I sistemi basati sull’IA possono analizzare enormi quantità di dati su veicoli, conducenti e percorsi. Questo rende possibile regolare orari e percorsi, utilizzare meglio le risorse di trasporto e ridurre il consumo di carburante fino al 10-15%.
I sistemi intelligenti dotati di capacità di apprendimento automatico possono prevedere potenziali guasti mesi prima, basandosi sui dati dei sensori installati nei veicoli e in altre attrezzature. Questo rende possibile pianificare riparazioni e manutenzioni in momenti convenienti, ridurre i tempi di inattività e evitare fermate non programmate sulla strada.
Un esempio dell’uso dell’IA nella gestione della flotta è DB Schenker, un leader globale nel settore della logistica. L’azienda utilizza algoritmi avanzati di IA per ottimizzare la pianificazione dei trasporti, la previsione della domanda e la gestione delle offerte. In Bulgaria, ad esempio, l’azienda ha utilizzato la soluzione IA di Transmetrics per migliorare l’utilizzo dei veicoli e ridurre i tempi di transito per le spedizioni all’ingrosso.
Nel trasporto aereo, l’azienda sta utilizzando uno strumento ibrido di simulazione e previsione che consente la personalizzazione delle simulazioni ed è basato su dati storici. Utilizzando l’IA, DB Schenker non solo sta accelerando la sua trasformazione digitale, ma sta anche assicurandosi un vantaggio competitivo a lungo termine nel mercato della logistica.
Fonte: DB Schenker (https://shippingwatch.com/logistics/article14448745.ece)
I moderni sistemi di mappatura alimentati dall’IA 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 su distanze il più brevi possibile. Questo si traduce direttamente in costi operativi inferiori.
Un esempio di un’azienda specializzata in soluzioni IA per l’ottimizzazione dei percorsi è la società americana FourKites. Hanno sviluppato una piattaforma di monitoraggio della catena di approvvigionamento in tempo reale che sfrutta i dati e l’apprendimento automatico per migliorare la visibilità e l’efficienza del trasporto.
Uno dei loro clienti, Henkel, beneficia dell’utilizzo della soluzione FourKites avendo accesso a dati in tempo reale sulla posizione e sul tempo di arrivo stimato (ETA) delle spedizioni. Questo consente loro di pianificare meglio i propri compiti e rispondere a eventuali ritardi.
FourKites ha anche portato ulteriori vantaggi a Henkel, come risparmi di tempo e costi, miglioramento della qualità e responsabilità dei LSP (Fornitori di Servizi Logistici), risoluzione equa delle controversie e evitamento di penalità per ritardi. Nel 2024, Henkel prevede di monitorare quasi un milione di spedizioni utilizzando FourKites.
Fonte: Four Kites (https://www.fourkites.com/platform/)
L’intelligenza artificiale è abile nell’analizzare enormi quantità di dati per prevedere con precisione la domanda di beni e materie prime specifiche. Di conseguenza, l’inventario può essere gestito in modo più efficiente, i magazzini possono essere riforniti con maggiore precisione e le rotture di stock possono essere ridotte.
Due strumenti popolari che utilizzano l’IA e l’apprendimento automatico per l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento sono:
I robot autonomi dotati di moduli di intelligenza artificiale sono già al lavoro in molti magazzini e centri logistici moderni. Sono in grado di prelevare ordini, imballare prodotti e trasportare pallet di merci. Gli algoritmi di apprendimento automatico consentono a questi robot di riconoscere beni e pacchi individuali, pianificare i propri percorsi all’interno del magazzino e persino comunicare con i dipendenti.
Cosa succede quando un prodotto, imballato e preparato da un robot, è pronto per partire? Questo apre la porta all’implementazione dell’IA nei veicoli autonomi. Un esempio è il camion autonomo T-Pod, attualmente in fase di test nei centri di distribuzione di DB Schenker. Può essere controllato da un operatore mentre guida sulla strada o, grazie all’implementazione dell’IA, può trasportare autonomamente pallet di prodotti, evitando ostacoli lungo il percorso. La navigazione è facilitata attraverso l’uso di telecamere, radar e sensori di profondità.
Il T-Pod di DB Schenker è il primo veicolo del suo genere ad essere approvato 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/)
I dati provenienti da sensori a bordo dei veicoli, sistemi di automazione dei magazzini e localizzatori di spedizioni possono essere analizzati in tempo reale da algoritmi di intelligenza artificiale. Questo consente di prendere decisioni aziendali accurate istantaneamente e migliora l’efficienza dell’intera organizzazione. Ad esempio, un sistema dotato di un modulo IA può aiutare a rispondere immediatamente ai ritardi nelle consegne e notificare i clienti o adottare misure preventive.
Il team di OLX ha utilizzato l’apprendimento automatico per costruire un modello ETA predittivo, che nel trasporto e nella logistica sta per Tempo di Arrivo Stimato. Il modello tiene conto di fattori come:
Il modello è stato addestrato su dati provenienti da 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 nelle condizioni di mercato e operative. Il modello ETA ha contribuito ad aumentare la fiducia e la soddisfazione dei clienti, oltre a migliorare l’efficienza e la redditività del processo di consegna.
I sistemi di monitoraggio intelligenti dotati di moduli IA non solo proteggono i beni delle aziende di trasporto. Analizzando le immagini delle telecamere e i dati dei sensori, possono valutare il comportamento del conducente e rilevare segni di affaticamento, suggerendo pause durante il viaggio. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico, analizzando continuamente i dati telemetrici in arrivo dai veicoli, possono prevedere potenziali guasti con largo anticipo.
Così, la start-up israeliana Cortica ha applicato reti neurali per analizzare i suoni del motore per la rilevazione precoce di malfunzionamenti imminenti. Aziende come Continental e ZF Friedrichshafen AG offrono soluzioni simili per la diagnostica predittiva dei veicoli per i trasportatori.
Gli esperti concordano sul fatto che, grazie all’intelligenza artificiale, l’industria TSL subirà una completa trasformazione nei prossimi dieci anni. I camion autonomi diventeranno lo standard sulle strade degli Stati Uniti e inizieranno a comparire più frequentemente in altre parti del mondo. Nel frattempo, nei magazzini, la maggior parte delle operazioni—dalla raccolta degli ordini al carico—sarà gestita da robot.
Grazie all’IA, i costi di trasporto e logistica diminuiranno fino al 30-40%. I tempi di consegna saranno inoltre ridotti attraverso l’ottimizzazione dei percorsi e dei carichi, così come l’implementazione di sistemi intelligenti per le città che facilitano il movimento dei veicoli durante gli ultimi chilometri del percorso. L’integrazione dell’IA nella logistica migliorerà la qualità del servizio clienti e il rischio di errori umani sarà quasi eliminato.
Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
In conclusione, i sistemi che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico e IA nel trasporto hanno un grande potenziale nell’industria TSL che sta appena iniziando a essere sfruttato. La loro implementazione è un’opportunità per ridurre significativamente i costi, accorciare 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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Esperto di JavaScript e istruttore che forma 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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