Machine learning e IoT per potenziare la logistica: ecco 6 esempi

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)?
  1. 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.

  1. 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. 

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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. 

  1. 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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