Otto macro-trend nella logistica
La digitalizzazione e il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI) stanno provocando innovazioni dirompenti in molti settori e la logistica non fa eccezione: le nuove tecnologie e la crescente automazione potrebbero persino rivoluzionare il settore. Anche gli investitori lo hanno riconosciuto e stanno investendo sempre più denaro nello sviluppo tecnologico di start-up innovative in questo ambito.
Alcune delle maggiori organizzazioni europee per i servizi alla supply chain si stano attualmente concentrando su otto macro-trend che, secondo i ricercatori, hanno il potenziale per cambiare in modo significativo la logistica nei prossimi anni:
- Digitalizzazione
- Stampa 3D
- Guida autonoma
- Robotica
- Società dell'informazione
- Diversificazione
- Servitizzazione
- Sostenibilità
Secondo gli esperti, queste tendenze possono determinare innovazioni dirompenti. Nel 2023, questa visione del futuro si è evoluta ulteriormente: in generale, in termini di resilienza e sostenibilità attraverso i dati e soprattutto attraverso le nuove opportunità offerte dall'intelligenza artificiale nell’ambito della logistica e della catena di approvvigionamento.
L'intelligenza artificiale rivoluziona la catena di approvvigionamento
Le catene di approvvigionamento generano dati che, tramite metodi di intelligenza artificiale (AI), aumentano il valore aggiunto. Esistono dipartimenti di ricerca e sviluppo europei in grado di progettare algoritmi adatti al rispettivo caso d'uso, capaci di prendere decisioni automaticamente lungo l'intera catena di fornitura.
Alcuni esempi:
- L'intelligenza artificiale può contribuire a ottimizzare il controllo dei percorsi: una coppia frenante ideale generata dall'AI può consentire di risparmiare energia e quindi costi di elettricità per gli operatori. I sistemi di assistenza alla guida potrebbero sviluppare profili di velocità efficienti dal punto di vista energetico per orari ottimali e riducono le partenze simultanee, che generano carichi di picco elevati e costosi.
- L'intelligenza artificiale può ottimizzare lo stoccaggio: L'algoritmo non solo assicura che lo spazio venga utilizzato in modo ottimale, ma tiene anche conto della sicurezza sul lavoro e dei percorsi brevi a piedi e in veicolo.
- L'IA rileva le irregolarità nelle merci in produzione e adotta le contromisure appropriate. L'intelligenza artificiale ottimizza anche l'ordine in cui i prodotti fabbricati vengono caricati nel camion per il trasporto.
Altri progetti di ricerca
Gli esempi sopra riportati sono già in uso. Esistono anche altri progetti di ricerca su questo argomento:
- Nel progetto «KITE – Künstliche Intelligenz im Transport zur Emissionsreduktion», i ricercatori stanno lavorando per rendere la logistica dei trasporti più sostenibile. L'intelligenza artificiale aiuta gli spedizionieri a utilizzare meglio i percorsi. Nel calcolo delle proposte, il sistema intelligente non si basa solo sui dati dell'azienda di trasporto, ma considera anche ulteriori fattori rilevanti al fine di evitare viaggi a vuoto. In questo modo, le aziende possono migliorare il loro bilancio ambientale e la loro redditività.
- Nel progetto «PRODAB – Prozessdatenanalyse und Prognose von Durchlaufzeiten in Logistik und Produktion», le previsioni di intelligenza artificiale sono state utilizzate per identificare i ritardi di consegna e produzione in una fase precoce. L'IA conosce le variabili influenti corrispondenti e stima in che modo avranno un impatto sull'operazione: questi processi sono semplicemente troppo complessi per l'immaginazione e la capacità di organizzazione umana. Grazie all'intelligenza artificiale, i fornitori di servizi logistici possono prevedere le deviazioni dai tempi pianificati in una fase iniziale e prevenire arretrati nella gestione.
- Il progetto di ricerca «DeKIOps – Demokratisierung von KI mit verständlichem und einfach zugänglichem Machine Learning Operations (MLOps)» è stato lanciato da zero. Consiste essenzialmente nello sviluppare strumenti di intelligenza artificiale intuitivi per applicazioni industriali che possono essere utilizzati anche senza la conoscenza di esperti. Grazie a questo accesso semplificato all'intelligenza artificiale per tutti, i gruppi di ricerca europei mirano a contrastare la carenza di lavoratori qualificati tra gli esperti di machine learning.
Di quali nuove competenze hanno bisogno gli addetti alla logistica ora
A causa del rapido sviluppo tecnologico, i responsabili della catena di approvvigionamento e il personale addetto alla logistica con aree di responsabilità strategiche necessitano di competenze aggiuntive per prepararsi alle sfide del futuro. La digitalizzazione, l'automazione e la sostenibilità sono tendenze fondamentali per i futuri cambiamenti nei modi di lavorare e nelle competenze richieste al personale logistico qualificato. I professionisti devono occuparsi maggiormente dei processi automatizzati e acquisire maggiore familiarità con il loro utilizzo.
Sebbene le attività di routine e standardizzate siano sempre più automatizzate, svolte da robot e altre macchine senza errori in modo rapido ed economico, ci devono essere dipendenti in grado di coordinare queste macchine, pianificare e monitorarne l’utilizzo.
Secondo lo studio condotto da BVL «Trends und Strategien», le competenze essenziali per un futuro digitale includono, da un lato, competenze IT e di analisi adeguate per adattare i programmi al rispettivo scopo e per essere in grado di estrarre informazioni pertinenti da grandi quantità di dati. D'altra parte, le competenze di «fail fast» sono ricercate, ovvero agilità, un approccio positivo agli errori, propensione all'esperimento e capacità di pensiero interdisciplinare.
