Le 15 principali applicazioni ed esempi di intelligenza artificiale nella logistica

Le persistenti inefficienze, l'aumento dei costi operativi e le continue interruzioni della catena di approvvigionamento continuano a rappresentare una sfida per le funzioni logistiche a livello globale. Queste pressioni mettono a dura prova i sistemi tradizionali, riducono l'affidabilità dei servizi e limitano la capacità delle organizzazioni di espandersi.

Di conseguenza, le aziende si rivolgono sempre più all'intelligenza artificiale per migliorare la visibilità end-to-end, rafforzare la resilienza e ottimizzare le funzioni principali.

Con l'accelerazione della sua adozione, l'intelligenza artificiale sta diventando una capacità fondamentale per i team logistici che desiderano mantenere la propria competitività in un panorama della catena di approvvigionamento in rapida evoluzione.

Scopri le 15 migliori applicazioni di intelligenza artificiale per la logistica, supportate da esempi concreti, per illustrare come queste tecnologie vengono impiegate per affrontare le principali sfide operative e migliorare le prestazioni della catena di approvvigionamento.

Le 10 migliori piattaforme di intelligenza artificiale per la logistica

Nota: la tabella è ordinata alfabeticamente.

Casi d'uso per la pianificazione logistica

La logistica richiede una pianificazione accurata che coinvolge il coordinamento di fornitori, clienti e diverse unità aziendali. Le soluzioni di machine learning possono facilitare le attività di pianificazione, in quanto eccellono nell'analisi di scenari e nell'analisi numerica, entrambe cruciali per una pianificazione efficace.

1. Previsione della domanda

Una previsione accurata della domanda è fondamentale per una pianificazione logistica efficiente. I metodi tradizionali, come ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) e la levigatura esponenziale, spesso si rivelano inadeguati quando si ha a che fare con dati ad alta variabilità o in tempo reale.

L'intelligenza artificiale applicata alla logistica utilizza algoritmi che integrano dati in tempo reale con dati storici per prevedere la domanda con maggiore precisione. Questi algoritmi tengono conto delle variazioni stagionali, dell'impatto delle promozioni, delle tendenze del settore dei trasporti e dei comportamenti di consumo regionali per produrre previsioni dinamiche e contestualizzate.

Sfruttando la pianificazione predittiva basata su sistemi di intelligenza artificiale, le aziende di logistica possono:

• Ottimizza i percorsi di trasporto scegliendo l'itinerario più efficiente per le consegne. Grazie all'accesso ai dati sul traffico in tempo reale e ai risultati storici delle consegne, la pianificazione dei percorsi diventa molto più reattiva alle condizioni sul campo. Ciò si traduce in una notevole riduzione del consumo di carburante, dei tempi di consegna e delle emissioni di carbonio, migliorando al contempo la gestione dei percorsi di consegna.
• Riduci al minimo i livelli di inventario nei centri di distribuzione locali allineando le quantità di magazzino alla domanda futura. Minori costi di gestione dell'inventario si traducono direttamente in minori spese operative, poiché la detenzione di scorte immobilizza capitale che potrebbe essere investito in modo più strategico altrove.
• Ottimizzate la gestione della forza lavoro grazie ad analisi predittive avanzate. Anticipando i volumi delle operazioni logistiche, le aziende possono ridurre le spese per gli straordinari ed evitare carenze o eccessi di personale.
• Migliora la soddisfazione del cliente riducendo la frequenza di esaurimento scorte o ritardi. Grazie a previsioni più accurate, le aziende possono soddisfare meglio la domanda dei clienti e offrire un servizio migliore, un fattore chiave di differenziazione nell'odierno panorama logistico competitivo.

2. Pianificazione dell'offerta

La pianificazione dell'approvvigionamento è una funzione critica all'interno del più ampio ecosistema della gestione della catena di approvvigionamento, che comprende il coordinamento di materiali, produzione e distribuzione per soddisfare la domanda prevista. Nelle operazioni logistiche tradizionali, la pianificazione dell'approvvigionamento è spesso reattiva, basata su aggiornamenti periodici e parametri rigidi.

Tuttavia, l'integrazione dell'intelligenza artificiale, in particolare dei sistemi di IA e degli algoritmi di apprendimento automatico, ha permesso l'evoluzione verso un modello più adattivo e basato sui dati.

L'intelligenza artificiale nella logistica consente alle organizzazioni di analizzare dati provenienti da una vasta gamma di fonti, tra cui dati storici di vendita, segnali di domanda in tempo reale, informazioni sui clienti e percorsi di trasporto, mantenendo così i piani di approvvigionamento costantemente allineati alla domanda effettiva.

Questo passaggio da una pianificazione statica a una dinamica della catena di approvvigionamento migliora la reattività e la flessibilità dell'intero settore logistico, consentendo di affrontare in tempo reale le sfide della supply chain .

Regolazione dinamica dei parametri di fornitura

Grazie all'utilizzo di analisi predittive e tecnologie di intelligenza artificiale, le aziende di logistica possono regolare dinamicamente parametri quali i punti di riordino, i livelli di scorte di sicurezza e i programmi di produzione.

Ciò si rivela prezioso nella gestione di scenari di domanda altamente variabili, fluttuazioni stagionali e cambiamenti improvvisi nei volumi di trasporto o nella capacità produttiva.

Anziché basarsi su regole predefinite o sull'inserimento manuale dei dati, i sistemi digitali autoapprendenti aggiornano autonomamente le regole di pianificazione, consentendo un processo decisionale più preciso e tempestivo.

Per esempio:

• Quando gli algoritmi di intelligenza artificiale rilevano un'impennata nella domanda prevista tramite input quali dati sul traffico in tempo reale, dati storici o cambiamenti nelle tendenze di mercato, possono attivare a monte degli aggiustamenti nell'approvvigionamento dei materiali e nei programmi di produzione, prevenendo così colli di bottiglia e ritardi.
• Al contrario, se la domanda dei clienti diminuisce inaspettatamente, l'IA può raccomandare una riduzione temporanea dei volumi di rifornimento, riducendo il rischio di sovrapproduzione e minimizzando i livelli di inventario che contribuiscono a costi di stoccaggio eccessivi e sprechi.

Riduzione dei rifiuti

La pianificazione dinamica della catena di approvvigionamento, basata sull'implementazione dell'intelligenza artificiale, non solo migliora l'allineamento tra domanda e offerta, ma genera anche significativi miglioramenti in termini di efficienza lungo tutta la catena del valore:

• Riduzione dei costi operativi: le organizzazioni possono operare con scorte più snelle, riducendo le spese di gestione delle scorte e liberando capitale per altri investimenti.
• Minori emissioni di carbonio : una pianificazione efficiente si traduce in un minor numero di spedizioni non necessarie e in veicoli di consegna meglio caricati, supportando direttamente pratiche più sostenibili nel settore della logistica.
• Maggiore efficienza operativa: gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale migliorano la sincronizzazione tra i processi logistici, riducendo i tempi di inattività, ottimizzando i cicli di produzione e consentendo l'individuazione del percorso più efficiente per la consegna di materie prime o prodotti finiti.
• Meno processi manuali: implementando la tecnologia AI, le aziende riducono significativamente la dipendenza dalle competenze umane per le analisi di routine, consentendo al personale di concentrarsi su ruoli più strategici come la collaborazione con i fornitori o la sicurezza e la conformità dei dati.

Aumentare la visibilità della catena di approvvigionamento

Grazie alla logistica basata sull'intelligenza artificiale, le aziende ottengono una maggiore visibilità sulla catena di approvvigionamento, garantendo che eventuali interruzioni, siano esse legate a ritardi nei trasporti, carenze di materie prime o problemi di affidabilità dei fornitori, vengano rapidamente identificate e mitigate.

Questi sistemi utilizzano l'apprendimento automatico per correlare un'ampia gamma di punti dati, consentendo risposte più agili e livelli di servizio costanti anche in situazioni di stress.

Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa per la catena di approvvigionamento possono ulteriormente potenziare la pianificazione creando simulazioni di scenari di fornitura alternativi, consentendo ai pianificatori di valutare i compromessi tra costi, velocità e rischi senza dover implementare fisicamente le modifiche.

Questo tipo di pianificazione predittiva favorisce una catena di approvvigionamento più resiliente, in grado di gestire la volatilità che caratterizza il panorama logistico moderno.

Esempio concreto:

Argents Express Group , un fornitore di servizi logistici statunitense, mirava ad espandere le proprie operazioni di evasione ordini per l'e-commerce , ma si trovava di fronte a notevoli limitazioni con il suo sistema di gestione del magazzino obsoleto, che causava colli di bottiglia operativi, visibilità limitata ed eccessivo intervento manuale. Un'ondata virale di 20.000 ordini con consegna notturna ha rivelato l'incapacità del sistema di scalare e ha spinto a una ricerca approfondita di una soluzione moderna.

Argents ha collaborato con Osa Unified Commerce Platform , una soluzione combinata di WMS, OMS e gestione dell'integrazione, per unificare sistemi precedentemente frammentati e supportare l'evasione di ordini omnicanale ad alto volume. La transizione ha permesso ad Argents di acquisire rapidamente nuovi clienti e ridurre i costi generali grazie all'automazione.

La collaborazione ha inoltre migliorato l'accuratezza dell'inventario grazie alla scansione basata su tappe fondamentali, ha eliminato gli errori di spedizione e ha aumentato la produttività del reparto imballaggio del 57%, passando da 650 a oltre 1.100 ordini al giorno. ¹

Casi d'uso di magazzinaggio automatizzato

3. Robot di magazzino

I robot per magazzini rappresentano un'altra tecnologia basata sull'intelligenza artificiale in cui si stanno investendo ingenti somme per migliorare la gestione della catena di approvvigionamento delle aziende.

Questi robot sono in grado di gestire le operazioni automatizzando attività come prelievo, imballaggio, smistamento e gestione dell'inventario, con conseguente elaborazione più rapida degli ordini, maggiore precisione e riduzione dei costi di manodopera. Sfruttando algoritmi di intelligenza artificiale avanzati, i robot di magazzino possono adattarsi ad ambienti dinamici, ottimizzare i flussi di lavoro e garantire il coordinamento con altri sistemi automatizzati.

Figura 1: Un esempio di robot autonomi per magazzino che aiutano a trasportare scaffalature. ²

Esempi concreti:

Di fronte ai picchi di ordini durante eventi come il Black Friday, THG Fulfil ha implementato le soluzioni robotiche e software di Geekplus per aumentare la produttività, la scalabilità e la visibilità operativa. Il sistema, basato sull'automazione, supporta le scadenze per gli ordini dell'ultimo minuto, migliora la produttività e consente di elaborare la maggior parte delle unità tramite flussi di lavoro automatizzati.

Di conseguenza, THG ha rafforzato l'efficienza dell'evasione degli ordini, mantenendo al contempo i livelli di servizio anche durante i periodi di picco. ³

Agenti di intelligenza artificiale nella logistica

Negli ambienti di magazzino e della catena di approvvigionamento, gli agenti di intelligenza artificiale possono regolare dinamicamente l'allocazione delle scorte, reindirizzare le spedizioni, rispondere alle interruzioni, coordinare i robot e simulare scenari "what-if" a supporto della pianificazione operativa. Grazie all'apprendimento continuo da dati storici e in tempo reale, migliorano la precisione delle decisioni.

Esempi concreti:

PTV Mira di PTV Logistics è un agente di intelligenza artificiale interattivo progettato per pianificare, ottimizzare e prendere decisioni, consentendo un'interazione in linguaggio naturale con informazioni logistiche reali.

Basato sulla piattaforma API-first dell'azienda, PTV Mira consente agli utenti di porre domande come farebbe un collega umano e di ricevere risposte supportate dai dati e ottimizzate in modo reale. L'agente supporta sia le attività operative quotidiane che la pianificazione strategica, aiutando i team ad analizzare le inefficienze, testare scenari ipotetici e risolvere i problemi in pochi minuti anziché in ore. ⁴

Logistics Reply ha introdotto GaliLEA Dynamic Intelligence, un AI Agent Builder integrato nella sua piattaforma LEA Reply per portare l'IA agentiva direttamente nei flussi di lavoro di gestione del magazzino e della catena di approvvigionamento.

Lo strumento consente agli utenti di progettare, configurare e implementare agenti di intelligenza artificiale personalizzati tramite un'interfaccia visiva che definisce origini dati, comportamenti e azioni, senza necessità di competenze di programmazione o di intelligenza artificiale. Questi agenti possono correlare dati provenienti da più sistemi, rilevare anomalie, attivare flussi di lavoro, automatizzare la gestione delle eccezioni e supportare il processo decisionale in tempo reale basato su dati operativi reali. ⁵

4. Rilevamento dei danni e ispezione visiva

Nel settore della logistica, la merce danneggiata non solo fa lievitare i costi operativi, ma compromette anche la soddisfazione del cliente, con conseguente rischio di abbandono e danni alla reputazione. I metodi di ispezione tradizionali, basati su processi manuali, richiedono molto tempo e sono soggetti a errori umani, soprattutto con l'aumento dei volumi di trasporto e della frequenza degli ordini.

Grazie all'implementazione della tecnologia AI, in particolare della visione artificiale , le aziende di logistica possono automatizzare le ispezioni visive all'interno dei flussi di lavoro di gestione del magazzino e di imballaggio.

Questi strumenti basati sull'apprendimento automatico e sulla scienza dei dati analizzano migliaia di immagini in tempo reale per rilevare anomalie e segnalare problemi che potrebbero sfuggire all'attenzione umana.

Grazie all'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella logistica per il rilevamento dei danni, i responsabili della logistica possono:

• Identificare con precisione il tipo e l'entità del danno analizzando i modelli visivi tramite algoritmi di apprendimento automatico addestrati su dati storici.
• Prevenire l'aggravarsi del problema isolando tempestivamente gli articoli interessati, riducendo gli sprechi e consentendo un reindirizzamento o una sostituzione rapidi.
• Genera informazioni utili combinando i dati dei clienti, i dati storici di vendita e le immagini delle condizioni dei prodotti per migliorare la pianificazione predittiva e i metodi di confezionamento.

L'utilizzo di soluzioni logistiche basate sull'intelligenza artificiale migliora la visibilità della catena di approvvigionamento, ottimizza le operazioni logistiche e garantisce standard qualitativi più elevati lungo tutta la filiera, contribuendo in definitiva a una maggiore soddisfazione del cliente e a una riduzione dei costi operativi.

5. Manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva consiste nel prevedere potenziali guasti alle macchine in uno stabilimento analizzando i dati in tempo reale raccolti dai sensori IoT installati sulle macchine stesse.

Gli strumenti di analisi basati sull'apprendimento automatico migliorano l'analisi predittiva e identificano modelli nei dati dei sensori, consentendo ai tecnici di intervenire prima che si verifichi un guasto.

Nel video qui sotto potete vedere un esempio di come DINGO, leader globale nelle soluzioni di manutenzione predittiva, abbia collaborato con QUT per potenziare le proprie capacità di manutenzione predittiva tramite l'apprendimento automatico, ottenendo risultati aziendali significativi in 2-3 mesi.

Esempi concreti:

Il sistema operativo logistico di Mile, basato sull'intelligenza artificiale, si integra direttamente con SAP per consentire l'evasione degli ordini in giornata, la pianificazione predittiva delle spedizioni, l'ottimizzazione intelligente dei percorsi e il coordinamento in tempo reale tra le operazioni di magazzino e gli autisti.

Sostituendo i processi di pianificazione manuali, i ritardi di spedizione di più giorni e la visibilità operativa limitata, la piattaforma:

• Automatizza l'assegnazione di conducenti e veicoli dagli ordini SAP.
• Ottimizza le zone geografiche e il carico dei pallet.
• Supporta le vendite dirette effettuate tramite furgone con fatturazione immediata.
• Fornisce informazioni di percorso in tempo reale tramite l'applicazione del conducente.

Questa integrazione ha prodotto significativi vantaggi operativi, tra cui il 90% degli ordini su richiesta consegnati in giornata, una riduzione dell'85% dei tempi di pianificazione e un aumento del 25% nell'utilizzo dei furgoni. ⁶

Google Cloud Visual Inspection AI automatizza il controllo qualità rilevando i difetti del prodotto utilizzando intelligenza artificiale avanzata e visione artificiale.

La soluzione funziona in modo autonomo, in locale o nel cloud, supportando immagini ad altissima risoluzione per un rilevamento preciso dei difetti. I clienti segnalano un'accuratezza fino a 10 volte superiore rispetto al machine learning (ML) tradizionale e richiedono un numero significativamente inferiore di immagini etichettate per addestrare i modelli.

Oltre al rilevamento delle anomalie, identifica, classifica e localizza molteplici difetti in una singola immagine, consentendo l'esecuzione automatizzata di attività di follow-up. ⁷

Casi d'uso degli oggetti autonomi

Gli oggetti autonomi operano senza l'intervento umano grazie all'intelligenza artificiale. Tra questi rientrano i veicoli a guida autonoma, i droni e la robotica. Possiamo aspettarci un aumento dei dispositivi autonomi nel settore della logistica, data la sua idoneità alle applicazioni di intelligenza artificiale.

6. Veicoli a guida autonoma

Le auto a guida autonoma hanno il potenziale per trasformare la logistica riducendo drasticamente la dipendenza dagli autisti umani.

Tecnologie come il platooning contribuiscono alla salute e alla sicurezza dei conducenti, riducendo al contempo le emissioni di carbonio e il consumo di carburante dei veicoli.

Grandi aziende come Tesla e Mercedes-Benz stanno investendo massicciamente nei veicoli a guida autonoma. Tuttavia, secondo le stime di BCG, si prevede che entro il 2030 solo circa il 10% dei veicoli commerciali leggeri sarà in grado di guidare in modo autonomo. ⁸

7. Droni per le consegne

In ambito logistico, i droni per le consegne sono strumenti utili quando le aziende devono consegnare prodotti in aree in cui il trasporto via terra non è possibile, sicuro, affidabile o sostenibile.

Nel settore sanitario , dove i prodotti farmaceutici hanno una breve durata di conservazione, i droni per le consegne possono aiutare le aziende a ridurre i costi di smaltimento dei rifiuti e a evitare investimenti in costosi impianti di stoccaggio.

Guardate il video qui sotto per il progetto "Deliver Future", una collaborazione tra DHL, GIZ per conto del BMZ e Wingcopter, che ha testato con successo l'utilizzo dei droni per la consegna di medicinali in aree isolate dell'Africa orientale.

Esempio concreto:

Il Tesla Semi è un camion elettrico di classe 8 progettato per trasformare il trasporto merci grazie alle sue prestazioni, efficienza e sostenibilità.

Le ultime specifiche di produzione per il suo semirimorchio elettrico di Classe 8 includono due allestimenti (Standard Range e Long Range), che offrono rispettivamente un'autonomia di circa 325 e 500 miglia, con una potenza di trazione condivisa di 800 kW e una ricarica rapida di classe megawatt, prima delle consegne ai clienti.

Casi d'uso dell'analisi

8. Prezzi dinamici

La determinazione dinamica dei prezzi è una strategia basata sui dati in cui i prezzi dei prodotti vengono continuamente adeguati in risposta alle fluttuazioni della domanda, dell'offerta, dei prezzi della concorrenza e delle tendenze di mercato. Nel panorama logistico in rapida evoluzione, dove le strutture dei costi e il comportamento dei clienti cambiano velocemente, i modelli di prezzo statici possono comportare la perdita di opportunità di fatturato o un'allocazione inefficiente delle risorse.

I moderni software di pricing, basati su algoritmi di machine learning e tecnologie di intelligenza artificiale, consentono alle aziende di analizzare i dati, inclusi i dati storici di vendita, i dati dei clienti e i benchmark della concorrenza, in tempo reale. Questi sistemi di intelligenza artificiale individuano modelli in migliaia di punti dati per prevedere i movimenti del mercato ed eseguire tempestivi adeguamenti dei prezzi.

Sfruttando l'intelligenza artificiale nella logistica, le aziende possono:

• Rispondi alle sfide della catena di approvvigionamento con modifiche dei prezzi in tempo reale che riflettono i cambiamenti nei livelli di inventario, nei costi di trasporto o nelle dinamiche del settore delle spedizioni.
• Utilizza l'analisi predittiva per prevedere la domanda futura e impiega modelli di prezzo che ottimizzino sia il volume delle vendite che i margini di profitto.
• Riduci la dipendenza dai processi manuali ed elimina i ritardi nei tempi di risposta consentendo ai sistemi digitali autoapprendenti di prendere decisioni sui prezzi in modo automatico.

Il risultato è una maggiore efficienza operativa, un migliore allineamento con le tendenze di mercato e la capacità di offrire prezzi competitivi che aumentano la soddisfazione del cliente, contribuendo al contempo a ridurre i costi operativi in tutto il settore della logistica.

9. Ottimizzazione del percorso / Gestione del trasporto merci

I modelli di intelligenza artificiale aiutano le aziende ad analizzare i percorsi esistenti e a monitorarne l'ottimizzazione. L'ottimizzazione dei percorsi utilizza algoritmi di percorso più breve, nell'ambito dell'analisi dei grafi, per determinare il percorso più efficiente per i camion della logistica.

Pertanto, l'azienda potrà ridurre i costi di spedizione e velocizzare il processo di consegna. Gli ottimizzatori di percorso sono inoltre strumenti efficaci per ridurre l'impronta di carbonio di un'azienda.

Esempi concreti:

Il sistema Smart Road di Valerann è una piattaforma di gestione del traffico basata sull'intelligenza artificiale, progettata per migliorare la sicurezza, l'efficienza e la connettività stradale. Raccoglie e analizza dati in tempo reale da una rete di sensori intelligenti integrati nell'infrastruttura stradale, fornendo informazioni cruciali sulle condizioni della strada, sul flusso del traffico e sui potenziali pericoli.

Queste informazioni vengono fornite ai veicoli autonomi, agli operatori del traffico e agli utenti della strada, consentendo loro di prendere decisioni migliori e di gestire i sistemi di trasporto in modo più proattivo. Il sistema di Valerann supporta un'ampia gamma di applicazioni, tra cui la prevenzione degli incidenti, la riduzione della congestione e il controllo ottimizzato del traffico. ⁹

Casi d'uso per la gestione del back office

Ogni unità aziendale ha attività di back-office e la logistica non fa eccezione. Ad esempio, esistono numerosi moduli relativi alla logistica, come la polizza di carico, dai quali è necessario estrarre manualmente i dati strutturati. La maggior parte delle aziende esegue questa operazione manualmente.

10. Automatizzazione dell'elaborazione dei documenti

Fattura, polizza di carico e listino prezzi facilitano la comunicazione tra acquirenti, fornitori e fornitori di servizi logistici.

Le tecnologie di automazione documentale possono essere utilizzate per migliorare l'efficienza dell'elaborazione dei documenti, automatizzando l'inserimento dei dati, la risoluzione degli errori e la preparazione dei documenti.

11. Automatizzare altre attività manuali d'ufficio

L'iperautomazione, detta anche automazione intelligente dei processi aziendali, significa utilizzare una combinazione di IA, automazione robotica dei processi (RPA) , process mining e altre tecnologie per automatizzare i processi in modo end-to-end. Con queste tecnologie, le aziende possono automatizzare diverse attività di back-office, come ad esempio:

• Pianificazione e tracciamento: i sistemi di intelligenza artificiale possono pianificare i trasporti, organizzare le linee di carico, assegnare e gestire i dipendenti a postazioni specifiche e tracciare i pacchi all'interno del magazzino.
• Generazione di report: le aziende di logistica possono utilizzare strumenti RPA per generare automaticamente report periodici necessari a informare i manager e garantire l'allineamento di tutti i membri dell'azienda. Le soluzioni RPA possono facilmente generare report in automatico, analizzarne il contenuto e, in base a quest'ultimo, inviarli via e-mail alle parti interessate.
• Elaborazione delle email: in base al contenuto dei report generati automaticamente, i bot RPA possono analizzare il contenuto e inviare email alle parti interessate.

12. Servizio clienti

Il servizio clienti riveste un ruolo cruciale nelle aziende di logistica, poiché i clienti spesso le contattano quando riscontrano problemi con le consegne. I chatbot per il servizio clienti sono in grado di gestire attività di call center di livello medio-basso, come ad esempio:

• Richiesta di consegna
• Modificare un ordine
• Tracciamento della spedizione
• Rispondere a una domanda frequente

I chatbot sono anche strumenti preziosi per analizzare l'esperienza del cliente; le metriche di analisi dei chatbot consentono alle aziende di acquisire una comprensione più approfondita dei propri clienti, permettendo loro di migliorare il percorso del cliente offerto.

Esempi concreti:

Il chatbot logistico di Streebo è una soluzione basata sull'intelligenza artificiale generativa, pensata appositamente per il settore della logistica e delle consegne. Aiuta ad automatizzare i processi aziendali chiave, migliorando al contempo il coinvolgimento e l'assistenza clienti.

Il chatbot funziona su più canali, tra cui web, app per dispositivi mobili, WhatsApp, Facebook Messenger, email e SMS. Questa capacità omnicanale garantisce ai clienti la possibilità di interagire con l'azienda ovunque sia per loro più comodo.

Supporta inoltre oltre 38 lingue, rendendolo accessibile a una base di utenti globale. La tecnologia AI sottostante si integra con potenti motori NLP come Watson, Dialogflow, Amazon Lex e Azure CLU, consentendo conversazioni intelligenti e naturali.

Il sistema è già predisposto per scenari specifici della logistica. Le aziende possono utilizzarlo rapidamente per attività come il tracciamento delle spedizioni, la prenotazione e la modifica degli ordini, la pianificazione delle consegne e le richieste di base del servizio clienti.

Dal punto di vista operativo, offre visibilità in tempo reale sull'inventario, facilita la gestione delle scorte e supporta l'ottimizzazione dei percorsi per ridurre tempi e costi di consegna. ¹⁰

CMA CGM e la startup francese di intelligenza artificiale Mistral AI hanno stretto una partnership quinquennale da 100 milioni di euro con l'obiettivo di migliorare il servizio clienti nel settore delle spedizioni e della logistica, nonché di perfezionare le capacità di verifica delle informazioni nei media francesi di CMA CGM, come BFM TV. Questa iniziativa rientra nella più ampia strategia di investimento di CMA CGM nell'IA, che ora ammonta a 500 milioni di euro.

La collaborazione mira a ridurre i tempi di risposta degli addetti al servizio clienti, che gestiscono oltre un milione di email a settimana, e l'implementazione è prevista entro 6-12 mesi.

Inoltre, la partnership sottolinea l'impegno a favore dell'innovazione francese in un contesto di tensioni commerciali globali e di concorrenza da parte dei modelli di intelligenza artificiale cinesi a basso costo. ¹¹

Casi d'uso per vendite e marketing

Le attività di vendita e marketing dei fornitori di servizi logistici possono essere potenziate anche grazie all'utilizzo dell'intelligenza artificiale. Alcune applicazioni sono:

13. Punteggio di vantaggio

L'assegnazione di punteggi ai lead permette ai venditori di concentrarsi sui potenziali clienti più adatti. Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono essere utilizzati per assegnare automaticamente punteggi ai lead in base al loro profilo, comportamento e interessi.

I sistemi di lead scoring basati sull'intelligenza artificiale utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per elaborare rapidamente i dati e determinare con precisione quali lead hanno maggiori probabilità di convertirsi in clienti paganti.

14. Marketing di routine

L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per aiutare i fornitori di servizi logistici ad automatizzare le attività di marketing di routine, tra cui l'email marketing e la creazione di contenuti.

15. Analisi delle vendite e del marketing

L'intelligenza artificiale può offrire analisi di vendita e marketing più precise. Gli strumenti basati sull'IA possono aiutare i fornitori di servizi logistici ad analizzare il comportamento dei clienti e a utilizzare l'analisi predittiva per comprendere meglio cosa è probabile che i loro clienti facciano in futuro.

I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono essere utilizzati anche per monitorare i cambiamenti del mercato, consentendo ai fornitori di servizi logistici di rimanere all'avanguardia rispetto alla concorrenza e di prendere decisioni basate sui dati che si traducono in una maggiore efficienza.

meccanismi di riduzione dei costi

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nella logistica consente alle organizzazioni di ottenere risparmi sui costi attraverso molteplici meccanismi, anziché affidarsi esclusivamente a miglioramenti incrementali dell'efficienza.

• Riduzione dei costi di magazzino: la previsione della domanda e la pianificazione predittiva basate sull'intelligenza artificiale allineano le quantità di magazzino alla domanda futura prevista. Riducendo al minimo le scorte in eccesso, le aziende diminuiscono i costi di magazzino e liberano capitale per altri investimenti.
• Riduzione dei costi di trasporto: gli algoritmi di ottimizzazione dei percorsi e di instradamento dei veicoli determinano i percorsi più efficienti per le consegne, riducendo così il consumo di carburante e i costi di spedizione. I percorsi efficienti migliorano anche l'utilizzo dei veicoli e riducono le emissioni di carbonio.
• Riduzione dei tempi di inattività: la manutenzione predittiva basata su algoritmi di apprendimento automatico previene i guasti imprevisti delle apparecchiature. Ciò riduce al minimo le spese di riparazione e massimizza la durata utile degli asset, con conseguente maggiore efficienza in termini di costi della catena di approvvigionamento.
• Efficienza del lavoro: l'automazione di attività ripetitive come l'inserimento manuale dei dati, l'estrazione dei dati e le richieste di base ai clienti riduce la necessità di straordinari e i costi del personale. I dipendenti possono essere riassegnati ad aree strategiche in cui la competenza umana apporta un valore aggiunto maggiore.
• Miglioramento delle prestazioni operative: i sistemi di intelligenza artificiale migliorano il processo decisionale analizzando grandi volumi di dati in tempo reale. Una migliore qualità delle decisioni riduce gli sprechi, evita i colli di bottiglia e crea catene di approvvigionamento più resilienti.

Considerazioni etiche

Nonostante i vantaggi derivanti dall'integrazione dell'IA nel settore della logistica, le aziende dovrebbero tenere in considerazione diverse sfide etiche:

• Riqualificazione professionale : l'automazione della gestione del magazzino, dell'estrazione dei dati e dell'elaborazione dei documenti riduce la necessità di attività manuali ripetitive. Le aziende di logistica possono mitigare la perdita di posti di lavoro riqualificando i dipendenti per nuovi ruoli, come la sicurezza dei dati, la collaborazione con i fornitori e la supervisione dei sistemi di intelligenza artificiale.
• Distorsione algoritmica : gli algoritmi di apprendimento automatico addestrati su dati storici incompleti o distorti possono generare previsioni della domanda o decisioni sulla catena di approvvigionamento errate. La verifica periodica dei modelli di intelligenza artificiale, la garanzia di dati di addestramento diversificati e il coinvolgimento di esperti umani nella convalida delle decisioni contribuiscono a ridurre questo rischio.
• Privacy e sicurezza dei dati: i sistemi logistici basati sull'intelligenza artificiale gestiscono spesso informazioni sensibili relative a clienti e fornitori. È fondamentale disporre di solide misure di sicurezza informatica e di quadri normativi conformi per prevenire l'uso improprio di dati personali o operativi.
• Compromessi in termini di sostenibilità: se da un lato l'IA può promuovere pratiche sostenibili riducendo il consumo di carburante e le emissioni di carbonio, dall'altro il crescente utilizzo di robot e sensori basati sull'IA solleva preoccupazioni in merito al consumo energetico. È necessario un continuo miglioramento degli strumenti di IA a basso consumo energetico per bilanciare questi effetti.

Adozione da parte delle piccole imprese

Mentre le grandi aziende di logistica sono all'avanguardia nell'adozione dell'IA, le piccole imprese si trovano ad affrontare sfide specifiche, tra cui budget limitati, competenze della forza lavoro insufficienti e l'integrazione dell'IA con i sistemi esistenti. Tuttavia, esistono opportunità concrete per le piccole imprese di adottare l'IA a costi gestibili.

• Strumenti cloud a prezzi accessibili: molte piattaforme logistiche basate sull'intelligenza artificiale offrono ora modelli di abbonamento a consumo. Ad esempio, strumenti di ottimizzazione dei percorsi come Routific consentono ai piccoli team logistici di pianificare i percorsi in modo efficiente senza ingenti investimenti iniziali.
• Automazione del servizio clienti: le piccole imprese possono implementare chatbot basati sull'intelligenza artificiale per gestire le richieste di base dei clienti, come il tracciamento delle spedizioni o le richieste di consegna. Questo libera il personale, garantendo al contempo un servizio clienti migliore.
• Gestione delle scorte: gli strumenti di analisi predittiva basati sul cloud aiutano le piccole imprese a ridurre i costi di magazzino fornendo previsioni accurate della domanda futura, minimizzando gli sprechi e prevenendo l'eccesso di scorte.
• Soluzioni open-source: i framework di machine learning consentono alle piccole aziende di logistica di sperimentare l'adozione dell'IA a costi minimi, con il supporto delle risorse della community.

Il futuro delle operazioni logistiche basate sull'intelligenza artificiale

Secondo il rapporto sulle tendenze logistiche di DHL Freight, ¹² L'intelligenza artificiale sarà al centro delle future operazioni logistiche. Andrà oltre la semplice automazione per consentire processi decisionali dinamici, pianificazione predittiva e ottimizzazione in tempo reale lungo le catene di approvvigionamento.

Con il progredire dei sistemi di intelligenza artificiale, si assisterà a una maggiore efficienza, a una riduzione dell'impatto ambientale grazie a percorsi e consumi energetici più intelligenti e a una risposta più rapida delle aziende di logistica in caso di imprevisti.

L'integrazione dell'intelligenza artificiale con tecnologie sostenibili e una maggiore sicurezza informatica definirà la prossima era della logistica intelligente, resiliente ed ecocompatibile.

Collegamenti di riferimento

1.

Revolutionizing Fulfillment: How Argents Express Group Improved Efficiency

Osa Commerce

2.

Autonomous Mobile Robots (AMRs) - Mecalux.com

3.

THG Fulfil and Geekplus Unite to Create a Peak Season Hero

4.

PTV Logistics launches an interactive AI Agent bringing logistics intelligence to life | PTV Logistics

5.

Logistics Reply announces the launch of its warehouse AI Agent Builder, GaliLEA Dynamic Intelligence | Reply

Reply

6.

Mile X SAP

Milenow

7.

Improve manufacturing quality control with Visual Inspection AI | Google Cloud Blog

Google Cloud

8.

The Future of Commercial Vehicles

BCG Global

9.

Valerann | Powered by Data. Driven by Insight

10.

Logistics Chatbot: Top Use Case Examples and Benefits

Streebo Inc.

11.

reuters.com

Reuters

12.

Logistics Trends 2025 | DHL Freight

DHL Freight Connections

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

Visualizza il profilo completo

Ricercato da

Sıla Ermut

Analista di settore

Segui

Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple, specializzata in email marketing e video di vendita. In precedenza, ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master in Psicologia Sociale e una laurea in Relazioni Internazionali.

Visualizza il profilo completo

Commenti 1

Condividi i tuoi pensieri

Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori.

Nome

Indirizzo e-mail

Commento

0/450

Pubblica un commento

Usa Wuttisilp

Mar 03, 2021 at 08:13

Good job!

Rispondere