L’intelligenza artificiale (IA) è l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività. – fonte: Parlamento Europeo
Con l’avanzare della digitalizzazione, la logistica si sta rivelando sempre di più il campo di applicazione ideale per l’intelligenza artificiale. La pandemia di Covid19 e le nuove esigenze sorte intorno ad essa, hanno portato ad un crescente sviluppo ed interesse intorno alle sue diverse implementazioni, con un netto miglioramento dell’industria logistica.
Il principale vantaggio di queste implementazioni è la capacità crescente di potersi adattare alle diverse esigenze del mercato, e addirittura prevedere le nuove tendenze, sfruttando la grande mole di dati messi a disposizione.
Applicazioni dell’A.I. in logistica
Il primo ambito nel quale è già stata implementata con successo l’intelligenza artificiale è il tracciamento delle spedizioni. Seguendo l’evoluzione dello stato di un ordine dal momento in cui lascia l’azienda è possibile controllare le varie fasi del percorso e decidere in autonomia eventuali cambi di consegna o inviare comunicazioni ai corrieri. Un altro aspetto importante è l’assistenza al cliente. Già da qualche anno esistono i cosiddetti chatbot, software in grado di simulare una conversazione con un essere umano e quindi fornire customer care.
Un altro impiego, nel quale l’apprendimento automatico o machine learning riveste un ruolo importante, è quello dell’analisi dei dati. Analizzare i dati, saperli mettere in relazione tra loro tramite complessi algoritmi, consente di prevedere i trend del mercato anticipando la domanda dei consumatori.
Infine in ambiente di magazzino automatico, l’intelligenza artificiale può essere impiegata per dialogare con i vari software di gestione. Insieme essi eseguono le varie operazioni di magazzino: movimentazione e stoccaggio delle merci analizzando le azioni già eseguite e sviluppandone di nuove più efficienti.
In conclusione
L’intelligenza artificiale permette ai sistemi di mettersi in relazione con l’ambiente circostante in modo tale da risolvere problemi e agire verso un obiettivo. Analizzando i dati, adattando il proprio comportamento tenendo conto degli effetti di azioni precedentemente compiute, consente ai sistemi A.I. di lavorare in autonomia. Tutto questo si traduce in un’ottimizzazione dei costi, dei tempi e ad un minore spreco di risorse.
