Transporeon, una delle piattaforme leader per la gestione dei trasporti, ha recentemente pubblicato un approfondimento sulla possibile applicazione dell’Intelligenza Artificiale alla logistica just in time dell’industria dei beni di largo consumo (FMCG – Fast Moving Consumer Goods).
Il passaggio alla logistica just-in-time
«La FMCG ha affrontato sfide significative negli ultimi anni, dai costi operativi in aumento alle normative sulla sostenibilità più severe, fino alle mutevoli aspettative dei consumatori – spiega il vicepresidente di settore di Transporeon, Philipp Pfister – Una delle soluzioni è stata il passaggio alla logistica just-in-time (JIT), in modo da avere una supply chain più snella, veloce e dinamica. Le aziende stanno riducendo la loro dipendenza dalle grandi infrastrutture di magazzino, passando invece a depositi più piccoli e intelligenti e a una catena di approvvigionamento, guidata dalla domanda, che richiede un coordinamento preciso. Anche i retailer si stanno assumendo maggiori responsabilità per la logistica in entrata, gestendo i flussi della catena di approvvigionamento per garantire un’efficienza ottimale».
L’introduzione della IA nella logistica Just-in-Time
Ma la JLT – secondo Transporeon – comporta diverse complessità, in un momento nel quale la logistica risente della pressione dei prezzi volatili del carburante, dei costi in aumento e delle normative in evoluzione.
In particolare, il rischio principale è quello di interruzioni a cascata in caso di ritardi. Una delle soluzioni potrebbe dunque essere l’utilizzo dell’IA, per ridurre i tempi di approvvigionamento, snellire le operazioni e tagliare i costi.
Tre modi in cui la tecnologia IA abilita il JIT
Più nello specifico, tre soluzioni logistiche basate sull’IA con automazione e visibilità dei dati in tempo reale – spiega Transporeon – stanno trasformando il settore dei beni di largo consumo, dotando le aziende degli strumenti necessari per gestire il piazzale, monitorare le spedizioni in entrata, prevedere potenziali interruzioni e adeguare dinamicamente le operazioni.
- In primo luogo, l’ottimizzazione del percorso e la tecnologia logistica assicurano che i veicoli, le persone e i volumi giusti siano allineati fin dall’inizio, perché la tecnologia di mappatura fornisce una rappresentazione visiva dell’intero percorso. I responsabili della logistica possono specificare l’ora del giorno in cui i magazzini sono aperti e determinare quale ingresso o uscita si adatta al tipo di veicolo, consentendo la pianificazione precisa dei percorsi verso la posizione esatta, in modo che le consegne non siano in anticipo né in ritardo. Inoltre, la mappatura e il routing integrano dati sul traffico in tempo reale e storici per calcolare con precisione i tempi di percorrenza, identificare modelli e costruire il routing effettivo. Successivamente, gli avvisi in tempo reale consentono aggiustamenti proattivi, mitigando i rischi e migliorando l’efficienza del deposito. Integrando l’analisi predittiva, le aziende possono infine anticipare i ritardi prima che si intensifichino, garantendo la continuità nelle operazioni della catena di approvvigionamento.
- In secondo luogo, l’integrazione senza soluzione di continuità dei dati tra il piazzale e i vettori terzi è fondamentale per una gestione efficiente della catena di approvvigionamento. Le piattaforme basate sul cloud forniscono un flusso fluido di informazioni tra tutti gli stakeholder della logistica, riducendo le incomprensioni e minimizzando le inefficienze all’interno e all’esterno del magazzino. La ricchezza di dati di alta qualità generati attraverso questa integrazione serve anche come risorsa vitale per l’addestramento e il miglioramento dei modelli di IA. Con l’interoperabilità, infatti, le aziende possono ottenere una visione globale delle prestazioni della loro catena di approvvigionamento, portando a una migliore pianificazione ed esecuzione. Questi dati consentono quindi all’IA di apprendere e prevedere i processi futuri, abilitando l’analisi predittiva per la domanda, la capacità e le potenziali interruzioni. Inoltre, sfruttando l’IA, le aziende possono muoversi verso un processo decisionale automatizzato, ottimizzando la distribuzione delle risorse e affrontando proattivamente potenziali colli di bottiglia, realizzando così una catena di approvvigionamento veramente intelligente e reattiva.
- Infine, l’approvvigionamento dei trasporti è stato tradizionalmente un processo manuale che richiedeva molto tempo. L’automazione guidata dall’IA sta invece riducendo i tempi di approvvigionamento da ore a minuti, snellendo le operazioni e riducendo i costi amministrativi. Gli strumenti di approvvigionamento automatizzati garantiscono prezzi competitivi, costi inferiori e minimizzano gli errori umani; eliminando i colli di bottiglia manuali, le aziende possono rispondere più rapidamente alla domanda fluttuante e mantenere una catena resiliente.
Il futuro della logistica secondo l’IA
Pfister conferma che la logistica FMCG deve essere agile, in particolare nel contesto just in time, per adattarsi rapidamente ai cambiamenti. «L’uso di dati in tempo reale – sottolinea – è cruciale per una catena di approvvigionamento reattiva, consentendo alle aziende di anticipare interruzioni e attuare piani di contingenza. Investire in soluzioni scalabili e in tempo reale garantirà la resilienza aziendale, mentre la GenIA (intelligenza artificiale generativa) può analizzare questi dati per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e stimolare l’innovazione. Con l’aumento dell’e-commerce, i fornitori di servizi logistici devono adattarsi a nuovi modelli di vendita, abbracciando centri di micro-fulfillment (piccoli magazzini automatici in prossimità dei consumatori) e reti di distribuzione decentralizzate».
Il futuro della logistica FMCG dipende insomma dalla tecnologia ed in particolare dall’IA, perché migliora visibilità, operazioni e agilità, affrontando le prossime sfide in modo più efficace. Investire in automazione e analisi basata sull’IA sarà determinante per il successo a lungo termine del settore.
