{"id":69442,"date":"2025-06-07T13:30:26","date_gmt":"2025-06-07T11:30:26","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2025\/06\/07\/magazzini-intelligenti-risposta-ai-rischi-della-catena-di-approvvigionamento-legati-ai-dazi\/"},"modified":"2025-06-07T13:30:26","modified_gmt":"2025-06-07T11:30:26","slug":"magazzini-intelligenti-risposta-ai-rischi-della-catena-di-approvvigionamento-legati-ai-dazi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/transportjournal.com\/it\/2025\/06\/07\/magazzini-intelligenti-risposta-ai-rischi-della-catena-di-approvvigionamento-legati-ai-dazi\/","title":{"rendered":"Magazzini intelligenti: risposta ai rischi della catena di approvvigionamento legati ai dazi"},"content":{"rendered":"
Le catene di approvvigionamento globali affrontano enormi sfide a causa della politica commerciale attuale degli Stati Uniti: l’amministrazione Trump ha creato grande incertezza e una situazione tesa attraverso l’annuncio e la revoca dei dazi. Se i dazi finora solo annunciati entreranno effettivamente in vigore, potrebbero avere grandi ripercussioni sui produttori statunitensi che dipendono dall’importazione di materiali e componenti. Dovrebbero quindi probabilmente pagare il 20-30% in pi\u00f9 per le materie prime essenziali.<\/h5>\n

Da: Scott Walker<\/p>\n

(Hackensack\/D\u00fcsseldorf) I responsabili della supply chain stanno quindi attualmente rivedendo le loro strategie. Il nearshoring o reshoring delle operazioni offre molti vantaggi, ma non \u00e8 realizzabile per ogni organizzazione. Inoltre, le strategie non possono essere implementate da un giorno all’altro e il trasferimento di una produzione pu\u00f2 essere costoso. Sono ora richiesti strumenti e tecnologie che consentano un monitoraggio e un controllo continui. A questo scopo si propone l’Artificial Intelligence of Things (AIoT).<\/p>\n

Utilizzare insieme AI e IoT<\/h5>\n

La combinazione di intelligenza artificiale (AI) con l’Internet delle cose (IoT) ha creato nuove possibilit\u00e0. L’AIoT risultante combina le capacit\u00e0 di raccolta dati dei dispositivi IoT con la potenza analitica dell’AI. Questa tecnologia trova applicazione, tra l’altro, nella logistica, per supportare meglio le catene di approvvigionamento globali.<\/p>\n

In un magazzino, i sensori IoT raccolgono ad esempio dati in tempo reale su molti parametri \u2013 dalle prestazioni di singoli dispositivi alle scorte fino alle condizioni ambientali. Gli algoritmi AI analizzano questi dati per identificare modelli, prevedere problemi e automatizzare i processi decisionali. Il risultato \u00e8 un’operazione di magazzino pi\u00f9 intelligente e reattiva, in grado di adattarsi rapidamente a requisiti cambiati e a pressioni esterne come i dazi.<\/p>\n

Aumento dell’efficienza attraverso sistemi intelligenti<\/h5>\n

Sebbene i costi commerciali in aumento a causa dei dazi non possano essere controllati, l’ottimizzazione dell’organizzazione aiuta nel settore della logistica a mitigare le conseguenze negative di nuovi sviluppi. Grazie a dati e intuizioni supportati dall’AI, \u00e8 possibile prendere decisioni proattive. Questo consente adattamenti pi\u00f9 rapidi di fronte a sfide come le interruzioni della catena di approvvigionamento legate ai dazi. In generale, l’AIoT non solo migliora i processi all’interno di un magazzino, ma aumenta anche la trasparenza lungo l’intera catena di approvvigionamento. Attraverso l’IoT, le spedizioni vengono tracciate e l’AI analizza i dati di trasporto per identificare colli di bottiglia e suggerire percorsi alternativi.<\/p>\n

Una tale trasparenza end-to-end aiuta i produttori ad anticipare le interruzioni legate ai dazi e ad adattare le loro strategie logistiche. La visibilit\u00e0 completa \u00e8 la base per un controllo preciso e favorisce operazioni fluide in mezzo all’incertezza globale. L’AIoT fornisce, attraverso analisi di dati da sensori e video raccolti su tutti i processi operativi, le intuizioni necessarie per decisioni migliori. I dispositivi IoT monitorano le condizioni ambientali dei carichi e contribuiscono a garantire una distribuzione ottimale del carico, riducendo cos\u00ec deterioramenti e danni. Macchine e robot supportati dall’AI assumono compiti ripetitivi e aumentano la velocit\u00e0 e l’accuratezza. Inoltre, l’AI pu\u00f2 monitorare in tempo reale le scorte nei magazzini grazie ai dati dei sensori IoT, prevedere la domanda e adattare le scorte in base alle necessit\u00e0.<\/p>\n

Vantaggi della tecnologia intelligente<\/h5>\n

Nell’integrazione dell’AIoT, \u00e8 necessario considerare sfide come la sicurezza dei dati, i costi di investimento e le lacune nelle qualifiche. La formazione del personale \u00e8 importante affinch\u00e9 i sistemi sviluppati o nuovi vengano utilizzati correttamente. Un approccio integrato \u2013 la combinazione di una tecnologia moderna con l’empowerment dei dipendenti \u2013 elimina i punti ciechi lungo l’intera catena di approvvigionamento. Inoltre, mantiene standard elevati nella logistica anche in tempi difficili.<\/p>\n

I magazzini moderni sono sotto enorme pressione per consegnare pi\u00f9 rapidamente e lavorare in modo pi\u00f9 efficiente \u2013 e questa pressione aumenter\u00e0 ulteriormente quando i dazi annunciati entreranno in vigore. Questa pressione per soddisfare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e controllare i costi pu\u00f2 portare a infortuni sul lavoro nella logistica. Le statistiche sono allarmanti: in Germania, circa 100 persone si infortunano ogni giorno in incidenti con veicoli industriali, a volte con esito fatale.<\/p>\n

La tecnologia innovativa con AI offre anche qui una via d’uscita, garantendo sicurezza senza compromettere la produttivit\u00e0. Invece di reagire in modo reattivo agli incidenti, le aziende possono fare affidamento su soluzioni AIoT che prevedono situazioni rischiose attraverso un monitoraggio continuo, emettono avvisi preventivi e consentono misure correttive tempestive. Un tale sistema pu\u00f2 ad esempio documentare continuamente le attivit\u00e0 davanti e dietro i carrelli elevatori e valutare il comportamento dei dipendenti nell’ambiente circostante. In questo modo, \u00e8 possibile eliminare i pericoli e aumentare in modo sostenibile la sicurezza.<\/p>\n

Il commercio globale si sviluppa sempre pi\u00f9 dinamicamente<\/h5>\n

Quando le aziende puntano a una maggiore efficienza e sicurezza attraverso un’intelligenza operativa uniforme, possono ottimizzare i processi e ridurre i costi. In questo modo aumentano la loro resilienza alle interruzioni come l’attuale politica doganale incerta. I magazzini efficienti minimizzano i costi, garantiscono un elevato livello di protezione per i dipendenti e massimizzano la soddisfazione del cliente attraverso processi migliorati.<\/p>\n

Poich\u00e9 il commercio globale si sviluppa sempre pi\u00f9 dinamicamente, i magazzini di produzione devono essere agili e resilienti. Pertanto, non \u00e8 la questione se le aziende debbano utilizzare l’AIoT, ma quanto velocemente possono farlo. Sfruttando la tecnologia, possono mantenere la loro agilit\u00e0 e resilienza a lungo termine e rimanere competitivi. Questo approccio posiziona le aziende in modo che siano ben preparate ad affrontare situazioni attuali e sfide future \u2013 indipendentemente da come sar\u00e0 il commercio globale nelle prossime settimane, mesi e anni.
\n <\/p>\n

\"\"Scott Walker \u00e8 Vice President of Supply Chain Product Management presso Powerfleet e guida i team di prodotto della supply chain di Powerfleet per sviluppare prodotti e soluzioni innovative. Walker ha oltre 25 anni di esperienza nella gestione di strategie di prodotto, innovazioni tecnologiche e nello sviluppo di prodotti. Negli ultimi 15 anni, Scott Walker ha ricoperto diverse posizioni nei team di prodotto, implementazione e vendita di Powerfleet. Prima di entrare in Powerfleet, ha ricoperto diverse posizioni dirigenziali presso Emerson Electric nel gruppo di automazione industriale. Ha frequentato l’Universit\u00e0 del Rhode Island e ha conseguito una laurea in ingegneria chimica. Foto: \u00a9 Powerfleet<\/p><\/blockquote>\n

Titelfoto: \u00a9 Loginfo24<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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