Il nuovo sistema informatico multifunzionale L.I.N.D.A. ideato da NolPal diventa il protagonista di una tesi di laurea. Scopri di più




Consulenza e Formazione

Meteo-pallet: prevedere le variabili per un noleggio più efficiente

24 Marzo 2023

Si può applicare l’intelligenza artificiale a processi di logistica integrata per aumentare il livello dei servizi, ottimizzare tempi e volumi di consegna, ridurre le emissioni legate alle tratte?
La risposta è nel titolo di una tesi di laurea discussa lo scorso 17 marzo alla Facoltà di Ingegneria Informatica dell’Università di Cesena dal neo dottore Federico Campanozzi, parte del team dell’unità di Ricerca e Sviluppo di NolPal, Società del gruppo Casadei Pallets specializzata in gestione parchi pallet EPAL e noleggio EPAL.

I risultati dati dalla ricerca

Dedicato al tema ‘Modelli di previsione e analisi di serie temporali nella movimentazione dei pallets’, il lavoro di tesi tutt’altro che teorico di Federico Campanozzi approfondisce un aspetto del nuovo progetto L.I.N.D.A., (Logistic Integrated NolPal Data Architecture), un sistema informatico multifunzionale capace di generare dati strutturati, servizi di intelligence, profili prestazionali di aspetti economici, tecnici e ambientali.
Il campo applicativo estrapolato e trattato nella tesi è relativo alla movimentazione delle merci pallettizzate in consegna da magazzini e depositi dell’industria verso i punti di destino dei suoi clienti: logistiche e grande distribuzione.
Almeno 5.000 strutture di servizio.

“Ciò che abbiamo chiesto a L.I.N.D.A. – hanno spiegato Paolo Casadei, direttore generale di NolPal, insieme al neolaureato Federico Campanozzi – era sapere in quale deposito finiscono i pallet carichi di merce che partono dai magazzini dei nostri clienti.
Queste informazioni ci permettono di prevedere le criticità: infatti, il sapere se posso recuperarli, quando, quanti, in quali condizioni diventa essenziale per ottimizzare la grande rete di 6 milioni di pallet in movimento in tutt’Italia, giorno per giorno.”

Attraverso un modello matematico di intelligenza artificiale, sono stati integrati i dati dei software gestionali di NolPal, che tracciano tutti i movimenti di consegna e restituzione, con le informazioni soggettive che lo staff di NolPal raccoglie ogni giorno: ritardi nella riconsegna, lamentele sulla qualità, tassi di mancata restituzione, qualsiasi ostacolo ricorrente alla fluidità dei flussi di ritiro.

“Ad ogni rallentamento, aumentano i costi e le emissioni connesse ai trasporti – rammenta Riccardo Casadei, presidente del CDA di NolPal – Applicare l’Intelligenza Artificiale all’analisi dei dati oggettivi e soggettivi ci permette di aumentare la qualità del servizio a parità di costi.”
La recente tesi di laurea sull’Intelligenza Artificiale applicata ai processi logistici rivela un elevato livello di innovazione nella digitalizzazione dei big data, in un tessuto industriale evoluto tutt’altro che provinciale come quello cesenate.



Per saperne di più visita il sito ufficiale www.nolpal.it





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