Tu sei qui:

L'intelligenza artificiale nella supply chain 

L'automazione sarà essenziale in futuro

L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando la gestione della supply chain in diversi modi, portando benefici significativi attraverso l’automazione, l’ottimizzazione dei processi decisionali e il miglioramento dell’efficienza complessiva. Ecco alcuni modi in cui l’IA sta influenzando la supply chain:

  1. Previsione della domanda: I modelli di IA possono analizzare enormi quantità di dati storici, condizioni di mercato, tendenze dei consumatori e altri fattori per prevedere in modo più preciso la domanda futura dei prodotti. Questo aiuta le aziende a ottimizzare la pianificazione della produzione e a ridurre il rischio di eccessi di inventario o mancanza di prodotti.

  2. Ottimizzazione della pianificazione e dell’allocazione: L’IA può aiutare a ottimizzare la pianificazione della produzione e la distribuzione dei prodotti in base a variabili come tempi di consegna, costi di trasporto, disponibilità di risorse e richieste dei clienti. Ciò consente di ridurre i costi di stoccaggio e di trasporto e migliorare l’efficienza complessiva della supply chain.

  3. Gestione dell’inventario: Gli algoritmi di IA possono essere utilizzati per monitorare in tempo reale l’inventario, prevedere la domanda e ottimizzare il rifornimento in modo da mantenere livelli di inventario ottimali. Ciò aiuta a ridurre gli sprechi e a garantire una disponibilità adeguata dei prodotti.

  4. Logistica e ottimizzazione dei percorsi: I sistemi basati su IA possono analizzare dati sui trasporti, sul traffico e sulle condizioni atmosferiche per ottimizzare i percorsi di consegna, migliorando l’efficienza dei trasporti e riducendo i tempi di consegna.

  5. Gestione dei rischi e resilienza della supply chain: L’IA può essere utilizzata per identificare e mitigare i rischi nella supply chain, prevedere e gestire potenziali interruzioni della catena di approvvigionamento e migliorare la resilienza dell’intero sistema.

  6. Supporto decisionale e ottimizzazione dei processi: L’IA fornisce strumenti avanzati per l’analisi dei dati e l’automazione dei processi decisionali. Ciò consente di prendere decisioni più informate e rapide in situazioni complesse.

Case study: intelligenza artificiale e computer vision 

Visione artificiale magazzino

L’intelligenza artificiale (IA) e la computer vision sono strumenti potenti che vengono sempre più utilizzati nei magazzini per ottimizzare le operazioni e migliorare l’efficienza della gestione degli inventari. Ecco alcuni modi in cui vengono impiegati:

Controllo e monitoraggio degli inventari: I sistemi di computer vision possono essere utilizzati per scansionare e monitorare gli inventari nei magazzini in tempo reale. Fotografando o registrando video degli scaffali, questi sistemi possono identificare automaticamente gli oggetti, controllare la loro posizione e quantità, consentendo un controllo più accurato degli stock e riducendo gli errori di inventario.

Picking e packing assistito: Utilizzando IA e computer vision, è possibile guidare i lavoratori nel processo di picking e packing. La tecnologia può indicare agli operatori dove trovare specifici articoli all’interno del magazzino attraverso dispositivi indossabili o visori intelligenti, aumentando la precisione e la velocità del processo.

Ottimizzazione dello spazio: I sistemi di computer vision possono analizzare la disposizione degli oggetti nello spazio del magazzino per massimizzare l’utilizzo degli scaffali e dell’area disponibile, riducendo gli sprechi e migliorando l’efficienza nello stoccaggio.

Rilevamento e prevenzione delle perdite: L’IA e la computer vision possono essere utilizzate per monitorare e rilevare comportamenti anomali o movimenti non autorizzati nel magazzino, contribuendo a prevenire furti o perdite di merci.

Manutenzione predittiva: Utilizzando la computer vision per analizzare le condizioni degli attrezzi e delle attrezzature all’interno del magazzino, è possibile prevedere quando è necessaria la manutenzione preventiva, riducendo i tempi di inattività e aumentando l’efficienza operativa.

Rilevamento di difetti: Nei settori in cui la qualità è fondamentale, come quello manifatturiero, la computer vision può essere impiegata per rilevare difetti o anomalie nei prodotti in modo più rapido ed efficiente rispetto all’ispezione umana.