Le soluzioni di intelligenza artificiale per il magazzino, volte all’automazione dei processi, fornite al settore manifatturiero sono infinite. Ally Consulting e U-Hopper hanno sviluppato un’assistente digitale per seguire i dati e ottimizzare la gestione del magazzino, migliorando così l’efficienza attraverso l’ottimizzazione dei processi di stoccaggio in un magazzino intelligente.
Nel corso degli ultimi anni, le aziende italiane hanno accelerato il loro percorso di trasformazione digitale, investendo in innovazione e tecnologia per la gestione del magazzino e in software gestionali per la logistica. Hanno revisionato i processi e la propria struttura organizzativa per stare al passo con un mercato sempre più esigente e in continua evoluzione. L’utilizzo dei big data e dell’Artificial Intelligence, inizialmente un fattore di nicchia, è diventato un elemento indispensabile per le aziende di tutte le dimensioni, in particolare nel settore manifatturiero, che operano in scenari internazionali caratterizzati da volatilità ed elevata competitività.
Oggi i dati rappresentano un elemento strategico non trascurabile per ogni organizzazione, e non più è sufficiente gestirne la raccolta e la molteplicità di fonti e formati. Per una gestione dei dati efficace, è necessario riuscire a leggerli e interpretarli per realizzare simulazioni e previsioni, con l’obiettivo di prendere decisioni più informate e ottimizzare le attività, allineandosi all’evoluzione della domanda e migliorando il decision-making, grazie a software per logistica. Valutare soluzioni di intelligenza artificiale per il magazzino permette di rimanere competitivi nel lungo periodo e di sfruttare al meglio le potenzialità dei dati raccolti.
Intelligenza artificiale: la soluzione per il manufacturing
Nel settore manifatturiero, l’ambito applicativo in cui si sta diffondendo maggiormente l’uso dell’AI è quello della prevenzione dei malfunzionamenti dei macchinari. La raccolta dei dati dalle macchine va a costituire l’enorme quantità di informazioni che verrà poi analizzata e che sarà alla base del processo di decision-making aziendale, migliorando la manutenzione e l’affidabilità degli impianti in un magazzino automatico ed automatizzato.
ally Consulting, che da oltre trent’anni opera al fianco delle PMI manifatturiere, insieme con U-Hopper, spin off dell’istituto di ricerca Kessler e centro di collaborazione con le principali università, ha unito le competenze per offrire una soluzione innovativa potenziata dall’intelligenza artificiale.
Questa sinergia ha permesso ai clienti di acquisire nuove capacità per analizzare i dati, valutarli e comprenderli in modo corretto da un punto di vista metodologico e scientifico, ottenendone il massimo valore scientifico in un magazzino virtuale ed intelligente.
Un’assistente AI per controllare la fabbrica
La partnership ha permesso di risolvere sfide complesse, come la manutenzione predittiva e il calcolo dinamico della scorta, e di disporre di un’assistente digitale, che sfrutta algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning, per l’automazione rapida delle attività, senza modifiche ai processi aziendali e con la possibilità di poter applicare la realtà aumentata al business.
Questo è stato possibile grazie ad un potente strumento di intelligenza cognitiva, che ha trasformato il modo in cui le aziende gestiscono le loro operazioni con programmi e software di gestione del magazzino.
La collaborazione si è consolidata anche attraverso il co-sviluppo di LARAaimag, la soluzione di intelligenza artificiale per il magazzino integrabile con tutti i sistemi ERP. Questa soluzione è progettata per assistere le PMI che hanno come obiettivo quello di ottimizzare il controllo delle scorte di magazzino. Permette, inoltre, un efficace monitoraggio dei tempi effettivi di approvvigionamento e migliora la gestione della scorta di sicurezza, assicurando un maggiore controllo sulle risorse con programmi logistica e software logistica di magazzino.
Le possibilità dell’assistente LARAaimag
La soluzione consente di:
• apprendere dalle serie storiche di domanda, gestendo le stagionalità nelle vendite e prevedendo i picchi di domanda nei magazzini;
• monitorare le tendenze nei tempi di approvvigionamento effettivi;
• calcolare il valore predittivo della scorta di sicurezza;
• incorporare il valore della scorta di sicurezza calcolato nel campo corrispondente di ciascun articolo nel sistema gestionale, ottimizzando così la logistica magazzino con efficienti strategie di pick and put.
• definire quantità d’ordine più precise grazie al sistema MRP.
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