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20/09/2024 alle 16:15Logistics Reply punta sulla gestione del magazzino con un’applicazione di intelligenza artificiale
Alla LogiMAT 2024, Logistics Reply ha vinto il premio MIGLIOR PRODOTTO con il suo assistente WMS intelligente LEApedia. L’applicazione di intelligenza artificiale bidirezionale consente una ricerca dati efficiente e rapida nel sistema di gestione del magazzino. Dal 2015, il fornitore di software utilizza l’intelligenza artificiale (IA) nella sua suite di prodotti WMS nativa cloud LEA ReplyTM.
(Gütersloh) Lina Sophie Schmidt ha parlato con Alexander Edelmann, Associate Partner di Logistics Reply, sui vantaggi dell’IA nella logistica e sulla domanda di come si svilupperà il settore in futuro.
Signor Edelmann, l’IA è attualmente il tema di tendenza nell’intralogistica. Perché questo argomento sta guadagnando così tanto slancio?
Il mercato dell’IA nella logistica sta crescendo rapidamente. Quasi ogni azienda sta sperimentando con l’intelligenza artificiale, sia come fornitore che come utilizzatore di sistemi di gestione del magazzino. L’attuale entusiasmo per l’IA nella logistica è stato amplificato dal boom di Chat-GPT dell’anno scorso. Anche se la gestione digitale della supply chain nel WMS ha già portato a tempi di elaborazione più brevi e a una panoramica dei processi ottimizzata, il potenziale non è ancora stato completamente sfruttato. Le applicazioni intelligenti di IA affrontano esattamente i punti in cui i concetti WMS tradizionali raggiungono i loro limiti.
Qual è, secondo lei, l’aspetto del magazzino del futuro?
Dal mio punto di vista, l’IA è un motore di crescita per l’intero settore della logistica. Il suo utilizzo apre alla settore nuove potenzialità di ottimizzazione, poiché molte attività nella logistica possono essere realizzate in modo significativamente più sostenibile ed efficiente. Oltre a una progettazione economica del WMS, l’uso dell’IA rende la supply chain più resistente alle crisi: per una maggiore certezza nella pianificazione, l’IA fa previsioni appropriate in caso di fluttuazioni degli ordini sulla base dei flussi di dati analizzati. Allo stesso tempo, l’IA aumenta l’efficienza nel magazzino e può quindi contrastare gli effetti della carenza di personale specializzato, poiché l’IA riconosce le dipendenze implicite dei dati e prende decisioni più precise con un minore impegno di personale. Attualmente, in alcune aziende logistiche ci sono ancora barriere riguardo alle competenze necessarie e alla complessità del tema IA. Pertanto, poniamo grande enfasi sul fatto che le nostre applicazioni di IA siano facili da usare e progettate per essere user-friendly. Il nostro assistente IA intelligente LEApedia, ad esempio, consente agli utenti di diverse qualifiche di porre domande in linguaggio naturale. Il sistema trova le risposte appropriate nel pool di dati esistente molto più rapidamente rispetto a una lunga ricerca manuale.
Quali sono i vantaggi dell’uso dell’IA per il WMS?
Le richieste per una supply chain efficiente stanno aumentando costantemente. Di conseguenza, anche i sistemi di gestione del magazzino utilizzati sono sotto esame. L’uso dell’IA nella logistica offre il vantaggio centrale dell’aumento dell’efficienza strutturale: l’IA è in grado di estrarre, ordinare e analizzare modelli di dati dal pool di dati esistente. Combinando e analizzando diversi flussi di dati, è possibile comprendere e valutare meglio le relazioni tra i singoli dati. Questa raccolta e analisi intelligente dei dati fa risparmiare molto tempo, riduce la suscettibilità agli errori e rende la supply chain molto più trasparente per tutte le parti coinvolte. A seconda del caso d’uso, si aggiungono vantaggi specifici. Ad esempio, i processi operativi del magazzino possono essere gestiti in modo strutturato grazie alla panoramica in tempo reale delle scorte supportata dall’IA, così come nel yard management attraverso il tracciamento delle attività nel piazzale. Questi sono solo alcuni esempi di come tali applicazioni di IA possano semplificare notevolmente la vita lavorativa dei dipendenti della logistica.
Quanto sono flessibili le applicazioni WMS supportate dall’IA rispetto alle soluzioni tradizionali?
Le applicazioni di IA nel WMS sono decisamente più flessibili rispetto alle soluzioni software tradizionali per la gestione del magazzino. Con una base WMS nativa cloud, i moduli di IA possono essere integrati in modo scalabile e secondo necessità in più sedi di magazzino in tutto il mondo, senza rallentare o interrompere le operazioni quotidiane. Questo è reso possibile dalla struttura modulare della nostra Business Suite LEA ReplyTM. Il WMS si basa su microservizi e cosiddette REST-API, ovvero interfacce massimamente flessibili. Entrambi garantiscono che i moduli possano essere facilmente duplicati e aggiornati in modo indipendente. Gli aggiornamenti avvengono inoltre senza interrompere le operazioni in corso. Pertanto, i singoli moduli di IA sono molto più flessibili e scalabili nell’applicazione rispetto ai tradizionali WMS, che devono essere installati progressivamente presso le rispettive sedi. Inoltre, le applicazioni di IA sono specificamente adattate alle esigenze dei clienti e agli ambienti software, rendendole adatte a tutti i gruppi di utenti.
Alexander Edelmann è Associate Partner di Logistics Reply e responsabile dell’intera area di lingua tedesca. Ha una solida conoscenza come esperto di supply chain e può vantare oltre 15 anni di esperienza nel settore della logistica, della gestione del magazzino e dell’IT. La sua carriera include esperienze presso Fraunhofer IML e PSI Logistics GmbH.
Dal suo punto di vista, l’intelligenza artificiale plasmerà il futuro del settore logistico e supporterà sempre più gli utenti di software logistico in compiti complessi come la pianificazione ottimizzata degli ordini.
Foto: © Loginfo24




Alexander Edelmann è Associate Partner di Logistics Reply e responsabile dell’intera area di lingua tedesca. Ha una solida conoscenza come esperto di supply chain e può vantare oltre 15 anni di esperienza nel settore della logistica, della gestione del magazzino e dell’IT. La sua carriera include esperienze presso Fraunhofer IML e PSI Logistics GmbH.

