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4 modi di sfruttare il Machine Learning per ottimizzare magazzini e consegne

28/08/2020

L’apprendimento automatico può rivoluzionare logistica e trasporti rendendo magazzini e consegne sempre più efficienti

Il Machine Learning, ovvero l’apprendimento automatico, consente a computer e robot di apprendere dall’esperienza, senza essere stati esplicitamente e preventivamente programmati.

Un metodo di analisi dati che automatizza la costruzione di modelli analitici e che sta assumendo un ruolo sempre più centrale nel settore logistica e trasporti, soprattutto in quelle aziende che vogliono fare la differenza attraverso una migliore gestione di magazzini e consegne.

Quali sono i campi di applicazione del Machine Learning?

Secondo uno studio condotto da AWS (Amazon Web Service) sono principalmente 4 le aree in cui l’applicazione dell’apprendimento automatico potrebbe portare risultati inaspettati e un vantaggio competitivo immediato per le aziende di logistica e trasporti:

  • Previsione della domanda
  • Ottimizzazione dei percorsi
  • Guida autonoma e mappatura robotica
  • Rilevamento delle anomalie

I vantaggi del Machine Learning nella gestione di magazzini e consegne

Come può il Machine Learning migliorare l’efficienza di magazzini e consegne e quali sono i suoi vantaggi?
La previsione della domanda attraverso algoritmi di Machine Learning permette di capire ciò che i clienti potrebbero ordinare e di rifornire i magazzini prima ancora che arrivino le richieste, con conseguente eliminazione dell’eccesso di scorte e situazioni di sovraccarico del magazzino.
L’ottimizzazione dei percorsi grazie all’apprendimento automatico velocizza l’arrivo dei pacchi.
I robot all’interno dei centri di distribuzione e i veicoli a guida autonoma grazie ad AI e ML imparano i percorsi più efficienti e come evitare collisioni.
Infine la rilevazione di anomalie riduce il margine di errore in magazzino e consente una migliore gestione della rete distributiva.

Il machine learning dunque è lo strumento migliore per ottimizzare i processi e competere in un mercato complesso, dove la redditività è il risultato di un’efficienza guidata dalla tecnologia.

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