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Ti sei mai chiesto quale sia l’impatto ambientale delle operazioni di magazzinaggio o in che modo l’intelligenza artificiale (AI) possa contribuire a creare processi più efficienti ed ecologici?
I magazzini odierni offrono enormi opportunità per l’adozione di tecnologie moderne in grado di ridurre l’impatto ambientale delle loro operazioni, ottimizzando al contempo l’efficienza dei processi.
I magazzini odierni offrono enormi opportunità per l’adozione di tecnologie moderne in grado di ridurre l’impatto ambientale delle loro operazioni, ottimizzando al contempo l’efficienza dei processi.
Le emissioni combinate di CO₂ dei settori della gestione del magazzino e dei trasporti negli Stati Uniti ammontano a oltre 600 milioni di tonnellate metriche (MMT), che a loro volta costituiscono oltre l’11% delle emissioni nazionali di CO₂ (5244 MMT). Inoltre, alimentati dall’ascesa dell’e-commerce, negli ultimi vent’anni i magazzini hanno continuato ad aumentare di dimensioni, il che richiede un consumo energetico aggiuntivo per l’illuminazione e il controllo della temperatura degli impianti. Ma come stanno affrontando le aziende l’impatto ambientale dei loro magazzini, anch’esso in aumento? Una risposta è l’adozione dell’intelligenza artificiale (AI). Sfruttando l’AI, le aziende stanno ottimizzando l’utilizzo delle risorse, riducendo gli sprechi e contribuendo agli obiettivi di sostenibilità.
Questo articolo esplora come l’AI stia contribuendo a rendere le operazioni di magazzino più rispettose dell’ambiente, sulla base delle tendenze di mercato e di esempi reali.
Ottimizzazione degli itinerari basata sull’AI: riduzione del consumo energetico.
Le operazioni tradizionali di magazzino spesso comportano percorsi di prelievo e rifornimento inefficienti, con conseguente spreco di energia. Gli algoritmi AI sono in grado di analizzare la disposizione dei magazzini per individuare i percorsi più efficienti per l’esecuzione delle attività, riducendo in modo significativo le distanze percorse dai lavoratori o dai robot. Questa ottimizzazione si traduce direttamente in un minor consumo energetico e in una minore impronta di carbonio. (Fonte: Medium)
Inoltre, le aziende di logistica stanno adottando l’AI per ottimizzare le operazioni di Supply Chain. Ad esempio, UPS utilizza strumenti di ottimizzazione dei percorsi basati sull’AI per pianificare percorsi di consegna che ottimizzano il consumo di carburante e riducono le emissioni di CO₂, con un notevole risparmio sui costi e un minore impatto ambientale. (Fonte: Hyperlearn)
Gestione sostenibile dell’inventario: ridurre al minimo gli sprechi.
A causa della stretta interdipendenza tra i diversi nodi della Supply Chain, le aziende possono trovarsi ad affrontare diversi problemi nella gestione delle scorte, che vanno dall’eccesso di scorte di sicurezza e dall’incertezza delle previsioni alla volatilità della domanda. L’eccesso di scorte può diventare un problema sia finanziario che ambientale, poiché implica un uso eccessivo di energia e risorse per l’approvvigionamento dei materiali, il trasporto, la produzione e lo stoccaggio, solo per poi essere smaltito se non consumato. Un modo per ridurre al minimo questo tipo di sprechi è l’utilizzo di sistemi di pianificazione e ottimizzazione dell’inventario basati sull’AI, come SAP IBP, in grado di prevedere la domanda con elevata precisione, garantendo livelli di scorte ottimali che soddisfano le esigenze dei clienti. Di conseguenza, l’ottimizzazione dell’inventario si traduce in una riduzione degli sprechi, risparmi sui costi, una produzione ottimizzata e processi più rispettosi dell’ambiente. (Fonte: Time+3Medium+3Medium+3)
Efficienza energetica grazie alla robotica basata sull’AI.
L’aumento delle dimensioni dei magazzini e dei centri di distribuzione e l’aumento della complessità degli ordini dovuto all’e-commerce hanno comportato un allungamento delle distanze all’interno dei magazzini e un aumento del numero totale di attività che gli operatori devono svolgere per evadere le consegne. I robot mobili autonomi (AMR) sono in grado di muoversi nei magazzini in modo più efficiente rispetto agli operatori con carrelli elevatori, riducendo il numero di spostamenti e il consumo energetico necessari per il prelievo e il posizionamento degli articoli. Ad esempio, Amazon ha aumentato in modo significativo l’uso della robotica nei magazzini, impiegando oltre 750.000 robot mobili e decine di migliaia di bracci robotici per migliorare l’efficienza e ridurre i costi. (Fonte: Amazon News)
Manutenzione predittiva: prolungare la durata delle apparecchiature.
I guasti alle attrezzature di magazzino dovuti a piani di manutenzione inadeguati possono comportare la loro dismissione e lo smaltimento. Per prolungare la durata delle attrezzature, è possibile utilizzare la manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale per analizzare i dati dei sensori in tempo reale provenienti dai macchinari e prevedere potenziali guasti prima che si verifichino. A differenza delle misure preventive che prevedono controlli di manutenzione periodici, questo approccio proattivo consente di effettuare controlli di manutenzione quando le attrezzature ne hanno bisogno, riducendo al minimo i tempi di inattività, prolungando la durata delle attrezzature e prevenendo costose riparazioni o sostituzioni premature di parti, riducendo così gli sprechi e migliorando l’utilizzo delle attrezzature. (Fonte: Medium+4Prism → Sustainability Directory+4Medium+4 )
Prospettive future: tendenze emergenti nell’ambito dell’AI e della sostenibilità.
Gli sforzi in materia di sostenibilità stanno diventando obbligatori in molte parti del mondo. Inoltre, i consumatori stanno prendendo in considerazione pratiche sostenibili nelle loro decisioni di acquisto e, di conseguenza, le aziende sono alla ricerca di soluzioni che consentano loro di raggiungere gli obiettivi e rispettare le normative. (Fonte: AutomateLogix)
Le tendenze emergenti mostrano che l’AI sta diventando un fattore chiave e un motore delle operazioni sostenibili per molte aziende, alcuni esempi sono:
- Maggiore utilizzo di veicoli autonomi: si prevede che i camion e i droni a guida autonoma svolgeranno un ruolo significativo nella riduzione delle emissioni legate ai trasporti. (Fonte: Medio+2AutomateLogix+2Hyperlearn+2)
- Integrazione della blockchain: la combinazione di AI e blockchain può migliorare la trasparenza all’interno delle Supply Chain, promuovendo l’approvvigionamento responsabile e la tracciabilità dei materiali. (Fonte: AutomateLogix)
- Utilizzo dei dati in tempo reale:gli strumenti di AI potenziati consentiranno alle aziende di prendere decisioni istantanee basate su dati in tempo reale, riducendo ulteriormente gli sprechi e ottimizzando le risorse. (Fonte: AutomateLogix)
- Maggiore attenzione alla logistica circolare: i modelli logistici futuri tenderanno a privilegiare le pratiche circolari, in cui i processi sono progettati per ridurre al minimo gli sprechi e massimizzare il riutilizzo. (Fonte: AutomateLogix)
Conclusione.
L’integrazione dell’AI nelle operazioni di magazzino offre un percorso verso una maggiore efficienza e sostenibilità ambientale. Ottimizzando i percorsi, gestendo con precisione l’inventario, utilizzando robotica ad alta efficienza energetica e implementando la manutenzione predittiva, le aziende possono ridurre significativamente la loro impronta di carbonio e i costi operativi. Poiché le tendenze del mercato indicano una crescente adozione di soluzioni basate sull’AI, il futuro delle operazioni di magazzino eco-compatibili sembra promettente, allineando il progresso tecnologico con le pratiche sostenibili.
Infine, il tuo magazzino è pronto per il futuro?
Se desiderate migliorare le vostre operazioni di magazzinaggio grazie alla vasta esperienza e alla comprovata competenza di Westernacher, siamo qui per supportarvi in ogni fase del processo.
Contattaci oggi stesso per scoprire come possiamo supportarti nel processo di trasformazione del tuo magazzino. Per ulteriori informazioni, invia un’e-mail all’indirizzo [email protected].
Riferimento:
Ingwersen, W. AND M. Li. Supply Chain Greenhouse Gas Emission Factors for US Industries and Commodities. U.S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, EPA/600/R-20/001, 2020.
Ingwersen, W. AND M. Li. Supply Chain Greenhouse Gas Emission Factors for US Industries and Commodities. U.S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, EPA/600/R-20/001, 2020.
