Un approccio mirato all'AI per massimizzare il valore dell'evasione degli ordini

Automazione nei magazzini

Movimentazioni manuali, allocazione statica degli spazi e sistemi non integrati rallentano le operazioni di magazzino, generando congestioni, tempi di inattività, rischi per la sicurezza e costi più elevati, mentre la capacità rimane sottoutilizzata e l'accuratezza dell'inventario diminuisce.

Un'automazione più intelligente è la strada da seguire. I robot mobili autonomi (AMR) gestiscono oggi le attività di picking, packing e movimentazione dei pallet grazie a una pianificazione dinamica dei percorsi e al rilevamento dei movimenti umani, che migliorano la sicurezza e l'efficienza. I moderni sistemi di gestione del magazzino (Warehouse Management System WMS) offrono flussi di lavoro personalizzabili, allocazione dinamica degli spazi e analytics in tempo reale per migliorare accuratezza, produttività ed efficienza in termini di costi. Nel complesso, questi progressi consentono di ottenere una precisione dell'inventario superiore fino al 15%, una riduzione dei costi di magazzino fino al 22% e un aumento della produttività fino al 20%.^[2]

Amazon fornisce un esempio chiaro. Il suo foundation model di AI, DeepFleet, utilizza il reinforcement learning per ottimizzare l'instradamento dei robot, aumentando la velocità di spostamento del 10%, accelerando l'elaborazione degli ordini e riducendo i costi di consegna.[3] Con oltre 9.500 robot operativi, l'azienda ha ridotto i tempi di picking del 71% e i costi operativi del 20%.^[4]

Ottimizzazione dei trasporti e dei percorsi

La pianificazione manuale dei percorsi, i sistemi a silos e i processi statici di creazione dei carichi comportano un sottoutilizzo delle capacità e una gestione lenta delle eccezioni nel settore della logistica. Queste inefficienze fanno lievitare i costi e costringono i team a limitarsi a intervenire in modo reattivo per gestire le emergenze, invece di dedicarsi a un'ottimizzazione proattiva.

Per interrompere questo circolo vizioso, le aziende stanno implementando modelli di ottimizzazione dei percorsi e dei carichi basati sull'intelligenza artificiale, in grado di pianificare in modo dinamico i percorsi e l'assegnazione dei vettori in base alla capacità, alla domanda e ai vincoli in tempo reale. Questi strumenti contribuiscono inoltre a migliorare i tassi di riempimento dei carichi e l'utilizzo dei camion, riducendo il consumo di carburante e gli sprechi operativi.

Ad esempio, portare il tasso di riempimento dei camion al 97% — rispetto all'attuale 85–90% — grazie all'ottimizzazione dei percorsi basata sull'AI può determinare una riduzione del 15% dei costi di carburante e logistici.[2] Unilever ha ottenuto risultati analoghi con Solvoyo, aumentando il load fill rate di 300 punti base, riducendo i costi di trasporto del 5% e abbassando le emissioni di CO₂ di 400 punti base.[5] Anche ProvisionAI ha registrato benefici simili, incrementando l'utilizzo dei mezzi dal 90% al 98% e ottenendo risparmi fino all'8% sui relativi costi di trasporto.^[6]

AI per il demand sensing e il ribilanciamento dell'inventario

Il ribilanciamento dinamico delle scorte diventa sempre più difficile a causa dei tempi di consegna variabili, della domanda imprevedibile e dell'incoerenza dei dati tra i nodi della rete. Decisioni complesse in materia di trasferimenti e ritardi nella trasmissione dei dati spesso compromettono l'accuratezza, causando squilibri nelle scorte, un aumento dei costi di gestione e rischi legati al livello di servizio.

Per superare queste sfide, le aziende stanno adottando piattaforme di gestione delle scorte basate abilitate dall'Internet of Things (IoT) che monitorano le performance in tempo reale e consentono un ribilanciamento dinamico. Il demand sensing basato sull'AI e l'AI agentica anticipano le fluttuazioni e ottimizzano il rifornimento, riducendo le eccedenze di magazzino pur mantenendo elevati livelli di servizio.

Questi risultati possono avere un impatto trasformativo: le aziende riferiscono una riduzione dei costi di trasporto compresa tra il 20 e il 30%, un calo del 35–45% degli stockout e un miglioramento dell'accuratezza delle previsioni del 40%. Il riordino automatizzato ha ridotto il lavoro manuale del 60%, consentendo ai team di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.[8] I sistemi di AI customer‑centric estendono ulteriormente questi benefici, riducendo i costi di evasione degli ordini dal 10 al 15% e aumentando la frequenza di rotazione delle scorte fino al 25%.^[2]

Evasione degli ordini intelligente

Grazie all'AI agentica, le supply chain di oggi stanno trasformando l'evasione degli ordini da centro di costo a vantaggio competitivo. Adattandosi in tempo reale alla domanda, garantiscono un servizio più preciso e mantengono elevate le performance lungo l'intera catena, dal magazzino alla gestione dell’inventario fino all’ultimo miglio.

PUMA India è sottoposta a una pressione crescente per garantire un servizio più rapido e affidabile in un mercato in rapida espansione. Con l'aumentare delle aspettative dei consumatori, l'azienda aveva bisogno di una rete di evasione degli ordini più agile, scalabile ed efficiente in termini di costi.

Per rispondere a questa sfida, PUMA India collabora con Accenture per riprogettare la sua supply chain end-to-end utilizzando la tecnologia dei digital twin e l'analisi avanzata. La trasformazione prevede la riorganizzazione della struttura dei centri logistici, il miglioramento del flusso delle merci, la riorganizzazione della rete di distribuzione attraverso grandi hub e magazzini regionali e l'implementazione di un modello operativo basato sull'analisi dei dati sia per i canali di e-commerce che per quelli offline. Nel loro insieme, queste iniziative gettano le basi per un sistema di evasione degli ordini più intelligente e autonomo.

Secondo le previsioni, la rete riprogettata aumenterà la velocità di consegna fino al 70%, ridurrà i costi della supply chain fino al 10% e raddoppierà la capacità di consegna express per gli ordini online. ^[7]

Consulta la ricerca "Making self-funding supply chains real: Where to start and scale for autonomous, end-to-end growth" per avere una visione completa di come l'evasione degli ordini possa contribuire a una trasformazione integrata della supply chain end-to-end.