Come ottimizzare la gestione di magazzino con AI e IoT

La gestione di magazzino rientra all’interno delle attività della logistica interna. Una corretta gestione di magazzino ha un impatto straordinario sulla competitività aziendale, a prescindere dal settore. Ci sono industry, come il retail e l’e-commerce, nelle quali essa ha un forte impatto sulla customer experience e quindi un’influenza diretta sui risultati di business. Eppure, la capacità di accorciare i lead time, di ottimizzare l’occupazione degli spazi logistici e di ridurre tempi e costi rendono la gestione di magazzino un processo (o meglio, un insieme di processi) centrale per il posizionamento di qualsiasi azienda.  

Gestione di magazzino ottimizzata: gli ingredienti 

In termini operativi, una gestione di magazzino è ottimale quando perfeziona tutti i processi della logistica interna. Vale a dire, l’accettazione, lo stoccaggio, la movimentazione, il picking, la preparazione e la spedizione. Ognuno di questi processi può essere ottimizzato in sé e nel rapporto con gli altri che costituiscono la pipeline della logistica interna e determinano la capacità dell’azienda di evadere rapidamente agli ordini in uscita e gestire le merci (materie prime, semilavorati, prodotti) in ingresso.  

Come si ottimizza la gestione di magazzino? La risposta non può che essere una: con il digitale. Se le esigenze di movimentazione non sono complesse o sfidanti, molte aziende si basano sull’ERP, ma per la gestione di ambienti logistici complessi il sistema dipartimentale per eccellenza è il WMS (Warehouse Management System), che funge da gestore e supervisore di tutta l’attività logistica interna. Esso coordina le attività facendo uso di avanzati algoritmi interni, interfacce lato utente come i terminali radio e sistemi di raccolta dati come le piattaforme IoT.  

Il ruolo dell’IoT nella gestione di magazzino 

L’Internet of Things (IoT) è un fattore cardine di modernizzazione dei magazzini e della logistica interna. Com’è noto, IoT non è un prodotto ma un ecosistema di sensori, attuatori e device con capacità di acquisizione, trasmissione e – sia pur limitatamente – di elaborazione dati.  

In ambito logistico, non può esistere modernizzazione senza IoT. Una delle applicazioni più diffuse è la geolocalizzazione delle risorse logistiche, laddove con questa espressione intendiamo gli addetti, i mezzi e le merci. IoT è alla base dei sistemi di geolocalizzazione indoor (RTLS, Real Time Location System) come quelli basati su tecnologia laser, ultra wideband, bluetooth/wi-fi o ottica. Conoscere istante per istante la posizione di tutti i mezzi abilita la loro mappatura all’interno dell’ambiente logistico e la contestuale ottimizzazione dei percorsi da parte del WMS, che così perfeziona tempi, costi e anche la sicurezza dell’ambiente, evitando incidenti e infortuni.  

IoT è anche il fondamento dei tag RFID che, nel contesto logistico, vengono impiegati soprattutto per le operazioni di inventario e che superano il concetto di scansione manuale tipica dei codici a barre.  

Ottimizzare i processi logistici con l’AI 

In tutto questo scenario di gestione di magazzino, qual è il ruolo dell’intelligenza artificiale? L’AI, e in particolare il Machine Learning, può essere utilizzata in diversi modi, più o meno evoluti a seconda dei casi concreti e sempre sinergici con i sistemi IoT di cui sopra.  

A titolo d’esempio, gli algoritmi di Machine Learning migliorano progressivamente le performance del supervisore WMS. L’Intelligenza Artificiale, infatti, analizza autonomamente i tempi dei vari processi e migliora di continuo l’immagazzinamento delle merci (put-away) e il picking, così da ridurre i tempi e i costi della logistica. Questo vale sia in magazzini tradizionali che in quelli automatici, in cui le movimentazioni di avvalgono di trasloelevatori e sistemi miniload. Esistono poi fattispecie meno comuni (ma non meno efficaci) di impiego dell’intelligenza artificiale come la computer vision e la realtà aumentata, che però nelle operations hanno un impatto maggiore a livello produttivo.  

Se poi usciamo dai processi logistici interni e consideriamo quelli di supply chain, allora AI è in grado di anticipare la domanda e i trend di mercato, indirizzano gli acquisti e la produzione, ovvero ulteriori processi aventi un impatto diretto sulla gestione di magazzino. Il tutto, al fine di rendere l’azienda sempre più competitiva ed efficace sul mercato.