Una recente indagine McKinsey ha evidenziato come l’adozione dell’Intelligenza Artificiale possa avere come conseguenza la perdita del 15% circa della forza lavoro globale, vale a dire circa 400 milioni di posti di lavoro, entro il 2030.
Secondo lo studio, questo potrebbe essere il tributo da pagare per agevolare la crescita economica e la produttività mondiale, facendo segnare un aumento del PIL globale di svariati trilioni di dollari.
Questi dati hanno aperto dibattiti sul futuro del lavoro umano ma hanno anche portato ad alcune interessanti valutazioni sui limiti attuali dell’IA nel soddisfare requisiti anche minimi per assolvere ad una serie di compiti fondamentali che, al momento, rimangono ancora di specifica competenza degli operatori umani.
È il caso, ad esempio, delle attività di magazzino dove l’introduzione dell’IA deve fare i conti con la manualità richiesta per l’esecuzione di talune operazioni e con la ricerca di compatibilità ed integrazione con i sistemi gestionali WMS (Warehouse Management System) che svolgono un ruolo chiave nell’organizzazione e nella pianificazione dei processi di stoccaggio e movimentazione delle merci.
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L’IA e le capacità umane: sfida e complementarità
Molte operazioni di magazzino, come l’organizzazione e la gestione dell’inventario, richiedono ancora interventi umani basati sulla manualità.
L’IA, al suo attuale stadio di sviluppo, non è ancora in grado di eseguire con la stessa precisione e velocità dei lavoratori umani compiti come l’individuazione degli slot giusti per lo stoccaggio, il riconoscimento e la capacità di afferrare degli oggetti nel magazzino.
In questo modo si dimostra l’esistenza di un gap significativo rispetto alle possibilità umane in termini di percezione visiva e coordinazione motoria fine.
Tuttavia, l’IA può offrire un supporto prezioso ai lavoratori umani, sfruttando la sua capacità di analizzare grandi quantità di dati e individuare modelli, tendenze e anomalie.
L’IA può quindi essere utilizzata per ottimizzare l’organizzazione del magazzino, migliorare l’efficienza delle operazioni e ridurre gli errori.
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Il rapporto tra l’IA ed i sistemi gestionali WMS
Un aspetto fondamentale nel contesto dell’IA nella gestione del magazzino è il rapporto con i sistemi gestionali WMS a cui gli operatori logistici si affidano per una serie di attività, come la gestione delle scorte, l’allocazione degli spazi e l’ottimizzazione delle operazioni.
L’introduzione dell’IA potrebbe richiedere una nuova progettazione dei processi e delle funzionalità dei sistemi WMS per adattarsi al ruolo dell’IA nella gestione del magazzino.
Una delle sfide principali riguarda quindi la compatibilità tra l’IA ei sistemi WMS esistenti, molti dei quali sono stati implementati diversi anni fa e potrebbero non essere progettati per gestire i dati e le informazioni generate dall’IA, in modo efficiente.
L’IA richiede una grande quantità di dati di addestramento per migliorare le sue capacità, ma i sistemi WMS non sempre sono in grado di raccogliere e gestire questi dati in modo adeguato. Di conseguenza, potrebbe essere necessario un aggiornamento dei sistemi WMS per supportare l’integrazione dell’IA in modo efficace.
Nonostante queste criticità, il futuro potrebbe vedere una collaborazione più stretta tra l’IA ed i sistemi WMS, con lo sviluppo di nuove soluzioni integrate che sfruttano appieno il potenziale di entrambe le tecnologie.
L’IA potrebbe fornire un’analisi avanzata dei dati e delle informazioni generate dai sistemi WMS, consentendo una migliore pianificazione e una presa di decisione più tempestiva.
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Inoltre, l’IA potrebbe supportare la gestione delle scorte, suggerendo strategie di stoccaggio e l’allocazione degli spazi nel magazzino in base alla domanda e all’utilizzo, nonché la previsione della domanda futura in base a vari fattori, come le tendenze del mercato o gli eventi stagionali.
L’IA potrebbe anche fornire indicazioni intelligenti sugli ordini di picking o sui percorsi ottimali all’interno del magazzino, riducendo i tempi di esecuzione e migliorando la produttività complessiva.
Oltre a ciò, le tecnologie di IA come il machine learning potrebbero essere impiegate per analizzare i dati storici dei sistemi WMS, identificare modelli di comportamento e anomalie, nonché prevedere la domanda futura in base a vari fattori, come le tendenze del mercato o gli eventi stagionali.
In definitiva, l’IA rappresenta una promessa futura nella gestione del magazzino, ma richiede un approccio collaborativo tra uomo e macchina.
Siamo ancora lontani da un’IA in grado di sostituire completamente gli operatori logistici, ma essa può fornire un supporto prezioso per migliorare l’efficienza, ridurre gli errori e ottimizzare le operazioni.
L’integrazione con i sistemi gestionali WMS rappresenta una sfida, ma anche un’opportunità per sviluppare soluzioni integrate che sfruttino appieno il potenziale di entrambe le tecnologie.
Gli operatori logistici devono essere pronti ad adattarsi, acquisendo attraverso indispensabili percorsi formativi, nuove competenze e sfruttando al meglio le opportunità offerte dall’IA stessa.
