Dai dati all’intelligenza artificiale fino alla guida autonoma, quali sono i trend che domineranno la logistica del magazzino oggi e domani? Un approfondimento.
Logistica del magazzino, le novità del 2023 per l'industria 4.0
La trasformazione digitale è in grado di accompagnare i professionisti della logistica verso percorsi virtuosi di crescita e sviluppo. Le novità dell’Industria 4.0 permettono di dare vita a nuovi paradigmi all’insegna dell’innovazione tecnologica e della massima efficienza. Vediamo insieme alcuni trend presenti e futuri.
Il potere dei dati
Viviamo in un mondo sempre più basato sui dati. Ciò riguarda naturalmente anche il mondo della logistica. L’integrazione della sensoristica all’interno dei magazzini permette la raccolta di grandi quantità di dati. Una miniera di informazioni preziose da raccogliere e interpretare nel migliore dei modi.
La logistica data driven è uno dei grandi trend che caratterizza l’industria 4.0. I vantaggi possono essere numerosi: monitoraggio in tempo reale, allineamento tra domanda e offerta, pianificazione efficace delle singole attività.
In questa prospettiva, SICK offre un approccio strategico ad ampio raggio per generare valore dai dati attraverso sensori, sistemi di track and trace e piattaforme software di analisi e calcolo.
Si abilita così la smart logistics lungo tutta la catena di valore.
In ottica software, diverse sono le soluzioni sviluppate da SICK. Un esempio è Asset e Package Analytics. La piattaforma permette la raccolta dati dei sensori, la comunicazione bidirezionale con le altre piattaforme logistiche e l’analisi attraverso tecniche avanzate di segmentazione. È così possibile valutare la performance operativa in tempo reale, individuare eventuali criticità e migliorare la pianificazione delle operazioni.
Un sistema interconnesso
L’interconnessione tra le diverse “anime” del magazzino non rappresenta una novità. Tuttavia, la sempre maggiore integrazione tra le componenti hardware e software in ottica di digitalizzazione rappresenta sempre più un fattore competitivo per crescere sul mercato.
Un primo livello è rappresentato dai sensori. Sono il cuore pulsante che abilita la visione a 360 gradi di tutto ciò che è hardware, dai sistemi di pallettizzazione e smistamento fino ai veicoli a guida automatica (AGV) e ai robot mobili autonomi (AMR).
Un secondo livello è rappresentato dalla componente software per la configurazione e il monitoraggio dei sensori. In questa direzione, SICK propone diverse tipologie come la piattaforma di configurazione prodotti Sopas Engineering Tool o il nuovo software FieldEcho, basato sull’interconnessione dei dispositivi in una rete IO-Link pensata per architetture complesse. O ancora SARA, il sistema di realtà aumentata che permette di contestualizzare i dati rilevati dai sensori all’interno dell’ambiente reale di funzionamento.
Un ulteriore livello è rappresentato dall’intelligenza artificiale. Oggi è possibile integrare soluzioni di deep learning all’interno dei sensori per poter riconoscere pattern di dati, individuare trend storicizzati e intervenire in maniera predittiva per migliorare costantemente l’output finale di processo. Secondo la già citata ricerca della Robotics Business Review, il 75% degli intervistati implementerà entro il 2030 soluzioni di intelligenza artificiale all’interno del magazzino contro l’11% del 2019.
Il valore dell’intralogistica
L’intralogistica smart è sempre più centrale nella logistica del magazzino in ottica 4.0. Velocità, precisione e accuratezza sono le parole chiave che caratterizzano questo “mondo”.
In questa direzione, i veicoli a guida automatica ed autonoma (AGV/AMR) di ultima generazione rappresentano una nuova importante frontiera. La guida autonoma è abilitata dai sensori, che permettono il tracking e rilevamento degli ostacoli e l’identificazione degli scaffali.
Un esempio è il laser scanner di sicurezza outdoorScan3, progettato per l’automazione all’esterno. Si caratterizza per elevata produttività grazie alla collaborazione uomo-macchina, flusso di materiale continuo e affidabile anche con tempo variabile e un’efficace risoluzione degli errori grazie all’accesso semplificato ai dati di diagnostica.
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