Per Cold Chain si intende quel segmento logistico dedicato alla movimentazione e alla conservazione d elle merci refrigerate e congelate in genere, ma, in questi anni di rapida conversione in digitale di ogni processo, si tratta anche di uno dei segmenti di applicazione più floridi per le tecnologie avanzate.
Il settore dell’approvvigionamento sottozero è da anni pervaso da sistemi di monitoraggio e controllo in tempo reale, necessari a garantire la conservazione di merci estremamente deperibili come alimenti freschissimi e medicinali lungo l’intera filiera.
Non è dunque da stupirsi che da termostati e codici RFID per la localizzazione e il monitoraggio di colli e container nel percorso, la Cold Chain si sia immediatamente interessata all’intelligenza artificiale, le cui applicazioni permettono non solo di ottimizzare l’efficienza operativa, ma anche di introdurre dinamiche predittive e capacità decisionali autonome.
Come detto, prodotti delicati come alimenti freschi, farmaci e cosmetici impongono una gestione meticolosa: ogni deviazione di temperatura può generare danni irreversibili e intervenire nel giro di minuti è fondamentale.
L’AI applicata ai magazzini refrigerati
Iniziano a circolare molteplici esempi di aziende leader del settore che stanno implementando algoritmi intelligenti in tutte le fasi del processo logistico, specie se legato alla catena del freddo.
I sistemi di computer vision, ossia ‘gli occhi’ di un sistema AI, sono in grado di identificare i pallet e di registrarne i dati, integrandoli con informazioni storiche per prevedere la loro permanenza in magazzino: l’incrocio fra i dati raccolti ‘a colpo d’occhio’ digitale fa sì che altri algoritmi determinino lo spazio ideale per lo stoccaggio, riducendo gli spostamenti dei mezzi e ottimizzando la distribuzione interna.
Un caso emblematico è rappresentato dalla carne avicola: mentre un tacchino intero può restare mesi in magazzino, gli affettati vengono distribuiti continuamente: in questo caso l’IA gestisce la disposizione dei prodotti in funzione della rotazione prevista, evitando sprechi sia di energia, sia di tempo.
Digital twins e agenti intelligenti
Una grossa rivoluzione nella gestione dei magazzini e degli asset in genere è stata apportata già da alcuni anni dall’introduzione dei cosiddetti ‘gemelli digitali’, meglio noti come digital twin, ossia repliche virtuali dei magazzini che consentono simulazioni in tempo reale sulle operazioni al loro interno, come flussi e capacità.
Una gestione che approcci in questo modo al magazzino è di tipo ‘predittiva’ ed è improntata all’analisi anticipata di scenari futuri, vale a dire prima che si verifichino. Prevedendo, con un certo margine di sicurezza, l’andamento dei flussi, gli Agenti IA possono gestire appuntamenti e movimentazioni in autonomia, basandosi su dati dinamici come la geolocalizzazione dei camion; secondo i ‘supporter’ di queste tecnologie, il loro livello di efficacia supera le stime tradizionali basate su analoghi dati.
Parallelamente, si esplora l’uso di robot guidati dall’IA per il picking in ambienti difficili, come celle frigorifere, e l’applicazione di modelli linguistici per rilevare e interpretare anomalie termiche.
Previsioni avanzate e pianificazione dinamica
L’IA sta trasformando anche la pianificazione: Unilever, multinazionale attiva in oltre 60 paesi con prodotti come gelati e dessert, per esempio analizza input di tipo meteorologico per prevedere la domanda regionale.
In presenza di ondate di calore, i sistemi suggeriscono la riallocazione dei prodotti e ottimizzano il routing dei veicoli; risultato: un +10% di accuratezza nella previsione in Svezia e un +12% di vendite negli USA.
Il limite strutturale: la condivisione dei dati
Nonostante i progressi, persiste una criticità che sta nella disomogeneità tecnologica tra attori della filiera.
Piccole flotte e coltivatori operano ancora con documentazione manuale, interrompendo la condivisione dei dati e facendo permanere dei veri e propri ‘angoli ciechi’ nella gestione della filiera.
Questo aspetto diffuso porta ad una base informativa incoerente, che inficia, allo stato attuale della situazione, la capacità dell’IA di generare previsioni affidabili. L’interconnessione è, dunque, uno degli obiettivi principali che la Cold Chain deve perseguire.
