Il settore della pianificazione logistica e dei trasporti sta attraversando una fase di rapida evoluzione, guidata dall’integrazione di tecnologie avanzate come l’Intelligenza Artificiale (AI). Questa trasformazione è essenziale per affrontare le sfide sempre più complesse che caratterizzano il mercato attuale. La supply chain moderna, infatti, deve far fronte a numerose difficoltà, tra cui la crescente richiesta di personalizzazione da parte dei clienti, la carenza di personale qualificato e la necessità di adeguarsi a standard sempre più elevati di sostenibilità ambientale. A queste problematiche si aggiungono variabili economiche come l’aumento dei costi del carburante e dell’energia, che impongono alle aziende di cercare soluzioni innovative e flessibili.
L’AI, una tecnologia che fino a qualche tempo fa era considerata di nicchia, ha assunto un ruolo centrale nell’ottimizzazione dei processi aziendali, riduzione dei costi e miglioramento della sostenibilità. L’adozione di queste tecnologie sta accelerando rapidamente, fornendo alle aziende un notevole vantaggio competitivo. Grazie all’AI, esse possono adattarsi con maggiore agilità alle dinamiche del mercato, che è in costante evoluzione.
Secondo uno studio di McKinsey, il 75% delle aziende prevede di implementare o utilizza già soluzioni basate sull’AI per la gestione della supply chain nei prossimi due anni. Inoltre, IDC (International Data Corporation) stima che la spesa globale per l’AI raggiungerà i 300 miliardi di dollari entro il 2026, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 25,4%. Questa corsa agli investimenti è guidata dalla necessità di migliorare l’efficienza operativa, ridurre i costi e rispondere rapidamente alle mutevoli esigenze del mercato globale.
Vantaggi dell’Intelligenza Artificiale nella Supply Chain
L’AI offre numerosi vantaggi che stanno spingendo le aziende a investire massicciamente in queste tecnologie. Tra i principali benefici vi sono:
- Ottimizzazione dei processi: L’AI è in grado di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, migliorando la pianificazione delle risorse, la gestione dell’inventario e la distribuzione dei prodotti. Un esempio concreto è l’uso dell’AI per la pianificazione della domanda, che riduce gli errori previsionali del 20-30%, migliorando la gestione delle scorte e abbattendo i costi operativi.
- Riduzione dei costi: Grazie all’ottimizzazione dei percorsi di trasporto e alla gestione dinamica delle flotte, l’AI può ridurre i costi di trasporto fino al 15%. Inoltre, l’automazione dei processi manuali, come la pianificazione delle consegne, diminuisce il tempo e le risorse necessarie per gestire operazioni complesse.
- Miglioramento della sostenibilità: L’AI può monitorare e ridurre le emissioni di CO2 ottimizzando le rotte di trasporto e utilizzando in modo più efficiente le risorse. Alcune soluzioni basate sull’AI consentono di ridurre le emissioni fino al 20%, supportando le aziende nel raggiungimento dei loro obiettivi di sostenibilità.
- Maggiore flessibilità: Le soluzioni AI si adattano rapidamente ai cambiamenti della domanda e alle interruzioni della supply chain, consentendo una gestione più agile e reattiva. Questo aspetto è particolarmente rilevante in un mercato sempre più volatile.
Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nella Logistica e nei Trasporti
L’Intelligenza Artificiale viene impiegata in vari ambiti della supply chain e della logistica, tra cui:
- Pianificazione della domanda: L’AI è capace di analizzare dati storici, tendenze di mercato e altri fattori per prevedere con maggiore precisione la domanda futura, riducendo il rischio di sovra o sottostima delle scorte.
- Gestione delle flotte: Gli algoritmi di AI possono ottimizzare i percorsi delle flotte, riducendo i tempi di consegna e il consumo di carburante, permettendo una gestione più efficiente e sostenibile delle risorse.
- Torre di controllo digitale: L’AI offre una visibilità in tempo reale sull’intera supply chain, consentendo di identificare e risolvere tempestivamente eventuali problemi. Questo livello di visibilità è cruciale per mantenere elevati standard di servizio e minimizzare i tempi di inattività.
- Automazione dei magazzini: L’AI viene utilizzata per automatizzare diverse operazioni nei magazzini, come il picking e il packing, migliorando la velocità e l’accuratezza delle operazioni.
Le sfide della trasformazione digitale
Nonostante i numerosi vantaggi, l’implementazione dell’AI nella supply chain presenta delle sfide. È essenziale:
- Scegliere tecnologie che si adattino perfettamente alle esigenze specifiche dell’azienda.
- Gestire i progetti in modo efficiente attraverso un rigoroso project management.
- Prestare attenzione al cambiamento organizzativo necessario per integrare queste nuove tecnologie.
Personalizzazione delle soluzioni tecnologiche
Con la crescita esponenziale del settore logistico, è fondamentale integrare soluzioni tecnologiche personalizzate fin dalle prime fasi del processo. Ogni azienda ha caratteristiche uniche che richiedono soluzioni tecnologiche su misura. La scelta di partner tecnologici con competenze progettuali e tecniche è cruciale per il successo dei progetti di trasformazione digitale, in particolare per quelli legati all’implementazione dell’AI nella supply chain.
Un esempio di questo approccio è il centro di competenza di Smeup, che, attraverso una sinergia tra aziende con decenni di esperienza, sta contribuendo alla trasformazione del settore della logistica con soluzioni specifiche.
Le soluzioni di Smeup per la logistica e i trasporti
Smeup supporta le imprese nella gestione e ottimizzazione della supply chain attraverso soluzioni verticali specializzate, come Traspoj. Traspoj è una suite software che permette di gestire tutti i processi logistici e le politiche di trasporto in modo integrato e nativo. Questa soluzione consente di monitorare e prevedere i costi di trasporto e tutte le operazioni logistiche esternalizzate, con una riduzione dei costi di trasporto del 5-10% e un abbattimento dell’impegno del personale fino al 90%.
Esempi di implementazione e casi d’uso
L’AI è già stata implementata con successo in vari contesti logistici. In un’azienda di distribuzione primaria, l’adozione di una soluzione software di gestione trasporti ha ridotto i chilometri percorsi e i costi di trasporto del 9%. In ambito urbano, l’ottimizzazione delle rotte ha migliorato la puntualità delle consegne del 12%. Inoltre, nell’industria dei beni di consumo, l’AI ha permesso un risparmio sui costi del 9-11% grazie alla gestione ottimizzata degli ordini.
L’AI viene utilizzata anche per il tracking delle spedizioni e la conferma delle prenotazioni tramite canali come WhatsApp, migliorando l’efficienza operativa e fornendo aggiornamenti automatizzati.
Infine, l’AI è impiegata nell’ottimizzazione dei percorsi di consegna, adattandoli in tempo reale a imprevisti come il traffico o condizioni meteorologiche avverse, aumentando l’affidabilità delle consegne.
