La logistica delle calzature rappresenta da sempre una delle sfide più complesse nei magazzini ad alta rotazione. Le scatole da scarpe, per loro natura leggere e delicate, hanno storicamente limitato l’efficacia dei sistemi automatizzati, rendendo il picking un’attività prevalentemente manuale. In questo contesto si inserisce la decisione di Zalando di scalare l’utilizzo di robot guidati da intelligenza artificiale, a seguito di un test pilota positivo.

L’azienda ha confermato la partnership con Nomagic, prevedendo l’introduzione di 50 robot guidati da AI nella rete logistica europea. L’obiettivo è trasformare un processo fragile e soggetto a errori in un flusso standardizzato, aumentando produttività e affidabilità. Il passaggio da sperimentazione a implementazione su larga scala indica una maturità tecnologica che segna un punto di svolta per l’automazione del settore fashion.

Il modello operativo: integrazione tra robot e operatori

Il progetto si basa su un approccio ibrido che combina lavoro umano e automazione. I robot, denominati Richard, sono progettati per eseguire operazioni di picking, scansione e inserimento nel sistema automatizzato di smistamento a tasche. Durante la fase pilota, che ha coinvolto 10 unità, il sistema ha raggiunto una capacità di 100.000 prelievi giornalieri, dimostrando un impatto concreto sulle performance operative.

L’assortimento Zalando, caratterizzato da elevata variabilità e rotazione continua, richiede infatti rapidità e precisione. In questo scenario, i robot gestiscono le attività ripetitive e standardizzabili, mentre gli operatori si concentrano su processi a maggiore valore aggiunto. Il sistema è già operativo nei centri logistici di Lahr e Mönchengladbach in Germania e a Nogarole Rocca, in provincia di Verona, con ulteriori implementazioni previste a Rotterdam, Stoccolma, Parigi e Giessen entro l’anno.

Computer vision e adattività: la chiave della robotica evoluta

Il vero elemento distintivo del progetto risiede nell’utilizzo della computer vision alimentata da AI, che consente al robot di riconoscere forma, materiale e orientamento delle scatole. Questo permette di adattare in tempo reale la modalità di presa, superando una criticità storica: la caduta del coperchio durante la movimentazione. La soluzione sviluppata, denominata Shoebox Picker, integra pinze progettate su misura che bloccano la scatola lateralmente, garantendo stabilità durante il prelievo.

Il robot non si limita a eseguire un’azione programmata, ma si adatta al singolo articolo e alla sua posizione specifica. Questo approccio segna un’evoluzione significativa: l’automazione non è più rigida, ma dinamica e contestuale. In termini operativi, significa ridurre errori, migliorare la qualità del picking e aumentare la fluidità dei flussi logistici, trasformando un limite storico in un vantaggio competitivo.

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