Zebra Technologies Corporation, specialista mondiale nella digitalizzazione e nell’automazione delle attività operative in prima linea, evidenzia come, nel settore della logistica, esista un divario tra “ambizione e azione” per quanto riguarda il miglioramento dell’esperienza del cliente e delle operazioni di consegna.
Secondo lo studio di Zebra Impact of Intelligent Operations, condotto in collaborazione con Oxford Economics, se da un lato i leader del settore logistico sono pronti ad adottare l’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza operativa (48%) e l’esperienza del cliente (34%), dall’altro esiste un divario significativo tra ambizione e risultati effettivi. Infatti, il 62% dei leader intervistati ammette che sono necessari miglioramenti critici nelle operazioni di consegna e sul campo, ambiti in cui i progressi sono ancora limitati.
“Colmare questo divario rappresenta un’occasione per valorizzare il ruolo della prima linea, dove spesso si gioca la fiducia del cliente e si determina il successo di ogni interazione”, ha affermato Phil Sambrook, Transport and Logistics Strategy Director EMEA di Zebra Technologies.
A giugno, Zebra si è classificata al decimo posto tra le aziende S&P 500 nella categoria “AI Readiness” nel primo report “Best Companies for the Future” pubblicato dal Wall Street Journal.
Dalla visibilità all’intelligenza: come l’AI in prima linea aiuta a prevenire le perdite
Dai pacchi smarriti, in ritardo o consegnati nel posto sbagliato fino al noto furto di dodici tonnellate di barrette di cioccolato in Italia, tutto conferma quanto sia importante rafforzare la gestione dell’inventario e le operazioni di consegna, in un contesto in cui la supply chain diventa sempre più complessa e l’e-commerce continua a crescere.
“Il produttore di cioccolato è riuscito a rintracciare ogni singola barretta rubata grazie ai codici univoci presenti su ogni confezione, trasformando di fatto ogni scanner retail in un punto di controllo di sicurezza”, ha affermato Sambrook. “Questo caso sottolinea come l’acquisizione avanzata dei dati sia una base essenziale per l’AI in prima linea”.
Digitalizzare l’inventario, i macchinari e gli spazi di lavoro, integrando tecnologie come RFID e machine vision, genera un flusso enorme di dati. L’AI multimodale on-device interpreta questi dati in tempo reale, combinando le informazioni raccolte da scanner, telecamere e sensori per creare una vera ambient intelligence. In questo modo, i sistemi individuano, interpretano e rendono subito disponibili insight utili all’azione, portando la prevenzione delle perdite da una logica reattiva a una proattiva.
Colmare il divario
La trasformazione e il miglioramento guidati dalla tecnologia sono possibili solo se accompagnati da una cultura aziendale adeguata, da investimenti nella formazione e dal sostegno dei vertici aziendali.
“Implementare l’AI significa molto più che aggiornare il reparto IT. Per garantire un’adozione di successo, è necessaria un’evoluzione della cultura aziendale e maggiori investimenti in formazione”.
Il cambiamento strategico verso l’edge AI fa seguito a una serie di lanci di grande rilievo nel campo dell’AI on-device avvenuti quest’anno, tra cui la Frontline AI Suite di Zebra, composta da Enablers, Blueprints e Companion AI. L’azienda registra un numero sempre crescente di clienti leader nel settore logistico che stanno utilizzando o testando la Suite nel corso di quest’anno.
I progressi nei modelli di AI on-device, nella sicurezza dei dispositivi e nelle soluzioni hardware, dotate delle più recenti CPU e NPU, mettono queste funzionalità a disposizione degli operatori senza postazione fissa che interagiscono quotidianamente con i clienti.
“Affidando all’AI on-device le attività più pesanti dal punto di vista delle risorse, il lavoro in magazzino e nelle consegne può diventare meno faticoso e più qualificato” ha affermato Sambrook. “Ciò aumenta la produttività e aiuta i dipendenti a sentirsi più coinvolti e apprezzati dai propri responsabili”.
Un ponte tra il «middle mile» e last mile
Guardando al middle mile, diversi leader della logistica in Europa stanno risolvendo problemi di lunga data relativi all’ispezione con soluzioni di machine vision abilitate dall’AI. Una volta installate sui sistemi di trasporto, permettono di distinguere un vero blocco da un falso allarme, eliminando costosi fermi macchina, aumentando il throughput e facendo risparmiare tempo, così che i clienti ricevano gli ordini nei tempi previsti.
Altre soluzioni di machine vision basate sull’AI controllano in tempo reale l’integrità dei pacchi, verificando la presenza di danni, perdite o etichette mancanti prima che un articolo proceda lungo la catena di approvvigionamento o nell’ambito della gestione dei resi.
In seguito, gli operatori in prima linea possono utilizzare mobile computer con funzionalità di AI per acquisire con una sola scansione più codici a barre su un pallet o uno scaffale. La soluzione supporta le attività di picking sovrapponendo le informazioni sullo schermo del dispositivo, indicando immediatamente quale articolo prelevare e, in alcuni casi, mostrando persino il contenuto di una scatola sigillata.
All’esterno del magazzino, l’AI picture proof of delivery automatizza l’intera catena di custodia, acquisendo e convalidando le foto di consegna, leggendo i codici a barre e oscurando i dati personali a tutela della privacy, il tutto in un’unica operazione. Negli ambienti dei clienti, è stato dimostrato che questo accelera le attività relative alla prova di consegna del 55% per ogni fermata e ha contribuito a una riduzione dal 10% al 30% dei costi annuali legati ai reclami.
