L'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica: casi d'uso, vantaggi e implementazione

Q: In che modo viene utilizzata l'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica?

L'intelligenza artificiale viene utilizzata per analizzare i dati operativi, prevedere eventi futuri, suggerire azioni e automatizzare determinati flussi di lavoro. Tra le applicazioni più comuni figurano la previsione della domanda, l'ottimizzazione delle scorte, la pianificazione dei percorsi, la previsione dei tempi di arrivo delle spedizioni, l'automazione dei magazzini, la manutenzione predittiva, l'elaborazione intelligente dei documenti e il monitoraggio dei rischi nella catena di approvvigionamento.

Q: Quali sono i vantaggi dell'intelligenza artificiale nella logistica?

I principali vantaggi dell’IA nella logistica includono previsioni più accurate, una migliore disponibilità delle scorte, costi di trasporto inferiori, un’evasione più rapida degli ordini, un migliore utilizzo delle risorse e una maggiore visibilità sulle potenziali interruzioni. L’IA può inoltre ridurre il lavoro manuale ripetitivo e migliorare il servizio clienti. I risultati effettivi dipendono dalla qualità dell’implementazione, dalle condizioni operative e dalla capacità di agire sulla base delle informazioni generate dall’IA.

Q: In che modo l'intelligenza artificiale può ridurre i costi logistici?

L'intelligenza artificiale può ridurre i costi logistici ottimizzando i percorsi dei veicoli, favorendo il raggruppamento delle spedizioni, individuando un utilizzo inefficiente della flotta, riducendo le eccedenze di magazzino e automatizzando determinati processi amministrativi. La manutenzione predittiva può inoltre contribuire a prevenire costosi guasti alle attrezzature. Le aziende dovrebbero valutare questi miglioramenti rispetto ai costi di implementazione e di gestione per determinare l'effettivo ritorno sull'investimento.

Q: In che modo l'intelligenza artificiale può migliorare la gestione delle scorte?

L'intelligenza artificiale migliora la gestione delle scorte analizzando i modelli di domanda, la disponibilità delle scorte, i tempi di consegna dei fornitori e le esigenze di rifornimento. È in grado di suggerire i livelli di riordino, individuare potenziali esaurimenti delle scorte, rilevare le eccedenze di magazzino e supportare i trasferimenti di scorte tra le diverse sedi. Decisioni più oculate in materia di scorte possono contribuire a ridurre i costi di gestione, mantenendo al contempo la disponibilità richiesta dei prodotti.

Q: In che modo l'intelligenza artificiale può migliorare i trasporti e la pianificazione dei percorsi?

L'intelligenza artificiale è in grado di prevedere i tempi di percorrenza, individuare i ritardi nelle consegne e analizzare le condizioni di trasporto. Queste previsioni possono poi essere integrate con algoritmi di ottimizzazione dei percorsi che tengono conto delle fasce orarie di consegna, della capacità dei veicoli, della distanza e delle restrizioni operative. Il risultato è una pianificazione dei percorsi più efficiente e una migliore gestione degli imprevisti.

Q: Quali sono le principali sfide legate all'implementazione dell'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica?

Tra le sfide più comuni figurano la scarsa qualità dei dati, la frammentazione dei sistemi informativi, la complessità delle integrazioni, i costi di implementazione, la carenza di competenze nel campo dell’intelligenza artificiale, l’adozione da parte del personale e i requisiti di sicurezza dei dati. Le aziende possono gestire questi rischi valutando lo stato di preparazione dei dati, definendo obiettivi misurabili, avviando un progetto pilota su scala limitata e procedendo all’espansione solo dopo aver verificato i risultati aziendali.

4 novembre 2026 23 minuti di lettura

Philip Tikhanovich, Head of Big Data, AI/ML/DS Departments.

Di Philip Tikhanovich

Responsabile dei dipartimenti Big Data, IA/ML/DS

Esperto verificato

Ogni articolo pubblicato su Innowise è redatto da autori con esperienza sul campo. Questi autori conoscono l'argomento non solo a livello teorico, ma apportano anche approfondimenti tratti da progetti reali.

11+ anni di esperienza

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Philip progetta infrastrutture dati che aiutano a comprendere meglio le informazioni. Si concentra sul significato dei dati e sul loro valore per il business, progettando sistemi in grado di trasformare enormi volumi di dati in informazioni utili, mantenendo una visione tecnica chiara e orientata agli obiettivi.

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Punti chiave

L'intelligenza artificiale aiuta le aziende del settore della catena di approvvigionamento e della logistica a prevedere la domanda, gestire le scorte, ottimizzare i trasporti, automatizzare i flussi di lavoro e individuare i rischi operativi.
L'apprendimento automatico, l'analisi predittiva, la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'intelligenza artificiale generativa affrontano diversi problemi logistici.
L'intelligenza artificiale può ridurre i costi operativi e migliorare le prestazioni nelle consegne, ma i risultati dipendono dalla qualità dei dati, dall'integrazione dei sistemi e dal modo in cui le aziende mettono in pratica i suoi consigli.
Amazon, Walmart, DHL e altre grandi aziende utilizzano già l'intelligenza artificiale per la pianificazione della domanda, la definizione dei percorsi, le operazioni di magazzino e la tracciabilità delle spedizioni.
Un'implementazione di successo parte da un problema aziendale misurabile, da una base di dati affidabile e da un progetto pilota che ne dimostri il valore prima di procedere alla scalabilità.

Genera un riassunto con l'IA

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Le catene di approvvigionamento generano enormi quantità di dati. Ogni ordine, spedizione, movimento di magazzino e consegna va ad aggiungersi a questa mole. Elaborare manualmente tutte queste informazioni, individuare modelli ricorrenti e prendere decisioni tempestive? Buona fortuna, soprattutto quando si gestiscono migliaia di spedizioni in più sedi.

L’IA è il tuo piccolo aiutante in questo caso. Prevede la domanda, tiene sotto controllo le scorte, individua i percorsi di consegna migliori e rileva potenziali interruzioni prima che inizino a costare denaro. E non si lamenta (a volte ha solo delle allucinazioni, ma ehi, nessuno è perfetto).

E le aziende, compresi i tuoi concorrenti, non sono stupide. Stanno già mettendo l’IA al lavoro. Secondo sondaggio “2026 State of Digital Logistics” di McKinsey, quasi il 90% degli spedizionieri intervistati aveva adottato almeno un caso d’uso dell’IA relativo ai trasporti.

Quindi, se sei un po’ in ritardo rispetto alla tendenza dell’IA, ci penso io. Capiremo cosa può fare l’IA per la tua catena di fornitura, quali applicazioni meritano l’investimento e come far funzionare il tutto.

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Che cos’è l’intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica?

L'intelligenza artificiale nella logistica e nella gestione della catena di approvvigionamento si riferisce all'uso delle tecnologie di IA per analizzare i dati operativi, prevedere i risultati, suggerire azioni e automatizzare le decisioni relative all'approvvigionamento, allo stoccaggio, al trasporto e alla consegna delle merci.

Ora rendiamo questa definizione più concreta.

Immaginiamo un rivenditore che gestisce cinque centri di distribuzione. In una sede i prodotti più richiesti vanno regolarmente esauriti, mentre in un’altra le scorte superano il fabbisogno. L’azienda dispone di registri delle scorte, cronologie delle vendite, informazioni sui fornitori e dati relativi ai trasporti. Tuttavia, analizzare manualmente queste fonti e decidere dove trasferire le scorte richiede tempo.

Un sistema di gestione delle scorte basato sull'intelligenza artificiale è in grado di analizzare i dati disponibili, prevedere la domanda in ciascuna sede e suggerire trasferimenti di scorte o quantità di rifornimento. A seconda del sistema e delle regole aziendali, può anche avviare automaticamente le azioni approvate.

Sono diverse le tecnologie che rendono possibili queste applicazioni.

L'apprendimento automatico (ML) individua modelli ricorrenti nei dati storici e attuali. Nel settore della logistica, i modelli di ML possono prevedere la domanda di prodotti, i ritardi nelle consegne o i guasti alle attrezzature.
L'analisi predittiva utilizza metodi statistici e, ove opportuno, l'apprendimento automatico per stimare i risultati futuri. Le aziende la applicano alla pianificazione delle scorte, alle previsioni sugli arrivi delle spedizioni e alla valutazione dei rischi nella catena di approvvigionamento.
La visione artificiale analizza immagini e video. È in grado di identificare colli danneggiati, leggere etichette, contare le merci e supportare le ispezioni automatizzate nei magazzini.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) aiuta i sistemi a interpretare il linguaggio scritto o parlato. Ciò la rende utile per l'elaborazione dei documenti di spedizione, l'analisi delle comunicazioni con i fornitori e la gestione delle richieste dei clienti.
L'IA generativa produce testi e altri contenuti sulla base di istruzioni e informazioni disponibili. Nel settore della logistica, è in grado di riassumere le anomalie relative alle spedizioni, rispondere a domande sui registri operativi e aiutare i dipendenti a recuperare informazioni da documenti complessi.

C'è un'altra tecnologia che vale la pena menzionare: l'ottimizzazione matematica. Aiuta le aziende a trovare soluzioni adeguate nel rispetto di vincoli quali la capacità dei veicoli, le fasce orarie di consegna e i costi di trasporto. L'ottimizzazione può affiancare le previsioni dell'IA, ma gli algoritmi di ottimizzazione non sono necessariamente di per sé IA.

Nella pratica, le aziende spesso combinano queste tecnologie. Una soluzione per i trasporti potrebbe utilizzare l'apprendimento automatico per prevedere i tempi di percorrenza e un motore di ottimizzazione per scegliere i percorsi di consegna sulla base di tali previsioni.

L'implementazione dell'IA sta diventando complicata?

Casi d'uso dell'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica

Cosa può offrire l'intelligenza artificiale a un'azienda del settore logistico?

In realtà, parecchio. Ma le applicazioni dell’IA nella logistica dipendono dai processi che si desidera migliorare, dai dati a disposizione e dalle decisioni che si sta cercando di prendere.

Esaminiamo dieci casi d'uso comuni.

Previsione della domanda
Inventario
Instradamento
Tracciabilità della spedizione
Magazzino
Gestione delle flotte
Manutenzione
Elaborazione dei documenti
Assistenza clienti
Gestione del rischio

Previsione della domanda

Se si sovrastima la domanda, ci si ritrova a dover sostenere i costi di stoccaggio di prodotti che nessuno vuole. Se invece la si sottostima, si perdono vendite perché i prodotti che la gente desidera sono esauriti. Nessuna delle due situazioni è particolarmente vantaggiosa per l'azienda.

L'intelligenza artificiale contribuisce a rendere tali previsioni più vicine alla realtà. I modelli di apprendimento automatico analizzano i dati storici delle vendite insieme alle tendenze stagionali, alle promozioni, alle variazioni dei prezzi e ai fattori esterni che influenzano il comportamento d'acquisto.

Un rivenditore online, ad esempio, può prevedere la domanda di singoli prodotti nelle diverse regioni e adeguare di conseguenza la distribuzione delle scorte. Se si prevede che le giacche invernali vadano a ruba in una determinata località, l’azienda può trasferire lì le scorte prima che inizi il picco delle vendite.

Naturalmente, nemmeno il modello migliore è in grado di prevedere ogni improvviso cambiamento del mercato. Le previsioni richiedono comunque un monitoraggio costante e, di tanto in tanto, una ricalibrazione.

Ottimizzazione dell'inventario

Sapere di quante scorte si dispone è una cosa. Sapere di quante se ne hanno effettivamente bisogno, e dove, è un’altra.

I sistemi di gestione delle scorte basati sull'intelligenza artificiale analizzano i livelli delle scorte, le previsioni della domanda, i tempi di consegna dei fornitori e i modelli di rifornimento per suggerire i punti di riordino, i livelli delle scorte di sicurezza e i trasferimenti di scorte.

Supponiamo che in un magazzino ci siano 500 unità di un prodotto che prendono polvere, mentre in un altro le scorte stanno per esaurirsi. Anziché effettuare un nuovo ordine, l’intelligenza artificiale può suggerire di trasferire le scorte esistenti da un magazzino all’altro.

Meno capitale immobilizzato in scorte in eccesso, meno esaurimenti delle scorte e un uso più efficiente dello spazio in magazzino. Ecco l'idea.

Ottimizzazione del percorso

Trovare un percorso di consegna efficiente sembra semplice finché non ci si trova di fronte a centinaia di destinazioni, fasce orarie di consegna diverse, condizioni stradali mutevoli, limiti di capacità dei veicoli e autisti con orari di lavoro specifici.

È proprio in quel momento che la pianificazione del percorso diventa un vero e proprio problema matematico.

I sistemi di calcolo del percorso basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di prevedere i tempi di percorrenza utilizzando i dati storici sul traffico, le informazioni meteorologiche e i dati operativi. Gli algoritmi di ottimizzazione utilizzano poi queste previsioni, insieme ai vincoli di consegna, per calcolare i percorsi più adatti.

Alcune soluzioni sono anche in grado di ricalcolare i percorsi quando le circostanze cambiano.

Supponiamo che una chiusura stradale comprometta diverse consegne in programma. Anziché riorganizzare manualmente ogni fermata, il sistema può suggerire un percorso alternativo e stimarne l’impatto sui tempi di consegna.

Per le aziende del settore logistico, l’intelligenza artificiale applicata alla logistica e all’ottimizzazione della catena di approvvigionamento può tradursi in una riduzione dei chilometri percorsi, in minori costi di carburante e in consegne più affidabili.

Tracciamento delle spedizioni e previsione dell'ora di arrivo prevista (ETA)

Il fatto che una spedizione sia contrassegnata come "in transito" non fornisce al responsabile del magazzino molte indicazioni su quando aspettarsela.

I sistemi di tracciamento basati sull'intelligenza artificiale vanno oltre, prevedendo i tempi stimati di arrivo (ETA) e segnalando potenziali ritardi. Si avvalgono di dati GPS, aggiornamenti dei vettori, tempi di transito storici, condizioni meteorologiche e attività portuale.

Si prenda ad esempio una spedizione marittima ritardata a causa della congestione in un porto di trasbordo. Un modello predittivo può aggiornare l’ora di arrivo prevista (ETA) man mano che arrivano nuove informazioni, dando al magazzino di destinazione il tempo necessario per riorganizzare gli appuntamenti per lo scarico e i turni di lavoro.

Il problema è che l’IA può operare solo sulla base delle informazioni di tracciamento che riceve. L’assenza di aggiornamenti da parte del corriere o dati dei sensori inaffidabili possono comunque causare lacune nella visibilità.

Automazione del magazzino

L'automazione dei magazzini ha fatto passi da gigante rispetto ai nastri trasportatori e ai lettori di codici a barre.

I sistemi di visione artificiale aiutano oggi a identificare i prodotti, ispezionare gli imballaggi per individuare eventuali danni e verificare le spedizioni. I software per magazzini basati sull’intelligenza artificiale sono in grado di suggerire le posizioni di stoccaggio in base alla frequenza di prelievo e alle caratteristiche dei prodotti. Nel frattempo, i robot mobili spostano le merci tra le postazioni di lavoro, grazie a sistemi di coordinamento intelligenti che li aiutano a evitare le congestioni.

Immaginate un centro logistico di e-commerce in piena attività durante l’alta stagione. Anziché lasciare che i dipendenti si spostino avanti e indietro per il magazzino per prelevare i prodotti, i robot possono portare le unità di stoccaggio direttamente alle postazioni di prelievo.

Ovviamente, non tutti i processi di magazzino richiedono l’intelligenza artificiale. A volte un sistema di automazione convenzionale funziona perfettamente. Il segreto sta nel capire dove l’intelligenza aggiuntiva dia effettivamente i suoi frutti.

Gestione delle flotte

Consumo di carburante, utilizzo dei veicoli, abitudini di guida, programmi di manutenzione, prestazioni nelle consegne. I responsabili delle flotte hanno molti aspetti da tenere sotto controllo.

L'intelligenza artificiale può alleggerire il loro carico di lavoro in questo ambito.

Grazie all’elaborazione dei dati telematici, i sistemi di gestione delle flotte sono in grado di rilevare consumi di carburante anomali, individuare i veicoli sottoutilizzati e suggerire un’allocazione più efficiente della flotta.

Ad esempio, se due camion percorrono itinerari simili con carichi comparabili, ma uno consuma costantemente più carburante, l’intelligenza artificiale può aiutare a capire il motivo. Un funzionamento al minimo eccessivo? Stili di guida diversi? Un problema meccanico?

Grazie a queste informazioni, i responsabili delle flotte possono apportare miglioramenti mirati invece di affidarsi a supposizioni.

Manutenzione predittiva

Un guasto al carrello elevatore durante un turno di lavoro intenso in magazzino può interrompere diverse operazioni. Lo stesso vale per i furgoni per le consegne, i sistemi di trasporto a nastro, le attrezzature di smistamento e i sistemi di stoccaggio automatizzati.

La manutenzione predittiva mira a individuare i segni di deterioramento delle apparecchiature prima che si verifichi un guasto vero e proprio.

I modelli di apprendimento automatico analizzano i valori rilevati dai sensori, le ore di funzionamento, i registri di manutenzione, i codici di errore e altri dati relativi alle apparecchiature.

Ad esempio, modelli di vibrazione insoliti nel motore di un nastro trasportatore possono indicare l'insorgere di un problema meccanico. Un modello predittivo può segnalare l'anomalia, consentendo ai tecnici della manutenzione di ispezionare l'apparecchiatura prima che si guasti.

Ciò può ridurre i tempi di inattività non programmati e aiutare i team a pianificare la manutenzione in modo più efficace.

Tuttavia, la manutenzione predittiva richiede dati sufficienti e un’attenta verifica. Un sistema che genera troppi falsi allarmi potrebbe causare interventi di manutenzione superflui invece di ridurli.

Elaborazione intelligente dei documenti

Polizze di carico, fatture, ordini di acquisto, dichiarazioni doganali, conferme di consegna. Il settore della logistica sa certamente come produrre documenti.

E qualcuno deve occuparsi di elaborare tutto questo.

L'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) combina il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), l'elaborazione del linguaggio naturale e la classificazione dei documenti per estrarre informazioni dai documenti e organizzarle in vista di un utilizzo successivo.

Ad esempio, un sistema basato sull'intelligenza artificiale è in grado di leggere una fattura di trasporto, estrarre i dettagli della spedizione e gli importi addebitati e confrontarli con i dati presenti in un sistema di gestione dei trasporti. Se si riscontra una discrepanza, il sistema la segnala affinché venga verificata.

Ciò si traduce in una riduzione dell’inserimento manuale dei dati, in un’elaborazione più rapida delle fatture e in un minor rischio di errori umani. Le transazioni di alto valore possono comunque essere sottoposte a verifica manuale.

Automazione del servizio clienti

Dov’è la mia spedizione? Posso modificare l’indirizzo di consegna? Perché il mio ordine non è ancora arrivato?

I team di assistenza clienti nel settore della logistica ricevono ogni giorno numerose domande simili.

Gli assistenti basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di gestire le richieste di routine accedendo ai registri degli ordini, alle informazioni di tracciamento delle spedizioni, alle politiche di consegna e alle banche dati.

Ad esempio, un cliente chiede perché un pacco sia in ritardo. Anziché fornire una risposta generica, un addetto collegato al sistema di tracciamento può recuperare lo stato più recente della spedizione e fornire una spiegazione sulla base delle informazioni disponibili.

Le richieste più complesse possono essere inoltrate a un operatore umano.

L'aspetto fondamentale è l'integrazione. Senza l'accesso a dati operativi affidabili, anche un assistente basato sull'intelligenza artificiale molto sofisticato potrebbe fornire risposte imprecise sullo stato della consegna.

Gestione dei rischi della catena di approvvigionamento

Le catene di approvvigionamento sono piuttosto brave a riservare spiacevoli sorprese. Un fornitore smette improvvisamente di rispondere, un porto va in tilt o una tempesta interrompe le consegne dall’altra parte del mondo. E le conseguenze possono ripercuotersi sulla tua attività molto prima che ti accorga che qualcosa non va.

L'intelligenza artificiale aiuta a individuare i problemi in anticipo. Analizzando le prestazioni dei fornitori, i dati sulle spedizioni, le previsioni meteorologiche, le notizie e i precedenti di interruzioni dell'attività, è in grado di identificare i potenziali rischi e stimarne l'impatto sulle operazioni.

Ad esempio, se un porto importante è congestionato, un sistema di intelligenza artificiale può individuare quali spedizioni potrebbero essere interessate dal problema e aiutare i responsabili della pianificazione a valutare percorsi o fornitori alternativi.

Certo, l’intelligenza artificiale non può fermare un uragano né rendere improvvisamente affidabile un fornitore inaffidabile. Ma può offrire al tuo team qualcosa di incredibilmente prezioso: il tempo necessario per capire quale sia la mossa successiva.

Previsione della domanda

Ottimizzazione dell'inventario

Sapere di quante scorte si dispone è una cosa. Sapere di quante se ne hanno effettivamente bisogno, e dove, è un’altra.

Meno capitale immobilizzato in scorte in eccesso, meno esaurimenti delle scorte e un uso più efficiente dello spazio in magazzino. Ecco l'idea.

Ottimizzazione del percorso

È proprio in quel momento che la pianificazione del percorso diventa un vero e proprio problema matematico.

Alcune soluzioni sono anche in grado di ricalcolare i percorsi quando le circostanze cambiano.

Tracciamento delle spedizioni e previsione dell'ora di arrivo prevista (ETA)

Il fatto che una spedizione sia contrassegnata come "in transito" non fornisce al responsabile del magazzino molte indicazioni su quando aspettarsela.

Automazione del magazzino

L'automazione dei magazzini ha fatto passi da gigante rispetto ai nastri trasportatori e ai lettori di codici a barre.

Gestione delle flotte

Consumo di carburante, utilizzo dei veicoli, abitudini di guida, programmi di manutenzione, prestazioni nelle consegne. I responsabili delle flotte hanno molti aspetti da tenere sotto controllo.

L'intelligenza artificiale può alleggerire il loro carico di lavoro in questo ambito.

Grazie a queste informazioni, i responsabili delle flotte possono apportare miglioramenti mirati invece di affidarsi a supposizioni.

Manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva mira a individuare i segni di deterioramento delle apparecchiature prima che si verifichi un guasto vero e proprio.

I modelli di apprendimento automatico analizzano i valori rilevati dai sensori, le ore di funzionamento, i registri di manutenzione, i codici di errore e altri dati relativi alle apparecchiature.

Ciò può ridurre i tempi di inattività non programmati e aiutare i team a pianificare la manutenzione in modo più efficace.

Elaborazione intelligente dei documenti

Polizze di carico, fatture, ordini di acquisto, dichiarazioni doganali, conferme di consegna. Il settore della logistica sa certamente come produrre documenti.

E qualcuno deve occuparsi di elaborare tutto questo.

Automazione del servizio clienti

Dov’è la mia spedizione? Posso modificare l’indirizzo di consegna? Perché il mio ordine non è ancora arrivato?

I team di assistenza clienti nel settore della logistica ricevono ogni giorno numerose domande simili.

Le richieste più complesse possono essere inoltrate a un operatore umano.

Gestione dei rischi della catena di approvvigionamento

Dai un’occhiata ai progetti di intelligenza artificiale di Innowise

Bot IA per la campagna marketing di TBC Bank

Innowise ha sviluppato un bot Telegram bilingue che genera selfie con il testimonial di TBC Bank, una star del calcio, grazie all'IA.

3,000 utenti coinvolti

2 lingue supportate

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Sanità

Sviluppo di software per la diagnosi del cancro al seno

Innowise ha implementato un framework di apprendimento federato che ha consentito a tre cliniche di addestrare in modo collaborativo un modello per l'individuazione del cancro al seno.

<68,6% miglioramento della segmentazione AP

10,500 immagini mammografiche in un archivio di immagini diagnostiche

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Privacy-preserving breast cancer detection with federated learning..

Sviluppo di un ecosistema di conformità end-to-end basato sull'intelligenza artificiale

Innowise ha realizzato una piattaforma intelligente per la valutazione della conformità e la formazione in settori altamente regolamentati, quali quello finanziario, assicurativo, ecc.

8 mesi dall'ideazione al lancio

100% Conformità al GDPR e al DORA

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Sviluppo di una piattaforma per la trasformazione dei contratti assistita dall'intelligenza artificiale

Abbiamo sviluppato un modulo di analisi dei dati relativi alla gestione dei contratti che utilizza l'intelligenza artificiale per la classificazione dei campi e l'analisi semantica dei contenuti.

10 secondi per generare una struttura analizzata

100% Compatibile con DORA / NIS2

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AI-assisted contract transformation platform (DORA / NIS2 ready)..

Blockchain

Creazione di un sistema operativo FinTech basato sull'intelligenza artificiale unificato per valute legali e criptovalute

Abbiamo contribuito allo sviluppo di Haia, un sistema operativo modulare basato sull'intelligenza artificiale per il settore finanziario che collega banche, portafogli di criptovalute e investimenti consentendo operazioni sicure e intercatena.

25% LP più efficiente grazie all'integrazione di Superform

70 le interfacce delle app di criptovalute sostituite da un'unica interfaccia

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Sanità

Sviluppo di un'app con scanner cutaneo basato sull'intelligenza artificiale per dermatologi

Un'app basata sull'intelligenza artificiale che abbiamo sviluppato utilizza il deep learning e il riconoscimento delle immagini per valutare rapidamente le condizioni della pelle, fornendo diagnosi preliminari sulla base delle foto.

30 patologie dermatologiche trattate

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Creare una piattaforma analitica per migliorare il processo decisionale

Abbiamo sviluppato una piattaforma analitica basata su un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) in grado di analizzare i dati interni dell'azienda e generare risposte alle domande sulla base di tali informazioni.

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Development of an analytical platform using the existing large language models..

Sanità

Sviluppo di app di consulenza medica basate sull'intelligenza artificiale

Innowise ha sviluppato un'app mobile multipiattaforma per fornire ai viaggiatori consigli medici e aiutarli a individuare le strutture sanitarie più vicine.

100% Conformità al GDPR

Scopri il progetto

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I vantaggi dell'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica

Abbiamo esaminato le applicazioni. Ora arriva la domanda che sta più a cuore alle aziende: quali miglioramenti possono aspettarsi?

I vantaggi dell'intelligenza artificiale nella logistica dipendono dai processi che vengono automatizzati o ottimizzati, dall'accuratezza dei modelli e dalla capacità dei dipendenti di agire sulla base delle informazioni ricavate.

Ecco i principali ambiti in cui l'intelligenza artificiale può fare la differenza.

Benefici	In che modo l'intelligenza artificiale contribuisce
Una pianificazione della domanda più accurata	Analizza i segnali storici e quelli relativi alla domanda esterna per elaborare previsioni a un livello più dettagliato
Riduzione dei livelli delle scorte e dei costi di gestione delle scorte	Consente di prendere decisioni più oculate in materia di rifornimento e riduce le scorte di sicurezza superflue
Evasione più rapida degli ordini	Supporta il prelievo in magazzino, il stoccaggio delle merci e l'automazione dei processi ripetitivi
Migliore visibilità della catena di approvvigionamento	Individua le anomalie nelle spedizioni e prevede i ritardi utilizzando i dati operativi connessi
Migliore utilizzo delle risorse	Aiuta a distribuire in modo più efficiente veicoli, capacità di magazzino, manodopera e attrezzature
Meno errori operativi	Automatizza i controlli selezionati e riduce l'elaborazione manuale ripetitiva dei dati
Risposta più rapida alle interruzioni	Individua i rischi in anticipo e favorisce la valutazione di piani alternativi
Minori consumi di carburante e minori costi di trasporto	Ottimizza i percorsi, i carichi e l'utilizzo dei veicoli per ridurre il consumo di carburante e i costi di trasporto.
Servizio clienti più efficace	Migliora gli aggiornamenti sulle spedizioni, i tempi di risposta e la gestione delle richieste di routine

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Sembra promettente. Tuttavia, nessuno di questi miglioramenti è garantito solo perché un’azienda introduce un sistema di intelligenza artificiale.

Prendiamo ad esempio la previsione della domanda. Previsioni più accurate riducono i costi di magazzino solo se l’azienda le utilizza per adeguare le decisioni relative agli acquisti, al rifornimento o all’allocazione.

Allo stesso modo, l’ottimizzazione dei percorsi consente di risparmiare denaro quando i percorsi proposti sono praticabili, gli autisti sono in grado di seguirli e l’attività di trasporto si adatta al nuovo piano.

Ecco perché le aziende dovrebbero collegare ogni iniziativa di IA a indicatori chiave di prestazione (KPI) operativi misurabili, anziché valutare il successo solo in base all'accuratezza del modello.

Vuoi che l'intelligenza artificiale riduca i tuoi costi logistici?

Esempi di intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica

Vuoi vedere come funziona tutto questo nella pratica? Questi esempi di IA nella logistica mostrano cosa hanno implementato le grandi aziende e quali risultati hanno ottenuto finora.

Previsione della domanda
Itinerari e inventario
Robotica di magazzino
Robot e agenti di intelligenza artificiale

Amazon: prevedere la domanda e ottimizzare la gestione delle scorte

Amazon gestisce un vastissimo assortimento di prodotti, distribuiti tra i centri logistici situati in diverse regioni.

Una delle sue sfide operative consiste nel determinare quali prodotti ordineranno i clienti e dove tali prodotti debbano essere stoccati prima che avvengano gli acquisti.

Amazon utilizza l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nei propri sistemi SCOT (Supply Chain Optimization Technologies) per prevedere la domanda e supportare le decisioni relative al posizionamento delle scorte.

L’azienda ha riferito nel comunicato sui risultati finanziari del secondo trimestre del 2025 che i miglioramenti nelle previsioni della domanda basate sull’intelligenza artificiale hanno aumentato l’accuratezza delle previsioni regionali del 20%.

Previsioni regionali più accurate possono aiutare Amazon a posizionare le scorte più vicino ai clienti, ridurre i movimenti superflui dei prodotti e accelerare l’evasione degli ordini.

Walmart: ottimizzazione dei percorsi e della distribuzione delle scorte

Walmart gestisce una vasta rete logistica che collega fornitori, centri di distribuzione e punti vendita.

Per migliorare l'efficienza dei trasporti, Walmart ha sviluppato un soluzione di ottimizzazione dei percorsi basata sull’intelligenza artificiale. La tecnologia supporta le decisioni relative ai percorsi di trasporto e ai movimenti delle merci.

Nel marzo 2024, Walmart ha annunciato che avrebbe reso la soluzione disponibile ad altre aziende come prodotto SaaS.

Walmart ha inoltre descritto l’uso dell’IA nella gestione delle scorte. Le sue funzionalità di gestione automatica delle scorte individuano gli squilibri nelle giacenze e aiutano a reindirizzare le merci verso le sedi in cui sono necessarie.

L’obiettivo aziendale più ampio è migliorare la disponibilità dei prodotti riducendo al contempo i trasporti superflui e gli sprechi operativi.

Amazon: coordinamento dei robot nei magazzini tramite l'intelligenza artificiale

I robot possono migliorare le operazioni di magazzino, ma il coordinamento di grandi flotte robotiche pone un’ulteriore sfida operativa.

Centinaia di robot potrebbero dover muoversi all’interno di spazi condivisi del magazzino, evitando ingorghi e portando a termine i compiti in modo efficiente.

Nel giugno 2025, Amazon ha presentato DeepFleet, un modello generativo di IA di base progettato per coordinare i movimenti della propria flotta robotica.

Amazon ha affermato che la tecnologia migliorerebbe l’efficienza di spostamento dei robot del 10%, contribuendo a ridurre la congestione e a velocizzare l’elaborazione degli ordini.

Questa cifra è stata presentata come un miglioramento previsto al momento dell’annuncio della tecnologia, piuttosto che come un risultato verificato separatamente dopo l’implementazione.

L’esempio mostra come l’IA possa migliorare un sistema di automazione esistente senza richiedere all’azienda di sostituire tutte le attrezzature del magazzino.

DHL: automazione dei magazzini con robot e agenti basati sull'intelligenza artificiale

DHL sta affidando all’intelligenza artificiale un carico di lavoro piuttosto consistente. Entro il 2026, il colosso della logistica avrà implementato oltre 8.000 robot in tutta la sua rete globale per gestire attività quali il prelievo, l’imballaggio e lo spostamento delle scorte. L’azienda segnala una riduzione dei costi, una maggiore efficienza e una minore dipendenza dal lavoro manuale.

E DHL non si limita al lavoro fisico. Nel 2025 ha ampliato la propria partnership con HappyRobot per implementare agenti IA per la pianificazione degli appuntamenti, il follow-up degli autisti e il coordinamento del magazzino. Questi agenti gestiscono telefonate ed e-mail, con implementazioni che coprono centinaia di migliaia di e-mail e milioni di minuti di chiamate all’anno.

Così, i robot si occupano del trambusto del magazzino, gli agenti IA gestiscono le infinite chiamate ed e-mail, e DHL riesce a movimentare più merci con meno lavoro manuale.

Come implementare l'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica

Ora che abbiamo illustrato le applicazioni e gli esempi pratici, passiamo alla realizzazione.

L'introduzione dell'intelligenza artificiale nelle operazioni della catena di approvvigionamento non si limita alla scelta di un algoritmo o all'abbonamento a una piattaforma di intelligenza artificiale. Le aziende hanno bisogno di dati affidabili, di integrazione con i sistemi esistenti, di obiettivi chiaramente definiti e di dipendenti in grado di utilizzare le funzionalità che ne derivano.

Ecco un approccio pratico.

Individuare un caso d'uso di grande valore e definire obiettivi chiari per l'IA

Per prima cosa, individua i punti in cui la tua catena di approvvigionamento sta subendo perdite finanziarie o sprechi di tempo. Frequenti esaurimenti delle scorte? Percorsi di consegna inefficienti? Dipendenti sommersi dalle pratiche burocratiche relative alle spedizioni?

Una volta individuato il problema, valuta se l’intelligenza artificiale sia la soluzione giusta e quali miglioramenti ti aspetti da essa. Confronta i potenziali casi d’uso in base all’impatto sul business, alla disponibilità dei dati, alla complessità di implementazione e ai rischi operativi.

E, per favore, evitate obiettivi vaghi come "rendere la logistica più efficiente". Fissate invece obiettivi misurabili: ridurre gli errori di previsione, abbassare i costi di trasporto per ogni consegna o ridurre i tempi di elaborazione dei documenti.

Inizia con un caso d'uso che prometta un valore tangibile senza costringerti a riorganizzare l'intera catena di approvvigionamento.

Valutare i dati disponibili e la loro qualità

I modelli di intelligenza artificiale dipendono da dati pertinenti.

Un sistema di previsione della domanda potrebbe richiedere dati storici sulle vendite, registri delle scorte, informazioni sulle promozioni e sui prodotti. Una soluzione per la gestione della flotta potrebbe necessitare di dati GPS, dati telematici dei veicoli, registri di manutenzione e cronologia delle consegne.

Verificare se questi set di dati siano disponibili, coerenti, sufficientemente dettagliati e rappresentativi delle reali condizioni operative.

La mancanza di record, gli identificatori di prodotto incoerenti e i timestamp inaffidabili possono causare gravi problemi in seguito.

Preparare e integrare le fonti di dati

I dati relativi alla catena di approvvigionamento raramente risiedono in un unico sistema.

Le aziende utilizzano comunemente sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), sistemi di gestione del magazzino (WMS), sistemi di gestione dei trasporti (TMS), software di gestione degli ordini e altre piattaforme dei partner.

La preparazione dei dati può comportare la creazione di integrazioni, la standardizzazione degli identificatori, la pulizia dei dati storici e la realizzazione di flussi di elaborazione.

Per alcune applicazioni di intelligenza artificiale, i dati devono inoltre essere sincronizzati con una frequenza sufficiente a supportare le decisioni operative.

Scegli il tuo approccio: IA personalizzata o pronta all’uso

È meglio acquistare un prodotto già pronto o investire nello sviluppo personalizzato di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale?

Dipende dalle tue esigenze.

Le piattaforme commerciali basate sull'intelligenza artificiale possono rappresentare una scelta adeguata per processi standardizzati, quali l'estrazione di dati dai documenti o le comuni attività di previsione della domanda.

Lo sviluppo personalizzato risulta più indicato quando le aziende presentano flussi di lavoro non convenzionali, vincoli specifici, dati proprietari o requisiti di integrazione particolarmente complessi.

Vale inoltre la pena valutare se possa funzionare un approccio ibrido, che combini il software esistente con componenti di intelligenza artificiale sviluppati appositamente.

Una volta scelto un approccio, è il momento di verificare se funziona per la tua attività.

Realizzare una prova di fattibilità o un progetto pilota

Prima di implementare l'intelligenza artificiale nell'intera rete logistica, è opportuno testarla in un ambiente controllato.

Ad esempio, si potrebbe testare un modello di previsione della domanda in una categoria di prodotti oppure applicare l'ottimizzazione dei percorsi a un gruppo limitato di veicoli.

Confrontare l'approccio basato sull'intelligenza artificiale con un modello di riferimento realistico. Misurare gli errori di previsione, i miglioramenti operativi, il grado di accettazione da parte degli utenti e lo sforzo richiesto per l'implementazione.

Utilizza dati rappresentativi e verifica come si comporta la soluzione al variare delle condizioni.

Una dimostrazione tecnica riuscita è utile, ma è il valore operativo a giustificare un'implementazione su più ampia scala.

Integrare la soluzione con i sistemi esistenti

Un modello di intelligenza artificiale che genera raccomandazioni in una dashboard separata potrebbe avere un valore pratico limitato se i dipendenti devono trasferire manualmente tali raccomandazioni in un altro sistema.

L'integrazione contribuisce a collegare le previsioni ai flussi di lavoro operativi.

Una previsione potrebbe alimentare la pianificazione del rifornimento in un sistema ERP. Una previsione dell'ora di arrivo (ETA) potrebbe aggiornare il TMS e avvisare un cliente. Un avviso relativo alle attrezzature potrebbe generare un ticket di manutenzione.

Decidete quali azioni possono essere automatizzate e quali richiedono l'approvazione umana. Ciò è particolarmente importante quando i suggerimenti riguardano la sicurezza, decisioni costose relative alle scorte o impegni nei confronti dei clienti.

Misurare le prestazioni rispetto agli indicatori chiave di prestazione (KPI) previsti

Una volta che il sistema è in funzione, valuta cosa è cambiato.

Per l'ottimizzazione delle scorte, monitorare i costi di gestione delle scorte, i tassi di esaurimento delle scorte, la rotazione delle scorte e i livelli di servizio. Per l'ottimizzazione dei percorsi, monitorare i costi di trasporto, la puntualità delle consegne, il consumo di carburante e l'utilizzo dei veicoli.

Non trascurare i costi operativi legati alla soluzione di intelligenza artificiale stessa, tra cui infrastruttura, elaborazione dei dati, costi dei fornitori, manutenzione e assistenza.

Monitorate inoltre l'andamento delle prestazioni del modello nel tempo. Una previsione che ha funzionato bene l'anno scorso potrebbe diventare meno affidabile man mano che cambiano i modelli di domanda.

Estendere i casi di successo ad altre operazioni

Se il progetto pilota produce risultati tangibili, è possibile estenderlo ad altri magazzini, categorie di prodotti, regioni o percorsi di trasporto.

Tuttavia, il ridimensionamento non consiste sempre nel copiare lo stesso modello.

A seconda della sede, possono esserci differenze in termini di strutture dei dati, condizioni operative, normative e vincoli aziendali.

Pianificare attività di riqualificazione, monitoraggio, affidabilità del sistema, assistenza agli utenti e governance dei dati man mano che l'adozione cresce.

L'obiettivo è rendere la soluzione affidabile nelle operazioni quotidiane, anziché lasciarla al livello di un esperimento promettente.

01 Individuare un caso d'uso di grande valore e definire obiettivi chiari per l'IA

Inizia con un caso d'uso che prometta un valore tangibile senza costringerti a riorganizzare l'intera catena di approvvigionamento.

02 Valutare i dati disponibili e la loro qualità

I modelli di intelligenza artificiale dipendono da dati pertinenti.

Verificare se questi set di dati siano disponibili, coerenti, sufficientemente dettagliati e rappresentativi delle reali condizioni operative.

La mancanza di record, gli identificatori di prodotto incoerenti e i timestamp inaffidabili possono causare gravi problemi in seguito.

03 Preparare e integrare le fonti di dati

I dati relativi alla catena di approvvigionamento raramente risiedono in un unico sistema.

La preparazione dei dati può comportare la creazione di integrazioni, la standardizzazione degli identificatori, la pulizia dei dati storici e la realizzazione di flussi di elaborazione.

Per alcune applicazioni di intelligenza artificiale, i dati devono inoltre essere sincronizzati con una frequenza sufficiente a supportare le decisioni operative.

04 Scegli il tuo approccio: IA personalizzata o pronta all’uso

È meglio acquistare un prodotto già pronto o investire nello sviluppo personalizzato di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale?

Dipende dalle tue esigenze.

Vale inoltre la pena valutare se possa funzionare un approccio ibrido, che combini il software esistente con componenti di intelligenza artificiale sviluppati appositamente.

Una volta scelto un approccio, è il momento di verificare se funziona per la tua attività.

05 Realizzare una prova di fattibilità o un progetto pilota

Prima di implementare l'intelligenza artificiale nell'intera rete logistica, è opportuno testarla in un ambiente controllato.

Ad esempio, si potrebbe testare un modello di previsione della domanda in una categoria di prodotti oppure applicare l'ottimizzazione dei percorsi a un gruppo limitato di veicoli.

Utilizza dati rappresentativi e verifica come si comporta la soluzione al variare delle condizioni.

Una dimostrazione tecnica riuscita è utile, ma è il valore operativo a giustificare un'implementazione su più ampia scala.

06 Integrare la soluzione con i sistemi esistenti

L'integrazione contribuisce a collegare le previsioni ai flussi di lavoro operativi.

07 Misurare le prestazioni rispetto agli indicatori chiave di prestazione (KPI) previsti

Una volta che il sistema è in funzione, valuta cosa è cambiato.

Non trascurare i costi operativi legati alla soluzione di intelligenza artificiale stessa, tra cui infrastruttura, elaborazione dei dati, costi dei fornitori, manutenzione e assistenza.

08 Estendere i casi di successo ad altre operazioni

Se il progetto pilota produce risultati tangibili, è possibile estenderlo ad altri magazzini, categorie di prodotti, regioni o percorsi di trasporto.

Tuttavia, il ridimensionamento non consiste sempre nel copiare lo stesso modello.

A seconda della sede, possono esserci differenze in termini di strutture dei dati, condizioni operative, normative e vincoli aziendali.

Pianificare attività di riqualificazione, monitoraggio, affidabilità del sistema, assistenza agli utenti e governance dei dati man mano che l'adozione cresce.

L'obiettivo è rendere la soluzione affidabile nelle operazioni quotidiane, anziché lasciarla al livello di un esperimento promettente.

Un errore che riscontro spesso nei progetti di intelligenza artificiale è che le aziende dedicano mesi a migliorare l’accuratezza dei modelli senza verificare se tali miglioramenti comportino effettivamente un cambiamento nelle loro operazioni. Una previsione della domanda più accurata del 10% sembra ottima, ma se il team addetto agli acquisti continua a seguire le stesse regole per gli ordini, cosa si è realmente guadagnato? Preferisco un modello più semplice che modifichi le decisioni e faccia risparmiare denaro piuttosto che uno sofisticato che nessuno utilizza.

Yuliya Pantsiuk

Responsabile dell'analisi aziendale

Le sfide legate all'implementazione dell'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento

L'adozione dell'IA presenta alcune difficoltà. E alcune di esse hanno ben poco a che vedere con i modelli di IA in sé.

Allora, cosa rende l'implementazione così complessa?

Qualità e accessibilità dei dati

Le informazioni relative alle scorte potrebbero essere archiviate in un sistema, gli eventi relativi ai trasporti in un altro e i dati dei fornitori in fogli di calcolo.

Quando i dati sono incompleti, incoerenti o obsoleti, i modelli di IA possono generare previsioni inaffidabili.

Prima dell’implementazione, le aziende spesso devono standardizzare i dati, risolvere i duplicati, definire la proprietà dei dati e stabilire flussi di dati coerenti.

Integrazione con i sistemi legacy

Molte aziende operanti nel settore della catena di approvvigionamento si affidano a software personalizzati e sottoposti a manutenzione nel corso di molti anni.

Tali sistemi potrebbero presentare API limitate, formati di dati obsoleti o restrizioni di integrazione.

L'integrazione dell'IA in questi ambienti può richiedere l'utilizzo di middleware, lo sviluppo di API, la sincronizzazione dei dati o la modernizzazione di determinati componenti.

Non è sempre necessario sostituire il software esistente, ma occorre valutare fin dall'inizio l'impegno richiesto dall'integrazione.

Costi di implementazione

I costi di implementazione dell'IA non si limitano allo sviluppo dei modelli.

Le aziende potrebbero dover investire in ingegneria dei dati, infrastrutture, licenze software, integrazione, sicurezza, formazione del personale e assistenza continua.

Il costo totale dipende in larga misura dal caso d'uso. Una soluzione per l'elaborazione dei documenti presenta generalmente requisiti diversi rispetto a un sistema di robotica di magazzino basato sull'intelligenza artificiale.

Stimare il costo totale di proprietà e il valore finanziario atteso prima di procedere alla scalabilità aiuta a evitare costose sorprese.

Mancanza di competenze nel campo dell'intelligenza artificiale

Sviluppare un modello di IA è una sfida. Far sì che funzioni in modo affidabile all’interno delle operazioni della catena di approvvigionamento in tempo reale è un’altra.

I progetti potrebbero richiedere ingegneri dei dati, specialisti di ML, sviluppatori di software, esperti di cloud, ingegneri della sicurezza e persone che abbiano familiarità con i processi logistici.

Le aziende che non dispongono internamente di queste competenze potrebbero aver bisogno di un partner tecnologico esperto per progettare e implementare la soluzione.

Adozione e formazione del personale

Anche un sistema di intelligenza artificiale accurato può non riuscire a generare valore aziendale se i dipendenti non si fidano di esso o non capiscono come utilizzarlo.

Gli operatori di magazzino, i responsabili delle spedizioni, i team di approvvigionamento e i pianificatori devono sapere cosa fa il sistema, quando accettare i suoi consigli e quando è necessario il giudizio umano.

Coinvolgere i dipendenti durante la fase di test pilota può aiutare a identificare problemi che i team tecnici potrebbero altrimenti trascurare.

Privacy e sicurezza dei dati

Le soluzioni di intelligenza artificiale trattano spesso informazioni commercialmente sensibili, tra cui contratti con i fornitori, dettagli sulle spedizioni, dati relativi ai clienti e dati operativi.

Le aziende necessitano di adeguati controlli di accesso, crittografia, registrazione degli audit e regole chiare per la conservazione dei dati e l’accesso da parte di terzi.

L’IA generativa introduce ulteriori aspetti da considerare, quali risultati imprecisi, divulgazione inappropriata di informazioni sensibili e connessioni non sicure ai sistemi operativi.

La sicurezza, la conformità e la supervisione umana dovrebbero essere incluse nella progettazione dell’implementazione sin dall’inizio.

Il futuro dell'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica

Quali saranno i prossimi sviluppi dell'intelligenza artificiale nel settore della logistica?

Gli sviluppi più interessanti riguardano il modo in cui le funzionalità dell'intelligenza artificiale saranno integrate sempre più strettamente nelle operazioni esistenti.

Analisi predittiva e prescrittiva della catena di approvvigionamento
Le aziende integreranno sempre più spesso le previsioni con raccomandazioni concrete. Un sistema in grado di anticipare le carenze di magazzino potrebbe anche valutare possibili trasferimenti di scorte, fornitori alternativi e costi di trasporto.
Agenti di intelligenza artificiale e assistenti operativi
Gli agenti di intelligenza artificiale potrebbero gestire interi flussi di lavoro che coinvolgono più sistemi. Immaginate un agente che indaghi su una spedizione in ritardo, verifichi percorsi alternativi e richieda l’approvazione per apportare modifiche. E questo potrebbe diventare piuttosto comune già da presto. Gartner prevede che entro il 2030 il 60% delle aziende che utilizzano software di gestione della catena di approvvigionamento avrà adottato funzionalità di IA agentica, rispetto a solo il 5% nel 2025. Naturalmente, saranno ancora necessarie integrazioni affidabili, misure di sicurezza e supervisione umana.
Robotica di magazzino più avanzata
I sistemi robotici stanno migliorando sempre di più nell'identificazione degli oggetti, nella navigazione in ambienti dinamici e nel coordinamento delle attività. La visione artificiale e l'apprendimento automatico continueranno a sostenere gli sviluppi nei settori del prelievo robotizzato, dell'ispezione e del trasporto interno.
Gemelli digitali e pianificazione degli scenari
Le rappresentazioni virtuali dei magazzini, delle reti di trasporto e dei processi della catena di approvvigionamento possono aiutare le aziende a valutare i cambiamenti operativi prima di attuarli. Se abbinata a modelli predittivi, la simulazione può supportare le decisioni relative alla capacità dei magazzini, alle politiche di gestione delle scorte e alle reti di distribuzione.
Maggiore attenzione alla resilienza della catena di approvvigionamento
Le aziende continueranno a valutare l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per il monitoraggio dei fornitori, dei corridoi di trasporto e delle interruzioni operative. Un'identificazione più rapida dei rischi può favorire la pianificazione delle misure di emergenza, anche se non eliminerà l'incertezza.
Tuttavia, è improbabile che le catene di approvvigionamento completamente autonome possano affermarsi dall’oggi al domani. La qualità dei dati, la frammentazione dei software, i vincoli normativi e le conseguenze finanziarie di decisioni errate rendono necessaria la supervisione umana in molte operazioni.
La direzione più realistica è quella di processi più interconnessi, predittivi e automatizzati in modo selettivo.

In che modo Innowise può aiutare nell'applicazione dell'IA alla catena di approvvigionamento e alla logistica

Non esiste una soluzione universale basata sull'intelligenza artificiale per la logistica.

Un rivenditore alle prese con la pianificazione della domanda ha esigenze diverse rispetto a uno spedizioniere che si occupa dell’elaborazione dei documenti di spedizione o a un operatore di magazzino che sta introducendo la visione artificiale.

Noi di Innowise aiutiamo le aziende a valutare le opportunità offerte dall'intelligenza artificiale, a preparare i dati, a sviluppare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e a integrarle con i sistemi aziendali esistenti.

I nostri servizi coprono le principali fasi dell'adozione dell'intelligenza artificiale.

Consulenza sull'IA

I nostri servizi di consulenza sull'intelligenza artificiale vi aiutano a individuare in quali ambiti l'intelligenza artificiale possa risolvere specifici problemi logistici, a valutare la disponibilità dei dati e a stimare i costi di implementazione. Vi aiutiamo inoltre a stabilire le priorità dei casi d'uso e a sviluppare una roadmap basata sui vostri obiettivi aziendali e sulle vostre capacità tecniche.

Logistics planner uses interactive world map to optimize multi-leg itineraries for clients.

Sviluppo personalizzato di AI

Noi di realizziamo soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate per la previsione della domanda, l’ottimizzazione delle scorte, la manutenzione predittiva e altri processi logistici. Il nostro team sviluppa e testa i modelli, li implementa e li integra con il vostro ERP, WMS o TMS esistente.

Inventory supervisor audits stock levels on a tablet, using the warehouse management system.

Gestione dei dati

I nostri servizi di gestione dei dati consentono di consolidare i dati relativi a scorte, spedizioni, fornitori e altre attività operative provenienti da sistemi non integrati. Provvediamo alla pulizia e alla standardizzazione dei record, alla creazione di pipeline di dati e all’implementazione di processi di governance dei dati per garantire l’affidabilità e l’accessibilità delle informazioni.

Integrated cloud storage connects multiple enterprise locations, streamlining real-time file sharing and project updates.

Analisi dei dati

Noi di sviluppiamo soluzioni di analisi della catena di fornitura e della logistica basate sull'intelligenza artificiale per monitorare le prestazioni delle consegne, la rotazione delle scorte, la produttività dei magazzini e i costi di trasporto. Queste soluzioni comprendono dashboard, report automatizzati e modelli predittivi che aiutano i team a identificare le tendenze e le inefficienze operative.

Operations team monitors KPI metrics on a digital control panel for proactive order planning.

Sviluppo dell'intelligenza artificiale generativa

Le nostre soluzioni di IA generativa aiutano a elaborare i documenti di spedizione, a sintetizzare le comunicazioni con i fornitori e a recuperare informazioni dalle banche dati interne. Possiamo inoltre sviluppare assistenti basati sull’IA integrati con i vostri sistemi logistici per rispondere a domande operative utilizzando i dati aziendali.

IT professional working on laptop surrounded by holographic document schemas and a scheduling icon for task management.

Sviluppo dell'agente IA

Noi sviluppiamo agenti di intelligenza artificiale che automatizzano i flussi di lavoro logistici articolati in più fasi, quali il controllo dello stato delle spedizioni, la raccolta degli aggiornamenti da parte dei corrieri e la preparazione delle risposte in caso di problemi nella consegna. Questi agenti sono in grado di interagire con i sistemi aziendali esistenti e di richiedere l'approvazione umana prima di eseguire azioni delicate.

Architecture of interconnected AI agents and data pipelines, stacking modular blocks into unified, scalable AI systems.

Sviluppo della visione artificiale

Le nostre soluzioni di visione artificiale sono in grado di identificare i colli danneggiati, leggere le etichette di spedizione, contare le scorte e verificare le merci durante le operazioni di magazzino. Addestriamo e implementiamo modelli che elaborano immagini o video provenienti da telecamere e integriamo i risultati con i sistemi di gestione del magazzino.

Warehouse robotics system verifies parcel dimensions and status using computer vision at sorting station.

Consulenza sull'IA

Sviluppo personalizzato di AI

Gestione dei dati

Analisi dei dati

Sviluppo dell'intelligenza artificiale generativa

Sviluppo dell'agente IA

Sviluppo della visione artificiale

FAQ

In che modo viene utilizzata l'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica?

L'intelligenza artificiale viene utilizzata per analizzare i dati operativi, prevedere eventi futuri, suggerire azioni e automatizzare determinati flussi di lavoro. Tra le applicazioni più comuni figurano la previsione della domanda, l'ottimizzazione delle scorte, la pianificazione dei percorsi, la previsione dei tempi di arrivo delle spedizioni, l'automazione dei magazzini, la manutenzione predittiva, l'elaborazione intelligente dei documenti e il monitoraggio dei rischi nella catena di approvvigionamento.

Quali sono i vantaggi dell'intelligenza artificiale nella logistica?

I principali vantaggi dell’IA nella logistica includono previsioni più accurate, una migliore disponibilità delle scorte, costi di trasporto inferiori, un’evasione più rapida degli ordini, un migliore utilizzo delle risorse e una maggiore visibilità sulle potenziali interruzioni. L’IA può inoltre ridurre il lavoro manuale ripetitivo e migliorare il servizio clienti. I risultati effettivi dipendono dalla qualità dell’implementazione, dalle condizioni operative e dalla capacità di agire sulla base delle informazioni generate dall’IA.

In che modo l'intelligenza artificiale può ridurre i costi logistici?

L'intelligenza artificiale può ridurre i costi logistici ottimizzando i percorsi dei veicoli, favorendo il raggruppamento delle spedizioni, individuando un utilizzo inefficiente della flotta, riducendo le eccedenze di magazzino e automatizzando determinati processi amministrativi. La manutenzione predittiva può inoltre contribuire a prevenire costosi guasti alle attrezzature. Le aziende dovrebbero valutare questi miglioramenti rispetto ai costi di implementazione e di gestione per determinare l'effettivo ritorno sull'investimento.

In che modo l'intelligenza artificiale può migliorare la gestione delle scorte?

L'intelligenza artificiale migliora la gestione delle scorte analizzando i modelli di domanda, la disponibilità delle scorte, i tempi di consegna dei fornitori e le esigenze di rifornimento. È in grado di suggerire i livelli di riordino, individuare potenziali esaurimenti delle scorte, rilevare le eccedenze di magazzino e supportare i trasferimenti di scorte tra le diverse sedi. Decisioni più oculate in materia di scorte possono contribuire a ridurre i costi di gestione, mantenendo al contempo la disponibilità richiesta dei prodotti.

In che modo l'intelligenza artificiale può migliorare i trasporti e la pianificazione dei percorsi?

L'intelligenza artificiale è in grado di prevedere i tempi di percorrenza, individuare i ritardi nelle consegne e analizzare le condizioni di trasporto. Queste previsioni possono poi essere integrate con algoritmi di ottimizzazione dei percorsi che tengono conto delle fasce orarie di consegna, della capacità dei veicoli, della distanza e delle restrizioni operative. Il risultato è una pianificazione dei percorsi più efficiente e una migliore gestione degli imprevisti.

Quali sono le principali sfide legate all'implementazione dell'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento e nella logistica?

Tra le sfide più comuni figurano la scarsa qualità dei dati, la frammentazione dei sistemi informativi, la complessità delle integrazioni, i costi di implementazione, la carenza di competenze nel campo dell’intelligenza artificiale, l’adozione da parte del personale e i requisiti di sicurezza dei dati. Le aziende possono gestire questi rischi valutando lo stato di preparazione dei dati, definendo obiettivi misurabili, avviando un progetto pilota su scala limitata e procedendo all’espansione solo dopo aver verificato i risultati aziendali.

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Dopo aver chiarito le esigenze, obiettivi e aspettative, il nostro team elabora una proposta che definisce le attività previste, la composizione del team, le tempistiche e i costi stimati.

Fisseremo un incontro per discutere la proposta e definire tutti i dettagli.

Infine, firmeremo il contratto e inizieremo subito a lavorare sul tuo progetto.

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