L’intelligenza artificiale nel “last mile”:nuovo paradigma per la logistica (e un Natale) sostenibile
È ormai sotto gli occhi di tutti come nell’era della digitalizzazione e dell’Industria 4.0, l’Intelligenza Artificiale stia rapidamente e inesorabilmente diventando un elemento cruciale in tutti i settori produttivi. Se in passato, infatti, la digitalizzazione era vista essenzialmente come una mera forma di automatizzazione, oggi tutti i settori si stanno muovendo verso una comprensione più profonda del potenziale trasformativo che hanno i dati e le informazioni. Che sia questo tipo di soluzioni a poterci salvare dal caos in cui cade il mondo della logistica nel periodo Natalizio?
l’Intelligenza Artificiale ha dimostrato nel tempo un potenziale che nessun tipo di digitalizzazione aveva mai raggiunto finora: un sistema AI based, infatti non si limita a replicare le attività umane su larga scala e ad alta velocità, ma, grazie alle sue capacità predittive, funge da strumento di supporto alle decisioni, versatile e adattabile, in grado di spianare la strada verso scelte più informate e strategie più efficaci.
Anche nella logistica, nonostante le sue applicazioni pratiche nel panorama italiano siano da considerarsi ancora agli albori, l’AI ha già iniziato a permeare ogni anello della supply chain: dall’operatività in magazzino alla pianificazione delle risorse, dalla previsione della domanda alla gestione dell’inventario, fino alla distribuzione.
Le applicazioni di AI possono spaziare tra diversi ambiti operativi. I suoi algoritmi di apprendimento automatico si stanno dimostrando preziosi per anticipare le fluttuazioni di domanda, fornendo informazioni tempestive per una migliore pianificazione delle risorse. Allo stesso modo, i sistemi di visione computerizzata stanno migliorando l’efficienza delle operazioni di magazzino, contribuendo a ottimizzare processi chiave.
L’AI è altresì un’alleata fondamentale per la pianificazione e l’ottimizzazione dei viaggi, nonché per lo smistamento dei carichi, e il suo potenziale si può esprimere soprattutto in momenti di picco, quale quello del periodo Natalizio. Non si tratta soltanto di migliorare le operazioni di routine, ma di ridurre costi e sprechi: evitare, ad esempio, viaggi a vuoto significa diminuire i chilometri percorsi dai veicoli, con risparmi evidenti, soprattutto nell’FTL, dove le grandi distanze percorse rendono anche i più piccoli accorgimenti estremamente efficaci.
Più articolato è invece l’ambito dell’ultimo miglio, che rappresenta una delle sfide logistiche più complesse del settore proprio a ridosso di queste festività Natalizie.
Le sue caratteristiche, come la variabilità delle destinazioni, la frequenza delle consegne e l’eterogeneità delle dimensioni e dei tipi di carico, rendono le consegne dell’ultimo miglio particolarmente costose e problematiche. Questo segmento logistico ha forti ripercussioni sull’economia, sulle città e sui clienti, causando congestionamento del traffico, inquinamento acustico e atmosferico, e generando insoddisfazione tra i consumatori in caso di ritardi o problemi nelle consegne.
Il costo ambientale dell’ultimo miglio è altrettanto significativo. Il crescente volume di consegne a domicilio, spesso realizzate con veicoli a motore tradizionale e frequentemente costellate di inefficienze, contribuisce in modo significativo alle emissioni di gas serra. La necessità di rendere l’ultimo miglio più sostenibile è, quindi, di vitale importanza, non solo per ridurre i costi operativi, ma anche per contribuire agli obiettivi di sostenibilità e riduzione delle emissioni.
L’AI può svolgere un ruolo fondamentale nel trasformare l’ultimo miglio in un processo più efficiente e sostenibile.
La domanda che resta inevasa, nonostante se ne parli molto, è come questo strumento possa davvero portare un significativo valore aggiunto. In generale l’AI ha la capacità di incrociare un alto numero di variabili, imparando, da dati di storico e sfruttando modelli matematici, per trovare la soluzione ideale per condizioni anche mai viste o immaginate prima. Questa capacità predittiva si aggiunge alla grande capacità di calcolo, rendendo un sistema AI-based in grado di tenere in conto di tutte le esigenze che l’orchestrazione delle consegne richiede: dal riempimento dei mezzo, alla scelta del mezzo più giusto per tipo di merce, agli orari di lavoro dei driver e molto ancora. La capacità di elaborazione dell’Intelligenza Artificiale supera quindi i vantaggi di qualsiasi approccio tradizionale, per quanto collaudato.
In questo modo i sistemi di previsione basati sull’AI possono migliorare la precisione della stima dei tempi di consegna, aumentando la soddisfazione del cliente. Inoltre, l’AI può svolgere un ruolo chiave nell’integrazione di soluzioni di mobilità più sostenibili, come i veicoli elettrici o i droni, a quelle tradizionali. Infine, l’AI può contribuire a una maggiore trasparenza e tracciabilità lungo l’intera catena di fornitura, facilitando l’adeguamento alle normative ambientali.
Integrare questo approccio in azienda è però un cambio di paradigma importante: richiede un’apertura dell’azienda alla digitalizzazione dei processi, che può spesso trovare barriere, non tanto economiche, quanto culturali. Per quanto sia facile immaginare che la registrazione di ogni attività o di ogni consegna su un database integrato renda questo dato utilizzabile in più modi e a più livelli, questo piccolo cambiamento ha impatto su tutti gli step del processo. Impattando su ogni fase, dall’organizzazione allo smistamento delle consegne, fino alle partenze degli stessi driver, richiede un adattamento importante tanto degli strumenti e delle infrastrutture quanto delle risorse. La digitalizzazione dell’azienda è una delle sfide più importanti che ci troviamo ad affrontare, ma è anche ciò che sta consentendo, a chi ha scelto questo approccio, di mantenersi competitivo, affrontando con successo la crescente aspettativa di sostenibilità che, tanto dal sistema regolatorio quanto dal mercato, sta investendo il settore logistico.
