Le innovazioni dell’Intelligenza Artificiale hanno fatto progredire il mondo degli affari in molti settori.
Un rapporto di McKinsey prevede che l’IA creerà un “paradigma logistico” completamente nuovo entro il 2030, in quanto continuerà a superare gli esseri umani in compiti ripetitivi.

I 5 principali vantaggi dell’integrazione dell’IA nella logistica

Arricchire la qualità dei dati

Le capacità dell’IA, come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’apprendimento automatico (ML), aiutano a ottenere e organizzare con precisione le informazioni che ogni giorno si riversano nelle aziende di logistica.
L’NLP è in grado di comprendere termini, frasi e persino il gergo che viene comunemente ripetuto, mentre il ML è in grado di tracciare connessioni tra questi punti chiave, creando un contesto e apprendendo man mano che le parole si evolvono.

Connessioni globali migliori e più veloci consentono all’IA di essere più precisa che mai e, se applicata alla logistica, consentirà un utilizzo ottimale dei dati nell’ambito delle spedizioni.
Evitando i rischi e creando soluzioni più efficienti, l’IA massimizza le risorse e riduce i costi.
Grazie alla sinergia tra uomo e macchina, i dati arricchiti possono aiutare un’azienda a sapere dove ha bisogno della quantità precisa di persone e beni, quando ne ha bisogno e per quanto tempo, anche in più sedi.

Migliori analisi predittive

Compilando dati più accurati, l’intelligenza artificiale può eseguire tutta una serie di valutazioni, aggiungendo al contempo fattori esterni ancora più rilevanti all’estrapolazione delle informazioni, per stimare meglio la domanda imminente e aiutare le aziende ad essere proattive.
Grazie alla capacità di vedere con precisione ciò che sta per accadere, le aziende di logistica possono essere in anticipo sulla curva della domanda, ottenendo un vantaggio competitivo nel settore del trasporto e riducendo i costi inutili.

Migliori previsioni di trasporto

È stato previsto che l’intelligenza artificiale aumenterà la produttività della logistica di oltre il 40% entro il 2035.
Oggi, i software basati sull’intelligenza artificiale possono fornire previsioni sulla domanda per tipo di asset e posizione fino a 12 settimane in anticipo, dando alle aziende logistiche la possibilità di instradare in modo più efficiente i treni e i veicoli, ottimizzare lo stoccaggio delle spedizioni oceaniche e potenzialmente evitare i colli di bottiglia nei porti o nelle aree con ritardi di produzione.
Ciò è fondamentale in un’epoca sempre più caotica per l’industria dei trasporti, come si è visto con lo storico blocco dei porti di Los Angeles e Long Beach.

Posizionamento strategico delle risorse

L’analisi dell’intelligenza artificiale può aumentare la visibilità delle prestazioni della flotta, aiutare i pianificatori e i professionisti della logistica a posizionare strategicamente le proprie risorse e a tutelarsi da rischi inutili.
Gli algoritmi di IA supportano le aziende nell’utilizzo del capacity matching predittivo, riducendo le spedizioni non essenziali di container e rimorchi vuoti e persino attenuando il numero di veicoli in circolazione.

Diminuendo il numero totale di veicoli necessari per il trasporto e indirizzandoli verso le località in cui si prevede la domanda, il posizionamento degli asset può garantire l’efficienza e ottenere costi operativi significativamente inferiori.
Ciò contribuisce a garantire che una società di spedizioni abbia sempre il numero corretto di mezzi nella posizione ottimale, in ogni momento.

Pianificazione ottimizzata del trasporto

Nel 2021 si è registrato un aumento del 24,3% nel segmento dei trasporti di pacchi e dell’ultimo miglio, grazie alla crescita dell’e-commerce e delle consegne a domicilio.
Piuttosto che affidarsi a congetture soggettive, le aziende di logistica devono applicare l’intelligenza artificiale alla pianificazione delle tratte per ottimizzare e migliorare le operazioni complessive.
Spesso nel settore delle spedizioni le reti di trasporto sono complesse e capire la catena di approvvigionamento non è mai semplice.
L’intelligenza artificiale sfrutta il potenziale dei dati sulle spedizioni, consentendo alle aziende di ricavare informazioni e di ottimizzare meglio le flotte.

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