Gestione logistica 4.0: rendere più efficienti processi di magazzino e parco risorse

Ubiquicom

L'Internet of Things (IoT) e i sistemi RTLS, combinati con l'Intelligenza Artificiale (AI), presentano potenzialità enormi per la gestione logistica: l'interconnessione e la creazione di smart objects abilitano, infatti, modelli operativi più snelli e dinamici. In particolare, la gestione in tempo reale degli asset di magazzino con tecnologie RTLS (Real-Time Locating System) efficienta significativamente i processi: il parco risorse, in un sistema così regolato, opera meglio e rende di più.

Le applicazioni dell'IoT e di RTLS alla gestione logistica consentono, dunque, di massimizzare l'impiego di risorse, quali i mezzi di movimentazione merci (carrelli elevatori) e degli stessi operatori. Elevati livelli di servizio, riduzione di tempi e costi, incremento della produttività ed estrema adattabilità al contesto sono solo alcuni dei benefici che si possono ottenere sia connettendo gli asset tra loro sia connettendo asset e sistemi di fabbrica (come MES e WMS) e, quindi, rilevandone i dati.

In un magazzino che sfrutta le potenzialità dell'IoT e dell'Intelligenza Artificiale, in sostanza, l'operatività è più efficiente, il lavoro degli operatori è semplificato, più produttivo e sicuro, i livelli e la qualità del servizio raggiungono standard estremamente elevati.

Ridurre le inefficienze nella gestione logistica
L'interconnessione tra gli asset e i sistemi di fabbrica interviene su due aspetti chiave della gestione logistica: costi di movimentazione e precisione di esecuzione.

I sistemi "analogici" hanno, da questo punto di vista, un tasso quasi fisiologico di criticità conseguente a un approccio meno sistematico e più ristretto. Una ridotta visibilità dei processi logistici produce qui, a diverso titolo, ritardi, inadempienze ed errori.

Ciò significa, per esempio, che le operazioni di localizzazione e prelievo dei carichi sono più lunghe e laboriose. E il picking, va ricordato, incide secondo alcune statistiche per circa il 55% sui costi operativi di magazzino.

Ancora, le attività di movimentazione possono essere rallentate da un impiego poco razionale dei mezzi. Si producono così code, colli di bottiglia o errori di assegnazione nell'esecuzione delle missioni.

Prese singolarmente, queste inefficienze non sembrano troppo gravi. Nella gestione complessiva, invece, hanno un peso rilevante che si traduce, anche, in costi eccessivi e ridondanze. Modelli più evoluti di gestione logistica hanno, allora, il potenziale per ridurre fino al 30% tali costi.

La riduzione dei costi si ottiene, del resto, anche rendendo l'operatività dei mezzi più razionale e ottimizzandone il numero a seconda del reale fabbisogno.

Contenere i costi e incrementare la produttività
Una revisione dei processi di magazzino in ottica IoT, grazie al supporto dell'Intelligenza Artificiale, può allora risolvere le criticità e ottimizzare le operations, incrementando contestualmente la produttività.

Prendiamo il caso dei sistemi RTLS, cioè di localizzazione in tempo reale. Sfruttando il posizionamento di dispositivi per la localizzazione diretta dei mezzi di movimentazione, e la localizzazione indiretta delle merci da movimentare, questi sistemi creano ambienti ad elevata visibilità, in cui gli asset vengono individuati con estrema precisione e rapidità.

In termini di gestione logistica, ciò significa una riduzione notevole dei tempi di movimentazione e, parallelamente, un incremento nella qualità del servizio.

In particolare, tempi e costi del picking vengono ridotti grazie all'introduzione di sistemi IoT basati sull'Intelligenza Artificiale. Questa, infatti, determina le migliori e sempre aggiornate sequenze di prelievo e consegna, rendendo l'operatività fluida, razionale e super efficiente.

Processando le informazioni ottenute dalla localizzazione in tempo reale dei mezzi combinata con la lista delle missioni, gli algoritmi di AI riescono ad adattare continuamente l'esecuzione delle missioni al contesto, governando l'assegnazione su base posizione e anticipando eventuali criticità. Disallineamenti, code e altri eventi potenzialmente problematici vengono risolti in questo modo in maniera tempestiva, con un importante guadagno sull'operatività complessiva.

Secondo alcune statistiche, in un simile modello di gestione logistica si possono ridurre i margini di errore fino al 67%. Ancora una volta, si guadagna in efficienza ottimizzando le risorse impiegate nelle operazioni di magazzino.

Ottimizzare il parco risorse
Una gestione logistica potenziata con soluzioni avanzate basate sulla combinazione di Intelligenza Artificiale e RTLS produce modelli operativi più snelli, che offrono importanti vantaggi, tra cui:

- Incremento della produttività;
- Riduzione di tempi, percorsi e relativi costi di movimentazione;
- Miglior impiego delle risorse.

In poche parole, i processi logistici diventano più produttivi e cost-effective. E ciò consente, appunto, di rendere più razionale il parco risorse. Questo avviene perché, ad esempio, le tratte da percorrere e i carichi di lavoro vengono definiti più precisamente, permettendo di ridurre i percorsi a vuoto dei carrelli elevatori e riducendo insieme ai tempi potenzialmente anche il numero di carrelli necessari alle movimentazioni.

Ancora, i dati ottenuti dagli asset possono essere utilizzati per monitorare lo stato di efficienza dei singoli mezzi. Ciò consente di prevenire eventuali fermi per manutenzione, di gestire i guasti in maniera tempestiva e, anche, di estendere il ciclo di vita di un mezzo.

Una gestione logistica governata da soluzioni di tipo IoT con RTLS e Intelligenza Artificiale, dunque, permette di operare con un parco risorse più efficiente. La digitalizzazione dei processi, l'interconnessione tra gli asset e tra questi e i sistemi di fabbrica, e la localizzazione in tempo reale producono così un significativo efficientamento delle movimentazioni di magazzino.