L'intelligenza artificiale nei trasporti e nella logistica | L'intelligenza artificiale nell'azienda n. 75

Gestione della flotta con l'intelligenza artificiale nei trasporti

I sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati su veicoli, conducenti e percorsi. Ciò consente di modificare orari e percorsi, utilizzare meglio le risorse di trasporto e ridurre il consumo di carburante fino al 10-15%.

I sistemi intelligenti dotati di funzionalità di apprendimento automatico possono prevedere potenziali guasti con mesi di anticipo sulla base dei dati provenienti dai sensori installati nei veicoli e in altre apparecchiature. Ciò consente di programmare le riparazioni e la manutenzione in orari convenienti, ridurre al minimo i tempi di inattività ed evitare fermate impreviste sulla strada.

Un esempio dell’uso dell’intelligenza artificiale nella gestione della flotta è DB Schenker, leader globale nel settore della logistica. L'azienda utilizza algoritmi avanzati di intelligenza artificiale per ottimizzare la pianificazione dei trasporti, la previsione della domanda e la gestione dell'offerta. In Bulgaria, ad esempio, l’azienda ha utilizzato la soluzione Transmetrics AI per migliorare l’utilizzo dei veicoli e ridurre i tempi di transito per le spedizioni di grandi quantità.

Nel trasporto aereo, l’azienda utilizza uno strumento ibrido di simulazione e previsione che consente la personalizzazione delle simulazioni e si basa su dati storici. Utilizzando l’intelligenza artificiale, DB Schenker non solo sta accelerando la propria trasformazione digitale, ma si sta anche assicurando un vantaggio competitivo a lungo termine nel mercato della logistica.

Fonte: DB Schenker (https://shippingwatch.com/logistics/article14448745.ece)

Implementare l’intelligenza artificiale per ottimizzare i percorsi e ridurre i costi di trasporto

I moderni sistemi di mappatura basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare la congestione del traffico in tempo reale, cercare deviazioni e suggerire percorsi ottimali per i conducenti in base alle condizioni attuali. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare a pianificare meglio la distribuzione dei carichi in modo che vengano trasportati sulle distanze più brevi possibili. Ciò si traduce direttamente in minori costi operativi.

Un esempio di azienda specializzata in soluzioni AI per l’ottimizzazione dei percorsi è l’azienda americana FourKites. Hanno sviluppato una piattaforma di monitoraggio della catena di fornitura in tempo reale che sfrutta i dati e l'apprendimento automatico per migliorare la visibilità e l'efficienza dei trasporti.

Uno dei loro clienti, Henkel, trae vantaggio dall'utilizzo della soluzione FourKites avendo accesso a dati in tempo reale sulla posizione e sull'orario di arrivo stimato (ETA) delle spedizioni. Ciò consente loro di pianificare meglio i propri compiti e di rispondere a eventuali ritardi.

FourKites ha inoltre apportato ulteriori vantaggi a Henkel, come risparmio di tempo e costi, miglioramento della qualità e della responsabilità degli LSP (fornitori di servizi logistici), risoluzione equa delle controversie ed evitamento di sanzioni per ritardi. Nel 2024, Henkel prevede di tracciare quasi un milione di spedizioni utilizzando FourKites.

Fonte: Quattro aquiloni (https://www.fourkites.com/platform/)

Gestione dell'inventario con l'intelligenza artificiale nei trasporti

L’intelligenza artificiale è abile nell’analizzare enormi quantità di dati per prevedere con precisione la domanda di beni e materie prime specifici. Di conseguenza, l’inventario può essere gestito in modo più efficiente, i magazzini possono essere riforniti in modo più accurato e le scorte esaurite possono essere ridotte.

Due strumenti popolari che utilizzano l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per l’ottimizzazione della catena di fornitura sono:

• RELEX (https://www.relexsolutions.com/) – una piattaforma completa utilizzata per la previsione della domanda e il rifornimento automatico delle scorte. L'azienda aiuta i clienti di tutti i settori a pianificare la domanda, gestire l'inventario, ottimizzare i processi logistici e favorire la crescita dei ricavi.
• SAP IBP (https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html) – Un modulo avanzato di pianificazione dell'inventario e catena di fornitura che fa parte della suite SAP. SAP IBP aiuta a ottimizzare i processi logistici e fornisce varie funzionalità, tra cui la pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP), la previsione della domanda, la risposta e la consegna, la pianificazione delle scorte e la pianificazione dei trasporti.

Presentazione dell'intelligenza artificiale per automatizzare i processi di magazzino e il trasporto autonomo

Robot autonomi dotati di moduli di intelligenza artificiale sono già al lavoro in molti magazzini e centri logistici moderni. Sono in grado di raccogliere ordini, imballare prodotti e trasportare pallet di merci. Gli algoritmi di apprendimento automatico consentono a questi robot di riconoscere singole merci e pacchi, pianificare i propri percorsi all’interno del magazzino e persino comunicare con i dipendenti.

Cosa succede quando un prodotto, confezionato e preparato da un robot, è pronto per andare in strada? Ciò apre la porta all’implementazione dell’intelligenza artificiale nei veicoli autonomi. Un esempio è il camion autonomo T-Pod, attualmente in fase di test nei centri di distribuzione DB Schenker. Può essere controllato da un operatore durante la guida su strada oppure, grazie all'implementazione dell'intelligenza artificiale, può trasportare autonomamente pallet di prodotti, evitando gli ostacoli lungo il percorso. La navigazione è facilitata attraverso l'uso di telecamere, radar e sensori di profondità.

Il DB Schenker T-Pod è il primo veicolo del suo genere ad essere omologato per le strade pubbliche in Svezia. Può trasportare fino a 20 tonnellate di carico e ha un'autonomia di circa 200 km con una singola carica.

Fonte: DB Schenker (https://www.dbschenker.com/)

Monitoraggio e analisi dei dati in tempo reale con l'intelligenza artificiale nei trasporti

I dati provenienti dai sensori di bordo, dai sistemi di automazione del magazzino e dai localizzatori delle spedizioni possono essere analizzati in tempo reale da algoritmi di intelligenza artificiale. Ciò consente di prendere immediatamente decisioni aziendali accurate e migliora l'efficienza dell'intera organizzazione. Ad esempio, un sistema dotato di un modulo AI può aiutare a rispondere immediatamente ai ritardi di consegna e avvisare i clienti o adottare misure preventive.

Il team OLX ha utilizzato l’apprendimento automatico per creare un modello ETA predittivo, che nei trasporti e nella logistica sta per Tempo stimato di arrivo. Il modello tiene conto di fattori quali:

• posizione,
• tipo di merce,
• condizioni meteo,
• vacanze, ecc.

Il modello è stato addestrato sui dati di oltre due milioni di transazioni e testato con dati provenienti da sei paesi. Il modello ETA ha raggiunto un’accuratezza e una precisione molto elevate e ha dimostrato la capacità di adattarsi ai cambiamenti del mercato e delle condizioni operative. Il modello ETA ha contribuito ad aumentare la fiducia e la soddisfazione dei clienti, nonché a migliorare l’efficienza e la redditività del processo di consegna.

Sicurezza e prevenzione infortuni

I sistemi di monitoraggio intelligenti dotati di moduli AI non solo proteggono le risorse delle aziende di trasporto. Analizzando le immagini delle telecamere e i dati dei sensori, possono valutare il comportamento del conducente e rilevare segni di stanchezza, suggerendo pause durante il viaggio. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico, analizzando continuamente i dati di telemetria in arrivo dai veicoli, possono prevedere potenziali guasti con largo anticipo.

Così la start-up israeliana Cortica ha utilizzato le reti neurali per analizzare i suoni dei motori per individuare tempestivamente eventuali malfunzionamenti. Aziende come Continental e ZF Friedrichshafen AG offrono soluzioni simili per la diagnostica predittiva dei veicoli per i trasportatori.

Il futuro dell’intelligenza artificiale nei trasporti e nella logistica

Gli esperti concordano sul fatto che, grazie all’intelligenza artificiale, il settore TSL subirà una trasformazione completa entro i prossimi dieci anni. I camion autonomi diventeranno lo standard sulle strade degli Stati Uniti e inizieranno ad apparire più frequentemente in altre parti del mondo. Nel frattempo, nei magazzini, la maggior parte delle operazioni, dal prelievo degli ordini al carico, sarà gestita da robot.

Grazie all’intelligenza artificiale, i costi di trasporto e logistica diminuiranno fino al 30-40%. I tempi di consegna verranno inoltre ridotti attraverso l’ottimizzazione del percorso e del carico, nonché l’implementazione di sistemi di città intelligenti che facilitano lo spostamento dei veicoli durante gli ultimi chilometri del percorso. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella logistica migliorerà la qualità del servizio clienti e il rischio di errori umani sarà quasi eliminato.

Fonte: DALL·E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

L’intelligenza artificiale nei trasporti – sintesi

In conclusione, i sistemi che utilizzano l’apprendimento automatico e gli algoritmi di intelligenza artificiale nei trasporti hanno un grande potenziale nel settore TSL che sta appena iniziando a essere sfruttato. La loro implementazione rappresenta un’opportunità per ridurre significativamente i costi, abbreviare i tempi di consegna, migliorare la sicurezza dei trasporti e servire meglio i clienti. Per avere successo, tuttavia, l’implementazione di queste tecnologie deve essere affrontata in modo strategico.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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