Tra Micro-fulfillment e “Cobot”: i nuovi sviluppi tecnologici nel 2021 per le aziende

Strumenti come i “Collaborative Robot” (“Cobot”) di concerto con computer vision, cloud, AI e edge computing, affiancati a strategie logistiche innovative, stanno affinando sempre più i paradigmi tecnologici delle imprese

A fronte di un nuovo anno ancora all’insegna dell’incertezza, l’unica scelta che appare funzionale in base al contesto presente e futuro che si sta prospettando è quello di puntare su esperienze, operazioni e prodotti tecnologici. Le aziende sanno ormai che anche gli stessi consumatori, in alcuni casi obbligati dalle dinamiche imposte dalla pandemia globale in corso, si rivolgono al virtuale con sempre più famigliarità e aspettative. Questo generalizzato forte slancio tecnologico permeerà il 2021 a tutto tondo, rafforzando trend già in atto, e cercando di ovviare alle problematiche proprie del New Normal. Lato business, ciò si traduce nella necessità di integrare nuove soluzioni tecnologiche per sostenere l'operatività e la profittabilità, e per ottimizzare i flussi operativi a supporto dei picchi continui della domanda e le interruzioni nelle supply chain.

 

 

Machine Learning, Internet of Things (IoT), Cloud Computing e Dynamic Intelligent Planning sono solo alcune delle tecnologie adottate per far fronte al boom dell’eCommerce, concretizzando strategie di supporto relative all’uso dei dati, della pianificazione, della logistica e non solo. Tra queste vale la pena citare, in ambito logistico, quella del micro-fulfillment, ovvero di mini hub logistici altamente performanti che si trovano nei pressi delle città, che si pongono come complementari a quelli che sono i dark store. Tali magazzini vengono attrezzati con sistemi automatici che permettano la preparazione di un numero elevato di ordini in maniera praticamente autonoma. Il Micro-fulfillment è un esempio di come le aziende abbiano aumentato la spesa per l’Automazione Intelligente (Intelligent Automation) al fine di aiutare gli operatori in prima linea a prendere decisioni consapevoli grazie a informazioni disponibili in tempo reale.

L'accelerazione dell'automazione del retail - che abbraccia l'intera supply chain, dal negozio alle operazioni di magazzino e ai centri di distribuzione - è stata guidata dalla crescente richiesta di effettuare consegne direttamente ai consumatori, in modalità sempre più on-demand, per soddisfare la domanda dei clienti, promuovendo al contempo efficienza e produttività. Legati a tali aspetti è possibile citare una serie di ambiti tecnologici - specialmente per il B2B – che saranno protagonisti nel 2021. Esperti di settore, vendor it e società di consulenza hanno redatto documenti di outlock per il 2021, tra questi un esempio è un byline a cura di Tom Bianculli, Chief Technology Officer di Zebra Technologies, che individua i seguenti ambiti di riferimento:

  • Computer e Machine Vision
  • Intelligent Automation come Intelligenza Artificiale e Robotica
  • Automazione del Retail e del Magazzino
  • Data e Prescriptive Analytics

Per quel che riguarda la Computer e Machine Vision si tratta di tecniche visive che consentono, ad esempio, una migliore visibilità dell'inventario e un check-out semplificato nel punto vendita (Computer Vision), e l'analisi delle ispezioni e sul rilevamento delle anomalie (Machine Vision).

Sul fronte Intelligent Automation, a livello di AI si stanno diffondendo moltissime applicazioni per migliorare i flussi operativi, le consegne e la user experience, come nel caso dei chatbot lato consumer. In definitiva, l’intelligenza artificiale aiuta ad applicare l’azione correttiva più efficace e ciò è particolarmente importante dove vi sono numerose forze lavoro che operano in ambienti dinamici come il retail, lo stoccaggio, la produzione o le strutture sanitarie. In questo frangente è particolarmente interessante fare riferimento all’ambito della robotica e dei cosiddetti “Cobot”, ovvero i “Collaborative Robot”. Infatti, più che automatizzare completamente un flusso operativo, le aziende si orienteranno significativamente verso un approccio ibrido, adottando nella maggior parte dei flussi operativi sia  lavoratori, sia robot - o i già citati "Cobot", piuttosto che avviare una sostituzione completa degli operatori umani. Questo può essere spiegato anche come reazione al forzato distanziamento sociale, per cui l’elemento umano ha oggi più valore che mai, specialmente in particolari dinamiche.

In merito alle innovazioni legate alla Retail Automation, si può pensare alla combinazione di automazione fisica e infrastrutture fisse in grado di supportare una maggiore visibilità, come lettori di identificazione a radiofrequenza (RFID), telecamere a scaffale e computer vision. Pure nel magazzino e nella supply chain, l'automazione fisica, le tecnologie RFID e di rilevamento della temperatura, unite al crescente uso della robotica, inclusi i Cobot che si interfacciano e lavorano in modo collaborativo con gli operatori, possono aiutare i poli logistici a migliorare le operazioni di eCommerce.

Infine, per quanto concerne i Data e Prescriptive Analytics, si registra la necessità di una maggiore visibilità e di una pianificazione intelligente, che sta acquisendo sempre più importanza. I dati sono una risorsa inestimabile e il loro potenziale viene sfruttato al meglio solo se attivati al momento giusto dalla persona giusta. Anzitutto, è possibile descrivere i Prescriptive Analytics come il terzo step dell’analisi di business, che indica quali sono le migliori azioni al fine di raggiungere obiettivi aziendali specifici. Questo tipo di analisi è correlato a due fasi precedenti: Descriptive Analytics e Predictive Analytics. La prima ci fornisce una visione descrittiva di ciò che è già successo, mentre la seconda mette in evidenza possibili scenari che potrebbero accadere.

Implementare, quindi, in concreto, una soluzione di Prescriptive Analytics mediante l'inserimento di dati quasi in tempo reale aumenta le prestazioni e consente azioni di maggiore affidabilità. Le aziende che utilizzano gli analytics spesso hanno flussi di lavoro ottimizzati sulla base di dati storici, il che rappresenta una sfida poiché nuove fonti di dati in streaming vengono introdotte e inserite in modelli predittivi che guidano azioni e risultati in tempo reale. Tale sfida però rappresenterà sempre più una costante del futuro, in cui, data la natura dinamica dell'attuale situazione globale, la capacità di eseguire compiti in modo più agile è diventata fondamentale per essere competitivi.

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