Secondo recenti ricerche dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, anche in Italia si sta registrando una crescita significativa del mercato legato all’intelligenza artificiale, sia in termini di fatturato sia nel numero di imprese coinvolte. Il 57% delle aziende ha già implementato iniziative basate sull’AI e, tra queste, il 25% ha raggiunto una piena operatività.
L’AI non rappresenta una semplice moda passeggera, ma è il frutto di un’evoluzione tecnologica iniziata negli anni Cinquanta e giunta oggi a un momento cruciale di trasformazione.
Oggi l’intelligenza artificiale sta conquistando un ruolo sempre più centrale nella supply chain grazie alla presenza di condizioni tecnologiche e di mercato favorevoli, tra cui:
- La presenza capillare di data center
- Maggiore velocità di elaborazione e potenza computazionale
- Sviluppo dei supercomputer grazie a investimenti pubblici
L’accessibilità di queste tecnologie ha ridotto drasticamente i costi, rendendo l’adozione dell’AI più sostenibile rispetto al passato.
I dirigenti di imprese nei settori manifatturiero e della logistica vedono nell’intelligenza artificiale una risorsa fondamentale non solo per automatizzare attività operative a basso valore aggiunto, ma anche per supportare compiti più complessi e decisionali, tradizionalmente affidati all’essere umano.
Nonostante l’attenzione mediatica e l’entusiasmo crescente, esiste ancora molta confusione su cosa effettivamente sia l’AI, su cosa la distingua da altri strumenti tecnologici e su quali siano le sue reali potenzialità.
Cos’è l’intelligenza artificiale e come funziona
L’OCSE definisce un sistema di AI come un meccanismo in grado di elaborare input e, grazie a capacità adattive autonome, generare output come previsioni, raccomandazioni o decisioni. Questi sistemi influenzano ambienti fisici o digitali secondo obiettivi predefiniti, che possono essere programmati o appresi tramite algoritmi.
I sistemi AI possono essere software o hardware e sono in grado di:
- Rilevare ciò che accade nell’ambiente
- Analizzare i dati raccolti
- Trasformare i dati in informazioni e azioni
- Ragionare ed eventualmente prendere decisioni autonome
Come l’essere umano acquisisce e interpreta informazioni attraverso i sensi, anche l’AI utilizza funzionalità specifiche, o capabilities, per simulare tali processi. Le principali “abilità” dell’intelligenza artificiale comprendono:
- Machine Learning: apprendimento automatico tramite analisi di dati storici per effettuare previsioni o scelte
- Deep Learning: uso di reti neurali che imitano il funzionamento del cervello umano, comprensivo di:
- Natural Language Processing (NLP): comprensione e generazione del linguaggio umano (es. chatbot)
- Computer Vision: interpretazione di immagini e video
- Robotics: interazione fisica autonoma con l’ambiente (es. robot mobili intelligenti)
- Automated Reasoning: capacità di analisi e deduzione autonoma basata sui dati
- Knowledge Representation: organizzazione strutturata dell’informazione a partire da dati grezzi (numeri, immagini, tabelle)
Come l’Intelligenza Artificiale sta cambiando la Supply Chain
Nel settore manifatturiero, l’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo strategico e ci sono team di esperti AI e Data Science che lavorano su progetti basati su AI per potenziare le proprie soluzioni ASP e MES/MOM, veri motori della Digital Supply Chain per gestire, ottimizzare e digitalizzare le operations in produzione.
Nei software MES (Manufacturing Execution System) l’AI viene utilizzata per monitorare e analizzare in tempo reale l’andamento della produzione, rilevare anomalie nei processi, prevedere guasti o fermi macchina attraverso modelli di manutenzione predittiva, analizzare dati reali e precisi per una gestione proattiva e intelligente della fabbrica.
Grazie all’analisi avanzata dei dati raccolti dai macchinari è possibile migliorare la qualità del prodotto, ridurre gli scarti e aumentare l’efficienza operativa. Non solo, viene data particolare attenzione all’operatore di fabbrica attraverso un supporto tecnico costante grazie all’AI Agent che lavora al suo fianco, fornendo informazioni aggiuntive, video tutorial, risposte alle problematiche, istruzioni operative, tutto ciò che serve per migliorare il lavoro.
Quindi chatbot, robot, AI Agent, Predictive Analytics sono il “pane quotidiano” nello studio dell’AI a supporto del processo produttivo.
Nei software APS (Advanced Planning & Scheduling), l’intelligenza artificiale consente invece una pianificazione e schedulazione ancora più precisa e reattiva, tenendo conto di numerose variabili come disponibilità di materiali, capacità produttiva, tempi di consegna e priorità degli ordini.
Gli algoritmi AI analizzano scenari complessi e propongono piani ottimizzati per minimizzare i colli di bottiglia e adattarsi dinamicamente ai cambiamenti della domanda o alle criticità produttive.
Tutto questo per potenziare e migliorare il ruolo del planner che ogni giorno pianifica in maniera veloce e intelligente.
In questo modo i software evoluti basati su AI non solo supportano i decision maker, ma diventano veri e propri alleati intelligenti, capaci di trasformare numerosi dati grezzi in azioni strategiche e predittive.
Come l’AI viene utilizzata nella produzione industriale
Vi sono numerosi progetti basati su AI per potenziare l’efficienza di magazzini, piazzali e software gestionali come WMS, YMS e TMS.
- TMS con AI: ottimizzazione della pianificazione dei trasporti per ridurre costi ed emissioni di CO₂. Grazie al machine learning è stato migliorato il calcolo dei percorsi migliori, sia nei magazzini sia su strada. È stato perfezionato anche uno strumento per la misurazione della carbon footprint finalizzato a ridurre l’impatto ambientale dei trasporti.
- Chatbot intelligente: integrata nei software aziendali, fornisce supporto clienti di primo livello e può eseguire comandi vocali o scritti (ad esempio: “Inserisci un nuovo ordine”). Riconosce immagini e documenti per velocizzare operazioni di data entry, importando automaticamente i dati nei sistemi gestionali (ad esempio da una foto del DDT o dei documenti del conducente).
- WMS potenziato con AI:
- RTLS: tracciamento in tempo reale di muletti, pallet e operatori in magazzino con tecnologie come laser, UWB o beacon Bluetooth.
- AMR: robot autonomi per movimentazione merci, capaci di adattarsi al tipo di pallet e ricalcolare il percorso in tempo reale. Il sistema di gestione assegna la missione al robot più adatto in base a distanza e autonomia.
Per i trasporti vi sono anche diversi ambiti di simulazione della pianificazione dei viaggi con camion a guida autonoma, che saranno introdotti nel prossimo futuro.
Infine, sia in ambito produttivo sia in ambito logistico, si sta lavorando a soluzioni per il labor management o workforce management per gestire al meglio le risorse umane che si occupano di attività operative in fabbrica o nei magazzini.
Come utilizzare l’AI per la gestione del personale manifatturiero e logistico
I software supply chain sono in grado di integrare funzionalità avanzate basate su intelligenza artificiale per:
- ottimizzazione automatica dei turni: grazie ad algoritmi di AI, il software genera in pochi secondi pianificazioni turnistiche che tengono conto di vincoli normativi, ferie, competenze, disponibilità e priorità aziendali.
- previsioni basate sui dati: analizzando serie storiche di produzione, volumi attesi, stagionalità e assenteismo, il sistema suggerisce in modo proattivo il numero ideale di risorse da pianificare, anticipando picchi o cali di attività.
- skill matrix dinamica: la mappatura delle competenze viene aggiornata automaticamente al completamento di progetti o percorsi formativi, rendendo immediata l’assegnazione della persona giusta al posto giusto.
L’intelligenza artificiale non è solo una ‘buzzword’ da convegno: l’AI è già operativa, è dentro le logiche di trasporto, magazzino e produzione.
Le aziende, che stanno sperimentando e investendo oggi in AI, stanno già raccogliendo benefici tangibili in termini di efficienza, precisione e sostenibilità. Certo, non è magia: serve know-how, dati buoni e una visione chiara.
L’AI non è il futuro, ma è il presente.
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