Intelligenza Artificiale e ChatGPT nella logistica

Vantaggi e limiti dell'utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e ChatGPT nella logistica

Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale (“Artificial intelligence” - AI) ha rivoluzionato il modo di lavorare di diversi settori… e quello della logistica non fa eccezione.

Grazie all'avanzamento delle tecnologie e all'introduzione di nuovi strumenti, l'IA sta trasformando il modo in cui le aziende gestiscono le proprie operazioni logistiche. E uno degli strumenti più promettenti degli ultimi tempi è ChatGPT, un modello di linguaggio che può interagire quasi in modo naturale con gli esseri umani.

L'AI e ChatGPT, insieme, possono offrire molto al settore della logistica e della supply chain: mentre la prima può essere utilizzata per automatizzare alcune attività, migliorare l'efficienza del magazzino e supportare il processo decisionale in vari contesti, ChatGPT può fornire assistenza nel redigere documenti.

Come funziona l’Intelligenza Artificiale

L'obiettivo principale dell'AI è quello di sviluppare sistemi in grado di emulare l'intelligenza umana. È la manifestazione di una convergenza tra la scienza informatica e la capacità umana di apprendimento e ragionamento. Si tratta di un campo in costante evoluzione che non ha mai fine e che mira a dotare i computer di abilità cognitive simili a quelle umane, consentendo loro di eseguire compiti complessi come l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento visivo e la presa di decisioni autonome.

Tramite il machine learning (apprendimento automatico), l'IA si avvale di algoritmi sofisticati che analizzano grandi quantità di dati per individuare schemi e tendenze, apprendendo da essi per migliorare progressivamente le proprie prestazioni.

Per queste sue caratteristiche, l’AI trova applicazione in molteplici settori, come la medicina, l'industria manifatturiera, l'automazione … e anche la logistica!

Dall’intelligenza artificiale a ChatGPT

Negli ultimi anni, l'introduzione massiccia di sistemi di intelligenza artificiale, prima tra tutte ChatGPT, ha portato a una trasformazione significativa in diversi ambiti di lavoro che erano tradizionalmente manuali.

L'intelligenza artificiale e ChatGPT sono due componenti strettamente connesse nel campo della tecnologia conversazionale, di cui il secondo (sviluppato da OpenAI) rappresenta un modello specifico del primo, che si basa sul deep learning.

Il deep learning, che è una branca del machine learning, utilizza reti neurali artificiali complesse per apprendere modelli dai dati che riceve, raccoglie, analizza per, generare testo coerente e pertinente, sfruttando una vasta quantità di dati testuali.

Grazie alle tecniche avanzate di machine learning, ChatGPT è in grado di simulare azioni che un tempo erano esclusive dell'essere umano:

●      può risolvere operazioni matematiche;

●      generare codice di programmazione;

●      rispondere alle domande degli utenti;

●      può persino creare testi.

L'obiettivo principale di ChatGPT è comprendere il contesto di una conversazione e imitare i modelli di discorso umano, interagendo tramite un'interfaccia intuitiva. Ciò rende più accessibile la ricerca di informazioni, fornendo risposte rapide ed efficienti alle richieste degli utenti.

Tuttavia, negli ultimi tempi sono seguiti svariati sistemi di AI come ChatGPT: un altro esempio degli ultimi sistemi avanzati di machine learning, infatti, è Bard, l'IA di Google, che è stato recentemente introdotto anche in Italia dopo essere stato testato negli Stati Uniti e in altri paesi esteri.

Come e perché l’AI può influenzare la logistica

La logistica è un settore complesso che richiede una gestione efficiente e sicura delle merci, della flotta (composta da mezzi come carrelli elevatori e transpallet) e delle informazioni e risorse coinvolte. Tradizionalmente, molte attività logistiche richiedevano l'intervento umano per compiti come la pianificazione delle rotte, la gestione del flusso dei materiali e degli inventari, il coordinamento della catena di approvvigionamento. Tuttavia, grazie all'avvento di software specifici, dell'IA e di strumenti come ChatGPT, le aziende possono ora automatizzare e ottimizzare alcune di queste attività.

Ci sono quindi diversi campi in cui l'IA può intervenire quando si parla di logistica.

1. Analisi dei dati e supporto nelle decisioni

Uno dei principali vantaggi dell'IA nei sistemi di intralogistica è la sua capacità di elaborare enormi quantità di dati in tempo reale. Può analizzare informazioni provenienti da diverse fonti, come sensori, dati di vendita, dati meteo e social media, per fornire previsioni e raccomandazioni più o meno precise a seconda dei dati a disposizione e dal modo in cui viene formulata la richiesta. Per esempio, può suggerire la rotta più efficiente per un camion se gli vengono forniti dati precisi come il traffico attuale, le condizioni meteorologiche e i tempi di consegna richiesti.

Da questo punto di vista, quindi, può:

●      Migliorare l'efficienza dei processi logistici come ottimizzare la movimentazione interna delle merci e i percorsi di transito: attraverso l'analisi di dati storici e in tempo reale, i modelli di machine learning possono identificare pattern, tendenze e anomalie nei movimenti delle merci e nelle operazioni logistiche. Ciò consente ai sistemi di apprendere dai dati e di adattarsi in modo dinamico alle variazioni nell'ambiente operativo. Per esempio, un sistema basato su machine learning potrebbe analizzare i dati relativi ai tempi di arrivo e di partenza, alle quantità di merci movimentate e alle condizioni ambientali per ottimizzare le rotte dei veicoli di trasporto. Man mano che il sistema acquisisce più dati, diventa sempre più preciso nell'individuare i percorsi più efficienti, riducendo i tempi di consegna e ottimizzando l'utilizzo delle risorse.

●      Aiutare a prendere decisioni: l'interconnessione dei dispositivi IoT (acronimo per Internet of Things, oggetti fisici che sono stati integrati con tecnologia, sensori e connettività di rete per consentire loro di raccogliere e scambiare dati attraverso Internet) con l'IA consente una raccolta e una condivisione in tempo reale dei dati di sensori e dispositivi software. Ciò permette una visione completa e accurata delle operazioni logistiche, consentendo all'IA di prendere decisioni basate su informazioni aggiornate e di adattare rapidamente le strategie operative in base alle situazioni in evoluzione.

●      Ottimizzare le attività quotidiane: i sistemi di gestione magazzino, ovvero i software WMS (Warehouse Management System) possono beneficiare dell'IA che analizza i dati di inventario, le richieste dei clienti e altri fattori, consentendo una pianificazione più accurata dei rifornimenti, una gestione ottimizzata degli spazi di stoccaggio e una distribuzione più efficiente delle merci all'interno del magazzino.

2. Automatizzazione di procedure e dell’uso dei carrelli

Introdotta nell’ecosistema digitale del magazzino, l’AI può collaborare con i software WMS non solo per prendere decisioni, ma anche per automatizzare alcune attività, dando la possibilità agli operatori di avere più tempo per gestire altri task più importanti o urgenti.

In questo contesto, l’AI può:

●      Automatizzare alcuni task specifici: l'IA può automatizzare compiti manuali come il rilevamento e la scansione dei codici a barre, l'imballaggio e la spedizione, liberando così i dipendenti per attività più strategiche.

●      Guidare i carrelli a guida automatica e gli AMR: tramite software di controllo permettono di interagire con l'intera flotta e decidere percorsi e orari di utilizzo carrelli AGV e robot AMR. L’integrazione dell'IA consente ai veicoli di apprendere dai loro stessi dati e di migliorare costantemente le loro prestazioni nel tempo. Ciò contribuisce ad aumentare la sicurezza (i veicoli sono dotati di sensori intelligenti che evitano gli ostacoli) e l'efficienza costanti dei processi di lavoro, oltre agevolare la continuità di elevati flussi di merci, anche 24 ore al giorno.

3. Gestione delle relazioni con clienti, fornitori e personale

Oltre all'analisi dei dati, le AI possono migliorare l'interazione tra i vari attori coinvolti nella logistica in vari modi:

●      Assistenza ai clienti: attraverso l'uso di un assistente virtuale, dotato di AI, è possibile fornire assistenza ai clienti in modo continuo, rispondendo alle domande più standard, risolvendo i problemi semplici e offrendo supporto tecnico.

●      Gestione delle relazioni con i fornitori: un assistente virtuale può agevolare la gestione dei fornitori, monitorando gli ordini, i pagamenti e la qualità dei prodotti.

●      Creare esperienze personalizzate per i clienti, tenendo conto delle loro preferenze, suggerendo prodotti e servizi pertinenti e offrendo offerte personalizzate. Ciò migliora l'interazione e la soddisfazione del cliente.

L’AI, anche con l’aiuto di Chat GPT, può quindi rispondere alle domande dei clienti sullo stato delle spedizioni, fornire informazioni sui tempi di consegna e assistere nel processo di monitoraggio. Inoltre, può interagire con i dipendenti dell'azienda, offrendo supporto nella gestione degli ordini, nella risoluzione dei problemi e nel decision-making.

4. Gestione degli inventari

L'IA può sfruttare l'analisi dei dati attraverso tecniche di machine learning per prevedere la domanda futura in base ai modelli di vendita precedenti, condizioni di mercato e altri fattori influenti. In questo modo consente una pianificazione più accurata delle risorse e dei livelli di inventario, evitando sia scorte eccessive che carenze. Grazie alla capacità di analizzare le tendenze di vendita, i modelli di consumo e altri fattori, l’AI può aiutare le aziende a ottimizzare i livelli di stock, prevedere la domanda futura e ridurre gli sprechi. Ciò si traduce in una maggiore efficienza operativa e in una migliore gestione delle risorse finanziarie.

Supponiamo che un'azienda di alimenti abbia una vasta gamma di prodotti in magazzino e stia affrontando alcuni problemi legati alla gestione degli inventari. Hanno spesso difficoltà a prevedere la domanda futura per i diversi prodotti e finiscono per accumulare eccessivi livelli di stock per alcuni articoli mentre altri rimangono costantemente esauriti.

In questo caso, l'azienda potrebbe utilizzare un software WMS - come STILL neXXt -  integrandolo con l’AI per analizzare i dati storici di vendita, tenendo conto di vari fattori come le stagionalità, le campagne promozionali e le tendenze di consumo. Con queste informazioni, può generare previsioni più precise sulla domanda futura per ciascun prodotto: identifica i prodotti su cui puntare in ogni stagione oltre a individuare quei prodotti che hanno una bassa rotazione per suggerire di ridurre i livelli di stock per evitare sprechi e immobilizzo di risorse finanziarie.

5. Generazione automatica di documenti

Utilizzando la tecnologia di modellazione linguistica LLM (large language models), ChatGPT è in grado di gestire, generare e tradurre testi che permettono di sveltire i processi che richiedono la preparazione standardizzata e rapida di offerte, contratti, procedure e altro ancora.

I limiti dell’AI nella logistica: attendibilità e affidabilità

L'implementazione dell'IA nella logistica offre una serie di vantaggi, come miglioramenti nell'efficienza operativa e una migliore esperienza per i clienti.

Tuttavia, è importante considerare anche i limiti e le sfide associate a queste tecnologie.

Un limite riguarda la necessità di una corretta formazione del modello di risposta dell’AI per adattarlo al contesto specifico della logistica. Questo richiede un'analisi accurata dei dati e una cura nella selezione delle fonti di informazioni. Una cattiva formazione del modello potrebbe influire negativamente sulla qualità delle risposte e sulla capacità di prendere decisioni corrette.

Inoltre, la privacy e la sicurezza dei dati sono fattori da trattare con cautela, poiché l'accesso non autorizzato o la violazione dei dati potrebbe compromettere la sicurezza delle operazioni logistiche.

Infine, l'adozione di queste tecnologie richiede investimenti anche in formazione del personale che dovrà imparare a selezionare le informazioni da dare all’AI e a formulare i prompt nel modo giusto. Ed è quindi necessario dedicare tempo ed energia per garantire una corretta integrazione e utilizzo dei sistemi di ChatGPT nei processi del magazzino.

Per quanto riguarda, invece, il caso specifico di ChatGPT, si aggiunge un ulteriore limite importante, che riguarda l'attendibilità e l'affidabilità delle risposte fornite da questo strumento: essendo basato su modelli di intelligenza artificiale, il sistema potrebbe occasionalmente generare informazioni imprecise o errate. Ciò potrebbe portare a decisioni errate se le risposte non vengono verificate o validate accuratamente.

L’intelligenza artificiale nella logistica può funzionare solo se sono accompagnati dalla competenza umana

L'intelligenza artificiale, attraverso l'applicazione del deep learning e di modelli conversazionali come ChatGPT, sta trasformando il modo in cui interagiamo con le tecnologie e ha il potenziale per trasformare la gestione dell'intera supply chain.

Tuttavia, considerando il fatto che hanno ancora molti limiti, la strada da percorrere è ancora lunga.

Sicuramente, al momento possono dare un supporto in alcuni processi, ma ciò che non può essere sostituita è l’esperienza e la conoscenza umana del settore, come quella dei consulenti STILL, fornitore leader di soluzioni intelligenti di intralogistica.

Devi riorganizzare il magazzino e vuoi scegliere il sistema di trasporto automatico più adatto alle esigenze specifiche della tua azienda? La consulenza dei nostri esperti è quello che fa per te. 

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