(Comunicato stampa)

La startup Adamas, che applica l’Intelligenza Artificiale al mondo della logistica, ha recentemente applicato il proprio Warehouse Optimization Software (WOS) ad uno dei magazzini di BLG Logistics, nota multinazionale tedesca della logistica.

I risultati sono stati notevoli: Adamas WOS ha ridotto la lunghezza dei percorsi di picking di più del 20%, consentendo agli operatori di magazzino di camminare 100 Km in meno ogni mese, ed aumentato il numero degli ordini evasi ogni giorno del 22%.

Il WOS sviluppato da Adamas applica degli algoritmi di Intelligenza Artificiale all’ottimizzazione di una procedura di importanza cruciale per i magazzini: il picking.
Il picking è l’operazione che consiste nel muoversi all’interno del magazzino per prelevare gli ordini che devono essere evasi.

Generalmente, il picking viene effettuato seguendo percorsi geometrici fissi: il picking a S, ad esempio, consiste nel percorrere interamente ogni corridoio, il picking ad M nel percorrere il corridoio solo fino all’altezza del primo oggetto che deve essere prelevato, e così via.

Il software sviluppato da Adamas utilizza una strategia differente, basata su due algoritmi di Intelligenza Artificiale.
Anzi tutto, il programma analizza la piantina del magazzino e utilizza un primo algoritmo per sviluppare un modello matematico dello stabile. 
Analizzando tale modello, il software impara a riconoscere la collocazione degli oggetti e le distanze tra gli stessi.
In secondo luogo, quando il processo di picking ha inizio e gli oggetti che devono essere prelevati vengono specificati, un altro algoritmo calcola il più breve tra gli innumerevoli possibili percorsi di picking.

Il significativo aumento di efficienza – e la conseguente netta riduzione di costi – reso possibile dal WOS di Adamas nel magazzino di BLG Logistics mostra tutto il potenziale dell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale al mondo della logistica, che ad oggi è ancora troppo limitata.
L’obiettivo di Adamas è di invertire questa tendenza.

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