Nel contesto della logistica e della manifattura avanzata, l’automazione del picking – ovvero delle operazioni di prelievo, movimentazione e posizionamento di prodotti o componenti – sta diventando una leva strategica per efficienza e competitività. Alla base ci sono fattori concreti: la crescente varietà di articoli da gestire (SKU, Stock Keeping Unit), i picchi dell’e-commerce, la carenza di manodopera e la pressione su costi e tempi di consegna. Con picking automatizzato si intendono oggi diverse applicazioni, dal piece picking di singoli articoli alla depallettizzazione o al case/carton picking su scala industriale, dove interi imballi o scatole vengono prelevati e smistati in modo robotizzato. Un mercato in rapida espansione: il comparto del warehouse automation è stimato in 29,9 miliardi di dollari nel 2025, destinato a superare 63 miliardi entro il 2030, con un tasso di crescita annuo vicino al 16%.
Strategie di picking automatizzato: dai robot collaborativi alla visione artificiale
Tipologie di picking automatizzato
Le soluzioni di picking automatizzato non sono tutte uguali: cambiano in base al tipo di prodotto e al livello di automazione richiesto. Nei sistemi Goods-to-Person (GTP) o Shelf-to-Person (STP), sono i prodotti – o interi scaffali – a muoversi verso l’operatore o il robot grazie a navette o robot mobili, riducendo gli spostamenti e aumentando la produttività. I robot collaborativi, o cobot, lavorano fianco a fianco con le persone, affiancandole nelle operazioni ripetitive e migliorando ergonomia e sicurezza; possono operare anche nel picking, ma in genere seguono traiettorie predefinite o coordinate fornite da un sistema esterno.
Nelle applicazioni di picking collaborativo, il robot assiste l’operatore, mentre nei sistemi più evoluti — integrati con telecamere 2D/3D e software di visione intelligente — il cobot è in grado di eseguire in autonomia operazioni di piece picking, identificando e afferrando automaticamente gli oggetti, anche quando sono disposti in modo casuale.
Nelle attività di depallettizzazione e smistamento di colli misti, la visione tridimensionale e la pianificazione del percorso permettono di gestire carichi complessi. Ogni strategia offre un equilibrio diverso tra flessibilità, velocità e investimento.
I robot collaborativi nel picking
I robot collaborativi, o cobot, sono una soluzione particolarmente efficace per il picking in contesti produttivi e logistici dove la varietà dei prodotti è elevata e la frequenza dei cambi di lotto è alta. Grazie alla facilità di programmazione, all’ingombro ridotto e ai sistemi di sicurezza integrata, possono lavorare fianco a fianco con gli operatori, automatizzando le fasi più ripetitive e migliorando ergonomia e sicurezza.
Nei processi di prelievo, confezionamento o kitting, i cobot garantiscono la flessibilità necessaria per adattarsi rapidamente a nuovi articoli e layout, mantenendo costante la produttività anche in scenari dinamici.
Visione artificiale e intelligenza artificiale: il cuore del picking automatizzato
La visione artificiale è il cuore delle moderne soluzioni di picking automatizzato, poiché consente ai robot di riconoscere gli oggetti, valutarne la posizione nello spazio e adattare la presa in modo dinamico. Il mercato globale della machine vision è in forte crescita: vale oggi quasi 14 miliardi di dollari e, secondo le stime, potrebbe raggiungere i 20 miliardi entro il 2030, con tassi medi di crescita di oltre il 7%, trainati dall’integrazione dell’intelligenza artificiale nei software di analisi.
Le tecnologie più avanzate combinano sensori di visione e AI per classificare oggetti e ottimizzare le strategie di presa. In questo ambito, SICK mette a disposizione un ecosistema completo di visione 2D e 3D, con telecamere intelligenti, elaborazione on-edge e framework software modulari che permettono di configurare rapidamente applicazioni di bin picking, belt picking o depallettizzazione 3D.
Fondamentale infine la sicurezza collaborativa, garantita da sensori di area e diagnostica integrata, che permette a persone e robot di operare insieme in totale sicurezza.
Le tecnologie di visione e intelligenza artificiale trovano applicazione in diversi ambiti del picking automatizzato. Nell’e-commerce e nella logistica retail, consentono il piece picking di articoli di forme e dimensioni variabili, riducendo tempi e errori. Nella manifattura, supportano il kitting automatizzato di componenti, mentre nella logistica inbound abilitano la depallettizzazione 3D di carichi misti. Le prestazioni si misurano con indicatori come il tasso di successo della presa (oltre il 95% su oggetti noti) e il throughput orario per stazione. Secondo diverse analisi, il mercato dei robot per piece picking raggiungerà circa 1,7 miliardi di dollari nel 2025, con tassi di crescita superiori al 50% annuo fino al 2030.
Integrazione IT/OT: dal WMS all’orchestrazione dei flussi
Un elemento critico nel picking automatizzato è la connessione continua tra il livello macchina (robot, sensori) e i sistemi aziendali (WMS, MES, ERP). Le soluzioni generalmente offrono REST API, protocolli standard e architetture modulari che permettono ai sistemi di visione, scanner e gateway di scambiare dati e diagnostica in tempo reale (configurazione, stato, errori). Ad esempio, gateway digitali permettono di trasferire segnali IO-Link tramite API su reti Ethernet, unificando il dispositivo al sistema di supervisione.
Per ottimizzare le operazioni, si adottano gemelli digitali che simulano layout, flussi e traiettorie prima dell’installazione fisica. Nelle architetture più evolute, una piattaforma di orchestrazione multi-robot coordina stazioni di picking, veicoli mobili (AMR) e sorter, gestendo dinamicamente le eccezioni — per esempio oggetti non riconosciuti o “no-pick” — e integrando anche dispositivi mobili manuali tramite sistemi di localizzazione del personale e dei carrelli.
Dal costo al valore: verso un picking sempre più intelligente
L’adozione del picking automatizzato non si misura solo in termini di costo iniziale, ma nel valore che genera nel tempo: continuità operativa, scalabilità e prestazioni costanti. Accanto ai modelli di investimento tradizionali (CapEx), stanno emergendo soluzioni Robot-as-a-Service (RaaS) che offrono maggiore flessibilità economica e aggiornabilità tecnologica. I principali fattori di successo riguardano la precisione della visione, la varietà degli oggetti gestiti e la manutenibilità dei sistemi.
In questo scenario, SICK mette a disposizione un ecosistema completo di tecnologie di visione 2D/3D, sensori intelligenti, sistemi di sicurezza e piattaforme di diagnostica integrata che consentono ai robot di operare in modo affidabile, sicuro e connesso all’intera architettura IT/OT aziendale. La convergenza tra visione artificiale, AI e robot collaborativi sta trasformando il picking in una funzione strategica per logistica e produzione: la capacità di riconoscere, decidere e agire in tempo reale consente di gestire una crescente varietà di articoli con precisione e sicurezza.
Per le imprese, il passo successivo è avviare progetti pilota mirati, definire KPI condivisi e adottare un approccio data-driven, capace di trasformare l’automazione in un vantaggio competitivo e sostenibile nel lungo periodo.
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