Machine learning e IoT per potenziare la logistica: ecco 6 esempi
di Salvatore Di Bella
In un mercato come quello della distribuzione, in cui i margini di profitto si assottigliano di anno in anno e i clienti si fanno sempre più esigenti, bisogna puntare tutto sulla logistica organizzativa.
E proprio in questo contesto, il machine learning e i dati ad esso correlati costituiscono una reale opportunità di miglioramento per le aziende.
Il machine learning, infatti, sfrutta una massiccia potenza di calcolo per riconoscere modelli di dati e riuscire ad apprendere da ogni nuova azione, per evolversi, migliorarsi e diventare sempre più intelligente e accurato, in tempo reale.
Ma quali aspetti della logistica possono essere migliorati grazie all’intelligenza artificiale (AI)?
- Incrementare processi di controllo qualità
Il controllo della qualità in ambito manifatturiero è destinato a cambiare radicalmente con il “machine learning” perché è grazie a quest’ultimo, che i manager possono permettersi di prevedere, sin dalla fase iniziale del loro lavoro, la qualità effettiva del prodotto finale e intervenire per apportare le eventuali correzioni ed ottenere il risultato ricercato.
- Ottimizzazione delle consegne grazie allo storico dei dati
Il settore logistico sta cavalcando l’onda sempre più lunga dell’e-commerce in un mondo sempre più data driven. Accanto ad algoritmi tradizionali per l’ottimizzazione delle consegne (teorie dei grafi e cammino minimo) esiste una magnitudo di informazioni legate all’esperienza delle consegne pregresse e alla propensione all’acquisto dei clienti. Tali informazioni possono essere utilizzare per clusterizzare i comportamenti e profilare gli utenti in modo da massimizzare le vendite con costi marginali tendenti a zero.
- Utilizzo efficiente dell’energia e delle risorse
Il “machine learning” sfruttato nelle piattaforme produttive e logistiche ecologiche per la sostenibilità, consente di miglior utilizzo delle risorse e di conseguenza un minor impatto ambientale ma offre anche alle aziende, grazie all’utilizzo di tecnologie innovative, l’opportunità di ridurre i costi di produzione.
Un esempio su tutti, sono gli studi del professore Thomas G. Dietterich alla Oregon State University, che sfruttando proprio l’intelligenza artificiale è riuscito a realizzare diversi metodi per migliorare la gestione degli ecosistemi terrestri.
- Previsione della domanda
Nella distribuzione, gli algoritmi offrono ottime funzionalità di previsione per stimare l’evoluzione dell’attività, consentono di valutare l’effetto combinato di una molteplicità di fattori interni o esterni alla domanda, considerando nel contempo le specificità di ciascun settore. L’AI, infatti, è grado di giocare un ruolo fondamentale prevedendo con largo anticipo le fluttuazioni della domanda delle risorse e delle attività.
- Implementare la manutenzione predittiva
Grazie al “machine learning” e ai dati derivanti dall’Internet-of-Things (IoT) è possibile valutare facilmente la resa totale di un impianto e di rilevare i fattori che influiscono sull’efficienza delle macchine. Così, usando sensori intelligenti, le aziende dispongono di nuovi metodi per prolungare la durata di vita dei veicoli di trasporto, ad esempio, e delle attrezzature di gestione magazzino e hanno perciò la possibilità di elaborare nuovi modelli di utilizzo.
- Garantire visibilità in tempo reale sull’intera catena produttiva
Per ottenere una tracciabilità e visibilità end-to-end su tutte le attività è indispensabile implementare un monitoraggio in tempo reale: abbinata all’installazione di sensori IoT e all’utilizzo delle analisi avanzate ricavate dal “machine learning”, la progettazione di una piattaforma digitale con dati accessibili in qualsiasi momento e durante qualsiasi fase produttiva (dalla scelta delle materie prime, ai singoli componenti del prodotto stesso fino al consumatore finale) permetterà quindi di ottenere analisi complete e risultati ottimali.
In conclusione, oggi, l’intelligenza artificiale è già una realtà vera e propria, gli algoritmi di analisi consentono di migliorare concretamente le performance delle aziende e massimizzare le prestazioni , ma per beneficiare al meglio del suo contributo, è opportuno disporre di un database robusto e iniziare senza indugio ad alimentarlo con i dati.
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